Po odczytaniu przez tester kodów usterek najważniejsza okazuje się nie tylko ich prawidłowa interpretacja, ale również wytyczenie ścieżki diagnostycznej w oparciu o zarejestrowane dane (zdjęcie 1).  Zwróćmy uwagę iż kod usterki nie jest diagnozą samą w sobie lecz wynikiem rozpoznania przez określony sterownik przekroczenia warunków progowych pracy sensora lub podzespołu wykonawczego.

Posłużę się przykładem dotyczącym kodu usterki P0101 – który według producenta – wskazuje jednoznacznie na: nieprawidłowy zakres sygnału lub problem z wydajnością  masowego przepływomierza powietrza (MAF). Aby sterownik silnika zarejestrował P0101 muszą być spełnione określone parametry takie jak:

– obciążenie silnika musi być większe niż 18% – i jest to warunek konieczny. Warto w tym momencie zauważyć, że poniżej założonego progu obciążenia jednostki napędowej (<18%), np. pracy na biegu jałowym, usterka może być w pewien sposób „maskowana” i niewidoczna dla sterownika jednostki napędowej,

– wyliczony model matematyczny masowego przepływu powietrza musi być niezgodny z rzeczywistym przepływem mierzonym przez MAF,

– nieprawidłowe korekty paliwa (ujemne), które są np. drastycznie ograniczane przez ECU silnika (krótkie czasy wtrysku) z uwagi na zwiększony masowy przepływ powietrza.

Podsumowując, zarejestrowanie kodu usterki P0101 następuje w momencie, gdy do sterownika jednostki napędowej zaczyna docierać sygnał z MAF świadczący o masowym przepływie, który jest dla ECU niewiarygodny i niezgodny z obliczeniami pozostałych czujników.

Powyższa interpretacja kodu P0101 wraz z warunkami jego aktywacji bazuje na informacjach zawartych w dokumentacji producenta. Tego typu dane są najistotniejsze, gdyż zawężają pole diagnostyki i dostarczają kluczowych informacji dla mechanika. Kolejny wniosek, jaki należy wyciągnąć w przypadku kodu P0101 dotyczy poszukiwania przyczyny jego wygenerowania. Otóż usterka nie musi być bezpośrednio związana z przepływomierzem powietrza (choć nie można jednoznacznie wykluczyć uszkodzenia układu pomiarowego MAF sensora), więc diagnostykę należy zrealizować w pierwszej kolejności od potencjalnych źródeł zakłócenia przepływu. Należy zweryfikować: filtr powietrza (czy nie jest zanieczyszczony), szczelność układu dolotowego, sprawdzić fazy rozrządu silnika, ocenić stan wałka rozrządu zaworów dolotowych (zużycie lub przestawienie krzywek/koła napędzającego wałek), jak i drożność układu wydechowego (zapchany katalizator/DPF).

Współczesne systemy sterowania to gęsta sieć wzajemnie zależnych sterowników, w której dany kod usterki w jednym sterowniku może być jedynie skutkiem nieprawidłowości powstałej w zupełnie innym, pozornie niezwiązanym układzie. Biorąc pod uwagę tak skomplikowaną architekturę elektronicznych systemów pojazdu, mechanik musi posiadać wiarygodne dane, na których może oprzeć swoje pomiary (zdjęcie 2).

Pomiar to kolejny punkt w procedurze diagnostycznej, który eliminuje potencjalne źródło nieprawidłowości. Wróćmy do przykładu z kodem usterki P0101. Za pomocą oscyloskopu mechanik może ocenić ustawienie faz rozrządu, podłączając wakuometr zweryfikować podciśnienie w układzie dolotowym (ocena szczelności). Jeśli nie będzie posiadał wakuometru, a  będzie znał prawidłową wartość podciśnienia, to może ten parametr odnieść do bloku wartości mierzonych i sprawdzić sygnał z czujnika podciśnienia. Wybór odpowiedniego narzędzia diagnostycznego oraz jego prawidłowe użycie to kluczowa technika w weryfikacji potencjalnych usterek. Oczywiście w realiach warsztatowych mamy do czynienia z dużo bardziej skomplikowanymi naprawami, w których punktem wyjścia jest zarejestrowanie kilku kodów usterek z różnych systemów pojazdu. Kolejny przykład, który przedstawię znakomicie obrazuje zagadnienie, jakim jest rozbudowana architektura systemów elektronicznych pojazdu i związaną z tym zależność kodów usterek. Współczesny samochód nie jest już zbiorem odizolowanych od siebie układów. Poprzez magistrale danych (CAN FD, LIN, FlexRay), sterowniki: silnika, skrzyni biegów, komfortu, układ dynamiki jazdy czy przekładni kierowniczej prowadzą nieustanną wymianę informacji. W takim środowisku kod usterki traci swój „lokalny charakter”. Na początku roku do zaprzyjaźnionego warsztatu trafiła Toyota Yaris Hybrid z 2020 roku. Właściciel pojazdu zgłosił sporadyczne problemy z systemami ADAS oraz układami regulacji dynamiki jazdy – na wyświetlaczu często pojawiały się komunikaty o nieprawidłowym funkcjonowaniu tych systemów. Nie wdając się zatem w szczegóły, tester po podłączeniu do Toyoty zarejestrował 3 kody usterek: C1259, C1310, P0A3F.

