故障树分析法在汽车维修领域的应用研究

1 前言

随着国六的全面实施，车辆发动机排放故障灯(MIL)点亮问题已成为车辆主要故障形式之一，该类型故障都可通过电子诊断系统读取相应故障码。汽车生产厂商提供的维修手册会列明相关故障码常见的发生原因，可指导汽车维修人员解决大部分的故障，但车辆使用的工况各不相同，造成故障发生的原因也纷繁复杂，维修手册提供的排查内容显然无法涵盖全部的故障原因。部分MIL点亮问题并无其它明显的外在表现(如发动机抖动、加速无力等)，当维修手册提供的排查内容无法解决问题时，由于没有明显的外在表现，维修人员排查起来往往毫无头绪，无从下手，而消费者对汽车维修的时效要求越来越高，这就给汽车维修领域带来了巨大的挑战

。

2.我们应鼓励未成年人见义勇为，勇于同邪恶势力作斗争，但这并不意味着让未成年人去见义蛮为、见义妄为，更不是让未成年人去做出一种勇敢但却忽略生命价值的行为，我们必须要教给他们一种方法，而不是单纯地、一刀切地否定他们的见义勇为；

2 故障树分析法

故障树分析法(Fault Tree Analysis)诞生于美国贝尔实验室，它按照树状结构对故障事件(顶事件)进行层层分析，直到所有的原因(底事件)都不可再分

。故障树分析法能够对复杂故障事件的产生原因做出全面的分析，维修人员如使用得当则可快速判别故障原因，提升车辆维修效率，而如果使用不当，则可能导致分析不完全甚至无法分析出故障原因。目前故障树分析法多应用于汽车的可靠性设计

及故障诊断系统研究及开发领域

，在汽车维修领域，故障树分析法的研究多集中于对具体故障进行按部就班式的树状图分析

，较少有对故障树分析法在汽车维修领域的应用策略以及如何提升排查效率的研究。

3 故障树在汽车维修领域应用方法

上文所说部分MIL点亮问题因无明显外在表现，排查起来非常困难，给维修人员带来巨大挑战。本次笔者就以解决某型号汽车发动机报空燃比闭环控制自学习值超上限(中负荷区)问题为例，探讨FTA在汽车维修领域的应用方法及技巧。

3.1 顶事件提取

该车型发动机为缸内直喷机型，高压喷油器的喷油时间主要是根据发动机负荷信号及3个混合气自适应反馈修正因子计算得到，如图1所示。自适应反馈控制的主要目的是学习来自燃油控制系统的混合气偏差，起到及时修正混合气的目的

，一方面可及时修正混合气的控制偏差，使混合气当量空燃比(lambda)始终维持在1.0附近，另一方面也可得知混合气lambda的偏差程度，据此判断故障。该自学习过程仅在均质燃烧模式下，且混合气闭环控制(lambda=1)运行时才会允许进行，与发动机转速和负荷息息相关。系统根据发动机的转速和负荷，划分混合气的自学习区域并进行相应的修正。怠速工况下，加法自学习起主要的燃油修正作用，而在相对较高的转速和负荷工况下，乘法自学习起主要的燃油修正作用。

除故障码外该问题无其它明显外在表现，车辆发动机运转平稳，加速性能表现正常，因此利用FTA对该问题进行分析时，首先需要将故障码信息转换为可以定性分析的事件，即顶事件。结合前述自适应反馈控制原理及喷油量的计算原理，空燃比闭环控制自学习值超上限(中负荷区)可转换为中负荷工况下空燃比闭环控制自学习值过大。经过第一次转换后故障信息依旧停留在软件控制层面，无法直接进行硬件排查分析，因此还需要进一步转换。乘法自学习值过大，代表发动机管理系统在增加喷油量，而自适应控制的目的是使混合气当量空燃比(lambda)始终维持在1.0附近，这就说明空燃比处于偏稀状态，因此故障信息可进一步转换为中负荷工况下实际空燃比偏稀。由于空燃比信号由前氧传感器测得，因此须将顶事件定义为中负荷工况下前氧测得的空燃比偏稀。

由此看来，对B2C电子商务企业的成长能力研究具有一定的前瞻性和前沿性，这是具有非常强的理论意义的。随着电子商务的不断发展，这方面的研究还可以指导电子商务企业不断发展，从这方面来讲，本课题的研究还具有非常强的现实意义。

