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第九章汽车诊断,第九章汽车诊断,第一节汽车诊断的目的与方法,1、汽车诊断概述,所谓汽车诊断,是指在汽车不解体(或仅御下个别小件)的情况下,对汽车技术状况进行检验,查表故障原因与部位的检查方法。
由于是在不解体的条件下对汽车技术状况进行检验,因此要采用科学的方法,借助于一定的仪器和设备,并根据汽车工作的症状,来综合判断汽车的技术状况和查明故障。
在实际的汽车运用过程中,通过对在用车辆的诊断,不但可以了解在用车当时的技术状况,而且还可以得到汽车技术状况参数按使用情况(如时间或行驶里程)变化的规律,如图9-1所示。
第九章汽车诊断,2、汽车诊断方法(FTA法),“树枝图”诊断分析方法是汽车诊断中常用的方法之一。
“树枝图”分析法亦称“故障树”(即FaultTreeAnalysis,缩写为FTA)分析法,它是根据汽车的工作特征和技术状况之间的逻辑关系构成的树枝状图形,来对故障的发生原因进行定性分析,并能用逻辑代数运算对故障出现的条件和概率进行定量估计。
这是一种可靠性分析技术,它普遍应用于汽车等复杂动态系统的分析。
“树枝图”诊断分析方法是汽车诊断中常用的方法之一。
“树枝图”分析法亦称“故障树”,“树枝图”诊断分析方法是汽车诊断中常用的方法之一。
“树枝图”分析法亦称“故障树”(即FaultTreeAnalysis,缩写为FTA)分析法,它是根据汽车的工作特征和技术状况之间的逻辑关系构成的树枝状图形,来对故障的发生原因进行定性分析,并能用逻辑代数运算对故障出现的条件和概率进行定量估计。
这是一种可靠性分析技术,它普遍应用于汽车等复杂动态系统的分析。
绘制故障分析树枝图时,首先把分析目标即故障事件扼要地写在矩形框内,置于树枝图的最上端,称为顶事件或最终事件,并用“T”字表示(如图9-2中的“发动机冷却系水温过高“T”)作为树枝图的第一级;,第九章汽车诊断,在顶事件下面,通过分析写出引起顶事件直接原因的中间事件,用“A”表示(如图9-2中的A1、A2)作为枝枝图的第二级;以下继续分析还可列出第三级、第四级,直到更出最基本原因的初始条件为止,并用“x”表示,于是形成了故障分析的树枝图。
树支图中每下一级故障都是上一级故障的直接原因;而上一级故障是下一级故障引起的事件。
上、下级故障之间有着“或”、“与”关系,用逻辑门符号联接。
为计算故障发生的概率,需要用逻辑代数(即布尔代数)把故障中的逻辑关系列成算式逻辑代数是研究集合的一种逻辑运算方法,所谓“集合”就是指具有某种属性的事件的全体,在树枝图分析中,每一个基本事件的发生都构成一个集合。
树枝图分析法的实质,就是在研究这些集合如何组成新的集合,并分析它们之间的逻辑关系,进行运算并建立数学模型,这不是树枝图分析法实质。
第九章汽车诊断,为计算故障发生的概率,需要用逻辑代数(即布尔代数)把故障中的逻辑关系列成算式逻辑代数是研究集合的一种逻辑运算方法,所谓“集合”就是指具有某种属性的事件的全体,在树枝图分析中,每一个基本事件的发生都构成一个集合。
树枝图分析法的实质,就是在研究这些集合如何组成新的集合,并分析它们之间的逻辑关系,进行运算并建立数学模型,这不是树枝图分析法实质。
下面用表9-2、表9-3将树枝图定量分析中最常用的逻辑代数知识简要列出。
