基于可靠性的混合動力公交客車高壓電氣系統故障分布規律研究

朱 榮

（陜西工業職業技術學院汽車工程學院 陜西 咸陽 712000）

引言

由我國交通運輸部于2016 年以1 號令形式頒發，并于2019 年通過第19 號令修正的《道路運輸車輛技術管理規定》中強調：不但鼓勵道路運輸企業使用節能且環保型的車型，而且簡政放權，將營運車輛的技術管理主責交還給道路運輸企業本身[1]。在這種背景下，道路運輸經營者積極響應政策號召投入新能源節能環保車輛運營的同時，還要考慮在不影響車輛運營時間且不提高維護和修理成本的前提下，對道路運輸車輛實行正確使用、周期維護、視情修理、定期檢測[2-3]。當前我國絕大多數城市投入使用的主流新能源公交是純電動和混合動力這2 類形式的。對于城市公交客車而言，混合動力公交客車（以下簡稱混動公交）因具有2 套動力系統，兼顧了傳統動力車輛和純電動車輛的優點，在使用過程中駕駛員及公交運營企業反響均較純電動公交客車好。由于混動公交的高壓電氣系統部分與傳統動力源公交客車的結構迥異，且對其進行維護和修理需要特種作業證（高壓電工證），因此對于高壓電氣系統部分的維護和修理目前絕大多數公交企業均嚴重依賴于廠家。高壓電氣系統的故障主要屬于電子元件及電路故障，這類故障一般與車輛使用時間或行駛里程沒有直接的線性關系。然而作為城市公交客車而言，使用條件基本是固定的，且車輛除了正常的修理或保養時間外，其他時間基本均處于運營狀態。因此對高壓電氣系統的故障規律進行探究，有助于指導車輛的正確使用、周期維護和視情修理。

1 故障分布規律研究技術方案

為了指導西安市混動公交的維護與使用，在對其進行應用探究過程中[3]，為摸索混動公交高壓電氣系統故障分布規律，提出了一套高壓電氣系統故障分布規律研究方案。該方案以可靠性理論為基礎，采用啟發式算法思維，具體技術路線如圖1 所示。

圖1 技術路線圖

具體技術方案分為以下幾步：

1）故障數據收集與整理

選擇n 臺同類型混動公交車輛，以故障現象和故障里程的方式，采集高壓電氣系統初次故障數據，共n 個。剔除非正常使用導致的m（0≤m ＜n）個故障數據后，將剩余的n-m 個故障數據按照故障里程數從小到大依次進行排序，記為Li，i=1，2，…，n-m。

2）故障數據分析

計算Li（i=1，2，…，n-m）時的累積分布函數的估計值Li），數學公式為：

3）選擇理論分布模型

對初次故障里程處理后的數據分別進行不同的理論分布最小二乘擬合，求得回歸直線圖進行線性比較；并借助于最小二乘法計算相關系數后，進行相關系數大小對比?；谝陨? 種方法綜合選擇合適的理論分布模型。

4）理論分布模型擬合檢驗

借助于擬合檢驗法來判斷基于上一步選取的理論分布模型是否合格。若經過擬合檢驗確認不合格，則返回步驟3），進行理論分布模型的再選擇。常用的分布擬合檢驗方法有：正態分布擬合檢驗法、t 擬合檢驗法、χ2擬合檢驗法、K 擬合檢驗法等[4]。

5）理論分布模型參數估計

確認好理論分布模型之后，借助圖分析法或數值分析法估計所確認的理論分布模型的參數[5-6]。

6）故障分布函數確認

基于上述兩步，求出故障分布函數，并對應地計算出概率密度函數、可靠度函數、故障率函數等。

7）可靠性指標計算

根據實際應用的需要，依據上一步計算獲得的相關函數進行所需的可靠性指標計算。常用的可靠性指標主要有：可靠度、有效度、平均維修時間、平均工作時間、失效度等。

2 案例分析

以西安市40 路型號為KLQ6129GAHEV5C 的蘇州金龍海格牌混動公交為研究對象，通過對高壓電氣系統初次故障數據進行統計與分析，以期挖掘出該車型高壓電氣系統故障分布規律，進而指導該公交線路上同類型車輛的維護周期修訂以及維護作業內容的編排。

2.1 故障數據收集與整理

以走訪調查及查詢車輛維修履歷的形式，搜集到西安市40 路累計共20 臺混動公交高壓電氣系統的初次故障數據。20 個高壓電氣系統故障數據中沒有因非正常使用而導致的故障。根據故障里程數的大小進行從小到大排序，如表1 所示。

