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1、关于标致汽车发动机不能启动的故障分析1、相关定义1.1、基本概念 定义38,45,66,69,70设U 是精确数值表示的定量数域,C 是U 上的定性概念,f ( x ) 为某个数据属性 x的频率分布函数,自动生成若干个粒度不同的云C ( Exi , E ni , He i ) 的叠加。数据区间的连续数值x相应转化成离散的概念C ,此过程称为云变换,其 转换表达式为: 1 ( ) ( ( , , ) ( ) m i i i i i f x? C Ex En He ? x ? ? ? ? (2.19) 其中? i 为幅度系数,m 为变换后离散概念的个数,它随属性的差异取值不同, 一般来讲,m 越大
2、,即叠加的基云越多,误差就越小71,? (x ) 为变换后的误差函 数。 基于云模型,既可以从数据分布中生成概念,也可以将语言变量分解为论域 上 的 原 子 概 念 , 即 将 U 上 的 定 性 概 念 C 表 示 为 C C1 ( E x 1, E n1 , H e1 ), C 2 ( Ex 2 , E n2 , H e2 ),? , Cm ( Ex m , En m , He m ) ,其中C 1, C 2 , ?, Cm 是由 云模型表示的原子概念,可以实现对数据的软划分。 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 第 19 页 1.2、基本概念 设 X 是一个普通集合,X? x ,称为论
3、域。关于论域 X 中的模糊集合 ?A ,是 指对于任意元素x都存在一个有稳定倾向的随机数? (x ) ? 0,1 ,叫做x对 ?A 的隶属 度。如果论域中的元素是简单有序的,则 X 可以看作基础变量,隶属度在 X 上的 分布叫做隶属云。如果论域中的元素不是简单有序的,而根据某个法则 f ,可将 X 映射到另一个有序的论域X 上,X 中的一个且只有一个x 与x对应,则X 为基 础变量,隶属度在X 上的分布叫做隶属云30,50,51。即: ( ): 0,1 , ( ) x X x X x x ? ? ? ? ? ? (2.1) 图 2.1 云模型及其数字特征 研究表明,云模型具有如下特征: 第一,
4、所有 x? X 到区间0,1的映射是一对多的转换,x对于 ?A 的隶属度并非 固定值,而是一个服从某种概率分布的随机值,因此产生了云模型,而不是一条 明晰的隶属曲线; 第二,云是许多云滴Drop ( xi , ?i ) 的集合,单个云滴是定性概念在定量数值上 的一次实现,云的整体形状反映了定性概念的基本特征。之所以称它为云模型, 是因为云滴的分布与天上的云极为相似,远看有明确的形状,近看却没有清晰的 边界,飘忽不定,整体移动38; 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 第 11 页 第三,云的”厚度”并不均匀,腰部云滴的分布最分散,”厚度”也最大, 而顶部和底部汇聚性较好,”厚度”也较小。云的
5、”厚度”是隶属度的随机性大 小的度量,靠近概念中心或远离概念中心处隶属度的随机性较小,而离概念中心 不近不远的位置隶属度的随机性大,这与人的主观感受相一致52,53; 第四,已经证明:1,对于社会和自然科学中的大量模糊概念,其隶属云的期 望曲线近似服从正态或半正态分布54,55,蒋建兵根据中心极限定理分析并给出了 产生正态分布的条件,简单讲就是如果决定某一随机变量结果的是大量微小的、 独立的随机因素之和,并且每一因素的单独作用相对均匀的小,没有一种因素可 起到压倒一切的主导作用,那么这个随机变量一般近似于正态分布56;2,论域上 某一点的隶属度分布符合统计学意义上正态分布规律,是以隶属云的稳定
