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        導(dǎo)致汽車空調(diào)不制冷的故障原因統(tǒng)計與分析

        2020-03-03 17:51:10牛華
        時代汽車 2020年23期
        關(guān)鍵詞:定性分析故障樹定量分析

        牛華

        摘 要:進入夏天后,汽車的空調(diào)故障頻率增高。但其封閉且復(fù)雜的結(jié)構(gòu)導(dǎo)致了許多故障現(xiàn)象和原因之間的關(guān)系非常不清楚和盤根錯節(jié),因此維修人員無法及時、科學(xué)地確定故障原因。為了快速準(zhǔn)確地診斷汽車空調(diào)的故障,本文以空調(diào)不制冷故障為例,引入故障樹分析法,對該故障建立了故障樹,并對其進行了定性分析和定量計算,利用分析結(jié)果為故障診斷流程設(shè)計提供理論依據(jù),為進一步開發(fā)汽車空調(diào)自動診斷儀奠定了理論基礎(chǔ)。

        關(guān)鍵詞:汽車空調(diào) 不制冷 故障樹 定性分析 定量分析

        Statistics and Analysis of Failure Causes of Uncooled Automobile Air Conditioner

        Niu Hua

        Abstract:In summer, the frequency of car air-conditioning failures increased. However, its closed and complex structure has led to many failures and their causes are very unclear and intertwined. Therefore, maintenance personnel cannot determine the causes of failures in a timely and scientific manner. In order to quickly and accurately diagnose the fault of the automobile air conditioner, this article takes the air conditioner not cooling fault as an example, introduces the fault tree analysis method, establishes the fault tree for the fault, and performs qualitative analysis and quantitative calculation on it, and uses the analysis result to diagnose the fault, so as to provide a theoretical basis and lay a theoretical foundation for the further development of auto air-conditioning diagnostic equipment.

        Key words:automobile air conditioner, no cooling, fault tree, qualitative analysis, quantitative analysis

        1 建立空調(diào)不制冷故障樹

        中間事件:M1:配氣系統(tǒng)故障;M2:制冷循環(huán)不良;M3:壓縮機工作故障;M4:進氣風(fēng)門工作異常;M5:空氣混合風(fēng)門工作異常;M6:電磁離合器工作異常;M7:鼓風(fēng)機電機異常。

        基本事件:X1:制冷循環(huán)泄露故障;X2:貯液干燥器堵塞;X3:膨脹閥堵塞;X4:壓縮機皮帶過松;X5:壓縮機自身故障;X6:進氣風(fēng)門卡滯;X7:進氣風(fēng)門電機故障;X8:進氣風(fēng)門電機控制線路故障;X9:空氣混合風(fēng)門卡滯;X10:空氣混合風(fēng)門電機故障;X11:空氣混合風(fēng)門電機控制線路故障;X12:電磁離合器間隙過大;X13:電磁離合器線圈故障;X14:鼓風(fēng)機開關(guān)故障;X15:調(diào)速電阻故障;X16:保險絲燒斷;X17:鼓風(fēng)機電機接觸不良;X18:電源電壓過低。

        2 空調(diào)不制冷故障樹的定性分析

        根據(jù)最小割集上行法的原理:

        M1=M4∪M5

        M2=X1∪X2∪X3

        M3=X4∪X5∪M6

        M4=X6∪X7∪X8

        M5=X9∪X10∪X11

        M6=X12∪M7∪X13

        M7=X4∪X5∪X6∪X7∪X8

        T1=X1∪X2∪X3∪X4∪X5∪X6∪X7∪X8∪X9∪X10∪X11∪X12∪X13∪X14∪

        X15∪X16∪X17∪X18

        即X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18構(gòu)成汽車空調(diào)不制冷的故障樹的最小割集。如X4壓縮機皮帶過松會導(dǎo)致空調(diào)不制冷,X18電源電壓過低也會導(dǎo)致空調(diào)不制冷。

