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    基于模型驅(qū)動(dòng)架構(gòu)的電動(dòng)汽車電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)可靠性研究

    2021-11-17 03:59:06紀(jì)文煜
    關(guān)鍵詞:可靠性代表概率

    紀(jì)文煜

    (無錫南洋職業(yè)技術(shù)學(xué)院 汽車工程與管理學(xué)院,江蘇 無錫 214081)

    電動(dòng)汽車助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)作為汽車研發(fā)的核心部件,其常見的模型為A-EPS模型和R-EPS模型。為了解核心部件的運(yùn)行,應(yīng)對A-EPS模型的可靠性運(yùn)行原理進(jìn)行分析,并對其進(jìn)行建模,了解該模型運(yùn)行的情況。在對模型進(jìn)行R-EPS模型故障系統(tǒng)分析時(shí),分析故障的影響和危害性,在兩種模型的共同分析下,了解電動(dòng)汽車核心部件的系統(tǒng)可靠性,考慮系統(tǒng)運(yùn)行中可能存在的安全性問題。

    一、研究背景

    近些年來,我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐漸提升,人們的物質(zhì)生活得到了根本改善,這使其在交通出行方面有了更高的要求。在這一時(shí)代背景下,汽車開始在我國有了更加廣闊的應(yīng)用范圍。從汽車發(fā)明至今,汽車總體的數(shù)量呈現(xiàn)越來越多的趨勢,迄今為止,我國汽車的數(shù)量已經(jīng)突破了2億,并且這一數(shù)值還在逐漸增加的過程中。盡管汽車的應(yīng)用能夠?yàn)槿藗兊纳詈蜕a(chǎn)帶來極大的方便和好處,但同時(shí)也會(huì)帶來一定的負(fù)面影響,具體體現(xiàn)在能源短缺以及環(huán)境污染等方面。相關(guān)調(diào)查表明,我國石油資源的進(jìn)口比率高達(dá)60%,而其中有將近80%都會(huì)在汽車領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用。與此同時(shí),結(jié)合相應(yīng)的城市空氣污染物監(jiān)測結(jié)果能夠發(fā)現(xiàn),其中絕大多數(shù)的氮氧化物以及一氧化物的排放來源都是汽車的尾氣排放。通常情況下,內(nèi)燃機(jī)的動(dòng)力來源主要是柴油或者是汽油,由于其在結(jié)構(gòu)方面所受到的限制,所以無法從根本上解決當(dāng)前所普遍存在的環(huán)境污染以及能源緊張等問題。基于此,為了能夠?qū)崿F(xiàn)上述問題的高效解決,全世界范圍內(nèi)各國政府都開始加強(qiáng)了對該方面內(nèi)容的重視,并頒布了諸多相關(guān)政策,致力于通過多樣化的手段緩解經(jīng)濟(jì)發(fā)展同環(huán)境污染等方面存在的矛盾。

    例如,能夠?qū)崿F(xiàn)開發(fā)節(jié)能和環(huán)保以及限制污染物排放的新型汽車等,電動(dòng)汽車OEV的動(dòng)力來源同傳統(tǒng)汽車的動(dòng)力來源存在一定的差異性,其最主要的特點(diǎn)便在于車載電池的應(yīng)用,這不僅能夠?qū)崿F(xiàn)其能源利用效率的優(yōu)化提升,還使得其在排放量方面得到了有效降低??梢宰畲笙薅韧?dāng)前在環(huán)保和節(jié)能方面的需求相適應(yīng)。與此同時(shí),在當(dāng)前電子技術(shù)迅速發(fā)展的時(shí)代背景下,電池技術(shù)水平得到了大幅提升,這些都為電動(dòng)汽車領(lǐng)域的持續(xù)平穩(wěn)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),能夠高質(zhì)量解決在電動(dòng)汽車發(fā)展過程中所面臨的各種環(huán)境污染和能源短缺問題。再加上我國政府所頒布的一系列政策,也為未來電動(dòng)汽車行業(yè)創(chuàng)造了良好的發(fā)展環(huán)境。結(jié)合當(dāng)下的發(fā)展趨勢來看,新能源汽車是未來汽車行業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)內(nèi)容,并積極落實(shí)能夠促進(jìn)汽車產(chǎn)業(yè)和相關(guān)其他產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的新型發(fā)展模式[1]。

