《汽車故障診斷學》是2006年北京理工大學出版社出版的圖書，作者是肖雲魁。
基本介紹
- 書名：汽車故障診斷學
- 類型：科技
- 出版日期：2006年5月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：781045806X
- 作者：肖雲魁
- 出版社：北京理工大學出版社
- 頁數：307頁
- 開本：16
- 品牌：北京理工大學出版社
內容簡介,圖書目錄,序言,
內容簡介
《汽車故障診斷學》概述了汽車診斷技術的發展現狀，簡要地討論了汽車診斷中信號的測量技術，系統地介紹了故障特徵提取、狀態識別、小波變換、混沌分形、神經網路、模糊集、粗糙集、專家系統及非穩態信號處理理論與技術在汽車故障診斷中的運用，詳細地分析了汽車發動機、底盤、電器和電子控制系統常見故障及其診斷方法。《汽車故障診斷學》資料新穎、敘述循序漸進，可作為汽車專業學生教材，亦可供汽車工程師、汽車檢測人員、汽車使用和維修人員學習與參考。
本書是《汽車故障診斷學》的第二版，既繼承了第一版系統性、通俗性的特點，又強調了理論套用的新穎性與技術的實用性。全書系統介紹了汽車診斷技術的發展現狀，汽車診斷中信號的測量技術，故障特徵提取、狀態識別、小波變換、混沌分形、神經網路、模糊集、粗糙集、專家系統及非穩態信號處理理論與技術在汽車故障診斷中的運用，以及汽車發動機、底盤、電器和電子控制系統常見故障與診斷方法。全書各章既有聯繫，但又相對獨立，讀者可以順序閱讀本書，也可單獨學習各章的知識。
圖書目錄
第1章 汽車診斷概述
1.1 發展汽車檢測診斷技術的意義
1.2 汽車診斷與診斷學
1.3 機械故障診斷技術
1.3.1 機械故障診斷技術的現狀
1.3.2 故障診斷技術的發展趨勢
1.4 汽車診斷技術的發展
1.4.1 國外汽車診斷技術的發展概況
1.4.2 國內汽車檢測診斷技術的現狀與發展
第2章 汽車診斷參數與診斷信息獲取
2.1 汽車故障診斷的分類
2.1.1 汽車電器故障診斷
2.1.2 汽車機械故障診斷
2.2 汽車診斷參數
2.2.1 狀態參數與結構參數的關係
2.2.2 診斷參數的選擇方法與原則
2.2.3 汽車診斷參數
2.2.4 診斷標準
2.3 診斷信息獲取
2.3.1 診斷信息獲取方法概述
2.3.2 汽車振動信號的檢測
2.4 信號的採樣與預處理
2.4.1 模擬信號預處理
2.4.2 A/D轉換
2.4.3 數位訊號預處理
第3章 特徵信號分析
3.1 隨機過程及其數字特徵
3.1.1 分布函式
3.1.2 隨機過程的數字特徵
3.1.3 平穩隨機過程及其性質
3.1.4 平穩隨機過程的遍歷性
3.2 時域分析方法
3.2.1 機率密度函式的簡易求法
3.2.2 均值和方差的估計
3.2.3 自相關函式估計
3.2.4 偏度係數和峭度係數
3.2.5 幾種常見的量綱指標
3.2.6 相關累積法
3.3 時域模型分析t
3.3.1 ARMA模型
3.3.2 ARMA模型的特徵根
3.3.3 ARMA序列的預報方法
3.3.4 時間序列預測舉例
3.4 時間序列頻域分析方法
3.4.1 傅立葉級數
3.4.2 傅立葉變換
3.4.3 離散信號的傅立葉變換
3.4.4 隨機信號的功率譜
3.4.5 極大熵譜
3.4.6 倒譜
第4章 狀態識別方法
4.1 概述
4.2 時域模型識別法
4。3距離函式分類法
4.3.1 空間距離函式
4.3.2 相似性指標
4.3.3 信息距離判別法
4.3.4 故障診斷中套用距離函式時應注意的問題
4.4 邏輯判別法.，
4.4.1 邏輯代數規則
4.4.2 邏輯診斷原理
4.5 貝葉斯分類法
4.6 故障樹分析法
4.6.1 基本概念
4.6.2 故障樹分析過程
4.6.3 故障樹的常用符號與基本結構
4.6.4 故障樹構造舉例
4.6.5 結構函式
4.6.6 故障樹分析
