（系统工程专业论文）基于学习算法的公交电动汽车故障诊断模型及应用研究.pdf

中文摘要 摘要：公交电动汽车是一个由多种机电设备组成的复杂的控制系统，实际公 交电动汽车系统的故障现象具有多样性，很多复杂故障产生的原因往往具有模糊 性、随机性和组合性等特点。电池组是公交电动汽车的重要部件，由于技术、路 况等方面的原因，它也是故障的主要发生点，因此也是故障诊断的重点。本论文 在对国内外电动汽车故障诊断研究现状及发展趋势分析的基础上，对公交电动汽 车的电池组故障特点、故障内容、故障诊断信息获得的过程和方法进行了对比分 析。最终使用基于决策树学习算法的复杂故障诊断模型对公交电动汽车蓄电池故 障实例进行分类，产生决策树并生成简化的规则集合，满足了公交电动汽车电池 组故障诊断的需要。 公交电动汽车故障诊断的主要任务是通过网络服务器获得相关信息，对公交 电动汽车的主要部件电池组进行故障诊断。电池组故障信息分析主要是对某公交 电动汽车在设定时间段内的故障信息进行统计分析。从电池组故障信息表中统计 分析出电池组状态( 荷电状态s o c 、电流、电压随时间变化以及充放电情况) 、故 障类型、故障原因等信息。 研究基于规则的诊断模型，需要建立诊断信息规则库。通过比较神经网络、 p e t r i 网、决策树等多种知识学习和推理的方法，找到适合公交电动汽车蓄电池故 障诊断的相应的知识表示和知识学习方法以及推理机制。本文提出了基于决策树 学习算法的知识表示与获取方法的复杂故障诊断模型。该模型在决策树c 4 5 算法 的基础上，对故障实例进行分类并产生决策树，由决策树产生出规则集合，并对 该集合进行简化得到最终的诊断信息集合。 本文对基于决策树学习算法的公交电动汽车故障诊断模型及其算法进行实证 应用研究，通过该模型对公交电动汽车蓄电池现有故障实例进行分析，取得比较 满意的结果，为完成今后整车故障诊断系统奠定了基础。 关键词：公交电动汽车；故障诊断；决策树；学习算法 分类号： a l l s t r a c t ：p u b l i ct r a n s p o r t a t i o ne l e c t r i ca u t o m o b i l e sa r ec o n t r o l l e db ya c o m p l i c a t e ds y s t e mt h a ti sc o m p o s e do fv a r i o u sk i n d so fe l e c t r i ce q u i p m e n t s a c t u a l l y ， m a l f u n c t i o n so ft h i ss y s t e ma l ed i v e r ! s i f i e d ，c a u s e db ym a n yk i n d so fu n c e r t a i n t y , r a n d o m ，a n dc o m b i n a t i o n p i l e sa r et h e i m p o r t a n tp a r t so fe l e c t r i ca u t o m o b i l e s ； m o r e o v e r , d u et ot h er e a s o n sc a u s e db yt e c h n i q u e sa n dr o a d s ，p i l e sa r ea l s ot h em a i n p a r t so fm a l f u n c t i o n s t h e r e f o r e i ti st h ek e yp o i n to fm a l f u n c t i o nd i a g n o s i s b a s e do n r e s e a r c h e sa n da n a l y s i so nt h ep r e s e n ts i t u a t i o na n dd e v e l o p i n gt r e n do fd o m e s t i co r o v e r s e a sp u b l i ct r a n s p o r t a t i o ne l e c t r i ca u t o m o b i l e s ，t h i st h e s i sc o n t r a s t i v e l ya n a l y s e s c h a r a c t e r i s t j 鹳o fp