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    區(qū)間層次分析法在電控發(fā)動機故障診斷中的應用

    2015-07-01 20:19:11顏筱紅劉存香
    西部交通科技 2015年11期
    關鍵詞:電控分析法排序

    顏筱紅,劉存香

    (廣西交通職業(yè)技術學院,廣西 南寧 530023)

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    區(qū)間層次分析法在電控發(fā)動機故障診斷中的應用

    顏筱紅,劉存香

    (廣西交通職業(yè)技術學院,廣西 南寧 530023)

    為了改進層次分析法在電控發(fā)動機怠速不良故障診斷應用中的缺陷,文章引入區(qū)間層次分析法,兩兩比較故障因素,計算區(qū)間數(shù)權重,并利用基于可能度的區(qū)間判斷矩陣排序法,給出了與參考文獻完全相同的排序結果,較好地說明了區(qū)間層次分析法在電控發(fā)動機故障診斷中應用的可行性。

    區(qū)間層次分析法;發(fā)動機;怠速不良;診斷;可能度

    0 引言

    電控發(fā)動機怠速不良是汽車維修中遇到的頻率較高的故障現(xiàn)象。隨著我國國民經濟的高速增長以及汽車、電子、計算機等高新技術的迅速發(fā)展,汽車故障檢測診斷技術得到了快速提升,并向智能化和信息化方向發(fā)展。文獻[1]~[3]分別探討了層次分析法在電控發(fā)動機怠速不良故障診斷中的應用,給出了故障診斷的排序。三者解決問題的方法不一,如分別用故障樹法、經驗歸類法建立了不同的故障診斷模型;依據不同基準建立了互反或互補判斷矩陣并計算權重等,但它們都用確定的數(shù)值來度量故障因素的相對重要程度。然而,由于

    汽車構造的復雜性、故障發(fā)生的隨機性以及決策者認識的模糊性,決策者在對故障因素進行兩兩比較時,有時難以給出確定的數(shù)值。使用區(qū)間數(shù)可能更合適,也更符合人們的思維習慣。因此,本文探討區(qū)間層次分析法在電控發(fā)動機怠速不良故障診斷中的應用,給出故障診斷排序的一種方法,以期為汽車故障診斷系統(tǒng)的研發(fā)及提高故障診斷效率提供參考依據。

    1 區(qū)間層次分析法

    區(qū)間層次分析法是一種定性分析與定量計算相結合的多屬性決策方法。它改進了傳統(tǒng)的層次分析法,用區(qū)間數(shù)代替確定的數(shù)來表示指標的兩兩判斷,以更好地解決決策信息的隨機性、復雜性以及決策者認識的不確定性、模糊性。由于區(qū)間層次分析法在處理復雜決策問題上具有實用性和有效性,目前,它在高速送料機可靠性綜合分配、模糊信息安全風險評估、單軌橋梁狀態(tài)評估等機械、管理、工程領域得到了廣泛的應用。區(qū)間層次分析法的具體步驟類似于層次分析法。

    2 電控發(fā)動機怠速不良的故障診斷模型

    構造科學、可行的層次結構模型是運用區(qū)間層次分析法進行決策的首要步驟,也是關鍵步驟。這里,應系統(tǒng)分析決策問題,層層分解影響決策問題的各要素,并使同一層次的各要素盡量獨立。最上層稱之為目標層,最下層稱為方案層或對象層,中間層次稱為準則層或指標層。層次結構模型一般如圖1所示:

    圖1 決策問題的層次結構圖

    目前,對電控發(fā)動機怠速不良故障診斷模型的研究不多,文獻[1]~[3]圍繞發(fā)動機怠速不良故障診斷這一目標,給出了兩個基于不同指標層的電控發(fā)動機怠速不良的故障診斷模型。

    模型一是文獻[1]以發(fā)動機怠速不良的故障診斷為目標,通過分析故障的外在特征為怠速偏高、偏低和不穩(wěn),以此,建立指標層。又由于指標層各要素的內因是發(fā)動機進氣、供油、點火、電路和機械故障等方面的某一因素或綜合因素造成各氣缸的功率難以平衡,以致引起電控發(fā)動機的怠速不良,因此,通過故障樹分析,歸類出從屬于指標層的各故障因素。具體的層次結構圖如圖2所示。

    圖2 電控發(fā)動機怠速不良故障層次結構模型圖

    M—怠速不良 A1—怠速不穩(wěn) A2—怠速偏高 A3—怠速偏低 C1—空氣濾清器堵塞 C2—進氣管漏氣 C3—節(jié)氣門拉線調整不當 C4—燃油壓力過高或過低 C5—噴油器滴漏或堵塞 C6—燃油泵故障 C7—燃油濾清器損壞 C8—怠速執(zhí)行器故障(臟、卡、滯、壞) C9—水溫傳感器故障 C10—空氣流量(或進氣歧管絕對壓力)傳感器故障 C11—節(jié)氣門位置傳感器故障或其插頭接觸不良 C12—ECU故障 C13—三元催化劑堵塞 C14—點火提前角失準 C15—氣缸壓力低

