基于模糊評判法對某牽引車進(jìn)行故障分析

梁寧

摘 要：文章選取某重型牽引車故障信息作為研究對象，按照其發(fā)生的故障模式、故障產(chǎn)生的部位、故障產(chǎn)生的原因進(jìn)行分類，并按這三大類進(jìn)行故障統(tǒng)計分析，對各故障部位發(fā)生的故障頻次進(jìn)行排序，對故障產(chǎn)生的原因進(jìn)行總結(jié)，從系統(tǒng)上找出影響整車可靠性增長的各子系統(tǒng)，并對影響整車可靠性增長的各子系統(tǒng)進(jìn)行初步分析?；谀持匦蜖恳嚬收夏Ｊ健⒐收显蚣肮收袭a(chǎn)生機(jī)理的模糊性，提出運用模糊綜合評判法對影響各子系統(tǒng)故障影響危害度進(jìn)行排序，找出影響整車可靠性的薄弱環(huán)節(jié)。把故障影響作為因素集，并建立評判集，選取適合的隸屬度函數(shù)，得出故障影響單因素評判矩陣，進(jìn)而根據(jù)故障影響權(quán)重加權(quán)計算得出模糊綜合評判結(jié)論，并對各子系統(tǒng)的危害度進(jìn)行排序，找出影響整車可靠性危害度較大的子系統(tǒng)，為后續(xù)從設(shè)計、采購、裝配等角度充分考慮可靠性工作的重點，為下一步工作指明了方向。

關(guān)鍵詞：牽引車;隨機(jī)性;模糊理論;可靠性

中圖分類號：U462? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：1671-7988（2019）04-120-03

前言

隨著社會的不斷進(jìn)步，商用車的發(fā)展也經(jīng)歷著日新月異的變化，上世紀(jì)90年代以前，卡車作為社會發(fā)展的重要生產(chǎn)資料;到了本世紀(jì)前十年，人們對改善物質(zhì)生活的追求促使卡車成為了掙錢機(jī)器;而到了現(xiàn)在，卡車不再只是人們謀生的工具，而變成了人們24小時移動的家^[1]。用戶對可靠性的要求上升到一個全新的高度。這就對卡車企業(yè)來說是一項艱巨的挑戰(zhàn)，同時也是卡車行業(yè)洗牌的一次機(jī)遇，誰能占領(lǐng)可靠性的制高點，誰就能引領(lǐng)市場，獨領(lǐng)風(fēng)騷。

本文正是在這種背景下提出了基于模糊綜合評判法對某牽引車進(jìn)行故障分析，為下一步制定可靠性增長方案打下堅實基礎(chǔ)，對整車可靠性的提高有著實際意義。

1 某重型牽引車故障分析

1.1 故障模式影響分析

某重型牽引車可靠性質(zhì)保路試?yán)塾嬐瓿稍囼灷锍?1萬公里，共計發(fā)現(xiàn)故障129項，故障頻次227次。結(jié)合故障總體情況對故障進(jìn)行統(tǒng)計分析，從故障模式、故障部位，找出影響可靠性的薄弱環(huán)節(jié)。從整個故障信息統(tǒng)計情況來看，該牽引車故障共有29中故障模式，故障部位涉及18種。

某重型牽引車故障信息按照故障部位進(jìn)行分析，并統(tǒng)計故障頻次及故障頻率。

從表1看出，影響整車可靠性較大的故障部位集中于外飾件、底盤附件、電器件、冷卻系、進(jìn)排氣、車身附件、橋、舉升機(jī)構(gòu)以及轉(zhuǎn)向系。以上故障部位故障頻次合計201，占總故障的比率為88.5%，以上故障部位應(yīng)該是可靠性研究的重點。

