基于模糊故障數(shù)的汽車底盤系統(tǒng)診斷方法研究故障

1、論文題目：基于模糊故障樹的汽車底盤系統(tǒng)故障診斷方法研究The studied of automobile chassis system fault diagnosis method based on the fuzzy fault tree目 錄摘要1Abstract11 引言22 模糊故障樹分析基本理論22.1 故障樹分析方法22.2 模糊數(shù)22.3 模糊故障樹結構函數(shù)42.4 定性分析42.5 定量分析53 底事件的模糊概率重要度64 模糊故障樹分析方法的實例驗證64.1 驅動橋系統(tǒng)的模糊故障樹分析64.1.1 驅動橋系統(tǒng)故障樹的建立64.1.2 驅動橋模糊故障樹的定性分析74.1.3 驅

2、動橋模糊故障樹的定量分析8 驅動橋底事件的模糊概率重要度分析94.2 液力自動變速器(AT)系統(tǒng)的模糊故障樹分析94.2.1 液力自動變速器故障樹的建立94.2.2 變速器模糊故障樹的定性分析104.2.3 變速器模糊故障樹定量分析104.2.4 變速器底事件的模糊概率重要度分析115 結論11參考文獻12致 謝13基于模糊故障樹的汽車底盤系統(tǒng)故障診斷方法研究摘要：由于汽車底盤系統(tǒng)機械結構復雜，使得汽車底盤系統(tǒng)故障具有復雜性、模糊性、不確定性等特點。本文著重介紹了模糊故障樹分析的基本理論，針對汽車底盤系統(tǒng)中的驅動橋故障和自動變速器故障發(fā)生概率具有模糊性和不確定性的特點，運用模糊故障樹方法繪制出

3、故障系統(tǒng)的故障樹，并對它們各個環(huán)節(jié)發(fā)生故障時所遇到的各種模糊信息進行定量的分析。試驗證明，該方法能夠使傳統(tǒng)故障樹同時分析處理隨機不確定性和模糊不確定性的故障事件，有效的解決了汽車底盤故障具有復雜性、模糊性、不確定性的難題。關鍵詞：模糊數(shù) 模糊故障樹 驅動橋 自動變速器 Abstract：Because of the complex mechanical structure of automobile chassis, making the chassis fault with complexity, uncertainty and fuzziness, etc. This paper intr

4、oduces the basic theories of the fault tree analysis, Automotive drive axle failures and automatic transmission failure probability which is provided with characteristics of fuzzy and uncertain , using the method of fuzzy fault analysis system drawing the fault tree, when each link failure ,all kind

5、s of fuzzy information on quantitative analysis. The experiment proved that this method can make the traditional fault tree analysis and fuzzy random uncertainties and uncertainty of incidents, effectively solved the automobile chassis fault which is complex, uncertain and fuzzyKey words: Fuzzy numb

6、er ；Fuzzy fault tree ；Drive axle ；Automatic transmission1 引言故障樹分析方法是一種分析復雜系統(tǒng)可靠性和安全性的有效工具，常規(guī)的基于布爾代數(shù)和概率論的系統(tǒng)故障樹分析的理論研究已取得了豐碩成果，在工程應用上也取得了許多成績。由于在理論分析時常規(guī)故障樹方法將底事件發(fā)生的概率視為精確值1，而在實際的故障診斷問題中，頂事件(系統(tǒng)故障)和底事件(零部件故障)發(fā)生的概率往往同時存在著隨機性和模糊性。因此更適合應用模糊故障樹進行分析2。本文以汽車底盤系統(tǒng)中常見的自動變速器打滑故障和驅動橋異響故障這兩個方面進行分析，過去汽車底盤的常見故障通常采用基于知識

7、的診斷方法、基于解析模型的診斷方法和基于信號處理的診斷方法為使用者診斷故障3。但這些方法都存在各方面的不足，容易出現(xiàn)故障的錯判和漏判。模糊故障樹分析法常用于復雜系統(tǒng)可靠性、安全性預測和檢測，它的引入解決了這個難題。本文以汽車自動變速器打滑故障和驅動橋異響為例，應用模糊故障樹分析法分別對它們進行了定性、定量分析，得到了滿意的結果，由于該方法節(jié)省診斷時間，能有效的提高系統(tǒng)故障的檢測效率，較快的找出故障原因。所以近年來很受重視，是國際上公認的可靠性分析和故障診斷的一種簡單、有效的方法。2 模糊故障樹分析基本理論2.1 故障樹分析方法模糊故障樹是由構成它的全部底事件的邏輯“與”和“或”聯(lián)結而成的，是在

