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        插電混動汽車故障率研究

        2023-05-11 06:49:24陳奕健謝金冶
        中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2023年3期
        關(guān)鍵詞:插電混動布爾

        林 甄 陳奕健 謝金冶

        (三亞學(xué)院,海南 三亞 572022)

        0 引言

        由于發(fā)展可靠性能夠很好地減少產(chǎn)品帶來的影響[1],因此插電混動汽車的可靠性研究十分重要,隨著社會的飛速發(fā)展,人們的生活水平越來越好,消費需求更加旺盛,對產(chǎn)品的要求也越來越高。在國家大力提倡低碳出行、環(huán)保主義以及節(jié)能減排的背景下,插電混動汽車的到來無疑是雪中送炭[2]。

        提高插電混動汽車的可靠性可以有效降低產(chǎn)品在整個壽命期間的費用。按照前期提出設(shè)想、規(guī)劃、設(shè)計到開始試驗、打造流程、試生產(chǎn)、運輸、儲存、使用、維修以及報廢過程中產(chǎn)生的費用,都可以通過可靠性的研究來降低[3]。

        1 故障率研究內(nèi)容

        該文針對插電混動車輛在行駛過程中出現(xiàn)的問題進(jìn)行研究分析,以威布爾理論分布為基礎(chǔ),通過線性計算獲得完整的函數(shù)圖表,研究其損耗出現(xiàn)的原因以及如何減少勞損的方法等。

        該文從安全性的基本理論出發(fā)進(jìn)行概括性的闡述,進(jìn)行整車的插電混合動車安全性的數(shù)據(jù)采集,包括線下走訪、網(wǎng)頁信息采集、對整理好的資料進(jìn)行分析處理等。利用函數(shù)特性對工程可靠性理論進(jìn)行分析,最終確定在實際工程中的適用范圍。

        其中理論分布的計算和驗算以線上、線下采集的信息為準(zhǔn)進(jìn)行分組計算、查證,利用微軟旗下的軟件表格進(jìn)行函數(shù)曲線圖表的繪制,得出整體的故障概率走向,研究其分布規(guī)律并應(yīng)用到實際中,最終對其可靠度進(jìn)行計算驗證。在此過程中可以利用現(xiàn)有的可靠性模型進(jìn)行比對,建立一組具有插電混動汽車故障運行里程分布動態(tài)模型,其中包括損耗間隔里程概率密度模型、可靠度模型和消耗概率模型,并進(jìn)行初始耗損期、特征虧耗期和損耗期的分析等[4-6]。

        2 原始故障數(shù)據(jù)的獲取和分析

        該研究主要采用線下采集信息法、線上收集法、大數(shù)據(jù)挖掘等方式收集研究資料。利用文獻(xiàn)分析梳理當(dāng)前插電混動汽車大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀。1)線下調(diào)查信息收集法:走訪各個4S 店、汽車維修廠等。收集研究過程中所需要的新能源汽車的故障信息,進(jìn)行統(tǒng)計、整理,得到數(shù)據(jù)。2)線上收集:通過互聯(lián)網(wǎng)瀏覽、搜尋插電混動汽車論壇、問卷調(diào)查、政府政策網(wǎng)頁與網(wǎng)站,查詢相關(guān)電子數(shù)字資料,從中獲得最新國外新能源汽車與大數(shù)據(jù)的動態(tài)信息。3)大數(shù)據(jù)挖掘:首先獲取經(jīng)授權(quán)采集的汽車網(wǎng)站數(shù)據(jù),通過URL 管理模塊對計劃爬取或已經(jīng)爬取的URL 進(jìn)行管理,然后利用網(wǎng)頁下載模塊對URL 管理模塊確定的URL 實施訪問下載,將下載的內(nèi)容清洗數(shù)據(jù)并保存。

        經(jīng)過上述數(shù)據(jù)整理后,根據(jù)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)獲得結(jié)果信息。具體數(shù)據(jù)見表1。

        表1 故障數(shù)據(jù)表

        從表1 可看出,行駛里程在3~4 萬km 時發(fā)生的故障最多;在5~6 萬km 后,車輛基本達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),沒有出現(xiàn)高頻率故障??梢缘贸鲂旭偫锍?~6 萬km 是車輛特征無故障工作里程,行駛里程3~6 萬km 是車輛中位無故障工作里程。