i l e sm a l f u n c t i o n ，c o n t e n t so fm a l f o n o t i o n s ，a sw e l la st h ed i a g n o s t i c m e a s u r e s i no r d e rt os a t i s f = yt h er e q u i r e m e n t so fm a l f u n c t i o nd i a g n o s i so fp i l e s ，t h e t h e s i sc l a s s i f i e sv a r i o u sk i n d so fm a l f u n c t i o n sb yac o m p l i c a t e dm o d e ib a s e do na d e c i s i o nt r e ea l g o r i t h m , a n dt h e nc r e a t e st h ed e c i s i o nt r e ea sw e l la st h er e g u l a rs e t s t h ec h l e ft a s ko fm a l f u n c t i o nd i a g n o s i si sg e t t i n gc o r r e l a t i v ei n f o r m a t i o nb y i n t e r a c ts e _ v e r , a n dt h e nd i a g n o s i n gt h ep i l e so ft h em a i np a r t so fe l e c t r i ca u t o m o b i l e s t h ea n a l y s i so fm a l f u n c t i o n s o fp i l e si s m o s t l y ak i n do fs t a t i s t i ca n a l y s i so f m a i f u n c t i o ni n f o r m a t i o ni naf i x e dp e r i o d a c c o r d i n gt ot h es t a t i s t i ca n a l y s i s ，t h e s i t u a t i o n so fp i l e s 岱0 c ，e l c c t r i cc u n e n t , v o l t a g ec h a n g e db yt i m ea n dc h a r g e do r d i s c h a r g e ds i t u a t i o m ，s t y l e so fm a l f u n c t i o na n dr e a s o n so fm a l f u n c t i o nc a l lb ea c q u i r e d a sf o rt h er e s e a r c h e sf o u n do nar e g u l a rd i a g n o s i sm o d e l ar e g u l a rd a t a b a s eo f d i a g n o s i si n f o r m a t i o ni sr e q u i r e d v i av a r i o u sk i n d so fs t u d y i n ga n dr e a s o n i n gm e a s u r e s ， s u c ha sc o m p a r a t i v ei 谴：l n ei n t e m e t 。p e t r iw e b ，d e c i s i o nt r e e s ，t h er e l e v a n ts t a t e m e n t s ， m e a s u r e sa sw e l la sr a t i o c i n a t i o nm e c h a n i s mo fm a l f u n c t i o nd i a g n o s i so fe l e c t r i c a u t o m o b i l e sc a l lb ef o u n d t h i st h e s i sr a i s e sa na p p l i e ds t u d yb a s e do nd e c i s i