純電動汽車動力系統故障樹

李雅榮 加克·烏云才次克 張雷

摘 要：隨著純電動汽車的不斷發展，及時發現和排除故障也同步在完善。文章針對純電動汽車動力電池系統結合層次分析法用MATLAB軟件求取每個典型故障原因發生的相對概率，確定純電動汽車動力電池系統中不同部件出現故障的頻率，根據頻率的高低進行排序，優化故障樹模型。故障診斷時，按照優先順序依次進行排故，能最快最準找到故障的發生原因。層次-故障樹為維修人員和設計人員提供純電動汽車動力系統故障診斷思路，提高故障診斷效率。

關鍵詞：純電動汽車;動力系統;故障樹;層次分析法

中圖分類號：U469.7 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1671-7988（2020）10-37-03

Fault tree of pure electric vehicle powertrain

Li Yarong， Jiake·Wuyuncaicike， Zhang Lei

（ Xinjiang Traffic Vocational and Technical College， Xinjiang Urumqi 830000 ）

Abstract：?With the continuous development of pure electric vehicles， timely detection and troubleshooting is also synchro?-nized in the improvement. In this paper， the relative probability of each typical fault cause was calculated by using the software MATLAB in combination with the analytic hierarchy process for the pure electric vehicle power battery system， and the failure frequency of different components in the battery system of the pure electric vehicle was determined. The fault tree model was optimized by sorting according to the frequency. Fault diagnosis， according to the priority sequence of troublesho?-oting， the fastest and most accurate to find the cause of the fault. Hierarchical-fault tree provides fault diagnosis ideas for pure electric vehicle powertrain for maintenance personnel and designers， and improves fault diagnosis efficiency.

Keywords： Pure electric vehicle; Power system; The fault tree; Analytic hierarchy process;CLC NO.：?U469.7??Document Code： A ?Article ID： 1671-7988（2020）10-37-03

引言

純電動汽車動力電池系統是它的最核心部件，而常見的動力電池系統故障分為：單體電池故障、動力電池管理系統故障、線路及連接器故障。在進行診斷時需要依次檢查排除，診斷時效和準確性不是很高。本文對動力電池的故障進行整合建立動力電池系統整體故障樹，根據專家打分進行層次分析，對故障樹上的故障進行優先級別的確定，從而為純電動汽車的故障診斷與排除提供一些參考，提高診斷效率。

1 層次分析法概述

層次分析法（Analytic Hierarchy Process簡稱AHP）是一種決策方法，它將做決策需要的考慮的因素分解成不同的層次，如：目標層、準則層、決策層。通過專家系統的影響權重的基礎數據建立每層之間的矩陣，對矩陣就行運算處理，最終得出每個因素的權重，從而得出每個因素的重要性，幫助決策。它是一種將抽象的思維具體化，數值化的定量分析法。并且可以多維度、多目標的進行對比分析，把復雜的決策數字化，是一種簡單有效的決策方法。

2 建立層次分析模型基本步驟

對方案的多指標系統進行分析的一種層次化、結構化決策方法，它將決策者對復雜系統的決策思維過程模型化、數量化。應用這種方法，決策者通過將復雜問題分解為若干層次和若干因素，在各因素之間進行簡單的比較和計算，就可以得出不同方案的權重，為最佳方案的選擇提供依據。運用AHP方法，大體可分為以下三個步驟：

步驟1：分析系統中各因素間的關系，對同一層次各元素關于上一層次中某一準則的重要性進行兩兩比較，構造兩兩比較的判斷矩陣;

步驟2：由判斷矩陣計算被比較元素對于該準則的相對權重，并進行判斷矩陣的一致性檢驗;

步驟3：計算各層次對于系統的總排序權重，并進行排序。

最后，得到各方案對于總目標的總排序。

3 建立純電動汽車動力系統層次分析法模型

在純電動汽車故障模型圖的基礎上，以磷酸鐵鋰動力電池系統故障為例，動力電池系統故障A?作為模型的目標層，將下層元素的單體電池故障、動力電池管理系統故障和線路連接故障作為模型的準則層， 將第底層細化的故障分類作為模型的方案層。根據以上要求，建立純電動汽車動力電池系統故障的遞階層次模型，如圖所示：

