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第1章 汽车诊断概述1

1．1 发展汽车检测诊断技术的意义1

1．2 汽车诊断与诊断学2

1．3 机械故障诊断技术2

1．3．1 机械故障诊断技术的现状2

1．3．2 故障诊断技术的发展趋势3

1．4 汽车诊断技术的发展3

1．4．1 国外汽车诊断技术的发展概况3

1．4．2 国内汽车检测诊断技术的现状与发展4

第2章 汽车诊断参数与诊断信息获取6

2．1 汽车故障诊断的分类6

2．1．1 汽车电器故障诊断6

2．1．2 汽车机械故障诊断6

2．2 汽车诊断参数7

2．2．1 状态参数与结构参数的关系7

2．2．2 诊断参数的选择方法与原则7

2．2．3 汽车诊断参数8

2．2．4 诊断标准9

2．3 诊断信息的获取10

2．3．1 诊断信息获取方法概述10

2．3．2 汽车振动信号的检测12

2．4 信号的采样与预处理21

2．4．1 模拟信号预处理21

2．4．2 A/D转换21

2．4．3 数字信号预处理22

第3章 特征信号分析24

3．1 随机过程及其数字特征24

3．1．1 分布函数24

3．1．2 随机过程的数字特征25

3．1．3 平稳随机过程及其性质26

3．1．4 平稳随机过程的遍历性27

3．2 时域分析方法27

3．2．1 概率密度函数的简易求法28

3．2．2 均值和方差的估计28

3．2．3 自相关函数估计29

3．2．4 偏度系数和峭度系数29

3．2．5 几种常见的无量纲指标30

3．2．6 相关累积法32

3．3 时域模型分析33

3．3．1 ARMA模型33

3．3．2 ARMA模型的特征根34

3．3．3 ARMA序列的预报方法34

3．3．4 时间序列预报举例35

3．4 时间序列频域分析方法38

3．4．1 傅里叶级数38

3．4．2 傅里叶变换38

3．4．3 高散信号的傅里叶变换39

3．4．4 随机信号的功率谱41

3．4．5 极大熵谱42

3．4．6 莱斯频率与谐波指标43

3．4．7 倒谱44

第4章 状态识别方法46

4．1 概述46

4．2 时域模型识别法46

4．3 距离函数分类法47

4．3．1 空间距离函数47

4．3．2 相似性指标49

4．3．3 信息距离判别法49

4．3．4 故障诊断中应用距离函数时应注意的问题50

4．4 逻辑判别法50

4．4．1 逻辑代数规则51

4．4．2 逻辑诊断原理51

4．5 贝叶斯分类法53

4．6 故障树分析法55

4．6．1 基本概念55

4．6．2 故障树分析过程56

4．6．3 故障树的常用符号与基本结构56

4．6．4 故障树构造举例57

4．6．5 结构函数57

4．6．6 故障树分析59

4．7 灰色模型关联度分析诊断法60

第5章 小波分析63

5．1 基本概念63

5．1．1 什么是小波63

5．1．2 什么叫尺度函数63

5．1．3 小波基函数64

5．1．4 小波函数的派生64

5．2 小波分析概述66

5．2．1 科学家对小波分析的看法66

5．2．2 小波分析思想66

5．2．3 小波分析与傅氏分析的比较66

5．2．4 小波的应用领域67

5．3 小波分析68

5．3．1 小波变换的定义与性质68

5．3．2 小波分解72

5．3．3 Mallat多分辨小波分析73

5．3．4 数字离散信号的小波变换过程74

5．3．5 小波包分解76

5．3．6 基于小波分解的故障诊断举例76

第6章 混沌与分形诊断原理81

6．1 混沌与分形的基本概念81

6．1．1 混沌81

6．1．2 分形81

6．1．3 混沌与分形的关系82

6．1．4 神经网络、模糊集理论与混沌82

6．1．5 混沌与分形的应用83

6．2 混沌振动与分形维数的计算84

6．2．1 混沌振动的概念84

6．2．2 混沌振动的识别84

6．2．3 相空间重构85

6．2．4 嵌入维数的确定85

6．2．5 分形维数的计算方法86

6．2．6 几个典型动力系统分析87

6．3 变速器轴承振动信号分形维数的计算89

6．3．1 轴承振动信号的测量89

6．3．2 汽车变速器加速度振动信号混沌行为分析90

6．3．3 构造嵌入矢量91