o nt r e e a l g o r i t h ma n dam o d e lo fm a l f u n c t i o nd i a g n o s i s b u s e do nt h ec a 5a l g o r i t h m ， e x a m p l e so fm a l f u n c t i o n sc a nb ec l a s s i f i e d ，a n dt h e nad e c i s i o nt r e ec a nb eo u t l i n e d m a n yr e g u l a rs e t sa r es o r t e do u tb yt h ed e c i s i o nt r e e ，a n dat - m a ds e to fd i a g n o s t i c i n f o r m a t i o nc a nb ea c q u i r e da f t e rt h ee n t i r es e t sa r ep r e d i g e s t e d t h et h e s i sm a k e sr e s e a r c h e sa n da n a l y s i so nt h ec o m p l i c a t e dm o d e lo fm a l f u n c t i o n d i a g n o s i sa n ds t u d ya l g o r i t h mo fp u b l i ct r a n s p o r t a t i o ne l e c t r i ca u t o m o b i l eb a s e d d e c i s i o nt r e ea l g o r i t h m t h em o d e lc a l la n a l y s e se x a m p l e so fb a t t e r ym a l f u n c t i o n so f e l e c t r i ca u t o m o b i l e sa n dp r o d u c e ss a t i s f a c t o r yr e s u l t s ，m a k i n gg r o u n d w o r kf o rt h e p r o f e s s i o n a ls y s t e mo fm a l f u n c t i o nd i a g n o s i s e l e c t r i ca u t o m o b i l e ；m a l f u n c t i o nd i a g n o s i s ；d e c i s i o nt r e e ；s t u d y a l g o r i t h m 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：砍灵 签字日期：r 叼年p 月夕日 导师签名： 签字日期； 泓 h 年l 。只 1 日 ：世立窒道厶堂亟堂焦途塞型剑陛岜塑 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研 究成果，除了文巾特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或 撰写过的研究成果，也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书 而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作 了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：狠泛铷签字日期：五彬年2 月夕日 致谢 本论文是在我的导师王喜富教授悉心指导下完成的。在从论文选题、确定研 究内容到论文撰写、修改和定稿的整个过程中，凝聚着导师的大量心血。在此衷 心感谢我的导师王喜富教授。在我攻读硕士学位的近三年时间里，得到多次参与 王老师科研项目的机会。王老师治学严谨、对科学求实迸取、为人坦率、平易近 人。他渊博的学识、一丝不苟的治学态度、雍容大度的学者风范、敏锐的科学思 维和丰富的学术研究经验使我终生难忘。在研究生学习阶段，我不仅从老师那里 学到了许多做学问的方法，更学到了许多做人的道理，所有这些都将使我受益终 生。 同时，在论文的完成过程中，也得到了技术论坛上朋友的热心指点，在这里 也要向他们表示感谢。