在汽车 ABS 的故障诊断中，警报灯以不同方式闪烁的征兆和产生 ABS 不能正常工作的故障外延往往是不确定的，因此由故障原因引起的故障现象以及依据征兆诊断故障都具有模糊性。

此外，汽车ABS 从投入运行到损坏往往是一个从量变到质变的过程，在该过程中汽车ABS 报警灯的变化往往没有明确的界限，即报警灯以不同方式闪烁既不能表示 ABS 完全“好”，也不是完全“坏”，而是处于“完好”和“全坏”的中间状态，其边界是模糊的。因此，人为地规定一个明确的界限来判断其是否有故障，必然会将人的主观因素（包括观测和判断误差）带入故障诊断中，从而造成谎报或漏检。

由此可见，ABS故障在诊断中的模糊性是客观存在的，用传统的二值方法对其进行故障诊断不可避免地存在着主观片面性。

模糊数学的诞生与发展，为模糊逻辑诊断技术奠定了基础。模糊逻辑诊断技术不仅在一定程度上模拟了人处理模糊信息的思维方法，而且可以根据多种模糊因素（即采用多传感器融合技术）进行状态识别、推理并作出决策。因此，模糊逻辑诊断技术为汽车ABS 故障诊断的研究和发展注入了新的活力。

1．模糊矩阵原理诊断方法

在汽车ABS 的实际工作过程中，故障现象与故障原因之间错综复杂，同一种故障现象可能对应多种故障原因，而同一种故障原因又可能引起多种故障征兆。为了从故障征兆中诊断出故障原因，就必须预先确定出故障征兆与故障原因之间的权系数（权系数的确定是建立在维修人员丰富的故障诊断经验基础之上的），然后才能建立模糊关系矩阵，最后通过计算得出结论。

模糊诊断的方法步骤可以归纳如下：广泛收集实际故障诊断的第一手资料；分析、归纳、总结、提炼出典型故障并进行分类；建立故障征兆与故障原因集；依据经验或统计方法确定出故障征兆与故障原因之间的权系数；建立模糊关系矩阵并进行计算，最后得出结论。将模糊诊断的结果与实际情况进行验证对比，可以用来对权系数进行修正，有助于模糊诊断方法精度的提高。

2．模糊矩阵诊断计算方法

设：故障征兆集为X＝｛x1，x2，…，xi｝，故障原因集为Y＝｛y1，y2，…，yi｝，模糊关系矩阵为：

则：Y＝X·R

式中，rij称为隶属度或权系数（1≥rij≥0），它表示第 i 个故障征兆是由第j 个故障原因引起的可能性的大小，可能性越大者其值越大。在确定权系数 rij时，应请大量专业维修技术人员针对每一具体征兆给出评分，或根据积累的大量典型故障资料进行统计分析，给出rij的具体分值。权系数的确定是根据 2 个方面综合衡量完成的，如表1 所示。

3．故障诊断实例

一辆红旗世纪星轿车，装备美国凯尔西海斯（KELSEY HAYES）生产的 EBC430 型 ABS 系统，总行驶里程15 万 km。该车行驶中出现 ABS 灯时亮时灭的故障现象，有时车辆受到颠簸警报灯就熄灭，后来发展到（从出现故障约有20 天）ABS 警报灯常亮不灭，且油耗上升，空档时车辆的滑行距离明显缩短。

1）故障征兆及原因分析

①ABS 不工作的故障征兆有 5个，报警灯表示为5种情况，即：不亮（x1）、常亮（x2）、自检后熄灭（x3）、偶而点亮（x4）、自检后微亮（x5）。

②ABS不工作的故障原因有7个，即：轮速传感器信号不良（y1）；ABSECU供电端子有故障（y2）；ABS报警灯出现故障（y3）；电磁阀供电端子有故障（y4）；液压控制单元有故障（y5）；制动液缺少或制动液传感器不良（y6）；ABS 报警灯线路有故障（y7）。

[1] [2]  下一页