插电式混合动力汽车电驱动系统的可靠性分析.pdf
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1、插电式混合动力汽车电驱动系统的可靠性分析 柳炽伟;景玉军;王升平;郭美华【摘 要】对插电式混合动力汽车(简称 PHEV)维修记录数据进行统计分析,建立了基于威布尔分布的电驱动系统各子系统的故障模型及系统的竞争风险模型,掌握其故障率发展规律.在此基础上提出基于相对失效率及系统变故障率特性的可靠性分配方法,对插电式混合电驱动系统进行可靠性分配;并分析各子系统的故障原因,确定其权重排序,找到混合电驱动系统可靠性改进设计的关键单元,提出可靠性增长的措施.【期刊名称】汽车零部件【年(卷),期】2019(000)003【总页数】4 页(P72-75)【关键词】插电式混合动力汽车;可靠性;故障率;可靠性分配
2、;威布尔分布【作 者】柳炽伟;景玉军;王升平;郭美华【作者单位】中山职业技术学院机电工程学院,广东 中山 528404;中山职业技术学院机电工程学院,广东 中山 528404;中山职业技术学院机电工程学院,广东 中山 528404;中山职业技术学院机电工程学院,广东 中山 528404【正文语种】中 文【中图分类】U469.72 0 引言 在环保要求及国家政策大力推动下,纯电动和插电式混合动力汽车已成为公交车更新选用的最主要两种电动车型。在电动汽车的使用过程中发现,涉及电机及控制器、动力混合传动装置、电池与电源管理等新技术系统的故障比例较高,尤其是插电式混合动力汽车,兼具内燃机与电驱动系统,结
3、构与技术更复杂。本文作者对车辆使用故障数据进行统计分析,掌握电动汽车动力系统的故障规律,建立其使用可靠性模型,进行可靠性分配设计和可靠性提升策略分析,对提高车辆的固有可靠性和使用可靠性均具有十分积极的意义。1 数据统计分析 1.1 数据采集 文中按定时截尾方式,随机抽取 20 辆某公交公司同批次型号为“6106AGHEV15”的 LNG 插电式混合动力客车,采集其从 2015 年 4 月开始投入使用到 2017 年 7 月止共 820 天 916 个维修记录数据,并进行整理分析。数据采集的原则依据标准汽车整车产品质量检验评定方法1,对同一时间不同零件、不同模式故障分别统计,人为或返修的故障不重
4、复统计。1.2 系统故障构成分析 该批 LNG 插电式混合动力客车是并联式混合动力结构,通过离合器控制发动机动力接入。文中主要研究区别于传统公交车的混合电驱动系统(不含发动机)等新技术装置的可靠性,主要包括:(1)混合动力控制系统(Hybrid Power Control System,HCM);(2)自动变速器本体(Automatic Manual Transmission,AMT)及控制器(Transmission Control Unit,TCU);(3)电机及控制器(Motor Control Unit,MCU);(4)动力电池组及管理系统(Battery Management Sys
5、tem,BMS);(5)电机系统冷却装置等 5 个子系统。发动机动力输入与否是由 HCM 指令 TCU,控制电动离合器执行器(ECA)动作来执行,出现故障时通过 HCM 系统警告。为便于统计,将其故障纳入 HCM 系统。电机及其控制器的冷却装置涉及到机、电、液等工作状况,可作为一个独立的系统进行分析。LNG 发动机、主驱动桥等动力或传动装置与传统车型无大的差异,文中不进行统计分析。在所有 916 个数据中筛选出与插电式混合动力系统(Plug in Hybrid Power System,PHPS)相关故障记录350 个(不含发动机),占比 38.21%;发动机相关故障 139 个,占比 15.
