摘要

本文对汽车发动机状态监测及故障诊断技术的研究现状进行了分析。首先，阐述了振动信号分析、声音信号分析和油液状态监测三种主要的发动机状态监测技术手段，分析了其优缺点及适用场景。然后，总结了当前常用的三类发动机故障诊断方法，即基于机器学习的故障诊断方法、基于深度学习的故障诊断方法以及基于专家知识的诊断系统，对比分析了它们的特点与局限性。最后，本文展望了未来发动机状态监测及故障诊断技术的发展趋势，提出应注重多源异构信息的深度融合、诊断模型的在线学习更新以及车载诊断系统的模块化设计。

关键词