纯电动汽车动力系统故障树

李雅荣 加克·乌云才次克 张雷

摘 要：随着纯电动汽车的不断发展，及时发现和排除故障也同步在完善。文章针对纯电动汽车动力电池系统结合层次分析法用MATLAB软件求取每个典型故障原因发生的相对概率，确定纯电动汽车动力电池系统中不同部件出现故障的频率，根据频率的高低进行排序，优化故障树模型。故障诊断时，按照优先顺序依次进行排故，能最快最准找到故障的发生原因。层次-故障树为维修人员和设计人员提供纯电动汽车动力系统故障诊断思路，提高故障诊断效率。

关键词：纯电动汽车;动力系统;故障树;层次分析法

中图分类号：U469.7  文献标识码：A  文章编号：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

纯电动汽车动力电池系统是它的最核心部件，而常见的动力电池系统故障分为：单体电池故障、動力电池管理系统故障、线路及连接器故障。在进行诊断时需要依次检查排除，诊断时效和准确性不是很高。本文对动力电池的故障进行整合建立动力电池系统整体故障树，根据专家打分进行层次分析，对故障树上的故障进行优先级别的确定，从而为纯电动汽车的故障诊断与排除提供一些参考，提高诊断效率。

1 层次分析法概述

层次分析法（Analytic Hierarchy Process简称AHP）是一种决策方法，它将做决策需要的考虑的因素分解成不同的层次，如：目标层、准则层、决策层。通过专家系统的影响权重的基础数据建立每层之间的矩阵，对矩阵就行运算处理，最终得出每个因素的权重，从而得出每个因素的重要性，帮助决策。它是一种将抽象的思维具体化，数值化的定量分析法。并且可以多维度、多目标的进行对比分析，把复杂的决策数字化，是一种简单有效的决策方法。

2 建立层次分析模型基本步骤

对方案的多指标系统进行分析的一种层次化、结构化决策方法，它将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化。应用这种方法，决策者通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，就可以得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。运用AHP方法，大体可分为以下三个步骤：

步骤1：分析系统中各因素间的关系，对同一层次各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵;

步骤2：由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行判断矩阵的一致性检验;

步骤3：计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序。

最后，得到各方案对于总目标的总排序。

3 建立纯电动汽车动力系统层次分析法模型

在纯电动汽车故障模型图的基础上，以磷酸铁锂动力电池系统故障为例，动力电池系统故障A 作为模型的目标层，将下层元素的单体电池故障、动力电池管理系统故障和线路连接故障作为模型的准则层， 将第底层细化的故障分类作为模型的方案层。根据以上要求，建立纯电动汽车动力电池系统故障的递阶层次模型，如图所示：

3.1 判断矩阵的建立

结合统计数据和专家的意见，根据层次分析法中的九级相对重要程度分类法，建立模型中各层的判断矩阵。层次分析法中权重的计算是将采用统一标度对同一层的元素进行两两比较后建立比较矩阵并计算各个元素的重要性数值从而得到判断矩阵。这里采用的统一标度就是权重判断矩阵的标度，设两个比较的元素为i，j，则权重如表 1 所示。（有参考文献）

根据上述指标重复考虑专家经验和企业实际情况得出目标层（A-B）的判断矩阵及准则层（B₁-C₁、B₂-C₂、B₃-C₃）的各个判断矩阵 。

（1）目标层A对准则层B的矩阵数据：

（2）准则层B对方案层C₁的矩阵数据：

（3）准则层B对方案层C₂的矩阵数据：

（4）准则层B对方案层C₃的矩阵数据：

3.2 各元素权重值计算

（1）首先进行数据矩阵化，利用Matlab求解矩阵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（ ）函数进行数据运算，可得到解λmax=3.0217，相应特征向量ω_A=[0.8623 0.4996 0.0827]^T ;

（3）利用Matlab进行归一计算ω_A=ω_A/sum（ω_A），特性向量ω_A归一化后ω_A=[0.5969 0.3458 0.0572]^T  

根据计算出的权重，判断出在纯电动汽车动力电池系统故障中，单体电池故障占的权重最大。因此在对纯电动汽车动力电池系统进行故障时应首先考虑单体电池故障，其次是动力电池管理系统故障，最后是线路连接故障。

（4）对各子系统进行归一化运算。

（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归一化：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 归一化：ω_B3=[0.1242 0.2791 0.0800 0.1157 0.1334 0.2675]^T。

3.3 结论

根据计算出的权重，判断出在纯电动汽车动力电池系统故障子系统中各个故障的权重。

由以上表格中的各权重值得出：电动汽车动力系统中，导致故障发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;其中最主要的前五个故障为：C24动力电池一致性差、C13单体电池欠压、C21 CAN通信故障、C11电池短路、C12电池过压。

4 建立层次-故障树模型

结合层次分析法的故障率排序，优化故障树的结构。故障诊断的优先级依次为：红色、绿色、蓝色、黄色。在进行故障诊断的时候，采用这种诊断排故的先后顺序，能够提高诊断的效率，减少排故时间。

5 总结

針对纯电动汽车最核心部件动力电池系统在故障树的基础上运用层次分析法在Matlab软件中进行权值计算取得每个底层事件的概率，重新优化纯电动汽车动力电池系统的故障树。从而为故障诊断过程中的诊断思路提供帮助，从权重最大的原因开始排故，有效缩短排故时间。

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