在我攻读硕士学位期问，我的家人都给予了我持续的关心 和支持，我也借此机会向他们表示衷心的谢意，也向支持和帮助过我的各位老师、 同学和所有参考文献的作者表示衷心的感谢! 此外，感谢我的评阅老师在百忙之中对我的论文进行评阅。 最后，衷心地感谢对本论文进行评审并提出宝贵意见的各位专家和教授! 1 引言 1 1 论文的选题背景和研究意义 从汽车的发展趋势来看，电动汽车的发展是石油危机及人们对环境要求的必 然产物【1 j 。电动汽车是以车载电源为动力，用电动机驱动车轮行驶，且满足道路安 全法规对汽车的各项要求的车辆。与内燃机汽车相比电动汽车具有无( 低) 排放 污染、噪声低、易于操纵和维修、运行成本低、安全有效和易于安装电子设备等 优点，在环保和节能上具有不可比拟的优势，它的应用和推广是解决燃油汽车过 度依赖石油资源、污染环境的有效途径。因此开发高性能且无排放的电动汽车得 到各国政府、汽车制造商、科研院所的高度重视，纷纷制定电动汽车研制计划， 掀起全球范围内的电动汽车开发热潮。 近年来，随着首都城市交通需求的快速增长，机动车保有量大幅度增加，到 2 0 0 7 年5 月已经超过3 0 0 万辆。如今在北京，每1 4 6 个家庭裁拥有1 辆小汽车。 机动车的大量增加给交通带来了沉重的负担，堵车现象已经比较普遍。机动车大 量增加也带来了严重的环境污染，据环保部门监测显示，机动车的尾气挥放已经 成为北京市大气污染的一项主要来源。尽管北京市近年来花大力气治理大气环境， 并已取得了阶段性成果，但目前北京的大气污染仍较为严重，机动车排放对大气 污染的贡献率仍在6 0 左右，因此大力发展公共交通是减缓北京交通压力和改善 空气质量的主要任务之一。 众所周知，北京将在2 0 0 8 年举办奥运会，人文奥运、绿色奥运是我们的口号。 北京市大气环境的改善将成为国内外各界关注的焦点。作为城市大气主要污染源 的北京市交通污染将成为今后北京市大气环境改善的主攻方向。为此，对城市交 通环境提出了更高、更严的要求，北京市城市交通必须走“绿色交通”之路。 我国又是石油资源紧缺的国家人均拥有资源储量大大低于世界平均水平， 目前已经成为世界主要石油进口国之一。因此改变汽车的能源消耗结构更具有重 大的现实意义 综上所述，大力发展公交电动汽车是缓解目前北京交通压力的有效手段，更 是改善环境，迎接奥运的基础工作。 因为运营管理水平直接决定了公交电动汽车的运营效率和服务质量，所以公 交电动汽车的运营管理工作更成为重中之中。公交电动汽车系统是一个复杂的系 统，系统较大，功能较多，由于造价的昂贵和任务使命的特殊性，对整个系统( 包 括每个子系统1 的可靠性要求较高，原则上不允许公交电动汽车系统在整个行使过 程中出现任何较严重的故障 公交电动汽车故障诊断的目的是根据实际测试数据对系统中的故障进行检 测、诊断，进而对系统的各个子系统结构和功能通过严格测试做出正确评价，对 公交电动汽车系统的状态做出正确评价，及时诊断车辆故障，采取有效措施排除 隐患，以确保公交电动汽车的正常运营，为运营指挥决策人员提供决策依据，为 首都人民和国内外朋友提供满意的交通服务因此，作为运营管理重要一环的公 交电动汽车故障诊断也突显出了其独特的重要作用。 本论文以国家8 6 3 计划中的“北京市工况下电动汽车运行考核试验研究”课 题为依托，对公交电动汽车运营信息管理进行研究，特别把国内外研究相对较少 的公交电动汽车的故障诊断作为研究的重点。通过公交电动汽车在北京密云公交 电动汽车试验基地的试运营获取完备的测试数据，根据公交电动汽车系统的特点 及运营的测试数据的设置，应用基于学习算法的故障诊断模型完成被测系统的故 障检测、诊断、工作状态评价。为今后公交电动汽车从实验走向实际运营铺平道 路。 1 2故障诊断的研究现状及发展 故障诊断是以可靠性理论、信息论、控制论和系统理论为基础，以现代测试 仪器和计算机为技术手段，结合各种诊断对象的工作原理而逐步形成的- 1 7 新兴 学科。 设备故障诊断方法的研究是设备检测与诊断技术的核心。设备故障诊断技术 根据不同的信号类型，分为振声诊断、温度诊断、油液分析、光谱分析等 2 1 。 近年来随着故障诊断技术的发展，故障诊断地自动化和智能化的要求逐渐变 成现实。基于知识学习的故障诊断系统通过人机对话，能较为准确地诊断出常见 各种故障。故障诊断专家系统要求具有强大的并行计算能力和自学习功能及联想 能力，适合作故障分类和模式识别。 设备故障一般分为“硬故障”和“软故障”两种类型。硬故障是指突然发生 某部分的损坏或者完全停止工作，这种故障是容易识别的。