6、17%;其他故障 423 个,占比 46.62%。进一步分析 PHPS 故障数据,得到上述 5 个子系统的故障频次权重如图 1 所示。图 1 混合动力系统中各子系统故障权重 2 可靠性建模 根据 PHPS 可靠性逻辑结构和功能特点,其可靠性模型是竞争风险模型(串联模型),要确定 PHPS 可靠性应先建立各个子系统的可靠性模型。为简化分析,假设单元(指系统、子系统或元件)只有正常或故障两种状态,而且各单元是独立的,出现故障互不影响。2.1 确定子系统故障分布类型 考虑到可维修系统的故障间隔时间比首次故障时间模型更具实际意义,文中统计了5 个子系统的故障间隔时间,采用 Johnson 中位秩法估计
7、经验概率值,利用MATLAB 软件 Wblplot 函数适配相应的概率图。因各系统 WPP 图形状基本都接近直线,符合威布尔分布。2.2 模型参数估计 三参数威布尔分布的故障概率密度和可靠性模型分别如式(1)、(2)所示:f(x)=(x-)-1/exp-(x-)/x(1)R(t)=exp-(t-)/(2)式中:为形状参数,决定概率密度曲线的基本形状;为尺度参数,表征分布的离散程度;为位置参数,决定曲线与坐标轴的相对位置。参数估计方法常见的类型有图形法和解析法。图形法较简单,以往工程应用较多,但相对精度不高。解析法包括矩法、最小二乘法、线性回归法、极大似然法等,极大似然法对完整数据或截尾数据都是
8、适用的。由于 PHPS 样本已知各子系统故障首次发生时间,为简化计算,可将时间坐标平移,转化为两参数模型进行计算,再应用 MATLAB 中的 Wblfit 函数,可较方便地计算出模型参数。2.3 拟合优度检验 K-S 检验法是检验经验分布函数与所拟合(假设)的理论分布函数之间的最大偏差是否在临界值内。在 MATLAB 中,利用 Kstest 函数进行 K-S 检验。该函数中有内置的临界值表,对应于 5 种不同的显著性水平。Kstest 函数把计算出的检验 p 值与用户指定的显著性水平(默认值 0.05)作比较,对于双侧检验,当 p/2 时,拒绝原假设。通过以上步骤的分析计算,可得到 PHPS
9、的 5 个子系统的可靠性分布类型、模型参数、拟合度检验的 p 值等数据见表 1。根据 K-S 检验,各子系统检验值 h=0,p/2,故障的威布尔分布模型假设成立。表 1 PHPS 及子系统可靠性模型参数及检验 p 值参数子系统 1 子系统 2 子系统 3子系统 4 子系统 50.753 80.840 90.879 20.902 81.049 168.591 2173.527 6165.044 6127.484 4248.200 4p0.149 10.561 50.776 00.711 20.733 3 2.4 建立 PHPS 串联系统模型 对于一个复杂的系统可靠性分析,常常分别建立各个子系统的
10、可靠性模型后,再依据其逻辑关系构建整个系统的可靠性模型。文中 PHPS 由 5 个子系统组成,其中任何一个系统失效,都会导致系统不能正常工作,即其逻辑关系为串联系统。设 n 为系统(或单元、症状)个数,且 PHPS 5 个子系统均为威布尔分布,它们串联组成的系统一般也符合威布尔分布,PHPS 的串联可靠度和故障率模型为 (3)(4)依式(3),选取 200 天时间范围内均分的 25 个时间点,分别计算出对应的可靠度值,利用最小二乘法拟合威布尔分布的模型参数2-3,可得=0.845 7,=20.979 2,=0,则 PHPS 的可靠度竞争风险模型为 Rs(t)=exp-(t/20.979 2)0
11、.845 7(5)3 可靠性分析 3.1 故障率曲线分析 分析故障率发展规律,对各子系统维修方式的决策、维修周期优化以及可靠性保障策略研究均有重要意义。威布尔分布的故障率模型如下:(t)=(t-)-1/(6)将表 1 中 5 个子系统的参数值代入式(6),可得到各子系统的故障率函数,分别作出其故障率曲线图进行分析。5 个子系统的故障率曲线图分为两种类型,一类形状如图 2 所示(子系统 1)。在最初行驶的两个月时间故障率由高到低快速下降,然后进入一个相对缓慢下降的阶段,类似于“浴盆曲线”的前半段。子系统2、3、4的故障率曲线形状都与子系统 1 相似,它们的形状参数均小于 1,呈递减的趋势,故障率
12、从快速下降进入缓慢下降的时间域则不相同。图 2 子系统 1 故障率曲线 另一类型如图 3 所示(子系统 5),故障率在车辆行驶初期急速上升,然后进入一个相对平稳上升的阶段。对于第一种类型的子系统,一般在使用中不需要进行预防性维修,以免更新后使系统故障率更高。子系统 5 则可通过合适的预防性维修,提高系统的使用可靠性,延长系统故障间隔时间。图 3 子系统 5 故障率曲线 3.2 电驱动系统可靠性分配 系统可靠性分配的方法有很多,常见的如等同分配法、相对失效率分配法、加权修正法、综合评分法等4-5。等同分配法只注重使各零件使用寿命有相近的使用经济性目标,忽略了各系统的结构复杂性、改进成本、重要度、
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