        3 插電混動汽車的故障發(fā)展規(guī)律模型

        3.1 理論分布參數(shù)估計

        基于前面收集到的汽車信息,可以對插電混動汽車的故障行駛里程進(jìn)行近似等于威布爾分布,即服從兩參數(shù)變量威布爾理論分布,通過觀察分布規(guī)律建立一組參數(shù)模型。

        觀察規(guī)律演變時,應(yīng)該先計算各個函數(shù)的分布值,通過計算結(jié)果和函數(shù)曲線圖像的對比研究其規(guī)律頻譜圖的走向。

        函數(shù)分布值有賦值法、特值法的計算方法以及整除特性的思想。但在理論分布研究中最常采用回歸法。線性回歸分析是一個專門處理變量的統(tǒng)計關(guān)系問題的數(shù)理統(tǒng)計技術(shù),是用來確定2 種及2 種以上分布函數(shù)關(guān)系的一種統(tǒng)計方法。將涉及的函數(shù)先進(jìn)行線性化處理,兩邊連續(xù)取對數(shù)之后展開分析,計算得出之前假設(shè)的模型變量,其中公式定義來自于艾藝紅的概率論與數(shù)理統(tǒng)計[7]。

        進(jìn)行線性回歸后的相關(guān)計算如下所示。

        三參數(shù)威布爾分布W(b,θ,m)的故障概率密度函數(shù)f(L)、分布函數(shù)F(L)與故障率λ(L)分別如公式(1)~公式(3)所示。

        式中:b為形狀參數(shù);θ為特征值,也稱為尺度參數(shù)。

        3.1.1 線性回歸化

        由可靠度R(L)與不可靠度F(L)的關(guān)系式R(L)+F(L)=1 可得公式(4)。

        對公式(4)進(jìn)行線性回歸化,兩邊連續(xù)取2 次對數(shù)可得公式(5)。

        通過對原函數(shù)的線性回歸化,將原函數(shù)的參數(shù)估計轉(zhuǎn)化為對線性函數(shù)的參數(shù)b、A的估計。

        3.1.2 參數(shù)估計

        通過數(shù)列(xi,yi)(i=1,2,3,...,n,n=69),利用最小二乘法,運用Excel 軟件對函數(shù)關(guān)系式進(jìn)行線性擬合,即可得出參數(shù)b、A的值。由公式(3)~公式(7)和表1 的各故障里程點L值可得出xi和yi,其中i=1,2,3,…,53。然后可以得出多組數(shù)列(xi,yi),擬合曲線圖如圖1 所示。

        圖1 擬合曲線圖

        擬合所得參數(shù),b=0.769,A=2.7528,代入公式可得Θ=5.349。經(jīng)理論分布假設(shè)檢驗后,可以判定故障發(fā)生里程數(shù)據(jù)服從威布爾分布的整體。

        3.2 理論分布的假設(shè)檢驗

        在3.1 節(jié)中,假設(shè)插電混動汽車故障數(shù)據(jù)的分布規(guī)律屬兩參數(shù)威布爾分布,然后對已知數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合,最終求出分布函數(shù)。

        為了檢驗數(shù)據(jù)點符合擬合直線的程度,該文定義了擬合優(yōu)度,如公式(9)~公式(11)所示。

        式中:i=1,2,3,...,n,n=69;x、y與上節(jié)定義相同。

        利用tn-2,1-a/2來確定臨界擬合優(yōu)度rc2,如公式(11)所示。

        式中:a為1 分布的顯著水平。

        確定臨界擬合優(yōu)度rc2與擬合優(yōu)度r2之后,通過驗證是否滿足不等式r2>rc2來判斷y與x之間是否存在線性關(guān)系y=bx+A。

        在新課程改革之前,傳統(tǒng)的教學(xué)模式以老師為中心,灌輸式地向?qū)W生傳授書本知識,導(dǎo)致學(xué)生在課堂上昏昏欲睡,課堂效率低下,這是因為傳統(tǒng)的教學(xué)觀念完全忽視了學(xué)生才是教學(xué)的主體,沒有考慮到學(xué)生接受知識的能力,因此,提高初中歷史課堂教學(xué)的效率,教師必須擺脫傳統(tǒng)教學(xué)觀念,更新歷史課堂的教學(xué)模式,為高效課堂的構(gòu)建打下良好的基礎(chǔ),歷史教師還應(yīng)該具備現(xiàn)代化的教學(xué)理念,在高校課堂的教學(xué)中,以學(xué)生為中心,營造輕松的學(xué)習(xí)氛圍,激發(fā)學(xué)生對歷史的興趣,提升學(xué)生自主思考的能力,幫助學(xué)生養(yǎng)成良好的思維習(xí)慣,為學(xué)生之后的學(xué)習(xí)打下堅實的基礎(chǔ)。