4.7 灰色模型關聯度分析診斷法
第5章 小波分析
5.1 基本概念
5.1.1 什麼是小波
5.1.2 什麼叫尺度函式
5.1.3 小波基函式
5.1.4 小波函式的派生
5.2 小波分析概述
5.2.1 科學家對小波分析的看法
5.2.2 小波分析思想
5.2.3 小波分析與傅氏分析的比較
5.2.4 小渡的套用領域
5.3 小波分析
5.3.1 小波變換的定義與性質
5.3.2 小波分解
5.3.3 Mallat多分辨小波分析
5.3.4 數字離散信號的小波變換過程
5.3.5 小波包分解
5.3.6 基於小波分解的故障診斷舉例
第6章 混沌與分形診斷原理
6.1 混沌與分形的基本概念
6.1.1 混沌
6.1.2 分形
6.1.3 混沌與分形的關係
6.1.4 神經網路、模糊集理論與混沌
6.1.5 混沌與分形的套用
6.2 混沌振動與分形維數的計算
6.2.1 混沌振動的概念
6.2.2 混沌振動的識別
6.2.3 相空間重構
6.2.4 嵌入維數的確定
6.2.5 分形維數的計算方法
6.2.6 幾個典型動力系統分析
6.3 汽車傳動系振動信號分形維數的計算
6.3.1 汽車傳動系振動信號混沌行為分析
6.3.2 汽車傳動系振動信號的測量
6.3.3 汽車變速器和傳動軸振動信號混沌性態判定
6.3.4 構造嵌入矢量
6.3.5 計算分形維數
6.4 計算結果討論
第7章 神經網路診斷原理
7.1 人工神經網路的拓撲結構
7.1.1 生物神經元
7.1.2 人工神經網路
7.2 BP神經網路
7.2.1 BP神經網路模型
7.2.2 BP算法
7.2.3 BP神經網路的算法步驟
7.2.4 BP神經網路分類特性
7.3 基於遺傳算法的前饋型神經網路
7.3.1 遺傳算法概述
7.3.2 遺傳算法的基本操作
7.3.3 BP網路結構的遺傳算法設計
7.3.4 實例分析
7.3.5 結果討論
第8章 模糊診斷與模糊神經網路
8.1 模糊診斷基本原理
8.1.1 汽車故障診斷中的模糊性
8.1.2 模糊診斷原理
8.1.3 隸屬函式的確定
8.1.4 模糊診斷矩陣的構造
8.1.5 模糊診斷方法
8.1.6 模糊聚類診斷分析
8.1.7 柴油機故障模糊診斷舉例
8.2 模糊規則與模糊推理系統
8.2.1 模糊規則與模糊推理
8.2.2 模糊推理系統
8.3 模糊神經網路
8.3.1 神經網路與模糊推理系統的關係
8.3.2 神經網路-模糊推理系統融合機理
8.3.3 模糊神經網路
8.3.4 基於模糊神經網路的汽車故障診斷與壽命預測系統
第9章 基於粗糙集理論提取汽車故障特徵
9.1 粗糙集基本理論
9.1.1 決策系統與不可分辨關係
9.1.2 粗糙集的上近似、下近似、邊界區和近似精度
9.1.3 屬性約簡
9.1.4 粗糙集的特點
9.2 汽車柴油機故障特徵提取
9.2.1 信號處理與產生決策表
9.2.2 屬性對決策近似精度的計算
9.2.3 屬性約簡
9.3 基於屬性粗糙因子計算各因素的重要度
9.4 分析結果討論
第10章 基於案例的故障診斷技術
10.1 案例的表示
10.2 案例的檢索
10.3 案例的組織
10.4 案例庫的管理
10.5 基於案例的故障診斷過程
第11章 專家系統診斷原理
11.1 概述
11.2 專家系統的基本結構
11.2.1 人機接口
11.2.2 推理機
11.2.3 知識庫及其管理系統
11.2.4 資料庫及其管理系統
11.2.5 知識獲取機構
11.2.6 解釋機構
11.3 知識的表示
11.3.1 一階謂詞邏輯表示法
11.3.2 產生式表示法
11.3.3 框架表示法
11.4 推理機
11.4.1 什麼叫推理
11.4.2 基於規則的演繹推理
11.4.3 歸納推理
11.4.4 不精確推理
11.5 知識獲取技術
11.5.1 機械學習
11.5.2 示例學習