软故障是指某些缓慢 变化，例如系统参数变化或电流、电压的偏移等，这些故障难以察觉，并且比较 难以解决的，也是本文研究的重点。 2 1 2 1故障诊断含义和任务 所谓系统的故障1 3 l ，是指系统的运行处于不正常状态( 劣化状态) ，并可导致 系统相应的功能失调，即导致系统相应的行为超过允许范围，使系统的功能低于 规定的水平，这种不正常状态称为故障。对于复杂系统来说，故障主要表现为以 下几个性质：层次性、时问性、相关性、模糊性、随机性，不确定性及相对性。 所谓故障诊断【4 j ，是指系统在一定工作环境下查明导致系统某种功能失调的原 因或性质，判断劣化状态发生的部位或部件以及预测状态劣化的发展趋势。在工 程技术领域，也需要根据各种可测量的物理现象和技术参数的检测水平推断设备 是否正常运转，判断发生故障的原因和部件，预测潜在故障的发生等等。 当系统发生故障时可以及时发现并报警是故障检测的主要任务。通常，任何 故障检测系统都不可能百分之百地检测出系统的各种故障。因此，提高故障的正 确检测率，降低故障的漏报率( 发生了故障没有报警) 和误报率( 未发生故障反而报 警1 一直是故障检测与诊断领域的前沿课题。 分离出发生故障的部位、判断故障的种类、估计出故障的大小与时问、进行 评价与决策是故障诊断的主要内容。通常故障检测比较容易，并且花费的时间 较短。而故障诊断则比较困难，需要花费更多的时间，以便正确分离出故障的部 位并精确地估计出故障的大小。故障诊断的任务，由低级到高级，可分为四个方 面的内容i ，j ： ( 1 ) 故障建模按照先验信息和输入输出关系，建立系统故障的数学模型，作 为故障检测与诊断的依据。 ( 2 ) 故障检测从可检测和不可检测的估计变量中，判断运行的系统是否发生 故障，一旦系统发生意外变化，应发出报警。 ( 3 ) 故障的分离与估计如果系统发生了故障，给出故障源的位置，区别出故 障原因是执行器、传感器和被控对象等或者是特大扰动。故障估计是在弄清故障 性质的同时，计算故障的程度、大小及故障发生的时间等参数。 ( 4 ) 故障的分类、评价与决策判断故障的严重程度，以及故障对系统的影响 和发展趋势，针对不同的工况采取不同的措施，其中包括保护系统的启动，系统 重构和容错等。 1 2 2故障诊断技术的主要方法和发展 故障诊断技术发展至今，己经提出了大量的诊断方法。按照国际故障诊断权 威，德国的p m f r a n k 教授的观点，所有的故障诊断方法可以划分成基于解析模 3 型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三种1 2 1 。图1 - 1 给出故障诊断各 种方法的分类【6 】。从国内外的故障诊断的资料来看，关于线性系统的故障诊断技术 的研究已相对成熟，近年来，以解析冗余为指导的线性系统故障诊断技术得到深 入的研究，呈现出不胜枚举的理论成果。但是，与其他较为成熟的理论成果相比， 其应用方面的研究急待加强。目前，关于非线性系统的故障诊断技术的研究正方 兴未艾，尤其是控制理论、信号处理、人工智能、模式识别等学科的发展，为非 线性系统的故障诊断技术提供了丰富的理论基础。我国的汽车故障诊断与检测技 术起步较晚，虽然也从国外引进少量检测设备，但由于种种原因，该项技术一直 发展缓慢。但随着国民经济的发展，我国机动车保有量迅速增加，各界对环境的 更加关注以及电动汽车的发展都促进了汽车和电动汽车故障诊断研究的深入。近 几年来，电动汽车汽车诊断技术借助成熟的燃油机型诊断技术，一方面发展功能 齐全的车内诊断装置，另一方面发展车外诊断系统，特别是诊断专家系统受到了 特别的重视。 图1 - 1 故障诊断方法分类示意图 f i 9 1 - 1c l a s s i f i c a t i o nd i a g r a mo f m a l f u n c t i o nd i a g n o s i sm c t h e 血 4 基于解析模型的故障诊断方法的成果主要集中在线性系统，深入研究非线性 系统的故障诊断技术具有重要的意义，鲁棒性故障诊断问题也是研究的重点i 。7 】。基 于信号处理的故障诊断方法虽然发展得比较完善，但对非线性系统的故障诊断的 应用还不多。小波变换技术是这种方法中的热点。基于知识的方法无需系统的定 量数学模型，因此对于复杂工业过程具有实际应用价值。其中，基于定性模型的 方法近几年来得到很大的发展。另外，随着人工智能的发展，基于专家系统和神 经网络的故障诊断方法也研究得越来越深入。 