3.2 建立故障树

3.2.1 次顶事件分析

对于X14及X11，由于更换4#进气门油封后混合气自适应反馈的乘法修正因子完全恢复正常，因此该两项已被排除。

为快速定位故障原因，在实际应用中可以将正常车辆的相关零件安装在对象车辆上，通过试车数据来判断相关零件是否导致顶事件发生。因此可以先将方便更换或对调的零件(分总成)作为底事件，当确认该零件或分总成导致顶事件发生后再来进行详细分析，以提升排查效率。对于次顶事件B1前氧传感器信号异常，前氧传感器信号通过发动机线束输入至ECU。由于前氧传感器等相关零件更换起来较为方便，因此前氧传感器信号异常(B1)可分为ECU故障(X1)、线束故障(X2)及前氧故障(X3)共3个底事件。

对于进气量相对较多，ECU主要通过进气温度压力信号、节气门开度、VVT角度、发动机转速、碳罐气体量模型等并依据相关模型来计算进入气缸的进气量

。进气量出现偏差可能由与进气量计算有关的传感器信号出现错误、对象车辆相关零件形状与标定的模型存在偏差，以及进气系统泄露等导致。因此进气量相对较多可能的原因有进气歧管形状偏差(X12)、进气歧管泄露(X13)、缸盖进气道形状偏差(X14)、配气相位偏差(X15)、进气温度压力传感器故障(X16)、节气门故障(X17)、燃油蒸发管路异常(X18)及碳罐电磁阀故障(X19)共8个底事件，如图4。

虚拟装配仿真技术在运载器装配中的应用…………………… 刘东，屈旋，刘文博，徐振国，干继远（12-261）

对于发动机轻微失火，缸内燃烧过程非常复杂，依据过往实践经验，该中间事件可分析出点火线圈故障(X4)、火花塞故障(X5)、ECU接地故障(X6)、排气门早开(X7)、燃烧室漏气(X8)、油品品质异常(X9)、缸内局部条件不适合燃烧(X10)及其他(X11)共8个底事件，如图3。

3.2.2 中间事件分析

对于次顶事件B2实际空燃比偏稀，进行分析前首先需要了解空燃比测量的原理。氧传感器测量废气中氧分子的浓度并将其转换成电压信号，ECU对电压信号进行处理后再计算出空燃比

，可见空燃比偏稀的实际含义是指废气中氧气含量偏高，并非直接等价于缸内混合气偏稀。废气中出现了富余的氧气，这部分氧气有可能是缸内混合气偏稀，汽油完全燃烧后剩余氧气排出至废气中导致，也有可能是缸内发生轻微失火(混合气浓度正常)，极少部分混合气未完全燃烧，这部分混合气内的氧气未被消耗掉因而得以进入废气中导致。由上文描述可知自适应控制的目的是使混合气当量空燃比(lambda)始终维持在1.0附近，所以混合气偏稀只能由进入气缸的空气量相对较多或进入气缸的汽油量相对较少造成(相对于ECU控制进气量及喷油量)。综上所述实际空燃比偏稀可往下分析出发动机轻微失火(B3)、气缸内空气量相对较多(B4)及喷油量相对较少(B5)3个中间事件，如图2。

由此可见4#进气门渗机油，机油沿着气门渗入气缸，并在气门附近结焦，造成缸内发生轻微失火，最终导致顶事件发生。

3.3 故障树的定性及定量分析

从3.2故障树的建立分析可知，24个底事件中任意一个发生都可能导致顶事件发生，由此可见这24个底事件各自单独为一个最小割集。该问题故障树基本事件如表1。对于已经发生了的顶事件而言，在实践中可通过对调相关零件或逐一检查的方式对各最小割集进行定量分析，快速定位故障原因。如对于X3，将同型号正常车辆的前氧传感器装在故障车上，试车故障依旧，因此排除X3导致顶事件发生的可能性。该案例中X1、X2、X3、X4、X5、X9、X12、X13、X16、X17、X18、X19、X20、X21最小割集通过对调相关零件均排除了发生的可能性。剩下的7个最小割集难以通过对调零件的方式进行确认，需要逐个进行检查。为提升排查效率，实际操作中可先按难易程度对需要排查的最小割集进行排序，由易到难进行排查，因此可将该7个最小割集排序为X6、X8、X7、X15、X10、X14、X11。

同对照组参照喹诺酮类药物的说明书、《抗菌药物临床应用指导原则》及相关的《处方管理办法》实施药学干预，具体方法如下：

对于X10,利用XLLVA6120型视频内窥镜检查各缸缸内情况，发现第二缸4#进气门头部附近积碳特别严重，如图6。拆下进气歧管，从进气道方向查看发现4#进气门锥面及杆部布满结焦物。