6．3．4 计算分形维数91

第7章 模糊诊断原理94

7．1 汽车故障诊断中的模糊性94

7．2 模糊诊断原理94

7．3 隶属函数的确定96

7．3．1 模糊统计试验法97

7．3．2 加权统计法97

7．3．3 二元对比排序法98

7．3．4 动态信号分析法98

7．4 模糊诊断矩阵的构造101

7．5 模糊诊断方法101

7．5．1 模糊诊断算法101

7．5．2 模糊诊断原则104

7．6 模糊聚类诊断分析与应用105

7．7 柴油机故障模糊诊断举例107

第8章 神经网络诊断原理110

8．1 人工神经网络的拓扑结构110

8．1．1 生物神经元110

8．1．2 人工神经网络112

8．2 BP神经网络115

8．2．1 BP神经网络模型115

8．2．2 BP算法115

8．2．3 BP神经网络的算法步骤118

8．2．4 BP神经网络分类特性119

8．3 模糊神经网络119

8．3．1 模糊联想记忆神经网络119

8．3．2 模糊神经网络及其特点120

8．3．3 一个模糊神经网络诊断系统实例122

第9章 专家系统诊断原理126

9．1 概述126

9．2 专家系统的基本结构128

9．2．1 人机接口128

9．2．2 推理机129

9．2．3 知识库及其管理系统129

9．2．4 数据库及其管理系统129

9．2．5 知识获取机构129

9．2．6 解释机构129

9．3 知识的表示130

9．3．1 一阶谓词逻辑表示法130

9．3．2 产生式表示法132

9．3．3 框架表示法133

9．4 推理机134

9．4．1 什么叫推理134

9．4．2 基于规则的演绎推理134

9．4．3 归纳推理135

9．4．4 不精确推理136

9．5 知识获取技术137

9．5．1 机械学习137

9．5．2 示例学习137

9．6 汽车故障诊断专家系统138

9．6．1 基本结构138

9．6．2 汽车故障诊断知识表示138

9．6．3 汽车故障诊断推理140

9．6．4 汽车故障诊断知识的获取141

9．6．5 解释系统142

9．6．6 汽车故障诊断程序自动生成143

9．6．7 汽车故障诊断举例143

9．7 BP神经网络汽车故障诊断专家系统144

9．7．1 用于故障诊断的BP神经网络的建立及训练145

9．7．2 应用训练好的BP神经网络诊断汽车发动机故障146

第10章 汽车故障分析148

10．1 汽车故障的分类148

10．2 引发汽车故障的原因148

10．3 汽车零件失效机理分析149

10．4 汽车发动机故障分析151

10．4．1 发动机异响故障的力学分析152

10．4．2 发动机异响的振动分析182

10．4．3 润滑系和冷却系的故障分析184

10．4．4 燃料供给系统的故障分析186

10．5 汽车底盘的故障分析188

10．5．1 汽车动力传动系统故障分析188

10．5．2 转向系统故障分析204

10．5．3 制动系统故障分析205

10．6 汽车电器与电子系统故障分析207

10．6．1 概述207

10．6．2 蓄电池故障分析208

10．6．3 充电系（发电机和调节器）故障分析209

10．6．4 启动系故障分析209

10．6．5 点火系故障分析210

10．6．6 汽车电子控制装置故障分析212

第11章 汽车诊断设备与诊断方法236

11．1 汽车发动机诊断设备及诊断方法236

11．1．1 发动机无负荷测功仪236

11．1．2 气缸活塞组检验设备239

11．1．3汽油机点火示波器246

11．1．4 汽车废气分析仪与烟度计249

11．1．5 机油品质检验设备254

11．1．6 发动机异响的仪器诊断257

11．2 汽车底盘检测诊断设备259

11．2．1 汽车底盘测功试验台259

11．2．2 汽车制动性能检测诊断设备261

11．2．3 汽车转向系检测诊断仪器263

11．2．4 汽车传动系检测仪器266

11．3 汽车检测诊断站268

11．3．1 概述268

11．3．2 汽车检测站的组成与工位布置269

11．3．3 各工位的检测项目269

11．3．4 检测工艺路线271

11．3．5 汽车检测线的微机控制系统简介273

参考文献275