    二、確定模型

    (一)A-EPS模型

    1.運(yùn)行原理

    本文在MDA基礎(chǔ)上對車輛EPS系統(tǒng)進(jìn)行研究,先通過AADL進(jìn)行系統(tǒng)建模,利用EMA分析該系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性,然后將可靠性模型轉(zhuǎn)變?yōu)楣收蠘淠P?,最后采用FTA法進(jìn)行系統(tǒng)評估,并為系統(tǒng)優(yōu)化提供改進(jìn)措施。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,主要由速度傳感器、電流傳感器、故障顯示器、電動(dòng)機(jī)與控制器等部件構(gòu)成。其中,控制器可依據(jù)傳感器傳輸?shù)男盘?hào)判斷電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)方向,計(jì)算出最佳助力扭矩,將控制信號(hào)傳遞給離合器與電動(dòng)機(jī),在功率驅(qū)動(dòng)下調(diào)整電路,對電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)進(jìn)行有效控制;電動(dòng)機(jī)輸出可通過減速機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)齒條機(jī)構(gòu),由此形成轉(zhuǎn)向助力[2]。

    2.建立AADL

    EPS系統(tǒng)的內(nèi)容較多,主要包括車輪速度傳感器、控制單元、離合器、電動(dòng)機(jī)與轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)等。在控制單元中帶有三個(gè)線程,即信號(hào)處理、啟動(dòng)自檢與決策控制。將控制單元設(shè)置在微控制單元中,再將離合器、電動(dòng)機(jī)、傳感器等多種機(jī)構(gòu)依靠CAN總線相互連接。根據(jù)試驗(yàn)中樣車相關(guān)參數(shù),采用標(biāo)準(zhǔn)屬性集與自定義屬性集相結(jié)合的方式闡述任務(wù)類型、傳輸端口與總線屬性等指標(biāo)。控制決策線程的周期為30 ms,與計(jì)算截止時(shí)間相同,整個(gè)計(jì)算流程用時(shí)為3 ms。使用NXP STM32L431RCT6型號(hào)的處理器,線程交換時(shí)間為2—3 ns,調(diào)度采取最早截止期限優(yōu)先原則,利用高速CAN總線與多路訪問協(xié)議,在硬件部分利用VHSIC描述語言。值得強(qiáng)調(diào)的是,在AADL模型創(chuàng)建中還應(yīng)對調(diào)度、優(yōu)先級(jí)、處理器速率、總線帶寬等指標(biāo)進(jìn)行綜合分析,確保設(shè)置的參數(shù)詳細(xì)可靠。

    (二)R-EPS模型

    1.常見故障

    以某品牌電動(dòng)車為例,在開發(fā)測試階段對240臺(tái)樣車反復(fù)試驗(yàn),以車輛出現(xiàn)的所有故障記錄為數(shù)據(jù)來源。通過數(shù)據(jù)分析可知,樣車常見故障、多發(fā)部位與占比情況如下:DC內(nèi)部故障占比0.1675;電池管理系統(tǒng)故障占比0.0008;EPS故障預(yù)警占比0.2661;車輛控制器故障占比0.2650;MCU電子器件故障占比0.0322;DC輸入欠壓故障占比0.0618;MCU內(nèi)部變頻電機(jī)故障占比0.0011;通訊超時(shí)占比為0.319;電池管理系統(tǒng)的顯示故障占比0.0065。根據(jù)上述故障部位與占比情況可知,EPS故障預(yù)警的發(fā)生概率最高,總和達(dá)到26.6%,結(jié)合該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與技術(shù)原理將該故障分為軟硬件、電路故障。其中,軟件故障包括轉(zhuǎn)角、車速、反饋電流與轉(zhuǎn)矩等處的信號(hào)處理失效故障;硬件故障為車輛速度傳感器、離合器、電動(dòng)機(jī)與MCU系統(tǒng)等出現(xiàn)故障;電路故障包括內(nèi)部器件斷路、短路與觸點(diǎn)異常連接等情況[3]。