6、倾向(隶 属云期望曲线上的点)为期望值的正态分布。 1.3、故障权值的定义 虽然上面的总体故障率能够反映系统工作时可能出现的全部问题,但并 没有反映出不同故障带来的不同程度的严重性,因此,引入故障权值来反映 图书馆对不同故障的关注程度是十分必要的。 对于不同的问题,人们会给予不同的重视,对于所带来后果严重的问题, 人们给予的重视程度就会较高,而对于所带来的影响不是很大的问题,给予 的重视就较低,甚至将其忽略,当多个问题同时出现时,对问题的不同关注 程度就可以根据重视的权重来表示。 在 RFID 图书馆中,标签的不满足产生的故障带来的不同影响是有很大 差别的。由上面的分析可以看出,同一设备上出现
7、的问题对不同图书馆影响 程度是不同的,同样,不同设备的在不同的图书馆中要求的严格程度也不完 全相同。如对于读者较多、借阅书籍较为频繁的图书馆,就会对借还设备要 求较为严格;对于藏有珍贵文献的图书馆,就对盘点的要求较为严格;对经 常出现丢书的图书馆,就会对安全门的要求较为严格。 标签产生的故障的大小是由标签的不满足工作要求的程度决定的,相对 于不满足要求的大小又是由选择标签的标准所决定的。如果在设备的选择上, 能够将图书馆的关注点反应出来,并表现出来,那么,将对标签的选择将产 生很大的影响。为了将图书馆对设备工作时出现故障的关注程度在选择设备 38 时表现出来,可以设一个参量来表示,并在标签选择
8、时加以控制,那对 RFID 设备在图书馆中正常工作时将是十分有利的。 设图书馆对设备故障的关注程度为 ,在图书馆对设备进行选择时,可 将 作为一个要求参数加入到对设备的要求中。图书馆对各个设备的关注可 用不同的 值来表示, 的一个确定方式是以图书馆中对所有设备的最严格 要求最为基数,将其与他要求的严格程度相比,得到的比值作为这一要求的 权值,以此来反映对多个问题之间相对重视的程度。根据这样的设定,就可 以得到一组关于对设备关注度的权值。 的计算公式为 设备要求参数 =最严格的要求参数 (3-9) 由定义可知, 是一个取值范围在0,1之间相关系数,该系数的大小将对出 现故障大小的计算带来图书馆关
9、注程度的偏好。 如某一图书馆对图书借阅出错的要求为进行 10000 次借阅过程允许出故 障的次数为 20 次,对安全门的要求为每经过 10000 本书,允许丢失 5 本,那 么就可以以借阅出错的要求为基数来进行计算,借阅要求的权值为 20/10000 0 =20/10000 =1 根据定义,安全门的权值为 20/10000 1 =5/10000 =0.25 根据这一公式,在对标签的选择时,就可以对标签在不同设备上产生问 题的轻重进行量化的计算了。 1.4、案例故障树概念的提出 3.2.1 已有的航空维修 CBT 系统发展现状与不足分析 计算机辅助教育(Computer Based Educat
10、ion,CBE)是一门新兴的交叉学科,涉及教育学、 心理学、信息学、系统学、计算机科学及数学等多个学科,近年来在各个领域的教学中得到了 广泛应用。作为 CBE 范畴的 CBT 教学是近年来发展很快的一种教学方式。其中,航空维修 CBT 系统直接针对航空机务人员的培训需要,提出了运用计算机仿真技术、虚拟维修技术、智能教 学系统建立虚拟仿真训练平台机务维修模拟机的设想。由于模拟机是一种计算控制的仿真 系统设备,无论是使用成本还是购置成本都远远低于真实飞机。同时,由于该设备具有故障再 现特性,可反复使用。尤其是进行一些在真实设备上不可能进行的操作训练(如飞机灭火系统 故障引起的火警的排除),效果最为
11、明显。 飞机系统是复杂的大系统,针对飞机的 CBT 系统开发难度大,需要建立复杂的系统模型并 辅之以完美的故障再现手段。国外的航空机务模拟机开发起步较早,比如加拿大 CAE 开发的波 音 737 机务维护模拟机,按 1:1 的比例模拟建造的波音 737-300 型飞机的驾驶舱,真实再现了 飞机驾驶舱及舱内所有的飞机仪表、面板、操纵台、操纵手柄和电路跳开关,集飞机结构、机 械系统、电子及计算机仿真技术于一体,能够准确体现飞机各种系统的工作状态,可模拟飞机 45 在地面和空中的 180 余种常见故障,进行故障对应的操作、测试、检查及排除训练,还具有机 内自检(BITE)功能。 国内航空器机务虚拟训
