روشهای نوین عیب یابی وتشخیص نقص درخودروهای بنزینی

با گسترش فناوری های الکترونیکی و افزایش پیچیدگی سیستم های کنترلی در خودروهای بنزینی، عیب یابی دقیق و به موقع به یکی از مهم ترین ارکان حفظ عملکرد مطلوب، کاهش مصرف سوخت و افزایش ایمنی خودرو تبدیل شده است. هدف این پژوهش، بررسی و تحلیل جامع روش های نوین عیب یابی و تشخیص نقص در خودروهای بنزینی است تا میزان کارایی و قابلیت های هر رویکرد مورد ارزیابی قرار گیرد. روش پژوهش بر پایه مطالعه توصیفی–تحلیلی و مرور نظام مند منابع علمی جدید انجام شده است. در این بررسی، چهار گروه اصلی از روش های عیب یابی شامل سیستم های تشخیصی درون خودرویی (OBD)، روش های مدل محور، الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، و سامانه های هوشمند مبتنی بر اینترنت اشیا (IoT) مورد تحلیل تطبیقی قرار گرفتند. یافته ها نشان می دهد که ترکیب روش های داده محور با مدل های تشخیص مبتنی بر ECU موجب افزایش چشمگیر دقت و سرعت در شناسایی نقص ها می شود. همچنین استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق توانایی پیش بینی خرابی های احتمالی را پیش از بروز کامل آن ها فراهم می سازد. در مقابل، روش های سنتی هرچند قابل اعتماد هستند، اما در تشخیص نقص های تدریجی و پیچیده کارایی محدودی دارند. نتیجه گیری حاکی از آن است که آینده عیب یابی خودروهای بنزینی در گرو بهره گیری از ترکیب روش های مدل محور و داده محور، توسعه سامانه های تشخیص پیش بینانه و ارتقای سطح هوشمندی نرم افزارهای کنترل موتور است. این تحول می تواند گامی اساسی در جهت کاهش هزینه های تعمیرات، افزایش کارایی و ارتقای پایداری زیست محیطی صنعت خودرو باشد.

کلیدواژه ها:

عیب یابی خودرو ، موتور بنزینی ، سیستم OBD ، مدل محور ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، تشخیص پیش بینانه