汽車可靠性數(shù)據(jù)追蹤方法研究

劉 源，廖 雷，王麗萍

(1.鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院，河南 鄭州 450015;2.中原工學(xué)院 電子信息學(xué)院，河南鄭州 450000)

0 引言

汽車可靠性是是汽車“在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成規(guī)定功能的能力”［1］。汽車可靠性是汽車產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)，是決定汽車效能和壽命周期費(fèi)用的重要因素。如何提高汽車產(chǎn)品可靠性一直是汽車行業(yè)研究的熱點(diǎn)之一。

可靠性數(shù)據(jù)的收集是開展可靠性研究的基礎(chǔ)，反映了不同壽命階段的可靠性狀況以及各種有關(guān)因素對(duì)產(chǎn)品可靠性的影響及其變化規(guī)律，只有當(dāng)收集到一定數(shù)量和質(zhì)量的數(shù)據(jù)，才能為可靠性評(píng)估提供有效樣本，使得評(píng)估結(jié)果更接近產(chǎn)品真實(shí)可靠性狀態(tài)。以往研究發(fā)現(xiàn)，可靠性數(shù)據(jù)產(chǎn)生于壽命周期的各個(gè)階段，數(shù)據(jù)量很大且具有分散性，但各個(gè)階段數(shù)據(jù)之間又存在著關(guān)聯(lián)和影響;其次，在全壽命周期中故障產(chǎn)生具有隨機(jī)性，并且與使用環(huán)境、時(shí)間、次數(shù)以及操作方法等因素相關(guān);第三，可靠性數(shù)據(jù)的積累是新產(chǎn)品設(shè)計(jì)改進(jìn)的依據(jù)，具有繼承性，同時(shí)，故障信息的及時(shí)反饋至關(guān)重要，在產(chǎn)品的研發(fā)階段，可以大大減少設(shè)計(jì)缺陷，提高產(chǎn)品質(zhì)量。可靠性數(shù)據(jù)的上述特點(diǎn)和要求使其在追蹤收集上存在困難，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方法以試驗(yàn)場(chǎng)、維修部門的故障維修報(bào)告和定期保養(yǎng)報(bào)告為基礎(chǔ)，存在樣本數(shù)據(jù)量小、故障信息反饋不及時(shí)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺乏積累等問題，獲得數(shù)據(jù)不能有效支持可靠性分析研究需要。目前，對(duì)于數(shù)據(jù)采集方法的研究多集中在利用傳感器技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)結(jié)合收集可靠性試驗(yàn)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。例如，葉舸［2］等提出了基于XidML文件對(duì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)幀格式進(jìn)行解析的方法，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)裝備可靠性試驗(yàn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，但不能用于場(chǎng)外非試驗(yàn)狀態(tài)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)采集。開展以物聯(lián)網(wǎng)為技術(shù)支持的可靠性數(shù)據(jù)追蹤收集的研究還較少。

物聯(lián)網(wǎng)是近年來興起的信息領(lǐng)域熱點(diǎn)，利用物聯(lián)網(wǎng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)物體動(dòng)態(tài)的全面感知，并將感知信息實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、可靠地傳遞出去，利用云計(jì)算等智能計(jì)算技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行分析和處理［3-5］。采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能很好的解決汽車全壽命周期內(nèi)可靠性數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、傳遞和海量數(shù)據(jù)處理問題，而且還能根據(jù)反饋信息及時(shí)制定維修策略實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車可靠性的智能化控制。

因此，筆者從探討物聯(lián)網(wǎng)在汽車可靠性數(shù)據(jù)追蹤體系中的應(yīng)用價(jià)值入手，構(gòu)建一種基于物聯(lián)網(wǎng)的可靠性數(shù)據(jù)追蹤方法，并研究全壽命周期可靠性數(shù)據(jù)產(chǎn)生途徑、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型、規(guī)范數(shù)據(jù)收集流程、制定數(shù)據(jù)篩選判據(jù)，從而建立起汽車可靠性數(shù)據(jù)追蹤模型。在此基礎(chǔ)上開發(fā)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析軟件，通過對(duì)汽車狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障數(shù)據(jù)的及時(shí)上報(bào)以及相關(guān)策略的制定和執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)企業(yè)對(duì)汽車可靠性的有效監(jiān)控和可靠性設(shè)計(jì)的持續(xù)改進(jìn)。

1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在數(shù)據(jù)追蹤中的應(yīng)用方法

1.1 汽車可靠性數(shù)據(jù)追蹤涉及的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

數(shù)據(jù)追蹤過程中涉及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理三個(gè)層次。數(shù)據(jù)采集要求對(duì)信息對(duì)象的狀態(tài)、事件等及時(shí)、準(zhǔn)確采集;數(shù)據(jù)的可靠傳輸要求保證數(shù)據(jù)從感知節(jié)點(diǎn)可靠地傳輸?shù)絽R聚節(jié)點(diǎn)，并由匯聚節(jié)點(diǎn)可靠地傳輸?shù)綉?yīng)用終端;數(shù)據(jù)處理是對(duì)感知數(shù)據(jù)中存在的異常、錯(cuò)誤和噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，獲得一致有效的感知信息［6］。