12、练系统方面刚刚起步,天津某公司研制的台式航空器综合训练设备, 模拟了 A320 飞机的故障诊断逻辑和处理程序,增加了用于理论教学的动态 CBT、维护手册和 故障检查单,可对机械、电气、电子专业的机务人员进行飞机日常维护与排故项目的训练。与 传统的培训器材相比,该设备价格更加合理,功能更加完善。由于系统使用软件进行模拟,设 备维护成本低,并且可以方便地进行系统升级和二次开发。 除以上两例外,国内外还有其他类似的 CBT 系统开发和应用实例。纵观这些系统,虽然各 有特色,都达到了很高的技术水准,但是都还存在一些共同的缺陷:1)设备的故障模型的开放 性不足,新的故障和训练内容的添加非常困难;2)对学
13、员排故方法的正确与否和排故效率的高 低没有给出一个科学的评判,整个训练过程没有形成一个有反馈的闭环,不能引导学员有意识 地提高训练效果;3)每次训练只能训练一个学员,不能进行多人协同环境下的训练,且训练效 率偏低。 上文提到的这些不足,是当前机务 CBT 系统最迫切需要解决的问题。因此,如何建立起一 个拟真度高而又开放性好、便于进行训练效果评判和反馈、能够支持多人协同环境下的训练的 航空维修 CBT 系统,就是本文研究的重点。 1.5、案例故障树的概念与提出 故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA)是应用于复杂系统可靠性分析与设计的一种重要 方法,这种方法中应用的故障树(F
14、ault tree Diagram,FTD)是一种特殊的倒立树状逻辑因果关 系图,它用事件符号、逻辑门符号和转移符号描述系统中各种事件之间的因果关系。 在故障树中,把系统不希望发生的事件(故障状态)作为故障树的顶事件(Top Event),用规定 的图形符号(事件符号与逻辑符号,包括”与门”和”或门”)来表示,找出导致这一不希望发 生事件所有可能发生的直接因素(包括硬件、软件、环境、人为因素) 和原因,它们是处于过渡 状态的中间事件,并由此逐步深入分析,直到找出事件的基本原因,即故障树的底事件为止。 这些底事件又称为基本事件,它们的数据是已知的,或者已经有过统计或试验的结果。也就是 说,故障树
15、就是以顶事件为根,若干中间事件和基本事件(底事件)为干支的倒树因果逻辑关系 图,如图 3.1 所示。 故障树图用图形化”模型”路径的方法,使一个系统能导致一个可预知的,不可预知的故 障事件(失效),路径的交叉处的事件和状态,用标准的逻辑符号(与,或等等)表示。在故障树 图中最基础的构造单元为门和事件,这些事件与在可靠性框图中有相同的意义并且门是条件。 46 图 3.1 故障树的基本结构 故障树的建树过程是一个自顶向下的过程,而故障树本身独特的结构也决定了它本身就反 映了一个查找故障根本原因的流程。因此,本文考虑在空调系统排故辅助系统中故障模型的建 立中借鉴这种图形化的树状逻辑,以此来表达空调系
16、统的故障。 但是,经典的故障树建立过程是基于对对象的研究和分析的,但是这种完全根据飞机系统 本身的模型来建树的方法并不适合于机务维修 CBT 系统。因为排故属于飞机故障诊断范畴,其 主要有两方面的含义:其一是要查明导致系统发生故障的指定层次的子系统或联系;其二是要 找到使这些或联系处于故障状态的初始原因46。在实际的维修中,虽然也关注空调系统本身运 行的机理,但是找到并排除故障的过程训练相比之下更为重要。 而维修案例恰恰能反映排故的过程。在空调系统的维修中,贯穿在整个排故过程中的关键 因素,是维修人员本身的排故经验。而这些经验最终反映在一次又一次的排故过程中,亦即案 例反映经验。每一个维修所反映的排故经验是很少的,但是,大量排故案例集中在一起,就可 以总结出可以值得借鉴的知识,而这正是排故过程中所需要参考的,也正是排故训练中所需要 传授给新的机务人员的最重要的东西。 因此,我们考虑借鉴故障树的形式,通过大量的维修案例来建