        M1=X1∪X2∪M4∪X3∪X4

        M2=X5∪M5∪X6

        M3=M6∪M7∪M8∪M9∪M10

        M4=X18∪X19∪X20∪X21

        M5=X2∪X3∪M4∪X7∪X8

        M6=X9

        M7=X4∪X10

        M8=X13∪X14∪X15∪X16∪X17

        M9=X11∪X12

        M10=X22∪X23

        T1=X1∪X2∪X3∪X4∪X5∪X6∪X7∪X8∪X9∪X10∪X11∪X12∪X13∪X14∪X15∪X16∪X17∪

        X18∪X19∪X20∪X21∪X22∪X23

        即X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18、X19、X20、X21、X22、X23構(gòu)成汽車空調(diào)制冷不足的故障樹的最小割集。如X6壓縮機驅(qū)動帶松弛會導(dǎo)致空調(diào)制冷不足,X9制冷管道內(nèi)有水分也會導(dǎo)致空調(diào)制冷不足。

        M1=X1∪X2

        M2=X3∪X4∪X5

        M3=X6∪X7

        M4=X8∪X9∪X10∪X11

        T1=X1∪X2∪X3∪X4∪X5∪X6∪X7∪X8∪X9∪X10∪X11

        即X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11構(gòu)成冷氣時有時無故障樹的最小割集。如X1冷凝器散熱風(fēng)機不轉(zhuǎn)會導(dǎo)致冷氣時有時無,X11膨脹閥流量過大也會導(dǎo)致冷氣時有時無。

        M1=X1∪M5

        M2=X2∪X3∪X4

        M3=X5∪X6

        M4=X7∪X8∪X9∪X10∪X11∪X12

        M5=X13

        T1=X1∪X2∪X3∪X4∪X5∪X6∪X7∪X8∪X9∪X10∪X11∪X12∪X13

        即X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13構(gòu)成空調(diào)系統(tǒng)運行時有噪聲故障樹的最小割集。如X6離合器軸承損壞會導(dǎo)致冷氣時有時無,X10制冷劑過多也會導(dǎo)致冷氣時有時無。

        3 空調(diào)不制冷故障樹的定量分析

        定量分析故障樹的目的是獲得所分析系統(tǒng)中設(shè)備發(fā)生故障的概率,并獲取設(shè)備每個組件的重要度指標(biāo)。其主要工作是確定底事件失效率、通過底事件失效率求取系統(tǒng)發(fā)生故障的概率、計算最小割集發(fā)生對系統(tǒng)出現(xiàn)故障影響的重要度。

        根據(jù)相容原理當(dāng)各個底事件間的關(guān)系為“或”時頂事件發(fā)生的概率的計算方法為PT=1-∏(1-Pi),(i=1,2,3,...,n),當(dāng)?shù)资录g的關(guān)系為“與”時頂事件發(fā)生的概率的計算方法為PT=∏P,(i=1,2,3,...,n)i。所以對于結(jié)構(gòu)函數(shù)T1 = X1∪X2∪X3∪X4∪X5∪X6∪X7∪X8∪X9∪X10∪X11∪X12∪X13∪X14∪X15∪

        X16∪X17∪X18。

        根據(jù)調(diào)查問卷統(tǒng)計的各底事件的概率,X1=0.11、X2=0.11、X3=0.08、X4=0.07、X5=0.12、X6=0.15、X7=0.14、X8=0.16、X9=0.11、X10=0.16、X11=0.21、X12=0.25、X13=0.29、X14=0.17、X15=0.34、X16=0.23、X17=0.22、X18=0.04,則根據(jù)公式計算T1發(fā)生的概率為:

        P=1-(1-0.11)*(1-0.11)*(1-0.08)*(1-0.07)*(1-0.12)*(1-0.15)*(1-0.14)*(1-0.16)*(1-0.11)*(1-0.16)*(1-0.21)*(1-0.25)*(1-0.29)*(1-0.17)*(1-0.34)*(1-0.23)*(1-0.22)*(1-0.04)=0.9636