第九章汽车诊断,树枝图中常用逻辑运算的基本性质,第九章汽车诊断,树枝图中常用逻辑运算的基本性质,第九章汽车诊断,吸收律A+AB=AA(A+B)=A因为AB集合包含在A集合之内,所以A集合与AB集合的逻辑和仍为A集合,这是简化逻辑运算的重要公式在用树枝图进行定量分析时,如果发现同一树枝图中有两处(或两处以上)的同一基本事件,则须化简后再计算,下面以图9-3进行说明。
根据图9-3的逻辑关系,可以列出事件“T”的关系式:
T=A1A2,第九章汽车诊断,=x1x2(x1+x3)=x1x2x1+x1x2x3AA=A参看表9-3T=x1x2+x1x2x3令:
x1x2=B1;x3=B2则T=B1+B1B2,又A+AB=A(参看表9-3)T=B1原令x1x2=B1故T=x1x2,第九章汽车诊断,由上述逻辑关系可以看出,图9-3中的T事故发生的必要条件是x1、x2同时发生。
从图中还可以看出,如果x1发生,不论x3是否发生,A2都必然发生。
以上是应用逻辑代数的基本运算法则,针权枝图中含有两个以上同一事件的情况加以化简的过程。
各种树枝图化简形式如图9-4所示,其中图就是图9-3的化简形式。
在用树枝图分析故障的过程中,故障最基本原因的初始条件,大多是独立事件(即一个基本事件的发生与否,和其它基本事件无关)。
假如初始事件x1、x2、x3xn所发生的概率分别为P1、P2、P3Pn,则顶事件(分析目标)发生的概率可按下列方法计算。
当逻辑关系为“与”联接时,用n个独立事件逻辑积的概率公式计算:
第九章汽车诊断,当逻辑关系为“或”联接时,用n个独立事件逻辑和的概率公式计算:
第九章汽车诊断,第二节汽车诊断参数汽车诊断参数包括有:
工作过程参数(如发动机功率、油耗、汽车制动距离等);过程伴随参数(如振动、噪声等);几何尺寸参数(如间隙、自由行程等)。
常用汽车诊断参数如表9-4所列。
根据上式,利用树枝图中影响故障发生因素的出现概率,即可定量的计算出故障发生的概率。
汽车在使用过程中,诊断参数值的变化规律与汽车技术状况变化规律之间有一定的关系。
为保证汽车诊断的可靠性和经济性,要求诊断参数必须具有灵敏性、稳定性、单值性和能够提供信息的性能(图9-5),第九章汽车诊断,
(1)诊断参数的灵敏度Kr所可用下式表示:
式中:
Kr诊断参数的灵敏度;du汽车技术状况参数的微小增量;dP汽车诊断参数P相对于du的增量。
第九章汽车诊断,
(2)诊断参数的单值性,是意味着在汽车技术状况参数人开始uf变到终了ut的范围内,它没有极值(即无dP/du=0值)。
(3)诊断参数的稳定性,是指对同一对象多次测量的结果,测得值具有良好的一致性,即通常所说的重复性好。
诊断数稳定性的好坏可用均方差来衡量,即:
诊断参数稳定性不好,将使它的灵敏度下降,即,第九章汽车诊断,(4)诊断参数的信息性是一个很重要的性能。
在汽车诊断中,是根据测量结果来得出诊断结论的,其诊断结论的可靠怀,将取决于诊断参数的信息性,如图9-6所示,若显示无故障的诊断参数的分布函数为f1(P);而显示有故障的诊断参数的分布函数为f2(P)。
则f1(P)与f2(P)分布曲线重叠区域越小,诊断产生结论的差错可能性越小,了就是说诊断参数的信息性越强。
图中a)所示诊断参数P的信息性好;b)所示诊断参数P的信息性比P小;c)所示诊断参数P”的信息性最差。