在這三個(gè)層次中主要應(yīng)用到的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有RFID技術(shù)、傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、GPS技術(shù)、無線通信技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)等。表1列出了各項(xiàng)技術(shù)的特點(diǎn)及其在數(shù)據(jù)追蹤中的應(yīng)用價(jià)值。

表1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在數(shù)據(jù)追蹤中應(yīng)用分析

1.2 汽車可靠性數(shù)據(jù)追蹤通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

引入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來構(gòu)建汽車可靠性數(shù)據(jù)追蹤的通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，分為感知層、互聯(lián)網(wǎng)層和應(yīng)用層。感知層利用RFID及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過分布于被檢測(cè)汽車內(nèi)的傳感器及電子標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè);互聯(lián)網(wǎng)層利用運(yùn)營(yíng)商提供的無線公網(wǎng)或自行建立無線專網(wǎng)將采集的信息傳輸?shù)交ヂ?lián)網(wǎng)存儲(chǔ)服務(wù)器中，構(gòu)成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，并且利用云計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的清洗和整合，將篩選后高質(zhì)量數(shù)據(jù)提供給各應(yīng)用軟件系統(tǒng);應(yīng)用層利用統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)為相關(guān)試驗(yàn)、研究、使用部門提供專業(yè)的汽車全壽命周期可靠性評(píng)估和檢測(cè)、汽車救援、監(jiān)控等多種應(yīng)用服務(wù)。其通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示。

該網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可實(shí)現(xiàn)汽車整車及其零部件的實(shí)時(shí)追溯，確立共同建設(shè)數(shù)據(jù)平臺(tái)、集中管理、按需使用的數(shù)據(jù)應(yīng)用方法，使得對(duì)汽車產(chǎn)品全壽周期數(shù)據(jù)采集、跨部門協(xié)作成為可能。

圖1 汽車可靠性數(shù)據(jù)追蹤通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下的汽車可靠性數(shù)據(jù)追蹤模型建立

2.1 可靠性數(shù)據(jù)產(chǎn)生途徑

汽車全壽命周期的可靠性數(shù)據(jù)采集必須涵蓋汽車從設(shè)計(jì)、研制、生產(chǎn)到使用階段的全部信息，如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)產(chǎn)生途徑及報(bào)告

設(shè)計(jì)階段主要是根據(jù)汽車使用要求、在以往經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上完成汽車的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，對(duì)其進(jìn)行動(dòng)力匹配，然后利用仿真技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬樣機(jī)的性能測(cè)試，由此可以獲得固有可靠性的相關(guān)數(shù)據(jù)。

研制階段則是通過對(duì)制造出的樣機(jī)進(jìn)行特定環(huán)境下開展的分項(xiàng)和整車可靠性試驗(yàn)來獲得數(shù)據(jù)，并且通過可靠性分析獲得樣機(jī)的可靠性指標(biāo)，找出試驗(yàn)中出現(xiàn)的可靠性薄弱環(huán)節(jié)，將分析結(jié)果反饋給設(shè)計(jì)部門，對(duì)薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行改進(jìn)。

生產(chǎn)階段要對(duì)汽車進(jìn)行投產(chǎn)前的定型試驗(yàn)，通常該類試驗(yàn)在規(guī)定試驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行，試驗(yàn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)用以驗(yàn)證汽車的可靠性水平是否達(dá)到設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，分析結(jié)果為進(jìn)一步改進(jìn)設(shè)計(jì)提供參考，同時(shí)為指定維修保障方案提供依據(jù)。

行駛使用階段主要通過對(duì)目標(biāo)汽車行駛數(shù)據(jù)、故障記錄和維修記錄等收集、分析，獲得可靠性評(píng)估數(shù)據(jù)，為汽車設(shè)計(jì)的改進(jìn)提供參考。

2.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型

為了打通各部門間的信息孤島，必須建立統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型。汽車可靠性數(shù)據(jù)主要來源于可靠性試驗(yàn)、預(yù)防性維修、故障維修等作業(yè)，每次作業(yè)都需要對(duì)汽車進(jìn)行電子系統(tǒng)的測(cè)試及機(jī)械系統(tǒng)的檢修，從而發(fā)現(xiàn)故障、維修故障，獲得相關(guān)的故障信息及維修信息，如圖3所示。

通過研究可靠性分析中所涉及的數(shù)據(jù)類型以及各部門采集數(shù)據(jù)的技術(shù)特點(diǎn)，對(duì)統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)收集做出了如下規(guī)定。