8、理論分析和豐富的經(jīng)驗基礎上完成的。系統(tǒng)失效可稱為模糊故障樹的頂事件；系統(tǒng)各部件故障稱為底事件。模糊故障樹是以系統(tǒng)最不希望發(fā)生的事件頂事件為分析目標，應用邏輯演繹的方法研究造成頂事件發(fā)生的各種直接及間接故障原因，用“邏輯門”將各故障原因相聯(lián)系，建立一個倒立的樹枝圖形，并指出單元故障與系統(tǒng)故障之間的邏輯關系，運用模糊概率取代精確的概率值，對模糊故障樹進行定性、定量分析4。2.2 模糊數(shù)本文采用模糊數(shù)來描述故障事件發(fā)生的概率，可同時處理不確定性問題的兩個方面：隨機性和模糊性。例如，假定某個零部件故障事件的概率介于0.10.2之間，可能在0.12，也可能在0.15左右，這就可用一個模糊數(shù)來描述它。由此

9、可以看出；采用模糊數(shù)來描述事件發(fā)生的概率，既能減少獲取事件發(fā)生概率精確值的難度，又能結合工程技術人員的實際經(jīng)驗和判斷來構造模糊數(shù)的隸屬函數(shù)，因此這種方法具有較大的靈活性和適應性5。通常采用參照函數(shù)來描述模糊數(shù)，由模糊數(shù)定義可知：設L，R為模糊數(shù)的參照函數(shù)，若有 (1)則稱模糊數(shù)為L-R型模糊數(shù)，并記，其中m為的均值，分別為的置信上、下限。當?shù)扔?時，為非模糊； 分布越大，越模糊。較常用的是三角模糊數(shù)的模糊故障樹的分析，以三角模糊數(shù)為例，其參照函數(shù)為： (2) 對應的三角模糊數(shù)的隸屬函數(shù)為： (3) (4) 為一個區(qū)間數(shù)。設，為三角模糊數(shù)，根據(jù)典型擴張原則6，對于，有以下的擴張運算公式：（1）加

10、法 (5) （2）減法 (6) （3）乘法 (7) （4）除法 (8) 2.3 模糊故障樹結構函數(shù) 模糊故障樹是由它的全部底事件用邏輯“與”和“或”聯(lián)結而成的，將所有的故障樹節(jié)點模糊化，并給每個模糊事件定義隸屬函數(shù): X 0,1,表示模糊事件i發(fā)生的程度。部件“完全失效”時的隸屬度為1,部件不發(fā)生故障時的隸屬度為0, 在兩者之間一個連續(xù)變化的中介過渡過程。這種基于模糊事件的故障樹稱之為模糊故障樹。于是故障樹的結構函數(shù)可定義為( 1, 2, , n) 式中1, 2, , n分別表示各個部門發(fā)生效率或故障的程度。若用表示引起部件發(fā)生故障的各個原因，則底事件x1, x2, n, xn 以“與”關系相

11、聯(lián)，其故障樹結構函數(shù)為： min ( 1, 2, , n), 若事件x1, x2, n, xn 以“或”關系相聯(lián)，其故障樹結構函數(shù)為：max ( 1, 2, , n) 可見的取值范圍是0,1為頂事件發(fā)生的程度,也是系統(tǒng)的失效程度。另外,還可以憑借系統(tǒng)設計人員、管理人員和專家的知識及經(jīng)驗，給頂事件定義一個閾值,通過與的比較做出相應的決策7。2.4 定性分析模糊故障樹定性分析包括割集、最小割集和結構函數(shù)的確定等主要內(nèi)容，最主要的任務是根據(jù)所建故障樹求出它的最小割集和最小路集。其最主要的目的是為了弄清系統(tǒng)出現(xiàn)某種故障 (頂事件)有多少可能,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的最薄弱環(huán)節(jié)。割集是指故障樹中一些底事件的集合，當這

12、些底事件同時發(fā)生時，頂事件必然發(fā)生。設故障樹底事件的集合 x1, x2, n, xn , 若有一個子集 xi1, xi2, , xil ,則i= 1, 2, , k。在 xi1, xi2, , xil x1, x2, n, xn 子集中，全部底事件都發(fā)生時頂事件必然發(fā)生，則該子集就是割集,這里割集數(shù)量為k。最小割集是指若將割集中所含的底事件任意去掉一個就不再成為割集了，即導致正規(guī)故障樹頂事件發(fā)生的數(shù)目不可再少的底事件的組合，它表示系統(tǒng)的一種失效模式，系統(tǒng)的全部最小割集就構成了系統(tǒng)的故障譜。下面介紹普通模糊故障樹最小割集的求法。求最小割集的方法,對于簡單的故障樹，只需將故障樹的結構函數(shù)展開，使之