第九章汽车诊断,因此,诊断参数信息性的大小可用下式表示:
式中:
I(P)诊断参数P的信息性;P1显示无故障诊断参数;P2显示有故障诊断参数;1P1的均方差;2P2的均方差。
诊断参数的信息性越好,诊断目标状况的不稳定性越小,诊断结果越可靠。
第九章汽车诊断,二、诊断参数的标准诊断参数的标准包括有:
诊断参数的初始标准Pf、诊断参数的极限标准Pt和诊断参数的许用标准PP。
诊断参数的初始标准Pf,相当于无技术故障的新车诊断参数的大小。
诊断参数的极限标准Pt,是指汽车技术性能低于这一标准后,其技术经济性能将变坏,或不能继续使用。
汽车运用过程中,通过不断地对汽车进行诊断,并把诊断结果与诊断参数极限标准进行比较,从而可以预测出汽车的使用寿命。
第九章汽车诊断,诊断参数的许用标准Pp,是汽车维护工作中定期诊断的主要标准。
在许用标准内汽车无需要进行维修工作。
如果在汽车运用过程中,发现诊断数值超出了许用标准,即或汽车还有工作能力,但也不能再等到原来的维修间隔里程才进行维修了,要适当提前安排维护或修理,否则汽车的技术经济性能将下降,故障率将升高。
汽车诊断参数值按行驶里程变化的情况如图9-7所示,诊断参数的许用标准值比磨损极限标准Pt减少P,以便保证在维护间隔里程内汽车能连续工作。
诊断参数最佳许用标准值的确定方法,第九章汽车诊断,由图9-7可以看出,诊断参数的初始标准Pf是由技术文件所确定下来的;诊断参数的许用标准Pp则取决于诊断参数值允许变化范围D的大小。
诊断参数的变化范围D可用责任中方法确定,第一种方法按综合法确定,它适用于汽车技术状况按行驶里程变化的曲线平衡而无交错的情况;第二种方法按有故障与无故障参数值的分布情况来确定,它适用于汽车技术状况不能按行驶里程稳定变化的情况。
第一种情况下,汽车诊断参数的变化可用下式表示:
P(L)=Pf+VcL式中:
P(L)诊断参数按行驶里程变化的函数;Pf诊断参数的初始标准;Vc以车速变化作为独立变量;L行驶里程。
第九章汽车诊断,如果在技术标准中能找到诊断参数的初始标准和极限标准,那么就可求出诊断参数的最佳变化范围D0(图9-8)。
通常,诊断参数值的最佳变化范围D0是按照计划预防维护与修理费用系数(或有效率)之和的最低值来确定的,即:
式中:
C与修理有关的费用;d与计划预防维护有关的费用;Q(D)故障概率;(D)维护或修理的实际平均行驶里程,第九章汽车诊断,在图9-8所示的诊断参数变化范围D的情况下,每个维护周期里程的故障概率可用下式计算:
式中:
i诊断序号;f(L)诊断参数值达到极限状态时的故障概率密度分布;Li-1由图中PtAO与DBO相似来确定;iLd第i次诊断的行驶里程。
汽车全部维护周期内总的故障概论为:
第九章汽车诊断,从图9-8中可以看出,扩大D的范围,B点上移,Li-1值减小,会使每个维护周期里程的故障概率增加。
若减小D,虽然故障次数可以减少,但预防维护周期需要缩短,使纷纷维修次数增加,其结果维修费用系数同样也将增加。
因此,最佳的诊断参数变化范围是D0应该综合考虑上述两个方面,而从满足维修费用系数最低为前提条件。
得出最佳诊断参数变化范围D0后,同时还可求出最佳的维护间隔里程L0D。
然后可以求出由维护、修理、诊断三项费用系数组成的总费用系数:
第九章汽车诊断,式中:
CD诊断费用系数;kD大修间隔里程内的平均诊断次数。
为便于求得最佳的D和L错误!