11.6 汽車故障診斷專家系統
11.6.1 基本結構
11.6.2 汽車故障診斷知識表達
11.6.3 汽車故障診斷推理
11.6.4 汽車故障診斷知識的獲取
11.6.5 解釋系統
11.6.6 汽車故障診斷程式自動生成
11.6.7 汽車故障診斷舉例
11.7 BP神經網路汽車故障診斷專家系統
11.7.1 用於故障診斷的BP神經網路的建立及訓練
11.7.2 套用訓練好的BP神經網路診斷汽車發動機故障
第12章 汽車發動機非穩態振動信號的測量與分析
12.1 柴油機穩態和非穩態振動信號測量
12.2 柴油機振動信號的短時傅立葉變換
12.2.1 短時傅立葉變換分析原理
12.2.2 柴油機加速信號的短時傅立葉變換
12.2.3 柴油機穩態振動信號的短時傅立葉變換
12.2.4 發動機曲軸軸承、連桿軸承穩態與非穩態振動信號分析比較
12.3 基於小波包AR譜技術提取柴油機故障特徵
12.3.1 信號的小波包分解與重構算法
12.3.2 AR譜估計
12.3.3 小波包AR譜分析過程
12.3.4 曲軸軸承振動信號小波包AR譜分析
12.3.5 連桿軸承振動信號小波包AR譜分析
12.3.6 活塞銷穩態振動信號小波包AR譜分析
12.3.7 活塞穩態振動信號小波包AR譜分析
12.3.8 分析結果討論
12.4 循環平穩理論診斷汽車柴油機故障
12.4.1 循環統計原理
12.4.2 仿真分析
12.4.3 曲軸軸承振動信號二階循環譜分析
12.4.4 連桿軸承振動信號二階循環譜分析
12.4.5 活塞振動信號二階循環譜分析
12.4.6 活塞銷振動信號二階循環譜分析
12.4.7 分析結果討論
12.5 短時傅立葉變換、小波包AR譜技術、循環譜理論分析比較
第13 章汽車機械故障分析
13.1 汽車故障的分類
13.2 引發汽車機械故障的原因
13.3 汽車零件失效機理分析
13.4 汽車發動機機械故障力學分析
13.4.1 曲軸、連桿軸承、活塞銷軸心軌跡計算
13.4.2 活塞銷、連桿軸承、曲軸軸承異響分析
13.4.3 活塞運行軌跡計算與敲缸響分析
13.4.4 軸心軌跡的測量簡介
13.5 發動機異響故障振動分析
13.5.1 汽車發動機異響振動診斷原理
13.5.2 發動機異響振動分析方法
13.6 汽車底盤機械故障分析
13.6.1 離合器故障分析
13.6.2 機械變速器故障分析
13.6.3 汽車傳動軸故障分析
13.6.4 驅動橋故障分析
13.6.5 轉向系統故障分析
13.6.6 制動系統故障分析
第14章 汽車電器與電子控制系統故障診斷
14.1 概述
14.2 蓄電池故障診斷
14.3 充電系（發電機和調節器）故障診斷
14.4 啟動系故障診斷
14.5 點火系故障診斷
14.6 汽車電子控制裝置故障分析
14.6.1 汽車電子控制系統的基本構成
14.6.2 汽車電子控制系統故障診斷基礎知識
14.6.3 汽車電子控制系統故障檢測診斷方法
14.6.4 汽車電子控制系統故障診斷共同原理與套用
14.6.5 汽車電子控制系統故障診斷
主要參考文獻
1.1 發展汽車檢測診斷技術的意義
1.2 汽車診斷與診斷學
1.3 機械故障診斷技術
1.3.1 機械故障診斷技術的現狀
1.3.2 故障診斷技術的發展趨勢
1.4 汽車診斷技術的發展
1.4.1 國外汽車診斷技術的發展概況
1.4.2 國內汽車檢測診斷技術的現狀與發展
第2章 汽車診斷參數與診斷信息獲取
2.1 汽車故障診斷的分類
2.1.1 汽車電器故障診斷
2.1.2 汽車機械故障診斷
2.2 汽車診斷參數
2.2.1 狀態參數與結構參數的關係
2.2.2 診斷參數的選擇方法與原則
2.2.3 汽車診斷參數
2.2.4 診斷標準
2.3 診斷信息獲取
2.3.1 診斷信息獲取方法概述
2.3.2 汽車振動信號的檢測
2.4 信號的採樣與預處理
2.4.1 模擬信號預處理
