朱昇,桂進(jìn),吳飛,宋文艷,王佳俊
(1.銅仁職業(yè)技術(shù)學(xué)院,貴州 銅仁 554300;2.馬來(lái)西亞沙巴大學(xué),馬來(lái)西亞 沙巴 88400)
隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,越來(lái)越多的電子技術(shù)和信息技術(shù)運(yùn)用于汽車發(fā)動(dòng)機(jī)上,使得發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)和控制變得越來(lái)越復(fù)雜,同時(shí)出現(xiàn)的故障也越來(lái)越復(fù)雜,復(fù)雜的故障現(xiàn)象和故障原因變得模糊不清,現(xiàn)象和原因之間不是確定的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,而常是一果多因或一因多果,甚至是多因多果[1]。故障現(xiàn)象和故障原因存在模糊性,一是故障現(xiàn)象的模糊性,二是故障原因的模糊性,三是故障現(xiàn)象和故障原因之間的模糊性。對(duì)于這樣的模糊現(xiàn)象,如果采用傳統(tǒng)的方法診斷,將存在一定的困難,無(wú)法快速準(zhǔn)確地找出故障原因,然而智能的模糊診斷技術(shù)卻有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。因此本文研究了模糊邏輯診斷技術(shù)在電控發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用。
模糊邏輯診斷技術(shù)是由美國(guó)科學(xué)家扎德(L·A·Zadeh)教授于20世紀(jì)60年代創(chuàng)立模糊集合論發(fā)展而來(lái),模糊診斷技術(shù)是根據(jù)產(chǎn)品的模糊故障現(xiàn)象、模糊故障原因及故障現(xiàn)象與故障原因之間的模糊關(guān)系,運(yùn)用模糊邏輯的數(shù)學(xué)方法,建立模糊的故障現(xiàn)象集、故障原因集和模糊規(guī)則,進(jìn)行綜合推理,最后診斷出引起故障現(xiàn)象的故障原因。
模糊邏輯診斷數(shù)學(xué)模型的建立,首先要對(duì)產(chǎn)品現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)、數(shù)據(jù)的觀查與采集,確定產(chǎn)品所有的故障現(xiàn)象,建立故障現(xiàn)象向量X;其次統(tǒng)計(jì)分析文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn),確定所有的故障原因,建立故障原因向量Y;再次構(gòu)造模糊隸屬度,建立模糊診斷矩陣R;最后通過(guò)模糊算子合成算法,求解模糊方程,確定故障原因,模糊邏輯診斷過(guò)程如圖1所示[2]。
圖1 模糊邏輯診斷流程圖
1.2.1 建立模糊知識(shí)庫(kù)
模糊知識(shí)庫(kù)主要包括故障原因集和故障現(xiàn)象集。故障原因集是將產(chǎn)品可能會(huì)發(fā)生的所有故障原因定義為一個(gè)集合,并用向量表示為:Y=[y1,y2,...,ym],其中m為故障原因的總數(shù)。故障現(xiàn)象集是將產(chǎn)品會(huì)發(fā)生的所有故障現(xiàn)象定義為一個(gè)集合,并用向量表示為:X=[x1,x2,...,xn],其中n 為故障現(xiàn)象的總數(shù)[3]。
1.2.2 建立模糊關(guān)系矩陣
模糊關(guān)系矩陣是根據(jù)模糊知識(shí)庫(kù)中故障現(xiàn)象和故障原因之間的模糊關(guān)系來(lái)建立的,建立模糊關(guān)系矩陣為:
則模糊關(guān)系為:
式中R——模糊關(guān)系矩陣, ——模糊算子,rnm稱為隸屬度(0≤rnm≤1),它表示第 n 個(gè)故障現(xiàn)象是由第m個(gè)故障原因引起的可能性的大小,rnm越大則表示第 n 個(gè)故障現(xiàn)象是由第m個(gè)故障原因引起的可能性就越大,rnm越小則表示第 n個(gè)故障現(xiàn)象是由第m個(gè)故障原因引起的可能性就越小[4]。
在確定隸屬度rnm時(shí),一般是建立在成熟經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,主要有模糊統(tǒng)計(jì)法、二元對(duì)比排序法、專家經(jīng)驗(yàn)法、例證法等方法,本文根據(jù)汽車維修專家經(jīng)驗(yàn)、大量維修案例和文獻(xiàn)資料綜合推理取值,確定隸屬度取值原則如表1所示。