        對于結(jié)構(gòu)函數(shù)T2 = X1∪X2∪X3∪X4∪X5∪X6∪X7∪X8∪X9∪X10∪X11∪X12∪

        X13∪X14∪X15∪X16∪X17∪X18∪X19∪X20∪X21∪X22∪X23.根據(jù)調(diào)查問卷統(tǒng)計的各底事件的概率,X1=0.09、X2=0.39、X3=0.27、X4=0.09、X5=0.27、X6=0.44、X7=0.27、X8=0.21、X9=0.04、X10=0.13、X11=0.21、X12=0.07、X13=0.10、X14=0.06、X15=0.01、X16=0.09、X17=0.01、X18=0.01、X19=0.36、X20=0.27、X21=0.27、X22=0.07、X23=0.20,則根據(jù)公式計算T2發(fā)生的概率為:

        P=1-(1-0.09)*(1-0.39)*(1-0.27)*(1-0.09)*(1-0.27)*(1-0.44)*(1-0.27)*(1-0.21)*(1-0.04)*(1-0.13)*(1-0.21)*(1-0.07)*(1-0.10)*(1-0.06)*(1-0.01)*(1-0.09)*(1-0.01)*(1-0.01)*(1-0.36)*(1-0.27)*(1-0.27)*(1-0.07)*(1-0.20)=0.9910

        對于結(jié)構(gòu)函數(shù)T3 = X1∪X2∪X3∪X4∪X5∪X6∪X7∪X8∪X9∪X10∪X11。根據(jù)調(diào)查問卷統(tǒng)計的各底事件的概率,X1=0.10、X2=0.10、X3=0.36、X4=0.46、X5=0.19、X6=0.24、X7=0.17、X8=0.08、X9=0.20、X10=0.24、X11=0.07,則根據(jù)公式計算T3發(fā)生的概率為:

        P=1-(1-0.10)*(1-0.10)*(1-0.36)*(1-0.46)*(1-0.19)*(1-0.24)*(1-0.17)*(1-0.08)*(1-0.20)*(1-0.24)*(1-0.07)=0.9256

        對于結(jié)構(gòu)函數(shù)T4 = X1∪X2∪X3∪X4∪X5∪X6∪X7∪X8∪X9∪X10∪X11∪

        X12∪X13. 根據(jù)調(diào)查問卷統(tǒng)計的各底事件的概率,X1=0.22、X2=0.13、X3=0.16、X4=0.17、X5=0.28、X6=0.18、X7=0.23、X8=0.28、X9=0.21、X10=0.20、X11=0.03、X12=0.05、X13=0.24,則根據(jù)公式計算T4發(fā)生的概率為:

        P=1-(1-0.22)*(1-0.13)*(1-0.16)*(1-0.17)*(1-0.28)*(1-0.18)*(1-0.23)*(1-0.28)*(1-0.21)*(1-0.20)*(1-0.03)*(1-0.05)*(1-0.24)=0.9315

        4 結(jié)語

        根據(jù)頂事件概率,求得各最小割集的重要度。最小割集的重要度見表1。

        參考文獻:

        [1]程麗群.基于故障樹分析的汽車空調(diào)系統(tǒng)故障診斷研究[J].制冷與空調(diào),2015,15(03):18-21.

        [2]任春暉.基于故障樹分析的汽車空調(diào)系統(tǒng)故障診斷研究[J].中國農(nóng)機化學(xué)報,2013,34(05):182-184+174.

        [3]朱先明.基于模糊故障樹的汽車故障診斷系統(tǒng)研究[J].科技通報,2019,35(07).

        [4]張士軒.基于故障樹分析的汽車機械故障診斷模型及系統(tǒng)構(gòu)建[J].電腦知識與技術(shù),2019,15(26).

        [5]梁遷.基于故障樹分析法的汽車故障診斷專家系統(tǒng)[J].南方農(nóng)機,2019,50(18).

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