    模型二是文獻[2]以發(fā)動機怠速不良的故障診斷為目標,考慮到電控發(fā)動機的結構復雜,其產生故障的緣由不僅相互交織和影響,且涉及的因素多,因此,為了準確和高效地診斷出故障的原因,從故障的發(fā)生、危害以及檢測三者出發(fā),以故障發(fā)生率、故障危害程度以及故障檢測難易度為指標,建立指標層。同時,分析故障產生的規(guī)律和特征,以考慮確定性故障知識為重點以及電子控制系統(tǒng)這一故障診斷難點。由此,通過故障樹分析對象層的故障排查因素,建立層次結構圖如圖3所示。

    圖3 電控發(fā)動機怠速不良的故障診斷層次結構圖

    以上兩個故障診斷模型,各有特點。本文將以文獻[2]給出的模型二為例,說明區(qū)間數(shù)層次分析法在電控發(fā)動機怠速不良故障診斷中的后續(xù)步驟,并將結果與文獻[2]觀點進行比較,以說明方法的可行性。

    2 電控發(fā)動機怠速不良的故障診斷矩陣

    由于在故障診斷模型中,各層次的故障因素所起的作用和影響程度不一樣,因此,為了量化和比較它們的重要程度,需要建立一定的判斷基準。常用的方法有1~9標度法、0~1標度法等等,這里,我們不妨以1~9標度法為判斷基準(見表1)。

    表1 1~9標度法表

    由此,我們通過專家小組比較故障診斷模型中的指標層對目標層、對象層對指標層的各因素的相對影響程度。同時,考慮到汽車發(fā)動機構造的復雜性、故障產生的不確定性以及專家認識的習慣性和模糊性,采用區(qū)間數(shù)來度量比較的結果,使故障因素的比較判斷更客觀、合理,并構造出各層次的區(qū)間數(shù)的互反判斷矩陣。

    這里,注意到區(qū)間數(shù)的互反判斷矩陣A=(aij)n×n有定義:

    所以,專家們只需判斷出區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣中的上三角元素值即可。

    因此,可建立如表2~5所示的區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣。

    表2 判斷矩陣M-Mi表

    表3 判斷矩陣M1-A表

    表4 判斷矩陣M2-A表

    表5 判斷矩陣M3-A表

    3 電控發(fā)動機怠速不良故障診斷的指標權重

    指標的權重是指標重要程度的量化表示,是指標重要程度排序的依據。目前,區(qū)間數(shù)判斷矩陣權重的計算有不同方法,如特征根法,對數(shù)最小二乘法,最小偏差法、迭代法等,綜合相關文獻,本文介紹區(qū)間數(shù)特征向量法[4]。

    3.1 對判斷矩陣做一致性檢驗

    由于判斷矩陣的元素是專家對故障因素兩兩比較的結果,因此,其信度和效度較容易受到專家的主觀性影響。所以,在區(qū)間層次分析法中,需要對判斷矩陣做一致性檢驗。我們利用區(qū)間權重因子公式:

    (1)

    計算得到各判斷矩陣的權重因子為:

    判斷矩陣M-Mi:k=0.932 3<1,m=1.046 4>1;

    判斷矩陣M1-A:k=0.820 3<1,m=1.130 2>1;

    判斷矩陣M2-A:k=0.838 5<1,m=1.037 8>1;

    判斷矩陣M3-A:k=0.838 7<1,m=1.091 4>1。

    因k<1或m>1,所以,利用文獻[12]的結論知,上述區(qū)間數(shù)判斷矩陣一致性較好。否則,需要對判斷矩陣進行校正。

    3.2 計算單層次的區(qū)間數(shù)權重

    那么,按照上述步驟,得到指標層對目標層的區(qū)間數(shù)權向量為:

    ωM=([0.602 2,0.681 8],[0.242 5,0.268 6],[0.087 5,0.096 1])T

    對象層對指標層的區(qū)間數(shù)權向量為:

    ωm1=([0.226 8,0.299 9],[0.053 2,0.067 6],[0.09,0.128 6],[0.106 5,0.157 3],[0.043 8,0.049 1],[0.044 4,0.056 5],[0.054 3,0.087],[0.201 3,0.286])T