在故障诊断的理论研究与应用技术方面，对给定系统特定故障的检测、判断 及预报技术的研究已经相对成熟，主要分为以下两个方面：对象的结构和参数己 知，这时故障的判断和预报所采用的方法基本上是基于控制理论的序列概率方法、 等价空问方法、广义似然方法、极大似然方法、状态观测器与滤波器方法，后二 者主要针对非线性系统：对象的结构和参数未知或部分未知，这时，则大都采用 基于知识的推理技术、基于人工神经网络的状态估计结合残差分析的诊断技术以 及模式识别技术等。系统故障一旦被发现，诊断的进一步就是实现故障定位，这 通常是诊断技术与检测技术的区别之一。目前，故障定位基本上是采用基于知识 推理的专家系统技术、建立在控制理论基础上的模式识别技术和模糊识别技术。 故障诊断系统与一般自动测试系统和故障检测装置的另一区别是能够实现故障的 机理分析和故障评估，目前见到的大都采用基于知识推理的专家系统。故障定位 的研究也有不少成熟的技术及成功的应用，如基于控制理论的方法、基于模糊模 式识别技术和人工神经网络技术等。 当可以建立比较准确的诊断对象的数学模型时，基于解析模型的方法是首选 的方法。现在己经证明基于观测器的状态估计方法与等价空间方法是等价的。非 线性系统的故障诊断的难点在于系统的数学模型很难建立。相比之下，参数估计 方法比状态估计方法更适合非线性系统，因为非线性系统的状态观测器的设计有 很大的困难。目前，只对某些特殊的非线性系统有研究，而通常用的等价空间方 法仅适用于线性系统。 当难以建立诊断对象的解析数学模型时，基于信号处理的方法是非常有用的， 因为这种方法回避了抽取对象的数学模型的难点，而直接利用信号模型，如相关 函数、高阶统计量、频谱和自回归滑动平均过程，以及小波分析等技术。这种方 法对于线性系统和非线性系统都是适用的，但是避开对象的数学模型是这种方法 的优点，也是它的缺点。 基于知识的推理技术在诊断技术领域的应用最为活跃，它的方法与基于信号 处理的方法类似，也不需要系统的定量数学模型。但它克服了后者的缺点，引入 了诊断对象的许多信息，特别是可以充分利用专家诊断知识等，所以是一种很有 5 前途的方法，尤其是在非线性系统领域。基于知识的方法还可以分为基于症状的 方法和基于定性模型的方法。基于症状的方法包括专家系统、模糊推理方法、模 式识别方法和神经网络方法等。基于定性模型的方法包括定性观测器、定性仿真 和知识观测器等。另外，模糊推理，定性观测器等善于处理不确定、不准确的知 识，符合人的自然推理过程，有着巨大的应用前景。 1 2 3国内外研究现状及发展趋势 故障检测与诊断技术是发展于本世纪中叶的一门科学技术，是指对运行中的 机械或设备的异常状态的检测、异常状态原因的识别以及包括异常状态预测在内 的各种技术的总称。它是一项建立在机械工程、测试技术、信号处理、计算机应 用技术、人工智能等众多理论基础上的新兴综合科学技术。自从故障诊断技术在 美国诞生以来，便逐渐引起了学术界的关注，各发达国家都很重视。但是直到7 0 舳年代，随着传感器技术、计算机技术、光纤技术等高新技术的发展和应用，设 备在线诊断技术才真正得到迅速发展。 特别是近年来随着控制理论、信号处理、人工智能、模式识别等学科的发展， 故障诊断技术也得到了迅速的发展，各国都展开了这方面的研究，并取得了许多 成果，故障诊断技术的内涵也从初始的某一台机械或设备的故障诊断发展为工业 过程动态系统的故障诊断，并得到了广泛应用。 我国对故障诊断技术的研究也十分重视。从7 0 年代末开始，不断学习吸收西 欧、美国的先进技术。八十年代初，清华大学等部分高校和科研单位首先开展了 诊断技术的理论研究和实际应用，并取得了许多可喜的成果。化工、石化行业也 投入了较大的资金对重点设备进行监测，特别加强了对压缩机等大型旋转机械的 振动监测和压力容器等设备的安全性能检验，并开发了相关设备在线监测和故障 诊断系统。 故障诊断技术发展至今已经经历了三个阶段：第一阶段由于机器设备比较简 单，故障诊断主要依靠专家或维修人员的感觉器官、个人经验就能胜任故障的诊 断与排除工作；传感器技术、动态监测技术及信号分析技术的发展使得诊断技术 进入了第二阶段；年代以来，随着计算机技术、人工智能技术特别是专家系统 的发展，诊断技术进入第三个发展阶段智能化阶段。 目前，故障诊断的基本方法可以分为三类，分别是：基于解析模型的方法、 基于信号处理的方法和基于知识的方法。其中主要应用的基于知识的故障诊断方 法有：模糊逻辑方法、基于神经网络的方法、基于遗传算法的方法和故障诊断专 家系统等。 6 虽然故障诊断技术获得了蓬勃发展，但由于其自适应能力和学习能力不强， 使其应用受到了一定限制。