链接无效。
,制成了图9-9所示的计算图表,其使用方法如下,假定需要确定一种载货汽车前束定期诊断参数的最佳许用标准,在这种情况下,诊断参数是汽车前轮与地面接触处的侧向力。
根据试验资料已知:
修理费用C=6.6元;维护费用d=3.1元;诊断费用CD=0.5元;初始诊断参数值(侧向力)Pf=40N;极限值Pt=10N;诊断参数变化特征值=1.35;诊断参数达到极限时的汽车平均行驶里程L=5000km;行驶里程变云贵系数=0.5。
第九章汽车诊断,此外经计算得出下列所需要数据:
Ko=C/d=6.6/3.1=2.1;Bo=CD/d=0.5/3.1=0.16。
利用图9-9计算时,首先在图9-9下图的纵坐标轴上找出Bo为0.16的一点A,由A点作一条水平线与行驶里程变动系数=0.5的曲线(图中的实线,因为Ko=2.1)相交于点B。
再从B点向上作一垂线与水平轴线(Lo)相交于点C,由此得出Lo=2.1。
根据上面所得数据,可以计算出最佳诊断周期为:
第九章汽车诊断,接着再由C点继续向上作垂线与上图的行驶里程变动系数=0.5的曲线相交于一点D。
从D点向左作水平线与纵坐标轴Do相交于一点E,由此可以得出诊断参数变动特性值=1时的最佳Do值的大小。
因为一例中=1.35,所以还要人E点作一条与之相邻曲线的平行线并交于=1.35纵轴上的一点F,由F点向左作水平线相交于纵轴上一点G,由此得出Do=0.42。
Do是诊断参数的最大许用值,为把它转变为本例题的许用值(侧向力),需用下式计算:
D0=Pf-Do(Pt-Pf)=40-0.42(40-10)=27.4N,第九章汽车诊断,以上举例计算的D0是一个诊断参数(侧向力)的确定方法,相当于解决了系统中的一个分支问题。
在实际当中,随着汽车行驶里程的增加,将有很多诊断参数值会发生互相交错的变化(图9-10),这是因为在汽车运用过程中,影响零件损坏的各种因素,大部分是可变的。
在这种情况下,则需用前面所述的第二种方法来确定诊断参数的许用标准,即诊断参数许用标准值Pp介于显示无故障诊断参数分布函数f1(P)和显示有故障诊断参数分布函数错误!
链接无效。
的区域之间。
第九章汽车诊断,如果无故障诊断参数分布函数f1(P)和有故障诊断参数分布函数错误!
链接无效。
的分布区域有重叠(图9-11),则两个分布区域与诊断参数的许用标准Pp分别形成差值区域、(图中阴影区)。
利用该差值区域,可以求出诊断参数的许用标准Pp。
如果在用车的诊断参数值小于诊断参数许用标准Pp的范围内,则可以认为车辆属于无故障状态。
但是,由于f1(P)和错误!
链接无效。
分布区域重叠,在小于Pp的f1(P)无故障区域内,渗入一部分有故障区域错误!
链接无效。
的差值区,它将促使许用标准Pp降低。
不难看出,错误!
链接无效。
渗入无故障区域的差值区等于,第九章汽车诊断,在f1(P)无故障区内渗有故障差值区,说明汽车预防维护未能及时进行,这虽然节省了维护费用,但由于故障的发生,却增加了修理的费用,所以造成修理费用大于维护费用(Cd)的现象。
在f1(P)无故障区域内,单位差值区的经济损失为Cd。
另外,如果在用车诊断参数值已超过了诊断参数的许用标准Pp,则可以认为车辆是属于有故障状态。
但是,由于f1(P)和f2(P)分布区域重叠,在大于Pp的f2(P)有故障区域内,渗入一部分f1(P)无故障区域的差值区,它将促使许用标准Pp增加。
f1(P)渗入有故障区域的差值区等于:
第九章汽车诊断,超过Pp的f2(P)区域,已属于有故障区,汽车应该进行修理,而此时无故障区的渗入,等于浪费了维护费用d。
差值区造成总的经济损失为:
第九章汽车诊断,从图9-11中可以看出,在确定诊断数最佳许用标准Pp时,如若把Pp向左移,则区损失减少,而区损失增加;而当Pp右移时,区损失减少。
最佳诊断参数许用标准P0p应该使这两部分损失相平衡,因此中得出下列方程式:
第九章汽车诊断,如果不知道有故障诊断参数f2(P)的分布情况,则诊断参数的许用标准可按总的诊断参数f(P)的分布密度来确定,以汽车工作能力的85%来划定许用标准范围。
表明汽车工作能力的指标包括有故障诊断参数和无故障诊断参数,即f(P)=f1(P)+f2(P)。
这种诊断参数的分布密度显然要比前一种低(图9-12)。
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