Dostęp do danych producenta pojazdu i wnikliwe przestudiowanie przechwyconych kodów pozwoliło na postawienie prawidłowej diagnozy oraz uniknięcie niepotrzebnej wymiany drogich modułów pojazdu. Pomimo że tester odczytał trzy kody usterek, to tylko kod P0A3F dotyczył fizycznego problemu z podzespołem, pozostałe dwa kody: C1259, C1310 to konsekwencja uszkodzenia czujnika położenia wirnika w silniku elektrycznym napędu hybrydowego. Awaria czujnika położenia, która spowodowała zarejestrowanie kodu P0A3F, odbiła się głośnym echem w systemach bezpieczeństwa jazdy. Brak sygnału z czujnika położenia silnika elektrycznego nie pozwolił na prawidłowe funkcjonowanie systemu rekuperacji hamowania oraz spowodował wyłączenie systemu elektronicznej stabilizacji jazdy wraz z asystentem toru jazdy. By jednoznacznie potwierdzić uszkodzenie czujnika położenia mechanicy użyli oscyloskopu i porównali zapis sygnału z przebiegiem wzorcowym.

Na koniec warto dodać, że Toyota była diagnozowana pierwotnie w innym warsztacie, gdzie sugerowano wymianę sterownika systemu ESP/ABS.  Myślę, że przykład hybrydowej Toyoty pokazuje, jak ważne są kluczowe informacje producenta na temat właściwej interpretacji zarejestrowanych kodów usterek wraz z realizacją wytyczonych procedur pomiarowych.

W dobie powszechnego dostępu do sztucznej inteligencji (AI) i niezliczonych motoryzacyjnych forów internetowych coraz więcej mechaników sięga do tego typu zasobów wiedzy. Należy jednak wyraźnie zaznaczyć, iż tylko dane producenta zawierają prawidłowe informacje o kodach usterek i procedurach diagnostycznych związanych z tymi kodami. Korzystanie z ogólnodostępnych modeli AI (które nie są zintegrowane z autoryzowanymi bazami danych serwisowych) niesie ze sobą szereg zagrożeń, których skutki może ponieść ostatecznie warsztat:

• Zjawisko halucynacji AI: Popularne modele językowe bazują na statystyce słów, a nie na logicznym zrozumieniu budowy systemów czy działania układów w konkretnym pojeździe. Jeśli dany model nie ma dostępu do dokumentacji technicznej to może „halucynować” – czyli z dużą pewnością siebie generować technicznie brzmiące, ale całkowicie błędne procedury diagnostyczne lub nawet fikcyjne wartości parametrów referencyjnych.
• Internetowe zasoby często opierają się na najpopularniejszych przypadkach. Jednak we współczesnych pojazdach ten sam kod usterki w dwóch różnych modelach tej samej marki może mieć zupełnie inne znaczenie. AI nie rozróżnia niuansów w wersjach oprogramowania sterownika, które mogą diametralnie zmieniać ścieżkę diagnostyczną.
• Ryzyko błędnej implementacji: Bezpośrednie sugerowanie się podpowiedziami z sieci często prowadzi do praktyki polegającej na bezpodstawnej wymianie części. AI wskaże najbardziej prawdopodobny statystycznie podzespół, ignorując fakt, że w danym egzemplarzu problemem może być np. specyficzna usterka opisana jedynie w biuletynach technicznych (TSB) producenta.

Poleganie na niesprawdzonych źródłach cyfrowych zamiast na dokumentacji serwisowej to prosta droga do generowania zbędnych kosztów i utraty zaufania klienta. Mechanik musi pamiętać, że narzędzie AI jest jedynie wsparciem pomocniczym, które bez weryfikacji w oparciu o dane fabryczne i fizyczny pomiar, staje się źródłem kosztownych błędów diagnostycznych.

Reasumując najważniejsze znaczenie ma prawidłowa interpretacja kodów usterek, zapoznanie się z warunkami aktywacji danego kodu czy realizacja diagnostyki i pomiaru według autoryzowanej procedury. Warsztat powinien bazować na informacjach pochodzących od producenta pojazdu, jeśli chce realizować naprawy szybko i bez zbędnego ryzyka.

Zdjęcia: inż. Mariusz Leśniewski