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基于T-S模糊故障樹的制動系統(tǒng)可靠性分析

2021-07-27 06:25:00周亞輝齊金平李少雄蘭州交通大學(xué)機(jī)電技術(shù)研究所蘭州730070甘肅省物流及運輸裝備信息化工程技術(shù)研究中心蘭州730070甘肅省物流與運輸裝備行業(yè)技術(shù)中心甘肅蘭州730070
實驗室研究與探索 2021年6期
關(guān)鍵詞:故障分析系統(tǒng)

周亞輝, 齊金平,2,3, 李少雄, 王 康(.蘭州交通大學(xué)機(jī)電技術(shù)研究所,蘭州730070;2.甘肅省物流及運輸裝備信息化工程技術(shù)研究中心,蘭州730070;3.甘肅省物流與運輸裝備行業(yè)技術(shù)中心,甘肅蘭州730070)

importance

0 引 言

目前,中國高鐵總里程已達(dá)3.5萬km,占世界總里程的70%左右,運營規(guī)模龐大,且正處于從大規(guī)模建設(shè)階段向全面運維維護(hù)階段轉(zhuǎn)變。隨著動車組服役時間的增長與性能的退化,高速鐵路的運營安全及維修壓力將逐步凸顯,對其進(jìn)行可靠性分析性的必要也進(jìn)而提升。制動系統(tǒng)是動車組的主要系統(tǒng)之一,主要由電制動和空氣制動兩大部分組成[1],電制動是將牽引電機(jī)職能轉(zhuǎn)換成發(fā)電機(jī)來完成制動,而空氣制動是將相應(yīng)的電信號轉(zhuǎn)換成空氣信號,從而輸出空氣施加實現(xiàn)功能。雖然制動系統(tǒng)可靠性相對較高,但是由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,運營環(huán)境多變,也經(jīng)常出現(xiàn)一些故障,一旦某一環(huán)節(jié)故障導(dǎo)致制動失效,整車的安全性將被危及,甚至出現(xiàn)重大事故,因此,有必要對制動系統(tǒng)進(jìn)行可靠性分析評估,消除潛在隱患,保證其安全運行。

故障樹分析法(FTA)是可靠性研究常用方法之一,傳統(tǒng)的基于布爾代數(shù)和概率論的故障樹分析方法[2],已經(jīng)廣泛使用,但其故障概率精確已知、邏輯門之間必須聯(lián)系明確等條件限制了其在可靠性分析以及故障診斷中的應(yīng)用。Tanaka等[3]對模糊理論首次引用到FTA中,使用模糊乘法代替了傳統(tǒng)的邏輯運算,使其更加簡單,且符合實際,但仍屬于與或邏輯運算。Lin等[4]用以事件的{0,1}邏輯表表示事件之間的聯(lián)系,模糊門得以形成,但故障程度不同,后果不同,傳統(tǒng)的{0,1}已經(jīng)不能滿足問題分析。宋華等[5]首次提出T-S模糊故障樹,使得故障概率的不確定性得以解決,但不利于專家知識和操作經(jīng)驗的融入。

本文結(jié)合動車組制動系統(tǒng),以模糊數(shù)描述故障程度,以模糊可能性表達(dá)零部件故障率,構(gòu)建T-S模糊門,既考慮到故障程度對系統(tǒng)的影響,也解決了事件之間的不確定性問題。同時,引入基于信心指數(shù)的專家經(jīng)驗,解決故障數(shù)據(jù)的缺失和多源異構(gòu)問題。最后,對導(dǎo)致故障發(fā)生的基本事件進(jìn)行重要度計算和分析,為制動系統(tǒng)的維修和設(shè)計改造提供參考。

1 T-S模糊故障樹

1.1 事件描述

系統(tǒng)中零部件故障的歷史數(shù)據(jù)是計算故障率的基礎(chǔ),對于數(shù)據(jù)的不確定性屬性,結(jié)合模糊數(shù)學(xué)描述故障程度即可。若將隸屬函數(shù)描述為四邊形隸屬函數(shù)[6],表示為

式中:F0是模糊數(shù)支撐集中心;sl和sr是支撐半徑;ml和mr是模糊區(qū)。

模糊數(shù)的隸屬函數(shù)如圖1所示。由圖1可得:當(dāng)sl=sr=0時,四邊形隸屬函數(shù)變成三角函數(shù);sl=sr=ml=mr=0時,模糊數(shù)變成確定數(shù)。部件的故障程度在0~1之間取值,本文用模糊數(shù)0、0.5、1.0來描述,一般情況下,sl=sr,ml=mr。

圖1 模糊數(shù)的隸屬函數(shù)

1.2 T-S模糊門

因而,得y(中間事件)的模糊可能性為:

若已得基本事件x1~xn的故障狀態(tài),則上級事件出現(xiàn)故障的可能性為

重要度作為可靠性分析的重要參數(shù)之一,反映的是最小割集故障時對系統(tǒng)發(fā)生故障的概率貢獻(xiàn)[9],是系統(tǒng)零部件的可靠性參數(shù)以及結(jié)構(gòu)函數(shù),應(yīng)用廣泛,表述如下:

若已知部件xj在故障狀態(tài)為時的失效可能模糊子集為,隸屬函數(shù)μp~x iij,對頂事件T為Tq的T-S模糊重要度為

部件xj對頂事件T為Tq的T-S概率重要度為

式中,k′j表示第j個非零事件故障狀態(tài)的個數(shù)。

2 制動系統(tǒng)可靠性分析

本文以動車組制動系統(tǒng)中故障頻次較高的部件為主,建立模糊故障樹如圖2所示。各事件代號含義如表1所示。

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表1 事件代碼表

根據(jù)故障情況,設(shè)制動系統(tǒng)T-S模糊故障樹事件x1~x6,x21~x24和y4,y5,y11存在(0,1)兩種故障狀態(tài),隸屬函數(shù)sl=sr=0.25,ml=mr=0.5,x7~x20,x25,x26和y1~y3,y6~y10存在(0,0.5,1)3種故障狀態(tài),隸屬函數(shù)sl=sr=0.1,ml=mr=0.3。依據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)以及專家經(jīng)驗,得部分T-S模糊門如表2~4所示。

表2 T-S模糊門1

表4 T-S模糊門5

基于動車組運行統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及信心指數(shù)修正的專家調(diào)查法[10-13],可得表5中各部件故障率。假設(shè)故障程度為0.5的故障率與故障程度為1時的相等[14-17]。

2.1 已知部件故障模糊可能性,計算系統(tǒng)故障的模糊可能性

依據(jù)表5與式(4)、(5),可得到中間事件的模糊可能性如下:

表5 制動系統(tǒng)各基本事件的模糊故障率

同理,計算出其他事件的模糊可能性如表6所示。

表6 中間事件模糊可能性

計算得頂事件T的模糊可能性為:

由結(jié)果可知,制動系統(tǒng)故障的模糊可能性與各個部件的模糊可能性為同一數(shù)量級,且電磁閥、滑行檢測單元、制動盤等部件發(fā)生故障的模糊可能性遠(yuǎn)小于TS模糊故障樹中頂事件發(fā)生故障的模糊可能性,與實際一致。

2.2 已知部件故障狀態(tài),計算系統(tǒng)故障的模糊可能性

假設(shè)部件的故障狀態(tài)分別為:x1~x6=0,x7=0.4,x8=0.1,x9=0.1,x10=0.2,x11=0.3,x12=0.3,x13=0.2,x14=0.3,x15=0.3,x16=0.2,x17=0.2,x18=0.1,x19=0.1,x20=0.1,x1~x6=0,x25=0.2,x26=0.2。根據(jù)式(6)、(7)可得:

用式(4)、(5)計算y1,y2,y3,則根據(jù)表3、4可得:P(y1=0)=0,P(y1=0.5)=0.8,P(y1=1)=0.2;P(y2=0)=0.015 6,P(y2=0.5)=0.037 9,P(y2=1)=0.946 5。

表3 T-S模糊門2

以y11的模糊可能性代替隸屬度計算,可得到y(tǒng)3的模糊故障率如下:

故頂事件故障概率為:

經(jīng)過分析可知,閘片出現(xiàn)故障時,系統(tǒng)的故障程度與其基本一致。所以可根據(jù)部件的故障程度結(jié)合T-S模糊故障樹得知系統(tǒng)故障可能性。

2.3 基于T-S模糊故障樹的制動系統(tǒng)重要度分析

根據(jù)式(8)可得x11對T為0.5和1故障狀態(tài)的TS模糊重要度分別為

同理得x2~x26的T-S模糊重要度見表7。

表7 T-S模糊重要度

根據(jù)式(9)可得x7對T為0.5和1故障狀態(tài)的TS概率重要度分別為:

同理得出x1~x26的T-S概率重要度見表8。由表8可知,系統(tǒng)為輕微故障時,重要度大小為x8>x17>x16>x15(x13,x14)>x11>x9>x12>x10>x26>x25>x18(x19,x20)>x24>x21(x22,x23)>x1(x2,x3)>x4(x5)>x7>x6;當(dāng)系統(tǒng)為嚴(yán)重故障時,重要度大小為x7>x6>x5>x4>x1>x18(x19,x20)>x26>x25>x2>x3>x8(x9,x11)>x10(x12)>x17(x21,x22,x23)>x16(x14)>x15(x13)>x24。重要度大的部件為系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié),所得結(jié)果與實際相符,主要原因是閘片由于過度磨損,常出現(xiàn)缺陷和裂紋,而風(fēng)管又容易被砂石等擊打而導(dǎo)致破裂漏風(fēng),空氣壓縮機(jī)經(jīng)常使用容易出現(xiàn)滲油等現(xiàn)象,因而故障率也較高。

表8 T-S概率重要度

3 結(jié) 論

(1)利用T-S模糊故障樹對動車組制動系統(tǒng)進(jìn)行可靠性分析,用T-S模糊門描述事件的邏輯關(guān)系,克服了二態(tài)失效分析難以找到部件之間緊密聯(lián)系的局限,綜合了所有失效故障狀態(tài)對系統(tǒng)的影響,所得結(jié)果更加符合工程實際且更一般化。

(2)由于T-S模糊故障樹邏輯簡單緊密,所需數(shù)據(jù)較少,使故障樹建樹的難度進(jìn)一步降低,同時結(jié)合基于信心指數(shù)修正的專家調(diào)查法,得到頂事件的故障率區(qū)間和基本事件的模糊重要度,找出了系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié),可為系統(tǒng)檢修提供參考。

(3)T-S模糊故障樹可在部件失效概率未知的情況下,僅憑借失效部件故障狀態(tài)計算系統(tǒng)的失效可能性。

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