清除4#进气门上的结焦物后进行试车，发现混合气自适应反馈的乘法修正因子较清洗进气门前有显著降低，但是行驶30分钟后又有升高趋势，如图7。

对于X6，将ECU涉及的接地线重新打磨并拧紧，试车故障依旧，因此X6被排除。对于X8，用缸压表对各缸缸压进行测量，确认各缸缸压均在标准值内，因此X8被排除。对于X7及X15,首先通过售后专用工具对进排气凸轮轴安装角度进行检查，确认安装位置符合要求，然后再利用ETAS581读取故障发生时的进排气相位角度，确认故障车辆进排气凸轮轴实际角度与目标角度的跟随性非常好，因此X7及X15被排除。

再次拆下进气歧管，发现4#进气门锥面及杆部表面又有较多机油，鉴于试车前已清洗气门，因此判断4#进气门渗油。更换4#进气门的气门油封后再进行试车，混合气自适应反馈的乘法修正因子始终在1.015至1.03范围内波动，因此判定故障解决，车辆完全恢复正常，如图8。

对于喷油量相对较少，进入气缸中的汽油来自两个方面，一是高压喷油器喷出的汽油，二是碳罐控制的相对喷油量。而高压喷油器喷出的汽油量主要与喷油压力、喷油脉宽、喷嘴结构相关，因此喷油量相对较少

可能的原因有高压喷油器故障(X20)、轨压传感器故障(X21)、高压油泵故障(X22)、低压油泵故障(X23)及碳罐控制的相对喷油量少(X24)共5个底事件，如图5。

6) 防腐蚀和耐久性强。复合材料能够抵抗化学介质的侵入，耐酸碱、抗水、抗油，因此可以抵抗工程机械工作环境中对再制造修复结构的腐蚀，增强耐久性。

故障树建立的过程是从顶事件开始，从上往下层层分析，直到所有的原因都不可再分。中负荷工况下前氧测得的空燃比偏稀可以分为实际空燃比正常但氧传感器异常(B1)及实际空燃比偏稀(B2)，然后采用类似方法对这两个次顶事件再继续深入分析。

4 结论

通过对某机型空燃比闭环控制自学习值超上限(中负荷区)问题进行故障树分析，可以得出以下结论：

(1)FTA可有效定位疑难复杂问题的故障部位，极大提升解决问题的效率。利用FTA分析复杂问题时，首先需将故障信息转换成可以定性分析的顶事件，且最终提取到的顶事件必须要与故障信息完全对应，否则会造成分析不完全，甚至无法分析出故障原因。案例在顶事件提取时，如提取到中负荷工况下实际空燃比偏稀后不再继续转换，则可能漏掉前氧传感器信号异常(B1)这个中间事件。

2.1 基本情况 396例患者中不符合入组60例，失访38例，最终例符合条件298例。298例中，男215例，女83例；年龄（59.6±15.6）岁；行急诊住院为177例，留院观察121例；急性肺栓塞2例，主动脉夹层13例，重症心肌炎1例；30 d死亡10例。

(2)利用故障树从上往下层层分析时，须将上层事件抽丝剥茧，还原其本来的物理含义，以避免产生遗漏项。案例在分析实际空燃比偏稀(B2)时，还原了空燃比偏稀的实际含义——废气中氧气含量偏高(废气中存在富余的氧气并不等价于缸内混合气偏稀)，从而分析出缸内轻微失火(B3)这个重要的中间事件，并最终从B3中分析出真正的故障原因。

控样校正是分析已知含量的样品，根据分析结果和标准值的偏差进行校正的作业。利用此偏差值即控样校正系数进行分析值校正，可以大大缩小分析误差，确保钛合金中硅含量与标准值接近。在排除了其它影响因素下，用一个标准样品进行了含量分析后，分析值与标准值误差很大，则需要进行控样校正，否则钛合金中硅含量的测定结果不可靠。

(3)利用FTA解决汽车维修领域问题时，可将方便更换的零件或分总成作为底事件，通过对调零件或分总成来判断该底事件是否导致顶事件发生。当确认该零件或分总成导致顶事件发生后再来进行详细分析，这样可快速定位故障部件及原因，提升排查效率。

(4)利用FTA分析出各底事件及最小割集后，为提升排查效率，可以按难易程度对各最小割集进行排序，由易到难逐一进行检查确认。当排查过程中识别出故障原因，并且针对该故障原因做出对应的改善措施后车辆完全恢复正常的，则可以排除排在该最小割集后的排查难度高的其它最小割集，这样可极大提升排查效率。

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