3.1 判斷矩陣的建立

結合統計數據和專家的意見，根據層次分析法中的九級相對重要程度分類法，建立模型中各層的判斷矩陣。層次分析法中權重的計算是將采用統一標度對同一層的元素進行兩兩比較后建立比較矩陣并計算各個元素的重要性數值從而得到判斷矩陣。這里采用的統一標度就是權重判斷矩陣的標度，設兩個比較的元素為i，j，則權重如表 1 所示。（有參考文獻）

根據上述指標重復考慮專家經驗和企業實際情況得出目標層（A-B）的判斷矩陣及準則層（B₁-C₁、B₂-C₂、B₃-C₃）的各個判斷矩陣 。

（1）目標層A對準則層B的矩陣數據：

（2）準則層B對方案層C₁的矩陣數據：

（3）準則層B對方案層C₂的矩陣數據：

（4）準則層B對方案層C₃的矩陣數據：

3.2 各元素權重值計算

（1）首先進行數據矩陣化，利用Matlab求解矩陣A_ω=[1 2 9;1/2 1 7;1/9 1/7 1]^T的特征方程A_ω=λmax·ω的解ω;

（2）利用Matlab中eig（ ）函數進行數據運算，可得到解λmax=3.0217，相應特征向量ω_A=[0.8623 0.4996 0.0827]^T ;

（3）利用Matlab進行歸一計算ω_A=ω_A/sum（ω_A），特性向量ω_A歸一化后ω_A=[0.5969 0.3458 0.0572]^{T ?}

根據計算出的權重，判斷出在純電動汽車動力電池系統故障中，單體電池故障占的權重最大。因此在對純電動汽車動力電池系統進行故障時應首先考慮單體電池故障，其次是動力電池管理系統故障，最后是線路連接故障。

（4）對各子系統進行歸一化運算。

（1）B₁=[1 1/3 1/3 1 1/5 1;3 1 1 3 5 7;3 1 1 3 1/3 3;1 1/3 1/3 1 1/5 1;5 1/5 3 5 1 5;1 1/7 1/3 1 1/5 1];λmax=6.6886;ω_B1= [0.1218 0.7616 0.3452 0.1218 0.5110 0.1002]^T歸一化：ω_B1=[ 0.0621 0.3883 0.1760 0.0621 0.2605 0.0511]^T。

（2）B₂=[1 2 2 1/9;1/2 1 1 1/9;1/2 1 1 1/9;9 9 9 1];λmax= 4.0606;ω_B2=[ 0.1532 0.0900 0.0900 0.9800]^T;歸一化：ω_B2=[ 0.1167 0.0685 0.0685 0.7463]^T。

（3）B₃=[1 1/2 2 3 1/2 1/2;2 1 4 5 5 1/3;1/2 1/4 1 1/2 2 1/3;3 1/5 2 1 1/2 1/2;2 1/5 3 2 1 1/2;2 3 3 2 2 1];λmax=7.8190;ω_B3=[0.2761 0.6203 0.1778 0.2572 0.2964 0.5945]^T 歸一化：ω_B3=[0.1242 0.2791 0.0800 0.1157 0.1334 0.2675]^T。

3.3 結論

根據計算出的權重，判斷出在純電動汽車動力電池系統故障子系統中各個故障的權重。

由以上表格中的各權重值得出：電動汽車動力系統中，導致故障發生的概率由低到高依次是：C33、C34、C31、C35、C14、C16、C36、C32、C15、C22、C23、C12、C11、C21、C13、C24;其中最主要的前五個故障為：C24動力電池一致性差、C13單體電池欠壓、C21?CAN通信故障、C11電池短路、C12電池過壓。

4 建立層次-故障樹模型

結合層次分析法的故障率排序，優化故障樹的結構。故障診斷的優先級依次為：紅色、綠色、藍色、黃色。在進行故障診斷的時候，采用這種診斷排故的先后順序，能夠提高診斷的效率，減少排故時間。

5 總結

針對純電動汽車最核心部件動力電池系統在故障樹的基礎上運用層次分析法在Matlab軟件中進行權值計算取得每個底層事件的概率，重新優化純電動汽車動力電池系統的故障樹。從而為故障診斷過程中的診斷思路提供幫助，從權重最大的原因開始排故，有效縮短排故時間。

參考文獻

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