謝學(xué)飛,陳琳
(南通職業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院,江蘇 南通 226007)
對(duì)于電控發(fā)動(dòng)機(jī)而言,ECU內(nèi)部都有一個(gè)故障自診斷電路,如果發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)生故障,目前常采用電腦解碼儀進(jìn)行故障診斷。但是電控發(fā)動(dòng)機(jī)各系統(tǒng)和部件之間的關(guān)聯(lián)越來越緊密,單憑故障代碼排除故障,有時(shí)會(huì)使故障診斷陷入僵局或使維修時(shí)間增長(zhǎng);另外,對(duì)于純機(jī)械故障,維修工人僅能憑借經(jīng)驗(yàn)排除會(huì)大大降低維修效率。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種基于概率推理的網(wǎng)絡(luò)模型,已成功應(yīng)用于可靠性分析、模式識(shí)別、故障診斷等領(lǐng)域。采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障進(jìn)行分析,能夠更好地對(duì)故障進(jìn)行定性和定量分析[1]。所以,在實(shí)車故障排除時(shí),我們可以在利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)上結(jié)合診斷儀的故障碼進(jìn)行故障排除,這樣可以提高故障診斷效率。
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種處理不確定信息的有力工具。在利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障分析時(shí),一方面可以看出故障現(xiàn)象與故障原因之間的關(guān)系;另一方面可以通過定量計(jì)算得到各個(gè)故障原因發(fā)生的概率,這充分發(fā)揮了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)特有的優(yōu)點(diǎn)和作用[2]。而且,與故障樹相比,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),能夠解決復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性、多態(tài)性等問題。
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)一般由若干節(jié)點(diǎn)、連接節(jié)點(diǎn)的有向邊以及概率表組成。如圖1所示,圖中共有三個(gè)節(jié)點(diǎn),根據(jù)它們之間的依賴關(guān)系,節(jié)點(diǎn)A和B稱為父節(jié)點(diǎn),也稱為根節(jié)點(diǎn)(沒有父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)),它們附有邊緣概率分布,稱為先驗(yàn)概率;節(jié)點(diǎn)C稱為子節(jié)點(diǎn),附有條件概率分布,稱為條件概率表。
圖1 簡(jiǎn)單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行雙向推理,一方面我們可以自上而下進(jìn)行推理,計(jì)算出系統(tǒng)發(fā)生概率,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評(píng)估,另一方面,我們可以進(jìn)行自下而上推理,進(jìn)行故障診斷,找出系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)。
發(fā)動(dòng)機(jī)不能起動(dòng)的現(xiàn)象主要有以下幾種:起動(dòng)機(jī)帶不動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī),或能帶動(dòng),但轉(zhuǎn)動(dòng)緩慢;起動(dòng)機(jī)能帶動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn),但無(wú)著火跡象;有著車跡象,但發(fā)動(dòng)機(jī)不能起動(dòng)[3,4]。為了便于討論,本文只討論第三種情況,這種情況下,電控發(fā)動(dòng)機(jī)不能起動(dòng)的原因如下:
(1)點(diǎn)火系統(tǒng)。點(diǎn)火系統(tǒng)高壓線圈故障、高壓線路故障、火花塞故障以及點(diǎn)火控制模塊故障會(huì)造成點(diǎn)火系統(tǒng)提供的高壓火花弱或點(diǎn)火時(shí)刻不正常而使發(fā)動(dòng)機(jī)不能起動(dòng)。
(2)燃油供給系統(tǒng)。電動(dòng)燃油泵及控制電路故障、燃油壓力調(diào)節(jié)器故障、噴油器故障會(huì)造成燃油壓力低,使混合氣過濃而造成發(fā)動(dòng)機(jī)不能起動(dòng)。
(3)進(jìn)氣系統(tǒng)。進(jìn)氣系統(tǒng)如果出現(xiàn)空氣濾清器堵塞、漏氣、怠速控制閥故障、節(jié)氣門出現(xiàn)故障的空氣量太多或太少。
(4)控制系統(tǒng)。冷卻液溫度傳感器及電路故障、空氣流量傳感器及電路故障、曲軸位置傳感器及電路故障會(huì)造成發(fā)動(dòng)機(jī)控制出現(xiàn)問題,致使發(fā)動(dòng)機(jī)不能起動(dòng)。
(5)其他。配氣機(jī)構(gòu)故障、曲柄連桿機(jī)構(gòu)故障。
圖2 電控發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
通過電控發(fā)動(dòng)機(jī)不能起動(dòng)原因的分析,建立了電控發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。
圖中各節(jié)點(diǎn)名稱的符號(hào)如下:
T——表示電控發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng);M1——點(diǎn)火系統(tǒng)故障;M2——燃油供給系統(tǒng)故障;M3——進(jìn)氣系統(tǒng)故障;M4——控制系統(tǒng)故障;M5——其他;X1——高壓線圈故障;X2——高壓線路故障;X3——火花塞故障;X4——點(diǎn)火控制模塊故障;X5——電動(dòng)燃油泵及控制電路故障;X6——燃油壓力調(diào)節(jié)器故障;X7——噴油器故障;X8——空氣濾清器堵塞;X9——漏氣;X10——怠速控制閥故障;X11——節(jié)氣門故障;X12——冷卻液溫度傳感器及電路故障;X13——空氣流量傳感器及電路故障;X14——曲軸位置傳感器及電路故障;X15——配氣機(jī)構(gòu)故障;X16——曲柄連桿機(jī)構(gòu)故障。
基于發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng)的故障數(shù)據(jù)庫(kù)[5,6],得到發(fā)電控動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)的故障概率,如表1所示。
表1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)根節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)條件概率表根據(jù)故障樹與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)換方法,如下圖所示。
圖3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中間節(jié)點(diǎn)M1的條件概率表
圖4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中間節(jié)點(diǎn)M2的條件概率表
圖5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中間節(jié)點(diǎn)M5的條件概率表
圖6 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)葉節(jié)點(diǎn)T的條件概率表
由于 M3的條件概率表與 M1相同,M4的條件概率表與M2相同,故此處省略。
由于本文建立的電控發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)較復(fù)雜,計(jì)算量比較大。針對(duì)復(fù)雜的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,單靠人工計(jì)算肯定是不行的,我們需要借助計(jì)算機(jī)軟件——貝葉斯網(wǎng)絡(luò)工具箱(BNT)進(jìn)行計(jì)算。針對(duì)本文建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò),在 MATLAB中編寫程序,通過正向推理計(jì)算得出葉節(jié)點(diǎn)及中間節(jié)點(diǎn)發(fā)生概率,通過反向推理計(jì)算出根節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率。葉節(jié)點(diǎn)T的發(fā)生概率:P(T=1)=0.198675,中間節(jié)點(diǎn):P(M1=1)=0.389264,P(M2=1)=0.341930,P(M3=1)=0.322523,P(M4=1)=0.255520,P(M5=1)=0.019900。各個(gè)根節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率見圖7。通過中間節(jié)點(diǎn)發(fā)生概率的大小,我們可以看出在電控發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng)時(shí),點(diǎn)火系統(tǒng)發(fā)生故障的概率最大。
圖7 各基本事件的后驗(yàn)概率
后驗(yàn)概率越大,說明導(dǎo)致電控發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng)的影響越大[7]。由圖7可知,當(dāng)葉節(jié)點(diǎn)T發(fā)生故障,也就是電控發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng)時(shí),檢測(cè)到各根節(jié)點(diǎn)的概率排序如下:X5>X4>X3>X7>X8=X13>X10=X14>X11>X12=X9>X13>X2=X6>X15=X16,我們可以看出電動(dòng)燃油泵及控制電路故障的后驗(yàn)概率最大,也就是說當(dāng)電動(dòng)燃油泵及控制電路發(fā)生故障時(shí),最容易導(dǎo)致電控發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng),電動(dòng)燃油泵及控制電路為電控發(fā)動(dòng)機(jī)無(wú)法起動(dòng)的最薄弱環(huán)節(jié),理論結(jié)果與實(shí)際情況相符合。
為了解決電控發(fā)動(dòng)機(jī)在故障診斷時(shí),利用診斷儀讀不出故障碼或者依據(jù)故障碼陷入困境會(huì)大大降低維修人員的維修效率的問題,本文利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)診斷方法,得到電控發(fā)動(dòng)機(jī)不能起動(dòng)時(shí)各部件發(fā)生故障的可能性大小,進(jìn)行故障排除,可以較好的解決上述問題。
當(dāng)然,若只是根據(jù)后驗(yàn)概率制定故障診斷流程也是不夠的,利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)還可計(jì)算出事件重要度,將其與后驗(yàn)概率結(jié)合起來可進(jìn)一步完善故障診斷策略。另外,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)自身還需進(jìn)行一定的完善。此外,對(duì)于故障事件的概率值的獲取需要更完備的數(shù)據(jù)庫(kù),還有待于進(jìn)一步改進(jìn)。