2.4.2 A/D轉換
2.4.3 數位訊號預處理
第3章 特徵信號分析
3.1 隨機過程及其數字特徵
3.1.1 分布函式
3.1.2 隨機過程的數字特徵
3.1.3 平穩隨機過程及其性質
3.1.4 平穩隨機過程的遍歷性
3.2 時域分析方法
3.2.1 機率密度函式的簡易求法
3.2.2 均值和方差的估計
3.2.3 自相關函式估計
3.2.4 偏度係數和峭度係數
3.2.5 幾種常見的量綱指標
3.2.6 相關累積法
3.3 時域模型分析t
3.3.1 ARMA模型
3.3.2 ARMA模型的特徵根
3.3.3 ARMA序列的預報方法
3.3.4 時間序列預測舉例
3.4 時間序列頻域分析方法
3.4.1 傅立葉級數
3.4.2 傅立葉變換
3.4.3 離散信號的傅立葉變換
3.4.4 隨機信號的功率譜
3.4.5 極大熵譜
3.4.6 倒譜
第4章 狀態識別方法
4.1 概述
4.2 時域模型識別法
4。3距離函式分類法
4.3.1 空間距離函式
4.3.2 相似性指標
4.3.3 信息距離判別法
4.3.4 故障診斷中套用距離函式時應注意的問題
4.4 邏輯判別法.，
4.4.1 邏輯代數規則
4.4.2 邏輯診斷原理
4.5 貝葉斯分類法
4.6 故障樹分析法
4.6.1 基本概念
4.6.2 故障樹分析過程
4.6.3 故障樹的常用符號與基本結構
4.6.4 故障樹構造舉例
4.6.5 結構函式
4.6.6 故障樹分析
4.7 灰色模型關聯度分析診斷法
第5章 小波分析
5.1 基本概念
5.1.1 什麼是小波
5.1.2 什麼叫尺度函式
5.1.3 小波基函式
5.1.4 小波函式的派生
5.2 小波分析概述
5.2.1 科學家對小波分析的看法
5.2.2 小波分析思想
5.2.3 小波分析與傅氏分析的比較
5.2.4 小渡的套用領域
5.3 小波分析
5.3.1 小波變換的定義與性質
5.3.2 小波分解
5.3.3 Mallat多分辨小波分析
5.3.4 數字離散信號的小波變換過程
5.3.5 小波包分解
5.3.6 基於小波分解的故障診斷舉例
第6章 混沌與分形診斷原理
6.1 混沌與分形的基本概念
6.1.1 混沌
6.1.2 分形
6.1.3 混沌與分形的關係
6.1.4 神經網路、模糊集理論與混沌
6.1.5 混沌與分形的套用
6.2 混沌振動與分形維數的計算
6.2.1 混沌振動的概念
6.2.2 混沌振動的識別
6.2.3 相空間重構
6.2.4 嵌入維數的確定
6.2.5 分形維數的計算方法
6.2.6 幾個典型動力系統分析
6.3 汽車傳動系振動信號分形維數的計算
6.3.1 汽車傳動系振動信號混沌行為分析
6.3.2 汽車傳動系振動信號的測量
6.3.3 汽車變速器和傳動軸振動信號混沌性態判定
6.3.4 構造嵌入矢量
6.3.5 計算分形維數
6.4 計算結果討論
第7章 神經網路診斷原理
7.1 人工神經網路的拓撲結構
7.1.1 生物神經元
7.1.2 人工神經網路
7.2 BP神經網路
7.2.1 BP神經網路模型
7.2.2 BP算法
7.2.3 BP神經網路的算法步驟
7.2.4 BP神經網路分類特性
7.3 基於遺傳算法的前饋型神經網路
7.3.1 遺傳算法概述
7.3.2 遺傳算法的基本操作
7.3.3 BP網路結構的遺傳算法設計
7.3.4 實例分析
7.3.5 結果討論
第8章 模糊診斷與模糊神經網路
8.1 模糊診斷基本原理
8.1.1 汽車故障診斷中的模糊性
8.1.2 模糊診斷原理
8.1.3 隸屬函式的確定
8.1.4 模糊診斷矩陣的構造
8.1.5 模糊診斷方法
8.1.6 模糊聚類診斷分析
8.1.7 柴油機故障模糊診斷舉例
8.2 模糊規則與模糊推理系統
8.2.1 模糊規則與模糊推理
8.2.2 模糊推理系統
8.3 模糊神經網路
