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数据流分析在现代汽车维修过程中就是解决汽车复杂故障的一个重要手段，也是判断汽车故障的必要过程。只要使用汽车故障综合诊断仪，就可以得到大量的汽车运行数据，若能正确使用和分析这些数据，可以帮助维修技术人员分析故障，快速找到故障原因。本文重点讲述运用数据流分析法分析典型故障，对如何采集数据流以及各数据的意义不作过多解释。
一、几种常用的数据流分析法
1.数值分析法：数值分析是对数据的数值变化规律和数值变化范围的分析，即数值的变化，如转速、车速、电脑读值和实际值的差异等。
2.时间分析法：电脑在分析某些数据参数时，不仅要考虑传感器的数值，而且还要判断其响应的速率，以获得最佳效果。
3.因果分析法：因果分析法是对相互联系的数据间响应情况和相应速度的分析。在各个系统的控制中，许多参数是有因果关系的。如电脑得到一个输入，肯定要根据此输入给出下一个输出，在认为某个过程有问题时可以将这些参数连贯起来观察，以判断故障出现在何处。
4.关联分析法：电脑对故障的判断是根据几个相关传感器信号的比较，当发现他们之间的关系不合理时，会给出一个或几个故障码，或指出某个信号不合理。
此时不要轻易断定是该传感器不良，需要根据他们之间的相互关系做进一步的检测，以得到正确的结论。
5.比较分析法：比较分析法是对相同车型及系统在相同条件下的相同数据组进行的分析，通过分析可以得出相应的结论。
二、典型故障分析
在发动机电控系统正常工作时，我们知道 ECU 将以一定的时间间隔不断地接收各个传感器的输入信号和向各个执行器发出控制指令，对某些执行器的工作状态还根据相应传感器的反馈信号再加以修正。因此我们可以借助这个逻辑关系利用故障诊断仪读取这些信号参数的数值，并加以分析得出故障原因。
例如一辆搭载 1.6AT 的卡罗拉轿车在行驶 4 万多 km 时发生轻微抖动的故障，技术人员接车后首先怀疑的肯定是某缸不工作造成的，于是开始做断缸试验，做完断缸试验后才发现不是最初判的那样。然后再利用诊断仪读取故障码，两次进入程序均只能读到“系统正常”的字样，随后读取动态数据流，但由于没有正确的数据做参考，技术人员也不知道哪个数据能体现故障特征，好像都有问题又好像都没问题，此时很多技术人员就开始摸不着头脑了，不知从何下手。到此，我们说如果技术人员拥有正常的数据流，同时又懂得如何利用数据流分析故障，那么处理这类故障就非常简单。
首先我们利用诊断仪读取故障下的相关数据，如表1所示。
当然除此之外还有很多数据因故障的存在发生了改变，这里我们只要选取几个能体现故障特征的数据就可以了。下面我们再拿出该车正常的数据，如表2 所示，这些数据并非从卡罗拉1.6AT 维修手册中查得，而是技术人员在日常维修过程中从运行正常的车上读取到的。我们将这两张表对应起来，不难发现这样几个数据就是我们排除故障的关键，为什么这样说呢？其实数据之间存在着一种因果关系或者逻辑关系，这对我们分析车辆的故障非常重要。下面我们对这些数据做具体分析，看看这些数据之间存在怎样的关系。