2.1 應(yīng)用模糊綜合決策對故障危害度排序

模糊綜合評判是對模糊對象進(jìn)行優(yōu)劣排序的一種研究方法^[2]，近些年在實際工程中也得到了較多的應(yīng)用。對整車可靠性危害度產(chǎn)生影響的主要有3個因素，分別是故障模式概率α、故障影響β、平均故障率λ。本章將運用致命、嚴(yán)重、一般、小及輕微等模糊定性的術(shù)語來表示β，用模糊區(qū)間的概念替代定量的描述^[3]，并以此建立評判集，選取適合的模糊隸屬函數(shù)，得到故障因素評判矩陣，通過加權(quán)平均進(jìn)行模糊綜合評判，進(jìn)而計算得出危害度值，并對各系統(tǒng)的危害度進(jìn)行排序。

2.1.1 確定隸屬度函數(shù)

確定隸屬度函數(shù)前首先要將定性指標(biāo)歸一化^[4]，也就是說要將故障影響因素β用定性的評判集來進(jìn)行評價，結(jié)合車輛故障分類，將評語集定為{輕微、小、一般、嚴(yán)重以及致命}共5個等級，把經(jīng)典集合的絕對隸屬關(guān)系擴(kuò)展為各種不同的隸屬程度^[5]。

隸屬度函數(shù)的確定是模糊分析的關(guān)鍵之一^[6]，目前隸屬度函數(shù)的確定還沒有一套行之有效固定的方法，現(xiàn)有的分析也僅僅是依靠經(jīng)驗或?qū)嶒?，很多都帶有主觀性。根據(jù)隸屬函數(shù)選取的基本原則及選取經(jīng)驗，確定采用圓形隸屬度函數(shù)模型較為符合實際要求，并且給定性指標(biāo)確定邊界值。

橫坐標(biāo)代表定性指標(biāo)，從0-5，表示為故障影響的變化值;縱坐標(biāo)代表隸屬度，從0-1，1代表絕對屬于該等級。以橫坐標(biāo)指標(biāo)3為例，當(dāng)危害度歸一化值為3是，此時隸屬度為1，也就是說完全隸屬于這個等級;當(dāng)歸一化值小于2或者大于4時，此時可認(rèn)為完全不屬于這個等級;而當(dāng)大于2而小于3是，此時變化率也是由小變大，隸屬度也相應(yīng)的隨之變大;而當(dāng)大于3且小于4時，此時的變化率由大變小，隸屬度也相應(yīng)的隨之變小，其它定性時標(biāo)也同理。

2.1.2 建立模糊評判矩陣

將故障模式影響因素進(jìn)行變換參數(shù)，得到各故障模式的隸屬度，進(jìn)而得出各個子系統(tǒng)的模糊評判矩陣，以變速箱為例。

2.1.3 危害度值模糊分析

根據(jù)某重型牽引車的故障模式表現(xiàn)形式復(fù)雜多樣，每個子系統(tǒng)的故障模式數(shù)量都不盡相同，這就導(dǎo)致其權(quán)重比例都非常小，跟隸屬度值差距較大，所以在計算子系統(tǒng)危害度值需充分考慮區(qū)間值。

通過對各子系統(tǒng)故障模式進(jìn)行模糊理論分析，得出表4是在前一章節(jié)分析結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的研究，通過表4各子系統(tǒng)模糊危害度的排序，進(jìn)一步明確可靠性提升工作的優(yōu)先解決順序，為集中優(yōu)勢資源解決影響整車可靠性提升的薄弱環(huán)節(jié)奠定方向。

3 結(jié)論

首先本文以某重型牽引車故障信息為研究對象，對故障進(jìn)行統(tǒng)計分類，并依據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果找出影響系統(tǒng)可靠性的薄弱環(huán)節(jié)。其次基于故障的隨機(jī)性及模糊性，運用模糊綜合評判法，計算得到各子系統(tǒng)的故障模式模糊影響危害度值，對危害度值進(jìn)行排序，找出影響可靠性的薄弱環(huán)節(jié)，為下一步可靠性提升方案的研究打下良好的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

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[4] Kaufman A Introduction to the Fuzzy Subsets.NewYork：Academic Press，1975.

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[6] 謝季堅，劉承平.模糊數(shù)學(xué)方法及其應(yīng)用.華中科技大學(xué)出版社， 2017.