8.3.1 神經網路與模糊推理系統的關係
8.3.2 神經網路-模糊推理系統融合機理
8.3.3 模糊神經網路
8.3.4 基於模糊神經網路的汽車故障診斷與壽命預測系統
第9章 基於粗糙集理論提取汽車故障特徵
9.1 粗糙集基本理論
9.1.1 決策系統與不可分辨關係
9.1.2 粗糙集的上近似、下近似、邊界區和近似精度
9.1.3 屬性約簡
9.1.4 粗糙集的特點
9.2 汽車柴油機故障特徵提取
9.2.1 信號處理與產生決策表
9.2.2 屬性對決策近似精度的計算
9.2.3 屬性約簡
9.3 基於屬性粗糙因子計算各因素的重要度
9.4 分析結果討論
第10章 基於案例的故障診斷技術
10.1 案例的表示
10.2 案例的檢索
10.3 案例的組織
10.4 案例庫的管理
10.5 基於案例的故障診斷過程
第11章 專家系統診斷原理
11.1 概述
11.2 專家系統的基本結構
11.2.1 人機接口
11.2.2 推理機
11.2.3 知識庫及其管理系統
11.2.4 資料庫及其管理系統
11.2.5 知識獲取機構
11.2.6 解釋機構
11.3 知識的表示
11.3.1 一階謂詞邏輯表示法
11.3.2 產生式表示法
11.3.3 框架表示法
11.4 推理機
11.4.1 什麼叫推理
11.4.2 基於規則的演繹推理
11.4.3 歸納推理
11.4.4 不精確推理
11.5 知識獲取技術
11.5.1 機械學習
11.5.2 示例學習
11.6 汽車故障診斷專家系統
11.6.1 基本結構
11.6.2 汽車故障診斷知識表達
11.6.3 汽車故障診斷推理
11.6.4 汽車故障診斷知識的獲取
11.6.5 解釋系統
11.6.6 汽車故障診斷程式自動生成
11.6.7 汽車故障診斷舉例
11.7 BP神經網路汽車故障診斷專家系統
11.7.1 用於故障診斷的BP神經網路的建立及訓練
11.7.2 套用訓練好的BP神經網路診斷汽車發動機故障
第12章 汽車發動機非穩態振動信號的測量與分析
12.1 柴油機穩態和非穩態振動信號測量
12.2 柴油機振動信號的短時傅立葉變換
12.2.1 短時傅立葉變換分析原理
12.2.2 柴油機加速信號的短時傅立葉變換
12.2.3 柴油機穩態振動信號的短時傅立葉變換
12.2.4 發動機曲軸軸承、連桿軸承穩態與非穩態振動信號分析比較
12.3 基於小波包AR譜技術提取柴油機故障特徵
12.3.1 信號的小波包分解與重構算法
12.3.2 AR譜估計
12.3.3 小波包AR譜分析過程
12.3.4 曲軸軸承振動信號小波包AR譜分析
12.3.5 連桿軸承振動信號小波包AR譜分析
12.3.6 活塞銷穩態振動信號小波包AR譜分析
12.3.7 活塞穩態振動信號小波包AR譜分析
12.3.8 分析結果討論
12.4 循環平穩理論診斷汽車柴油機故障
12.4.1 循環統計原理
12.4.2 仿真分析
12.4.3 曲軸軸承振動信號二階循環譜分析
12.4.4 連桿軸承振動信號二階循環譜分析
12.4.5 活塞振動信號二階循環譜分析
12.4.6 活塞銷振動信號二階循環譜分析
12.4.7 分析結果討論
12.5 短時傅立葉變換、小波包AR譜技術、循環譜理論分析比較
第13 章汽車機械故障分析
13.1 汽車故障的分類
13.2 引發汽車機械故障的原因
13.3 汽車零件失效機理分析
13.4 汽車發動機機械故障力學分析
13.4.1 曲軸、連桿軸承、活塞銷軸心軌跡計算
13.4.2 活塞銷、連桿軸承、曲軸軸承異響分析
13.4.3 活塞運行軌跡計算與敲缸響分析
13.4.4 軸心軌跡的測量簡介
13.5 發動機異響故障振動分析
13.5.1 汽車發動機異響振動診斷原理
13.5.2 發動機異響振動分析方法
13.6 汽車底盤機械故障分析
13.6.1 離合器故障分析
13.6.2 機械變速器故障分析
