基于平均故障間隔里程的汽車測試性分配方法

劉保國， 高 錦， 劉 振

（陜西重型汽車有限公司， 陜西 西安 710200）

近年來，隨著汽車電控技術的發展，汽車裝備使用的電子設備越來越多，系統變得越來越復雜，對測試性的要求陡增，使得測試性對汽車裝備設計的影響也越來越大。測試性指標作為汽車測試性設計、測試性評估的量化參數，通常在汽車裝備方案的論證階段和初步設計階段，由研制任務書提出。但由于研制任務書往往提出的僅為頂層的測試性指標要求，要實現該要求，則在汽車裝備的研制過程中就需要將頂層的測試性指標，按裝備層次，自上而下逐級分配給車輛的各個組成部分，以明確車輛各組成部分的測試性定量要求，以此作為汽車裝備組成分系統測試性設計的依據。而國內對于重型汽車裝備測試性設計的研究尚處于起步階段，還沒有針對重型汽車裝備測試性指標的分配方法。本文以某重型越野汽車裝備測試性指標分配為例，介紹一種基于平均故障間隔里程（Mean Miles Between Failures，以下簡稱“MMBF”）的汽車裝備測試性指標分配方法。

1 測試性指標

測試性指標作為測試性定量要求的量化表示形式。根據GJB2547A的規定，結合工程應用實際，測試性指標一般包括故障檢測率、故障隔離率和虛警率。其中故障檢測率是指用規定的方法正確檢測到的故障數與故障總數之百分比；故障隔離率是指用規定的方法將檢測到的故障正確隔離到不大于規定模糊度的故障數與檢測到的故障數之百分比；虛警率是指在規定期間內發生的虛警數與同一期間內故障指示總數之百分比。

根據某重型越野汽車研制任務書，該裝備的測試性指標為：故障檢測率≥96%；故障隔離率≥93%；虛警率≤5%。

2 測試性指標分配的數學模型

測試性指標分配的數學模型可用于把頂層的測試性指標分配給系統級以下各個層次，以便進行產品的測試性設計。以故障檢測率 （FDR）、故障隔離率 （FIR） 和虛警率（FAR） 作為汽車裝備的測試性指標。根據測試性指標的定義，FDR的基本數學模型可表示為：

式中：Nd——檢測到的系統故障數；N——系統發生的故障總數。

FIR的基本數學模型可表示為：

式中：NL——用規定的方法正確隔離到可更換單元的故障數。

FAR的基本數學模型可表示為：

式中：NA——規定期間內發生的虛警數。

式（1）、（2）、（3）適用于做測試性驗證統計，在做測試性定量指標分配時并不適用。由于汽車系統的每一子系統對車輛的測試性都會產生影響，這種影響一般在車輛中沒有其他單元可以替代。因此，汽車系統的測試性由組成子系統的測試性綜合而成。本文定義故障率為在規定運行里程內，車輛在單位運行里程內發生的故障數。組成分系統的各子系統（或單元） 的故障率求和即為分系統故障率：

式中：λk——第k個分系統的故障率；λi——第i個組成子系統的故障率。

根據故障檢測率的概念，改寫式（1）：

式中：γFD——系統故障檢測率；γFDi——第i個組成子系統的故障檢測率；λi——第i個組成子系統的故障率；λdi——第i個組成子系統可檢測的故障率；S——車輛的運行總里程。

設γFDsr表示待分配的系統故障檢測率，γFDk表示第k個子系統或組成單元的故障檢測率分配額，n為裝備分系統或組成單元個數，代入式（4），可求得FDR的分配數學模型為：

同理，改寫式（2）

式中：γFI——系統故障隔離率；γFIi——第i個組成子系統的故障隔離率。

設γFDsr表示待分配的系統故障檢測率；γFIKi表示第k個子系統或組成單元的故障檢測率分配額；n為裝備分系統或組成單元個數，代入式（5），可求得FIR的分配數學模型為：

借鑒其他裝備領域的虛警率分配經驗，通常將訂購方對裝備的虛警率指標直接作為各組成部分虛警率指標要求。于是FAR的分配數學模型可表示為：

式中：γFAk——第k個組成子系統的虛警率；γFAsr——待分配系統的虛警率。

3 基于MMBF的測試性指標分配

基于MMBF的測試性指標分配方法是從確保車輛的可用度方面考慮，先根據MMBF計算系統的故障率，然后采用專家評分法對系統故障率進行分配，按照在組成系統的各部件中，故障率高的部件應分配較高的自動故障檢測率和故障隔離率原則對車輛的測試性指標進行分配。下面以某重型越野汽車測試性指標分配為例，介紹該方法的應用。