表1 隸屬度取值原則
據(jù)一輛已行駛7萬(wàn)多公里的雪佛蘭車主反映,該車在啟動(dòng)時(shí),有時(shí)能正常啟動(dòng),但有時(shí)起動(dòng)困難;在行駛過(guò)程中,感覺(jué)動(dòng)力不足,有時(shí)加速無(wú)力,特別是在超車時(shí)比較明顯;在行駛途中還有排氣放炮的現(xiàn)象。接車后,對(duì)該車癥狀做進(jìn)一步檢查,經(jīng)檢查確認(rèn)有車主反映的現(xiàn)象,同時(shí)該車還有爆震現(xiàn)象,除此之外,未發(fā)現(xiàn)其他異常情況。
根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)、歷史維修數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)資料,整理得出電控發(fā)動(dòng)機(jī)常見(jiàn)的故障現(xiàn)象及故障原因。常見(jiàn)故障現(xiàn)象集X有發(fā)動(dòng)機(jī)不能啟動(dòng)及起動(dòng)困難x1、發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力不足x2、加速無(wú)力x3、排氣放炮x4、怠速不穩(wěn)及易熄火x5、爆震x66個(gè)故障現(xiàn)象。常見(jiàn)故障原因集Y有節(jié)氣門或節(jié)氣門開(kāi)度傳感器故障y1、噴油器故障y2、曲軸位置傳感器故障y3、怠速控制閥故障y4、點(diǎn)火線圈故障y5、空氣流量傳感器故障y6、燃油壓力不對(duì)y7、氣缸積碳y8、空氣濾清器故障y9、溫度傳感器故障y10、火花塞故障y11、點(diǎn)火正時(shí)不對(duì)y12、氧傳感器故障y13、凸輪軸位置傳感器故障y14、進(jìn)氣管漏氣y15、爆震傳感器故障y16、燃油泵故障y17、氣缸壓力故障y18、蓄電池故障y1919個(gè)故障原因。
確定故障現(xiàn)象集為:起動(dòng)困難x1、發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力不足x2、加速無(wú)力x3、排氣放炮x4、爆震x65個(gè)故障現(xiàn)象。
根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)、歷史維修數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)資料綜合得出故障現(xiàn)象與故障原因的模糊關(guān)系矩陣如表2所示。
表2 模糊關(guān)系矩陣
在電控發(fā)動(dòng)機(jī)常見(jiàn)的6個(gè)故障現(xiàn)象中,此車有5個(gè)故障現(xiàn)象,根據(jù)故障現(xiàn)象出現(xiàn)取1, 不出現(xiàn)則取0的原則,故障現(xiàn)象向量X為:X=(x1,x2,x3,x4,x5,x6)=(1,1,1,1,0,1)。根據(jù)模糊關(guān)系:Y =X·R。
則:
且本文采用矩陣乘法運(yùn)算進(jìn)行求解,故障原因Y =(1,0.9,0.7,0.3,1.3,1,0.7,0.6,0.9,0.7,2.3,1.9,0.9,0.4,0.7,0.7,0.8,1.1,0.6)。
據(jù)計(jì)算結(jié)果和最大隸屬度原則 y=max{ym|m=1,2,3…19}可知,y11=2.3為最大值,y11火花塞故障應(yīng)是此車故障原因,經(jīng)實(shí)車檢修,確認(rèn)是火花塞故障,驗(yàn)證了此診斷結(jié)果正確。
本文基于專家經(jīng)驗(yàn)、歷史維修數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)資料建立了模糊邏輯診斷的數(shù)學(xué)模型,并將此模型用于故障診斷實(shí)例中,通過(guò)故障實(shí)例進(jìn)行模糊故障診斷,驗(yàn)證了該模糊故障診斷模型對(duì)電控發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷可行性,模糊邏輯診斷有助于維修人員更好地確診復(fù)雜故障的原因,縮短故障確診的時(shí)間。但此模糊邏輯診斷模型相對(duì)簡(jiǎn)單,若要更好地解決更深、更復(fù)雜、更多的問(wèn)題,還有待進(jìn)一步豐富、改進(jìn)和完善,以提高故障診斷的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。