        計算得出=35,=3.6626,r2=0.91>0.9。

        如果滿足檢驗要求,則可以判斷y與x之間存在的線性關(guān)系可信,可以判定故障發(fā)生里程數(shù)據(jù)服從威布爾分布的整體。

        3.3 插電混動汽車故障分布規(guī)律的趨勢研究

        故障分布規(guī)律的趨勢研究主要是以可信的理論分布得出相關(guān)的特征函數(shù),如故障累計概率F(L)(既分布函數(shù))、概率密度函數(shù)f(L)、失效率函數(shù)λ(L),繪制其總數(shù)居里程數(shù)的函數(shù)圖。

        由3.2 節(jié)得出可靠性數(shù)據(jù)服從于二參數(shù)威布爾分布W(0.0769,5.349),并檢驗其可信。

        3.3.1 故障分布趨勢分析

        已知分布的參數(shù),可得可靠度函數(shù)R(L)與故障分布函數(shù)F(L),如公式(12)、公式(13)所示。

        故障概率密度函數(shù)f(L),如公式(15)所示。

        3.3.3 故障率趨勢分析

        根據(jù)理論模型,可得故障率函數(shù)λ(L),如公式(15)所示。

        3.4 故障發(fā)展規(guī)律壽命周期分析

        該文的可靠性特征量估計值為以下各項數(shù)值。1)特征壽命L0.37。根據(jù)特征壽命的定義和威布爾分布參數(shù)的意義,θ即為特征壽命,單位為萬km,根據(jù)計算可得L0.37=53490km。2)中位壽命L0.5。由可靠度關(guān)系式可知,里程點LR處的可靠度變換后可得。將R=0.5 時的里程值代入可得L0.5=9106km。3)可靠壽命L0.9=268km。4)平均故障間隔里程Lm。在該研究中,理論分布威布爾分布的概率密度函數(shù)f(L)為連續(xù)的+∝函數(shù),則其中。當(dāng)b=0.0769 時,由Γ 表可查出。代入?yún)?shù),可得平均故障間隔里程Lm=44985km。

        根據(jù)上文計算可靠性特征量估計值,通過這些數(shù)值可以將插電混動汽車的可靠性在量度方面進(jìn)行評價,具體數(shù)據(jù)見表2。

        表2 插電混動汽車可靠性特征量估計值

        4 結(jié)論

        該文首先對插電混動汽車現(xiàn)今所處地位以及未來的發(fā)展方向進(jìn)行了概述,介紹了目前傳統(tǒng)燃油車、新能源汽車和插電混動汽車三者的發(fā)展情況,結(jié)合現(xiàn)在環(huán)境問題以及能源危機的大背景討論發(fā)展插電混動汽車的重要性以及提高汽車可靠性的意義。

        其次,分析可靠性工作中數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵作用。按照以往的工作經(jīng)驗,可靠性數(shù)據(jù)的分布規(guī)律通常都可以用某些科學(xué)方法進(jìn)行近似分析,而運用上述科學(xué)分布法可以針對實際工作問題進(jìn)行可行性分析,論述了可信度研究工作中最常見的4 個科學(xué)方法:指數(shù)分布、正態(tài)分布、對數(shù)正態(tài)分布和威布爾分布(包括三參量與二參數(shù))。利用威布爾二參數(shù)檢驗插電混動車輛故障發(fā)展變化規(guī)律,并對線性參量的回歸化、模型擬合優(yōu)度和臨界模型擬合優(yōu)度對特征量數(shù)據(jù)和所使用的樣本數(shù)據(jù)的處理,得出汽車故障演變規(guī)律與里程L服從于威布爾分布。

        分析收集到的69 條數(shù)據(jù),最終得出插電混動汽車故障發(fā)生情況如圖2 所示??梢钥闯雠c發(fā)動機有關(guān)的故障發(fā)生概率最大,總共出現(xiàn)18 次,其次就是與電機有關(guān)的。插電混汽車的故障規(guī)律主要體現(xiàn)在以上2 點。

        圖3 故障規(guī)律分布圖

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