    一體化教學場所建設不能忽視教室和實訓場地各自的氛圍 一邊是課桌椅和講臺,一邊是設備,這樣的一體化教室破壞了教室和實訓場地各自的不同氛圍。教室有教室文化,有學習氛圍,學生在教室里一般穿著校服。實訓場地應該注入企業(yè)文化,企業(yè)有嚴格的規(guī)章制度、操作規(guī)范和安全保護意識與措施。學生在實訓場地對設備進行認知或者操作,要有安全意識,要做好安全保護。以對汽車發(fā)動機的認知和拆裝為例,最基本的安全防護措施要戴手套、穿工裝。可見,教室和實訓場地具有各自鮮明的氛圍。把設備放入教室,在學生思想里淡化了企業(yè)的嚴肅性和對安全事故的防范意識。

    ωm2=([0.154 7,0.185],[0.039,0.059 6],[0.069 8,0.090 4],[0.112 2,0.145 7],[0.047 7,0.051 8],[0.171 4,0.213 3],[0.064 1,0.075 3],[0.179 6,0.216 6])T

    ωm3=([0.051 4,0.073],[0.142,0.197 9],[0.202 5,0.261 3],[0.197 5,0.256 2],[0.103 9,0.123 6],[0.049 9,0.059 9],[0.096 5,0.12],[0.253 7,0.034 7])T

    3.3 計算組合區(qū)間數(shù)權重

    區(qū)間數(shù)組合權重是最低層對目標層的權重。所以,可利用對象層對指標層的權重xji和指標層對目標層的權重λj,通過公式計算可得。

    (2)

    因此,對象層對目標層的組合區(qū)間數(shù)權向量為:

    ωM-A=([0.178 6,0.261 2],[0.053 9,0.081 1],[0.088 8,0.135 8],[0.108 6,0.171],[0.047,0.059 3],[0.072 2,0.101 6],[0.056 7,0.091 1],[0.167 8,0.277 6])T

    4 電控發(fā)動機怠速不良故障診斷的排序

    由于組合權重ωM-A為區(qū)間數(shù),無法直接確定其排序。因此,這里介紹基于可能度的區(qū)間數(shù)比較方法[12]。首先,利用可能度計算公式:

    pij(vi>vj)=

    (3)

    其次,考慮到P=(pij)n×n是模糊互補判斷矩陣,則可利用其排序公式:

    (4)

    得到對象層對目標層的數(shù)字排序向量為:

    W=(0.178 3,0.087 8,0.134 9,0.147 7,0.065 8,0.110 9,0.095 9,0.178 5)T

    因此,分析W中各元素值的大小,得到電控發(fā)動機怠速不良故障診斷的排序為:

    檢查燃油壓力(A8)、檢查節(jié)氣門控制組件(A1)、檢查空氣濾清器是否堵塞(A4)、檢查進氣管是否漏氣(A3)、檢查空氣流量傳感器故障(A6)、檢查水溫傳感器故障(A7)、檢查各缸火花塞(A2)、檢查各缸噴油器(A5),排序結果與文獻[2]完全相同。

    5 結語

    為了改進層次分析法在電控發(fā)動機怠速不良故障診斷應用中的缺陷,本文引入區(qū)間數(shù)層次分析法,給出了與文獻[2]完全相同的排序結果,較好地說明了該方法的可行性,且用區(qū)間數(shù)描述故障因素的兩兩比較判斷,使得故障診斷決策的過程合理、客觀,更符合人的思維習慣。同時,計算方法的公式化更利于故障診斷專家系統(tǒng)的程序化。

    [1]韋 皓,彭朝暉,劉存香.層次分析法在電控發(fā)動機怠速不良故障診斷中的應用[J].小型內燃機與摩托車,2011,40(3):83-87.

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    Interval Analytic Hierarchy Process Application to Fault Diagnosis of Electronic-controlled Engine

    YAN Xiao-hong,LIU Cun-xiang

    (Guangxi Vocational and Technical College of Communications,Nanning,Guangxi,530023)

    In order to improve defect of analytic hierarchy process application to idling bad fault diagno-sis of electronic-controlled engine,this article introduced interval analytic hierarchy process and com-pared faults in pairs,calculated interval number weight,and also used judgment matrix method based on possibility degree interval judgment to give ranking results which is the same as that of the bibliography,which was a good explanation of feasibility of interval analytic hierarchy process application to electronic-controlled engine fault diagnosis.

    Interval analytic hierarchy process;Engine;Idling bad;Diagnosis;Possibility degree

    顏筱紅(1965—),教授,研究生,研究方向:預測與決策;

    劉存香(1981—),教授,博士研究生,研究方向:汽車機電一體化技術。

    廣西壯族自治區(qū)高??蒲姓n題(編號:2012 04LX603)

    U462.12

    A

    10.13282/j.cnki.wccst.2015.11.022

    1673-4874(2015)11-0099-05

    2015-09-05

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