13、成為具有最小項數(shù)的積之和表達式,每一項乘積就是一個最小割集。對于復雜系統(tǒng)的模糊故障樹，要從為數(shù)眾多的底事件中先找到割集，再從中剔除一般割集，求出最小割集,往往工作量很大，又容易出錯，通常用的兩種方法是上行法和下行法兩種算法8。本文用上行法來求故障樹的最小割集。上行法算法自下而上進行，把最底一層的邏輯門用其輸入事件來表示，與門是事件的交，或門是事件的并，而上一級的邏輯門再由其輸入表示，一步步往上推，一直把頂事件表示出來，其中在做每一步時均利用集合運算規(guī)則進行簡化。2.5 定量分析在求得全部最小割集后，如果有足夠的數(shù)據(jù)，則可以進一步作定量計算。故障樹的定量分析可以對系統(tǒng)的可靠性、可用性和安全性做出

14、定量的評價，求頂事件的發(fā)生概率是故障樹的定量分析的主要內(nèi)容。 在傳統(tǒng)故障樹分析中，頂事件的失效概率是利用邏輯門算子對基本事件發(fā)生的概率進行運算獲得的，因此知道底事件的發(fā)生概率和結構函數(shù)就可以惟一確定系統(tǒng)頂事件的發(fā)生概率。在模糊故障樹分析過程中，采用模糊數(shù)來描述底事件發(fā)生的概率，用模糊算子代替?zhèn)鹘y(tǒng)的邏輯門算子，從而得到頂事件發(fā)生的概率模糊數(shù)9，當用三角型模糊數(shù)表示底事件發(fā)生概率時，根據(jù)三角型模糊數(shù)截集表示方法，底事件發(fā)生概率的截集為： （9） （10） （11）則故障樹的“與門”結構和“或門”結構的模糊算式如下：“與門”結構式子 , （12）“或門”結構式子，1- （13）3 底事件的模糊概率重

15、要度重要度分析是模糊故障樹定量評價的重要組成部分，重要度是一個部件或系統(tǒng)的割集發(fā)生失效時對頂事件發(fā)生的影響程度，它是時間、部件的可靠性參數(shù)以及系統(tǒng)結構的函數(shù)，是系統(tǒng)中各單元重要程度的一種度量，事件的重要度越大該事件所處的環(huán)節(jié)越薄弱，它在系統(tǒng)中的地位也越重要10。在改善系統(tǒng)的設計、確定系統(tǒng)的關鍵部位、進行系統(tǒng)安全性的優(yōu)化設計、系統(tǒng)故障診斷維修方面有重要作用。 底事件模糊概率重要度反映底事件發(fā)生概率的變化引起頂事件發(fā)生概率的變化程度，它可以用來定量衡量降低各底事件的發(fā)生概率對于降低頂事件的貢獻的大小。底事件模糊概率重要度11的計算方法為 （14）式中：為頂事件模糊故障函數(shù)；為第j 個底事件發(fā)生的模

16、糊概率。4 模糊故障樹分析方法的實例驗證4.1 驅動橋系統(tǒng)的模糊故障樹分析驅動橋位于汽車動力傳動系統(tǒng)的末端，一般由主減速器、差速器、半軸、橋殼等組成。由于其結構復雜，診斷信息繁多，引起設備不能正常運行的故障發(fā)生的概率又具有不同層次的模糊性、不確定性。通過將模糊集理論引入故障樹分析，將基本事件發(fā)生的概率描述為模糊數(shù)，然后通過模糊數(shù)的運算規(guī)則，對設備發(fā)生故障時所遇到的各種模糊信息進行科學的、定量的處理，從而估算出整套設備的模糊故障率。驅動橋故障的原因千差萬別，各種故障的形成也不是單一孤立，而是相互聯(lián)系的。如果出現(xiàn)一種故障而不及時排除，很能夠容易誘發(fā)另一種故障，形成連鎖反應。驅動橋的常見故障包括：過

