汽车发动机的维护与保养.docVIP

镇江高专

ZHENJIANGCOLLEGE

毕业设计(论文)

汽车发动机的维护与保养

Maintenanceandmaintenanceofautomobileengine

系名：

汽车工程学院

专业班级：

汽车检测与维修技术

学生姓名：

蔡煜林

学号：

140105311

指导老师姓名：

张立驰

指导老师职称：

助教

2016年4月

摘要

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摘要

当前，随着汽车技术的不断进步，汽车已经成为人们必不可少的交通工具，人们生活水平的提高对汽车的安全性、操控性、舒适性和经济性等需求也提高了。所以汽车的各大组成部分的维护与常见故障的诊断也日益显得重要。汽车动力的来源是发动机。随着发动机在各项领域的广泛应用，它的好坏，关乎着动力系统的安全性和可靠性。随着现代科技的发展，在科学技术不断的促使下，发动机的自动化程度不断的提高，但同时也给我们带来巨大的诊断难度。

发动机在科技发展的过程中不断的进化，现已变成以机电液相结合的复杂新型产品。因此，我们也应该顺应时代的发展，开发出一套以现代故障理论和技术作为基础，完整、科学、合理的的故障诊断系统。

在20世纪60、70年代，世界各国逐渐重视汽车的故障诊断，为提高维修的效率，美、日、德、法等国家投入大量的人力和财力，相继研发出了在线故障诊断(On-boarddiagnosis)装置。这种故障诊断装置工作原理是存储与读取故障码，在汽车仪表板上的故障指示灯的协助下，将系统的工作状况和故障发生部位反映出来。

进入了80年代后，在科学技术的发展推动下，发动机ECU内部都设有简单的车内故障自诊断程序，将汽车的故障纪录以故障码的方式记录在下来，存入ECU的ROM中，并使用相应的故障指示灯进行提示，维修人员通过读取故障码，确认故障原因和故障部位，但该故障诊断仪局限于只能对传感器的故障进行诊断，而且成本太高，ECU中的数据输出也是具有相当大的难题。随着基于串行通信口的车外故障诊断工具(解码器)的开发和发展，极大的提高了故障诊断功能

随着计算机的市场越来越大，使用率越来越高，以及人工智能技术的飞速进步，尤其是故障诊断领域的专家系统和人工神经网络的迅速发展和日渐完善，为开启智能汽车故障诊断的篇章奠定一定的基础。到目前为止己有的诊断推理方法有专家系统、模糊数学、灰色系统、神经网络、数据融合和范例推理等多种方法，尤其是神经网络技术在最近几年得到非常迅速的发展，出现的网络模型有BP神经网络、ART神经网络、RBF神经网络和SOM神经网络等多种模型。为了提高诊断的质量，相继出现了数据融合诊断等方法，通过综合利用各种故障征兆信息来提高准确率。

关键词：汽车发动机；故障；维护；保养

Abstract

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Abstract

Theengineisanimportantpartofthevehicle,whichisrelatedtotheuseofthecaranddrivingsafety.Intheoperationofthecartopayspecialattentiontothepreventionoftheearlywearoftheengine,topreventabnormalenginedamage.Usingtheengineproperlyandreasonablycanprolongtheservicelifeoftheengine.However,duetoimproperoperationandmaintenanceisnottimely,willleadtothedamageoftheengine,adirectimpactonthetechnicalandeconomicperformanceofthecar,soweshouldpayattentiontothemaintenanceandrepairoftheengine.

Carrepairandmaintenanceisaheadacheforeveryone.Ifyouusuallydonotknowgoodcareofyourcar,orbaddrivinghabits,oncethecargetintothefactoryoverhaulspecialrepair,notonlyhavet