表1 20 臺混動公交車輛初次故障數據

2.2 故障數據分析

將表1 中的故障里程數據代入公式（1）中進行計算，結果如表2 所示。

表2 故障數據處理結果

2.3 理論分布模型的選擇

選擇常見的正態分布模型、對數正態分布模型、指數分布模型以及2 參數威布爾分布模型，利用上一步處理獲取的數據分別進行最小二乘擬合，獲得回歸直線圖，詳見圖2～圖5。通過對比觀察不同理論分布模型的回歸直線圖可知，服從2 參數威布爾分布的幾率最大。

圖2 正態分布函數回歸直線圖

圖3 對數正態分布函數回歸直線圖

圖4 指數分布函數回歸直線圖

圖5 2參數威布爾分布函數回歸直線圖

進一步借助于excel 函數對上述4 種理論分布函數模型計算最小二乘法擬合的相關系數，計算結果詳見表3。

表3 4 種理論分布模型相關系數計算結果

2.4 理論分布模型擬合檢驗

在上述2.3 中，借助于回歸直線圖進行線性分析和比較最小二乘法擬合的相關系數大小2 種方法，對4 種常見的理論分布模型進行分析，判斷首次故障分布規律服從2 參數威布爾分布的可能性最大。本案例擬借助t 檢驗法進行2 參數威布爾分布模型假設檢驗，具體方案如下：以t 檢驗法確定臨界擬合優度，再將臨界擬合優度與擬合優度作大小比較，判斷線性關系成立與否，進而分析假設是否成立。

擬合優度計算公式：

借助tn-2，1-a/2確認臨界擬合優度：

式中：α 是t 分布的顯著水平。

通過檢驗：r2＞能否成立，進而判斷y 和x 之間一元線性關系（y=ax+b）是否存在。

經計算，可求出擬合優度r2=0.977 1。因為r2=0.977 1 ＞0.9=，所以y 和x 之間存在一元線性關系（y=ax+b），進而說明假設成立。

2.5 理論分布模型參數估計

2 參數威布爾分布，其可靠度函數為：

式中：L 為故障里程，km；m 為形狀參數；η 為尺度參數。

對上式兩邊取兩次對數可得：

因此，對于InLi和的一組數據，可用最小二乘法擬合求得回歸系數a 和b。其中a=m，b=-mInη，進而可求得威布爾分布模型的參數估計值m 和η。

通過計算，得到a≈1.454 10，b≈-15.699 12。進一步計算，得到形狀參數m=1.454 10，尺度參數η≈48 847.154 21。

2.6 故障分布函數確認

將2.5 中求得的m 與η 代入2 參數威布爾分布模型中。

1）計算求得故障分布函數為：

對應函數圖形如圖6 所示。

圖6 故障分布函數曲線圖

2）計算求得概率密度函數為：

對應函數圖形如圖7 所示。

圖7 故障概率密度函數曲線圖

3）計算求得可靠度函數為：

對應函數圖形如圖8 所示。

圖8 可靠度函數曲線圖

4）計算求得故障率函數為：

對應函數圖形如圖9 所示。

圖9 失效度函數曲線圖

2.7 可靠性壽命值估計

基于可靠度函數，考慮維護周期的優化修訂需要以及不同級別的維護作業內容的設計，求出混動公交高壓電氣系統特征壽命、平均初次故障里程、額定壽命等可靠性壽命度量指標，如表4 所示。

表4 部分可靠性壽命度量指標計算值km

3 結論

利用車輛維修履歷，在剔除因非正常使用導致的故障數據后，以故障現象和故障里程的形式收集初次故障數據，并以可靠性理論為研究基礎，引入啟發式算法思維，提出了一套故障分布規律研究技術方案。并以西安市40 路20 輛混動公交高壓電氣系統為例，對所提出的的技術方案進行了驗證，得出該路線混動公交高壓電氣系統故障服從2 參數威布爾分布，并相應地計算得出了其故障分布函數及可靠性壽命值。該技術方案具有故障數據獲取方便，操作簡單等特點，具有較好的實際推廣價值和意義。該技術方案同樣也適用于其他使用條件相對固定的道路運輸車輛故障分布規律研究。不足之處在于，案例中選取的試驗車輛數和故障數據相對偏少；故障分布模型選擇時，只列舉了常見的故障分布模型，不常見的分布模型未進行羅列。