    根據(jù)以往研究對EPS系統(tǒng)中常見器件故障特征參數(shù)進(jìn)行分析。在本文研究中,與車輛現(xiàn)實(shí)故障數(shù)據(jù)相結(jié)合,對EPS常見故障底事件與失效率進(jìn)行計(jì)算,具體如下:傳動(dòng)裝置失效的發(fā)生率為0.001;轉(zhuǎn)角信號(hào)處理失效概率為0.019;MCU時(shí)鐘電路失效概率為0.013;電磁離合器驅(qū)動(dòng)芯片短路發(fā)生率為0.015;離合器自身失效概率為0.061;繼電器故障概率為0.038;AD模塊電源短路概率為0.012;車速傳感器信號(hào)輸出故障概率為0.200;直流電機(jī)故障概率為0.061;MCU輸出控制信號(hào)故障概率為0.034;電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片輸出恒低故障率為0.025。上述均為EPS故障底事件,應(yīng)通過建模方式予以控制。

    2.建立EMA

    上文所提到AADL可被拆分成A-EPS和EMA兩部分。其中,A-EPS代表架構(gòu)模型,EMA代表錯(cuò)誤模型附件,通常被用來對能夠說明組件可靠性的信息進(jìn)行描述,包括但不限于①故障分布;②故障類型;③故障狀態(tài);④故障事件;⑤故障狀態(tài)所發(fā)生變遷。要想使建立EMA模型具備理想實(shí)用性,關(guān)鍵是先描述各元件常見故障信息。在對故障類型進(jìn)行定義時(shí),研究人員既可以選擇對EMA標(biāo)準(zhǔn)所提供故障類型加以使用,同樣也可選選擇以實(shí)際情況為依據(jù),對故障類型進(jìn)行自定義。在對故障分布類型進(jìn)行定義時(shí),常見分類為①固定概率;②泊松概率。除此之外,研究人員還可以酌情增加危害性定義、嚴(yán)重性定義以及可能性定義,為系統(tǒng)有效性提供保證。

    將架構(gòu)模型與錯(cuò)誤模型進(jìn)行結(jié)合,便可得到相應(yīng)的可靠性模型。研究表明,以失效概率和故障分布為代表的故障數(shù)據(jù),通常需要通過分析測試數(shù)據(jù)才能加以明確,其他數(shù)據(jù)均可經(jīng)由失效參數(shù)和可靠性模型進(jìn)行推導(dǎo),且所得結(jié)論與測試結(jié)果大致相同。

    3.生成FTA

    現(xiàn)有研究所提出模型轉(zhuǎn)換方法均未對構(gòu)件間存在干擾性加以考慮,并且缺少與故障構(gòu)件相關(guān)的描述。另外,李東民等學(xué)者對故障模型轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)故障樹所用方法進(jìn)行了描述,由于相關(guān)研究所得模型未將故障出現(xiàn)概率、分布情況涵蓋在內(nèi),因此不具備普適性。

    在翻閱相關(guān)資料后,研究人員決定以現(xiàn)有方法為依托,提出全新的轉(zhuǎn)換規(guī)則,具體內(nèi)容如下:其一,將基本故障樹視為四元組 F=(T,I,B,G)。其中,T 代表故障樹頂端的頂事件,可被用來表示事件聯(lián)合作用所生成結(jié)果;I代表底事件與頂事件之間的中間事件,B代表底事件,又被稱為基本事件,通常被用來指代故障模式已確定且不需要繼續(xù)分析成因的事件;G代表門集合,可被細(xì)分成與門集合以及或門集合。其二,將EMA所屬基本元素用四元組E=[ES,EE,T,]進(jìn)行表示。 其中代表錯(cuò)誤狀態(tài)集合},代表錯(cuò)誤事件集合;O代表錯(cuò)誤事件發(fā)生概率和分布情況的集合;T代表錯(cuò)誤狀態(tài)變遷集合。