17、熱、異響、漏油，本文主要是針對驅動橋異響故障，利用模糊故障樹分析法對其進行研究。4.1.1 驅動橋系統(tǒng)故障樹的建立對于汽車驅動橋，選擇驅動橋異響故障為頂事件，中間事件為主減速器總成異響、差速器總成異響、齒輪軸承異響。若這三個中間事件中的任意一個事件發(fā)生，頂事件就會發(fā)生(見表1)，所建立的故障樹如圖1所示：表1 驅動橋故障事件編碼事件代號事件名稱事件代號事件名稱T驅動橋異響x9差速器齒輪裝配過緊M1主減速器總成異響x10差速器軸承磨損過大M2差速器總成異響x11半軸彎曲M3主動錐齒輪軸承異響x12行星齒輪與半軸齒輪間隙不均x1齒輪輪齒折斷x13半軸齒輪與半軸花鍵配合松曠x2齒輪磨損嚴重x14半軸

18、齒輪磨損過大x3齒側間隙不均x15鍵槽磨損過大x4齒輪嚙合不良x16軸承疲勞點蝕x5齒輪軸承預緊度不足x17軸承調整過松x6主動齒輪油封損壞x18軸承座不同心x7潤滑油不足x19軸承預緊度過大x8差速器殼螺栓松動x20軸承磨損過大圖1 汽車驅動橋系統(tǒng)故障樹4.1.2 驅動橋模糊故障樹的定性分析根據(jù)與門用乘、或門用加的原則，所建系統(tǒng)故障樹的代數(shù)表達式為：T = M1+ M2+ M3M1= x1+ x2+ x3+ x7 （15）M2= x8+ x9+ x10+ + x15 （16）M3= x16+ x17+ x18+ x19+ x20 （17）故得 T = x1+ x2+ x3+ x19+ x20

19、 （18）所以最小割集法可以求得本例中的割集為： x1 , x2 , x3 , , x18 , x19 , x20 4.1.3 驅動橋模糊故障樹的定量分析 考慮到分析的簡便，僅取中間事件M3 來分析。根據(jù)查閱資料12，假設總體失效概率為10% 。另據(jù)統(tǒng)計13，軸承失效中的16%為裝配不當，34%為疲勞失效，36%為潤滑不良,14%為污染。設M3 中間事件的發(fā)生概率如表2所示，根據(jù)上文中關于底事件發(fā)生概率的截集區(qū)間表示方法，則有 （19） （20） （21） （22） （23）表2 事件M3的基本數(shù)值事件代號事件名稱軸承疲勞點蝕0.0340.0100.010軸承調整過松0.0160.0050.0

20、05軸承座不同心0.0160.0050.005軸承預緊度過大0.0160.0050.005軸承磨損過大0.0360.0100.010 由于，結合式（13）、式（19）（23）保留4位有效數(shù)字，則發(fā)生概率的截集區(qū)間為 （24）為一區(qū)間數(shù)，對取不同的值，則可得到不同的置信區(qū)間。當=1時，即不考慮各基本事件發(fā)生概率底的模糊性，這時事件的發(fā)生概率為確定值，。當=0時，底事件的發(fā)生概率為一個模糊數(shù)，表明在充分考慮了原因事件和隨機不確定因素的模糊不確定因素時，軸承異響的概率取值為一個區(qū)間0.0766，0.1226，即軸承異響的概率在7.66%和12.26%之間變化，與實際相符。4.1.4 驅動橋底事件的模

21、糊概率重要度分析從驅動橋異響故障樹圖可知，所建故障樹全部由或門組成，因此由公式 ，1- （25） （26）為了分析方便，僅取M3 的底事件作為分析對象來計算底事件的重要度，系統(tǒng)整個底事件重要度的計算方法類似。根據(jù)（25）、（26） 及表2，取=0 =0.8952,0.9422=0.8741.0.9298；=0.8741,0.9298；=0.8741,0.9298；=0.8970,0.9441。因此，M3 底事件模糊概率重要度的偏序為 >>=4.2 液力自動變速器(AT)系統(tǒng)的模糊故障樹分析液力自動變速器根據(jù)汽車速度、發(fā)動機轉速、動力負荷等因素自動進行升降檔位，不需由駕駛者操作離合器

22、換檔的一種變速器。自動變速器常見故障包括：自動變速器打滑故障、變速器換擋沖擊大、變速器開檔過遲或不能開檔、變速器升、降檔不良、變速器頻繁跳檔等。由于汽車液力自動變速器也具有結構復雜，引起變速器發(fā)生的故障的概率具有模糊性和不確定性等特點，針對自動變速器打滑故障這一常見故障，利用模糊故障樹分析法對其進行科學的、定量的處理，從而估算出模糊故障率。4.2.1 液力自動變速器故障樹的建立對于汽車變速器系統(tǒng)，選擇自動變速器打滑為頂事件，中間事件為機械磨損、變速器油問題、變速器漏油。若這三個中間事件中的任意一個事件發(fā)生，頂事件就會發(fā)生（見表3），所建立的故障樹如下圖2所示表3 自動變速器故障事件編碼事件代號

