履帶車輛變速箱的T-S模糊故障樹可靠性分析

王藝華

摘要：針對履帶車輛變速箱的故障原因等存在較難獲得大量數據的問題，提出了基于T-S模糊故障樹分析方法，對變速箱構建T-S模糊故障樹，分析過程中采取底事件的模糊效率替代為其故障概率的方法，再將其故障程度用模糊數來表示，對變速箱關重件T-S模糊故障樹進行實例分析，計算并分析變速箱T-S模糊故障樹，對底事件進行重要度分析，并給出故障排查意見。

關鍵詞：T-S模糊故障樹;履帶車輛變速箱;重要度分析

0? 引言

故障樹分析（FTA）是一種可靠性分析方法。它是系統可靠性分析、預測的最簡單工具之一。傳統故障樹也存在不足[1]：①故障樹分析需要大量故障數據作為支撐;②描述事件基于布爾運算和概率運算，主要考慮為二態系統。針對上述問題，文獻[2]等首次提出模糊理論應用在FTA中，解決了FTA中基本事件故障率模糊等不確定性問題。文獻[3-4]將T-S模糊故障樹不斷拓展，研究不同狀況下的模糊失效可能性，以此分析影響整體系統的問題。履帶車輛變速箱結構比較復雜并具有一定的層次性，底事件的發生概率及關系存在不確定性問題。T-S模糊理論可以改善傳統故障樹的不足，展現對系統可靠性分析的優勢，本文將模糊理論與故障樹結合對履帶車輛變速箱進行分析。

1? T-S模糊故障樹基本理論

1.1 模糊概念

T-S模糊故障樹在定量分析時，可以彌補故障數據隨機性及不確定性的問題。在模糊數支撐集的中心用F0表示，左右模糊區用m1和m2表示，左右支撐半徑用s1和s2表示，描述模糊數F0的梯形隸屬函數F，如下式（1）。

1.2 T-S模糊門FTA算法

根據T-S模型算法，在底事件的可能性已知情況下推算出頂事件可能性，若給出底事件的故障程度信息也可計算頂事件出現故障程度的模糊可能性。

3? 實例驗證

本文以履帶車輛變速箱為分析對象，它由傳動齒輪、撥叉、軸承、同步器等關重件構成。建立變速箱的T-S模糊故障樹，y3表示變速箱非正常工作;中間事件y1、y2表示同步器、傳動齒輪;底事件x1～x6表示同步器銷子、接合套、主動齒輪、被動齒輪、撥叉、軸承，如圖1所示。

3.1 T-S門故障樹分析

T-S門模糊數中，若x2～x6，y1，y2，y3有三種故障狀態，為（0，0.5，1）;若x1故障程度為（0，1）。其中0表示無故障;0.5表示輕微故障;1表示嚴重故障。依據以往經驗和專家故障排除經驗可得3個T-S門規則，列舉規則1，如表1所示。

3.1.1 變速箱的故障概率分析

由某維修廠得到變速箱關重件的故障事件為x1～x6表示事件故障程度為1的故障概率分別為：2.47×10-4、5.10×10-4、3.34×10-4、4.19×10-4、2.95×10-4、3.80×10-4，假設上述事件在故障程度為1和0.5時，故障概率相同，結合上述規則，可得：

3.1.2 各事件的模糊可能性

3.2 T-S模糊故障樹重要度分析

根據變速箱其他各部件故障程度的模糊可能性，再結合式（4）-式（7），可計算出變速箱的T-S概率重要度和T-S關鍵重要度，見表2和表3。

由表3可知，以T-S關鍵重要度作為故障排查依據，當系統處于嚴重故障時，可按照下列次序排查故障：x2、x4、x3、x1、x6、x5對履帶車輛的維修和故障排除能起到一定指導意見，其中結合盤管關鍵度最大，優先檢測。

4? 結論

將T-S模糊故障樹應用到履帶車輛變速箱，可分析其故障程度和多個故障同時出現對系統的影響，很好地處理了故障的不確定性。通過對故障樹進行T-S重要度分析，得出底事件的重要度及其底事件重要度排序，給出了故障排查意見。該方法可應用到履帶車輛傳動系統及其它系統領域，具有較大的實踐應用價值。

參考文獻：

[1]李興運，齊金平.基于T-S模糊故障樹的受電弓系統可靠性分析[J].安全與環境學報，2018（01）：33-38.

[2]Tanaka， Fault-Tree Analysis by Fuzzy Probability[J]. IEEE Transactions on Reliability， 1983， 32（5）：453-457.

[3]陳樂，王賢琳，李衛飛，王愷，劉凱樂.基于T-S模糊故障樹的刀架系統可靠性分析[J].組合機床與自動化加工技術，2019（02）：143-146.

[4]Qing Zhao，Lijun Li，Reliability Research of Concrete Pump Main Oil Hydraulic System Based on T-S Fuzzy Fault Tree[J]. Advances in Computer Science Research，2017.