(1)汽車出廠報(bào)告主要提供汽車整車參數(shù)及其零部件基本信息，包括產(chǎn)品名稱、型號(hào)、性能參數(shù)、零部件編號(hào)、生產(chǎn)批次等產(chǎn)品信息，使用環(huán)境和使用條件等使用信息。

(2)故障信息記錄主要提供汽車型號(hào)、車架號(hào)、故障發(fā)生的時(shí)間、運(yùn)行里程、檢測(cè)方法、故障模式、故障原因、故障類型、故障影響后果以及處理情況等信息。

(3)維修作業(yè)記錄主要提供汽車型號(hào)、車架號(hào)、維修日期、故障模式、作業(yè)內(nèi)容、作業(yè)工具、維修人數(shù)、有效維修開始時(shí)間、有效維修停止時(shí)間等信息。

(4)保養(yǎng)記錄主要提供汽車型號(hào)、車架號(hào)、保養(yǎng)日期、里程表讀數(shù)、保養(yǎng)類型、作業(yè)內(nèi)容、備件/耗材、保養(yǎng)工具、保養(yǎng)人數(shù)、有效保養(yǎng)開始時(shí)間、有效保養(yǎng)停止時(shí)間等。

(5)拆裝記錄主要提供汽車型號(hào)、車架號(hào)、拆裝日期、里程表讀數(shù)、拆裝總成/零部件名稱、作業(yè)內(nèi)容、拆裝工具、拆裝人數(shù)、有效拆裝開始時(shí)間、有效拆裝停止時(shí)間等。

在獲得一定數(shù)量故障及維修數(shù)據(jù)后，就可以統(tǒng)計(jì)得出某型號(hào)汽車平均故障間隔時(shí)間、平均維修時(shí)間、最大修復(fù)時(shí)間、平均保養(yǎng)時(shí)間等定量可靠性指標(biāo);通過產(chǎn)品故障模式、影響及危害度分析(FMECA)分析將定性指標(biāo)定量化，可以找出汽車關(guān)鍵故障模式、故障危害度等級(jí)以及解決措施等。此外，根據(jù)獲得的故障分析結(jié)果，制定相關(guān)的預(yù)防性維修策略以及備件策略。

圖3 故障及維修數(shù)據(jù)收集流程

2.3 虛擬化的數(shù)據(jù)庫(kù)資源池

可靠性數(shù)據(jù)來源于汽車全壽命周期的各個(gè)階段，由相關(guān)部門分別收集，因此，其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)呈現(xiàn)分布式特征，為了構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)，筆者采用SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)集群技術(shù)將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)資源虛擬化，實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的統(tǒng)一管理和調(diào)度，構(gòu)成一個(gè)存儲(chǔ)虛擬化池為應(yīng)用提供服務(wù)。

SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)集群技術(shù)將SQL Server實(shí)例和數(shù)據(jù)庫(kù)虛擬地合并到一個(gè)中心的地點(diǎn)，通過中間層實(shí)現(xiàn)對(duì)SQL語句解析和引擎調(diào)度，將訪問均衡地分配到所有數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上。這種集群技術(shù)通過“一寫二讀”模式，即一個(gè)寫入服務(wù)器提供數(shù)據(jù)庫(kù)寫入服務(wù)，兩臺(tái)閱讀服務(wù)器對(duì)寫入服務(wù)器信息進(jìn)行訂閱，實(shí)現(xiàn)不同工作服務(wù)器數(shù)據(jù)同步。

利用SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)集群技術(shù)虛擬化后的汽車可靠性數(shù)據(jù)庫(kù)群涵蓋了汽車全壽命周期信息，包括由上游廠家及試驗(yàn)場(chǎng)提供的基本技術(shù)信息(包括汽車技術(shù)參數(shù)、部件結(jié)構(gòu)信息、試驗(yàn)規(guī)程信息、故障模式、故障原因等);由決策部門提供的規(guī)則信息(包括評(píng)價(jià)指標(biāo)信息、評(píng)價(jià)規(guī)則信息、評(píng)價(jià)結(jié)果、維修保障規(guī)則、備件保障度指標(biāo)、備件初始信息等);由使用單位產(chǎn)生的運(yùn)行記錄信息(包括故障記錄、行車記錄等);由保障部門提供的保障信息(包括預(yù)防性維修記錄、故障維修記錄、保障人員信息、備件更換記錄、可修復(fù)備件信息、不可修復(fù)備件信息等)，構(gòu)建了如圖4所示的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)。