在某型號重型越野汽車測試性指標的分配中，直接將車輛的不大于5%的虛警率指標作為各組成部分的指標要求。對于故障檢測率和故障隔離率的分配，則采用基于MMBF的測試性指標分配方法進行分配。最后，通過測試性分配指標驗證試驗，驗證車輛的測試性設計水平是否達到了測試性分配指標要求。根據測試性分配指標驗證結果，對測試性分配方法的合理性、有效性進行評價。

3.1 故障率分配

根據某重型越野汽車研制任務書，該裝備的基地試驗平均故障間隔里程應不小于1200km，于是其平均故障率可計算為：

采用綜合評分法對系統故障率進行分配，按組成子系統技術水平、復雜程度、重要程度、工作時間以及環境條件5種因素對子系統進行評分，然后根據子系統評分系數分配故障率。其中的評分原則如下。

1） 技術水平：根據子系統目前的技術水平和成熟程度評定。水平最低、最不成熟的評10分，水平最高、最成熟的評1分。

2） 復雜程度：根據子系統的零部件數量以及它們組裝的難易程度評定。最復雜的評10分，最簡單的評1分。

3） 重要程度：根據子系統在整車中的重要程度評定。最不重要的評10分，最重要的評1分。

4） 工作時間：根據子系統工作時間評定。工作時間最長的評10分，最短的評1分。

5） 環境條件：根據子系統所處的環境評定，最惡劣嚴酷的環境條件評10分，環境條件最好的評1分。

子系統評分數：

式中：ωi——第i個子系統的評分數；γij——第i個子系統，第j個因素的評分數；j=1代表技術水平；j=2代表復雜程度；j=3代表子系統重要程度；j=4代表工作時間；j=5代表環境條件。

系統總評分數：

式中：ω——系統總評分數；ωi——第i個子系統評分數。

子系統評分系數：

式中：Ci——第i個子系統評分系數。

于是分配給各子系統的故障率：

式中：λi——分配給各子系統的故障率；λs——系統規定的故障率指標。

某重型越野汽車組成子系統評分及故障率分配結果見表1。

表1 各子系統評分及故障率

3.2 測試性指標分配

按照先計算后修正與驗算的步驟進行測試性指標的分配。根據式（6）、（7）計算各組成部分故障檢測率、故障隔離率分配值。若計算的分配額故障檢測率γFDk≥1，或故障隔離率γFIk≥1時，應將γFDk和γFIk修正為大于待分配系統相應指標值而小于1；若γFDk≤γFDsr，或γFIk≤γFIsr時，適當提高相應分配指標值；對于要求平均故障修復時間小的單元，或故障影響大的單元，適當提高其檢測率分配額。指標值修正后，利用式（4）、（6）驗算分配指標值，使分配的故障檢測率滿足：

故障隔離率滿足：

通過計算、修正和驗算，獲得某型號重型越野汽車故障檢測率、故障隔離率初步分配計算值、修正值、驗算值，見表2。修正值作為該重型越野汽車測試性指標分配值。

表2 測試性指標分配工作單

3.3 測試性驗證試驗

測試性驗證試驗的方法分為故障注入試驗方法和自然故障統計方法兩大類。自然故障統計方法是直接統計產品在使用過程中自然發生的故障和其故障檢測與隔離信息，據此評估產品的測試性水平是否滿足分配的測試性指標要求。故障注入試驗方法是在研制的產品試驗樣機中注入一定數量的故障模式，用測試性設計規定的或其他輔助的測試方法進行故障檢測與隔離，按其結果估計產品的測試性水平并判斷是否達到了分配的測試性指標要求，決定接收或拒收。

某重型越野汽車的測試性經過基于MMBF的測試性指標分配方法對該裝備的測試性指標進行分配，完成分系統或子系統的測試性設計，經過測試性試驗驗證，試驗結果見表3。

表3 測試性試驗結果

該重型越野汽車測試性試驗驗證結果表明，采用基于MMBF的測試性分配方法對車輛的測試性進行分配是合理、有效的。

4 結論

采用基于MMBF的測試性指標分配方法對汽車裝備的測試性指標進行分配，先根據MMBF計算系統的平均故障率，然后采用專家評分法對系統的平均故障率進行分配，按照在組成系統的各部件中，故障率高的部件應分配較高的自動故障檢測率和故障隔離率原則對汽車裝備的測試性指標進行分配。最后，通過某重型越野汽車測試性驗證試驗，采用MMBF的測試性指標分配方法能有效對汽車裝備的測試性指標進行合理分配，有利于減少車輛的維修時間，提高車輛裝備的可用性。該方法對汽車裝備的測試性設計人員有一定的參考價值。