    通過對不同模型所屬基本元素進(jìn)行對比可知,轉(zhuǎn)換基本元素對應(yīng)關(guān)系的規(guī)則可被概括為四點(diǎn),分別是:第一點(diǎn),將錯(cuò)誤事件向故障樹底事件進(jìn)行轉(zhuǎn)換;第二點(diǎn),將錯(cuò)誤事件概率向底事件概率進(jìn)行轉(zhuǎn)換;第三點(diǎn),將錯(cuò)誤狀態(tài)向頂事件/中間事件進(jìn)行轉(zhuǎn)換;第四點(diǎn),將連接弧向邏輯門進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

    在轉(zhuǎn)換邏輯門時(shí),以下內(nèi)容應(yīng)當(dāng)引起重視:一是EMA復(fù)合錯(cuò)誤行為的描述對象為復(fù)合故障行為,通常被用來對狀態(tài)變遷和錯(cuò)誤事件所述關(guān)系加以表示,或代表發(fā)生任意事件均會(huì)使?fàn)顟B(tài)出現(xiàn)變遷,與則代表只有發(fā)生全部事件才能使?fàn)顟B(tài)出現(xiàn)變遷。由此可見,研究人員可視情況選擇將EMA-And向FTA與門進(jìn)行轉(zhuǎn)換,或是將EMA-Or向FTA或門進(jìn)行轉(zhuǎn)換;二是不同故障事件存在較為明顯的相關(guān)性,若eei和eej有相關(guān)性存在,代表故障事件i將引起故障事件j,此時(shí)二者滿足向與門進(jìn)行轉(zhuǎn)換的條件,如果eei和eej無明顯相關(guān)性存在,代表故障事件i與故障事件j沒有直接關(guān)聯(lián),有關(guān)人員可選擇將二者向或門進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

    在明確轉(zhuǎn)換規(guī)則后,便可對FTA模型進(jìn)行生成,具體流程如下:第一步,對EPS系統(tǒng)適用可靠性模型進(jìn)行構(gòu)建,并對模型做實(shí)例化處理,確保其能夠準(zhǔn)確反映①錯(cuò)誤模型實(shí)例;②系統(tǒng)架構(gòu)實(shí)例。第二步,基于上述規(guī)則轉(zhuǎn)化錯(cuò)誤模型實(shí)例,利用OSATE所提供故障樹分析插件,獲得格式為.fta的文件。第三步,借助OpenFTA軟件,對.fta文件進(jìn)行解析,獲得相應(yīng)的故障樹模型,為后續(xù)工作的開展提供支持[4]。

    三、可靠性分析

    (一)定性分析

    定性分析法是指基于哲學(xué)思辨以及邏輯推理等方式,從質(zhì)的視角出發(fā),對事物屬性進(jìn)行分析與研究,在傳播學(xué)領(lǐng)域的使用頻率較高。在對本文所研究系統(tǒng)的可靠性進(jìn)行定性分析時(shí),研究人員可以將最小割集對頂/故障樹底事件所產(chǎn)生貢獻(xiàn)作為依據(jù),對系統(tǒng)較為薄弱的環(huán)節(jié)加以確定,在此基礎(chǔ)上,確定可使系統(tǒng)有效性得到改進(jìn)的設(shè)計(jì)方案。對本文所研究系統(tǒng)而言,定性分析內(nèi)容主要涉及三個(gè)方面,分別是①結(jié)構(gòu)重要度;②臨界重要度;③概率重要度,下文將逐一進(jìn)行分析,供相關(guān)人員參考。

    1.結(jié)構(gòu)重要度

    結(jié)構(gòu)重要度代表元部件對系統(tǒng)的重要性,通常與元部件出現(xiàn)故障的概率無顯著相關(guān)性,因此,對其進(jìn)行定性分析的關(guān)鍵是以結(jié)構(gòu)為切入點(diǎn),對基本事件給頂上事件所帶來影響進(jìn)行分析,其表達(dá)式為:

    通過分析可知,對EPS結(jié)構(gòu)而言,重要程度處于最高級(jí)的事件,主要有:①采樣電阻失效;②反饋電流所述電路存在故障;③反饋電流存在信號(hào)處理失效問題,上述事件所處位置均為關(guān)鍵部位。而重要程度處于次高級(jí)的事件,主要為:①芯片輸出恒低;②輸入電路開路。在結(jié)構(gòu)重要度方面,處于第三層級(jí)的事件有:①轉(zhuǎn)矩信號(hào)未得到有效處理;②轉(zhuǎn)角信號(hào)未得到有效處理。

    2.臨界重要度

    臨界重要度又被稱作關(guān)鍵重要度,該重要度強(qiáng)調(diào)以系統(tǒng)安全為出發(fā)點(diǎn),根據(jù)發(fā)生基本事件的變化率和發(fā)生頂上事件的變化率,對事件重要度加以表示。由此可見,若研究人員計(jì)劃利用臨界重要度表示事件重要度,關(guān)鍵要對其發(fā)生概率以及敏感度進(jìn)行綜合考慮,表達(dá)式為:

    通過分析可知,具有最高臨界重要度的事件有三個(gè),分別是:①電磁離合器失效;②扭矩傳感器所輸出值恒定;③繼電器觸點(diǎn)始終處于閉合狀態(tài)。

    3.概率重要度

    分析結(jié)果表明,可帶來最大影響的事件為“繼電器觸點(diǎn)始終處于閉合狀態(tài)”,緊隨其后的是“轉(zhuǎn)矩傳感器所輸出值恒定”,最后是“電磁離合器失效”,而影響較小的事件,大部分為軟件故障,該結(jié)論和臨界重要度所得結(jié)論大致相同。由此可見,在開展系統(tǒng)設(shè)計(jì)相關(guān)工作時(shí),工程師應(yīng)對上述關(guān)鍵部件引起重視,通過增設(shè)容錯(cuò)系統(tǒng)等方式,盡量避免故障出現(xiàn),為系統(tǒng)可靠性提供保證。

    (二)定量分析

    定量分析法所分析內(nèi)容,主要是特定社會(huì)現(xiàn)象對應(yīng)數(shù)量關(guān)系、數(shù)量特征以及數(shù)量變化?;谠摲椒▽ο到y(tǒng)可靠性進(jìn)行分析,研究人員應(yīng)對以下內(nèi)容引起重視。

    將故障樹獨(dú)立底事件集合設(shè)為X={X1,X2,…,Xn},其結(jié)構(gòu)函數(shù)為:

    在上述表達(dá)式中,n代表故障樹對應(yīng)底事件總數(shù);0代表不存在頂事件;1代表存在頂事件。代表底事件是否存在。

    基于邏輯門對應(yīng)概率計(jì)算公式可知,可被用來表示與門/或門不可靠度的公式為:

    在上述表達(dá)式中,E[φ(X)]代表存在故障樹頂事件的期望值;P[φ(X)]代表存在故障樹頂事件的概率;Fi(t)代表元部件所對應(yīng)不可靠度。研究人員可利用FTA模型及故障底事件概率,對中間事件概率進(jìn)行逐層計(jì)算,進(jìn)而對頂上事件概率加以明確。計(jì)算結(jié)果表明,存在頂上事件的概率約為0.27,模型分析所得結(jié)論和測試所得結(jié)論的誤差未超過3%,具有較高準(zhǔn)確度[5]。

    四、結(jié)論

    綜上所述,本文對電動(dòng)汽車的核心部件EPS系統(tǒng)進(jìn)行可靠性的分析與檢驗(yàn)。通過建立A-EPS模型與R-EPS模型,對汽車中運(yùn)行可靠性和故障概率進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和分析。在系統(tǒng)模型的幫助下,得出結(jié)論:電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的可靠性較高,經(jīng)過系統(tǒng)的分析,其誤差較小,具有較強(qiáng)的開發(fā)性。在模型構(gòu)件中可以發(fā)現(xiàn),導(dǎo)致其發(fā)生故障的主要原因?yàn)槔^電器、采樣電阻以及電磁離合器的失效,對于整體模型的影響較小。通過模型構(gòu)建的方法對汽車的核心系統(tǒng)進(jìn)行故障排查和可靠性分析具有較強(qiáng)可靠性。

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