圖4 虛擬化的汽車可靠性數(shù)據(jù)庫(kù)資源池

3 統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)的上層應(yīng)用

針對(duì)某汽車試驗(yàn)場(chǎng)對(duì)可靠性數(shù)據(jù)管理分析的需要，筆者在汽車可靠性數(shù)據(jù)管理平臺(tái)上開發(fā)了一套汽車可靠性分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)為數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)實(shí)時(shí)提供汽車可靠性行駛試驗(yàn)數(shù)據(jù)，并將采集到的汽車故障信息、維修信息、試驗(yàn)環(huán)境信息等作為可靠性定量及定性評(píng)定的輸入項(xiàng)，完成相關(guān)定量評(píng)定指標(biāo)的計(jì)算和定性評(píng)定指標(biāo)的分析，最后將評(píng)定結(jié)果發(fā)布出來，找出影響可靠性的設(shè)計(jì)薄弱環(huán)節(jié)，為用戶指定維修保障策略、廠家改進(jìn)設(shè)計(jì)提供依據(jù)。圖5為基于該思想的軟件系統(tǒng)整體框圖。

圖5 汽車可靠性分析系統(tǒng)整體系統(tǒng)框圖

該系統(tǒng)為汽車實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)及故障、維修信息數(shù)據(jù)提供了標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)錄入界面，且可通過查詢界面查詢歷史記錄、刪除已有記錄及輸出已有記錄。

可靠性分析系統(tǒng)的核心功能是實(shí)現(xiàn)對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的定量和定性評(píng)定。以定量評(píng)定為例，要驗(yàn)證被測(cè)樣車“平均修復(fù)時(shí)間”這一定量參數(shù)是否符合要求。假設(shè)采集到的試驗(yàn)數(shù)據(jù)“分布未知，方差未知”，系統(tǒng)將自動(dòng)判斷應(yīng)選用的試驗(yàn)方法為試驗(yàn)方法1。然后，系統(tǒng)將自動(dòng)進(jìn)入相應(yīng)的錄入規(guī)定指標(biāo)窗口，采用試驗(yàn)方法1來驗(yàn)證平均修復(fù)時(shí)間，在檢驗(yàn)前要規(guī)定訂購(gòu)方風(fēng)險(xiǎn)β=0.05和平均修復(fù)時(shí)間的不可接受值=45 min。

錄入規(guī)定指標(biāo)后，就要確定樣本量并讀取參與評(píng)定的樣本。本系統(tǒng)驗(yàn)證樣本量取定值30個(gè)，為了保證評(píng)定結(jié)果更加符合實(shí)際，一般來說優(yōu)先選用自然故障樣本。在某次試驗(yàn)后獲得的自然故障樣本為42、26、16、30、70、69、18、20、65、26、35、19、13、26、40、46、40、28、42、33、19、19、54、12、18，總量為 25 個(gè)。自然故障樣本數(shù)量不足30個(gè)，讀取從模擬故障樣本中抽取出的5個(gè)樣本補(bǔ)足總量，模擬故障的選擇與分配方法按照按比例分層抽樣原理進(jìn)行，抽取的模擬故障樣本值為 26、69、31、50、33。

該系統(tǒng)的定性評(píng)價(jià)采用AHP方法實(shí)現(xiàn)對(duì)定性評(píng)價(jià)指標(biāo)的定量化，將8大項(xiàng)定性評(píng)價(jià)指標(biāo)細(xì)分為若干子項(xiàng)，評(píng)定人員根據(jù)實(shí)際維修情況對(duì)每個(gè)子項(xiàng)打分，分值在下拉菜單中選擇，最后由系統(tǒng)綜合獲得評(píng)分結(jié)果。

4 結(jié)論

通過分析得出，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在汽車可靠性數(shù)據(jù)追蹤的感知、傳輸及處理環(huán)節(jié)均得到了很好的應(yīng)用。

(1)采用RFID和無線傳感器技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車整車運(yùn)行狀態(tài)信息及關(guān)鍵零部件技術(shù)狀態(tài)信息的實(shí)時(shí)采集和上報(bào)，從技術(shù)上提高了數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性、及時(shí)性、完整性。

(2)采用無線公網(wǎng)或無線專網(wǎng)傳輸信息，由互聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)服務(wù)器存儲(chǔ)信息，構(gòu)成一個(gè)公共、開放的數(shù)據(jù)庫(kù)群，并且利用云計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的清洗和整合。

(3)采用虛擬化技術(shù)將分布式數(shù)據(jù)庫(kù)整合為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，解決了數(shù)據(jù)分散性的問題，基于云的數(shù)據(jù)使用模式，大大增加了數(shù)據(jù)信息的共享性，為評(píng)定汽車可靠性以及尋找故障分布統(tǒng)計(jì)規(guī)律提供了充足樣本信息。

(4)在統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)上開發(fā)了可靠性分析應(yīng)用軟件，軟件能有效的為相關(guān)試驗(yàn)部門提供便捷、可靠的分析手段。

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