23、事件名稱事件代號事件名稱T自動變速器打滑x8液壓油品質化惡化M1機械磨損x9油管凹陷M2變速器油問題x10油液型號不對M3變速器漏油x11節(jié)氣門位置傳感器調整不當x1離合器摩擦片磨損x12離合器活塞密封圈損壞x2制動器摩擦片磨損x13制動器活塞密封圈x3制動帶磨損燒焦x14減震器活塞密封圈損壞x4油泵磨損x15濾清器堵塞x5單向離合器打滑x16主油路泄露x6液壓油油面太低x17主調壓閥不良x7液壓油油面太高x18壓力控制電磁閥不良圖2 汽車變速器系統(tǒng)故障樹4.2.2 變速器模糊故障樹的定性分析由本文系統(tǒng)所建的故障樹，根據(jù)與門用乘、或門用加的原則，代數(shù)表達式有：T = M1+ M2+ M3 （2

24、7）M1= x1+ x2+ x3+x4+ x5 （28）M2= x6+ x7+ x8+ x9+ x10 （29）M3= x11+ x12+ x13+ + x18 （30）故得T = x1+ x2+ x3+ x17+ x18 （31）所以最小割集法可以求得本例中的割集為： x1 , x2 , x3 , , x16 , x17 , x18 4.2.3 變速器模糊故障樹定量分析 為了分析的簡便性，僅取中間事件M1來分析。根據(jù)有關實驗數(shù)據(jù)、歷史統(tǒng)計資料以及工程技術人員的經(jīng)驗，假設總體失效概率為10% 。另據(jù)統(tǒng)計14，變速器機械磨損中的30%為離合器片磨損，10%為離合器片打滑，25%為制動裝置系統(tǒng)中的

25、磨損，18%為油泵磨損嚴重,2%為其它。設M1中間事件的發(fā)生概率如表4所示，根據(jù)上文中關于底事件發(fā)生概率的截集區(qū)間表示方法，則有 （32） （33） （34） （35） （36）表4 事件M1的基本數(shù)值事件代號事件名稱離合器摩擦片磨損0.0300.0100.010制動器摩擦片磨損0.0250.0100.010制動帶磨損燒焦0.0250.0050.005油泵磨損0.0180.0050.005單向離合器打滑0.0150.0050.005 由于，結合式（13）、式（33）（36）保留4位有效數(shù)字，則發(fā)生概率的截集區(qū)間為 （37）同理，為一區(qū)間數(shù)，對取不同的值，則可得到不同的置信區(qū)間。當=1時，相當于

26、底事件的發(fā)生概率為確定值，。當=0時，底事件的發(fā)生概率為一個模糊數(shù)，表明在充分考慮了原因事件和隨機不確定因素的模糊不確定因素時，的值為一個區(qū)間0.0658，0.1118，即自動變速器打滑的概率在6.58%和11.18%之間變化，與實際相符。 變速器底事件的模糊概率重要度分析從自動變速器打滑故障樹圖可知，所建故障樹全部由或門組成。同理，為了分析方便，僅取M1 的底事件作為分析對象來計算底事件的重要度，同樣根據(jù)（35）、（36）及表4，同上一個例子分析方法完全一致。因此，可得出M1 底事件模糊概率重要度的偏序為 >=>>5 結論本文結合故障診斷中理論研究的熱點，以汽車底盤系統(tǒng)中的驅動橋異響故障和自動變速器打滑故障為實例，對模糊故障樹診斷的理論方法的特點以及如何運用這些原理與方法有效的診斷汽車系統(tǒng)的故障進行了研究。應用模糊集合理論對復雜系統(tǒng)進行基于故障率為模糊數(shù)的故障樹分析時，可以較好地解決經(jīng)典方法中難于精確賦值等缺點。這種方法既反映了概率本身的模糊性，又容許概率賦值在一定程度上的誤差，同時可將現(xiàn)場和少量實驗數(shù)據(jù)與工程技術人員的經(jīng)驗集合起來，因此在可靠性工程上具有廣泛的應用前景。模糊故障樹分析也存在缺點：構成故障樹需考慮耗費時間和人力，難度大，并且