13.6.3 汽車傳動軸故障分析
13.6.4 驅動橋故障分析
13.6.5 轉向系統故障分析
13.6.6 制動系統故障分析
第14章 汽車電器與電子控制系統故障診斷
14.1 概述
14.2 蓄電池故障診斷
14.3 充電系（發電機和調節器）故障診斷
14.4 啟動系故障診斷
14.5 點火系故障診斷
14.6 汽車電子控制裝置故障分析
14.6.1 汽車電子控制系統的基本構成
14.6.2 汽車電子控制系統故障診斷基礎知識
14.6.3 汽車電子控制系統故障檢測診斷方法
14.6.4 汽車電子控制系統故障診斷共同原理與套用
14.6.5 汽車電子控制系統故障診斷
主要參考文獻
序言
第一版《汽車故障診斷學》已經出版五年了。這五年來，我國汽車工業迅速發展，汽車生產量與汽車保有量在世界上的名次不斷前移，汽車維修行業已經成為我國的一個重要產業，並不斷成長壯大。新的理論與技術在汽車故障診斷領域得到了越來越廣泛的套用。此時，對過去五年汽車故障診斷的理論實踐進行系統地總結，將會有效地促進汽車診斷理論與技術向更高層次發展。
五年來，作者密切關注我國汽車檢測診斷行業的發展動態，帶領研究生開展了“汽車機械故障診斷與壽命預測系統”、“汽車電器與電子控制系統故障診斷裝置”等課題的研究工作。對汽車故障診斷中的一些重點難點問題開展了系統的研究，取得了重大的進展。其中，部分成果已經總結成論文在國內外刊物上發表。
為了能與廣大的汽車維修同行共享我們五年的研究成果，現對《汽車故障診斷學》進行修訂，在保持第一版總體結構的前提下，第二版《汽車故障診斷學》增加了較多的新內容。第一版《汽車故障診斷學》總共11章，而第二版擴充到14章。為了限制篇幅，刪除了第一版中的第11章“汽車診斷設備與診斷方法”。第二版《汽車故障診斷學》的第1章～第6章與第一版相比沒有太大變化，第一版的第9章“專家系統診斷原理”改成第二版的第11章，內容沒有變化。第一版的第10章分解成第二版的第13章、第14章，內容上有較大的增刪。為了敘述方便，第7章、第8章在內容上進行了較大的調整，並增刪了許多內容。第9章、第10章和第12章全是新增加的內容。總體來說，第二版《汽車故障診斷學》既繼承了第一版系統性、通俗性的特點，又強調了理論套用的新穎性與技術的實用性。本書各章既有聯繫，但又相對獨立，讀者可以順序閱讀本書，也可單獨學習各章的知識。本書可作為汽車專業學生汽車故障診斷學教材，也可作為汽車工程技術人員、汽車管理人員、信號處理等有關人員學習參考。
五年來，作者密切關注我國汽車檢測診斷行業的發展動態，帶領研究生開展了“汽車機械故障診斷與壽命預測系統”、“汽車電器與電子控制系統故障診斷裝置”等課題的研究工作。對汽車故障診斷中的一些重點難點問題開展了系統的研究，取得了重大的進展。其中，部分成果已經總結成論文在國內外刊物上發表。
為了能與廣大的汽車維修同行共享我們五年的研究成果，現對《汽車故障診斷學》進行修訂，在保持第一版總體結構的前提下，第二版《汽車故障診斷學》增加了較多的新內容。第一版《汽車故障診斷學》總共11章，而第二版擴充到14章。為了限制篇幅，刪除了第一版中的第11章“汽車診斷設備與診斷方法”。第二版《汽車故障診斷學》的第1章～第6章與第一版相比沒有太大變化，第一版的第9章“專家系統診斷原理”改成第二版的第11章，內容沒有變化。第一版的第10章分解成第二版的第13章、第14章，內容上有較大的增刪。為了敘述方便，第7章、第8章在內容上進行了較大的調整，並增刪了許多內容。第9章、第10章和第12章全是新增加的內容。總體來說，第二版《汽車故障診斷學》既繼承了第一版系統性、通俗性的特點，又強調了理論套用的新穎性與技術的實用性。本書各章既有聯繫，但又相對獨立，讀者可以順序閱讀本書，也可單獨學習各章的知識。本書可作為汽車專業學生汽車故障診斷學教材，也可作為汽車工程技術人員、汽車管理人員、信號處理等有關人員學習參考。