针对这些问题，国内外作出了不少研究成果对此加以 改善，如基于信息熵和最大信息增益机制的决策树学习方面的研究1 8 l ，基于二元决 策系统的粗糙集知识获取方法方面的研型外，基于退火演化算法的知识获取机制1 1 0 j 方面的研究等等，基于g a 的知识获取方法及在故障诊断上的研究【1 1 】，支持向量 机在故障诊断中的应用研究1 1 2 】等等，都推动了故障诊断技术的发展和应用 总体来看，故障诊断是一个新兴的研究领域，尽管经过多年的发展，已经取 得了很大的进步，内容得到多方面的充实，在工程实践中得到了一些应用，取得 了比较满意的效果，但同时也暴露除了很多尚待解决的问题。其中如何增强诊断 系统的自适应能力、学习能力就成为一个十分值得关注的课题。 随着故障诊断技术的广泛应用与发展，新一代故障诊断系统的发展方向主要 体现在：由基于规则的系统发展到基于混合模型的系统；由领域专家提供知识发 展到机器通过自学来获取知识；由非实时诊断发展到实时诊断；由单机诊断发展 到分布式全系统诊断；由单一推理控制策略发展到混合控制推理策略。新一代故 障诊断系统与以前的系统相比，将会采用并行技术、分层分布式求解；采用新的 专家系统专用语言；知识表示更直观，知识库的验证和维护方便；配备智能的知 识获取子系统，以此来解决当前知识处理系统所存在的一些缺陷( 如知识获取的 瓶颈问题、自适应能力不强、实时性差以及较低的自学习能力) 1 3论文的主要研究内容 论文在对国内外电动汽车故障诊断研究现状及发展趋势分析的基础上，结合 公交电动汽车的故障特点( 蓄电池组故障) ，对故障的诊断过程，内容、方法进行 了系统分析。 电池组是公交电动汽车的重要部件，由于技术、路况等方面的原因。它也是 故障的主要发生点，因此也是故障诊断的重点。公交电动汽车故障诊断的主要任 务是通过网络服务器获得相关信息，对公交电动汽车的主要部件蓄电池组进行故 障诊断。蓄电池组故障信息分析主要是对北京密云公交电动汽车试验园区的公交 电动汽车在设定时间段内的故障信息进行统计分析。从电池组故障信息表中统计 分析出故障发生时间、电池组状态( 电流、电压随时间变化以及充放电情况) 、故 障类型、故障现象、故障原因等信息。 在公交电动汽车运营管理系统中，故障诊断模块是不可或缺的一环。本论文 在对公交电动汽车故障诊断技术研究及发展现状进行分析的基础上，结合公交电 动汽车电池组故障特点，研究基于规则的故障诊断模型。首先，建立融合实例( c a s e ) 7 与规则限u l c ) 的分层管理的故障诊断知识库。通过比较神经网络、p c m 网、决策树 的知识表示、知识获取和推理的方法，找出适合公交电动汽车故障诊断的决策树 方法。其次，分析现有的比较典型的决策树学习算法，如i d 3 算法、c a 5 算法、 c a r t 算法，建立基于c 4 5 算法的简单故障诊断模型，解决简单的故障诊断问题。 针对复杂问题，研究基于错分率的决策树后剪枝和公交电动汽车故障诊断规则的 生成，提出基于决策树的复杂故障诊断模型。最后，用在北京公交电动汽车试验 园区获得实际试运营数据对公交电动汽车故障诊断模型及算法进行实证应用研 究，基本取得了比较满意的结果。论文的工作在充实了公交电动汽车运营管理系 统的同时也为公交电动汽车整车故障诊断系统的建立奠定了基础。 1 4 论文的主要框架结构 本文研究了蓄电池组s o c 预测和常见故障及其实例，通过比较公交电动汽车 电池组故障诊断的分类方法与相应算法，提出基于决策树c 4 5 算法的复杂故障诊 断模型，并进行实证研究。论文主要结构如下： 第一章为绪论部分，主要介绍了论文的选题背景及研究意义、论文主要内容 及论文的框架。 第二章为公交电动汽车电池组故障诊断及预测分析研究，主要介绍公交电动 汽车的运营现状、电池组的原理、故障特点、电池组s o c 预测和续驶里程预测等 相关问题。 第三章为基于学习算法的公交电动汽车故障诊断模型对比分析研究，在这一 章建立了基于规则与实例的知识库，对比分析了p e t r i 网、神经网络、决策树三种 故障分类方法，得出了适合公交电动汽车电池组的故障诊断的分类方法。 第四章为基于决策树的电池组故障诊断模型与算法研究，这一章对比分析了 决策树的三种比较成熟的学习算法，通过比较选定c 4 5 算法作为本文故障诊断的 主要算法，并结合蓄电池组的故障实例建立简单问题的决策树模型和复杂问题的 决策树模型。 第五章为公交电动汽车故障诊断模型应用研究，这一章介绍了公交电动汽车 故障诊断的数据来源，以及实际数据在复杂问题决策树模型中的应用分析。 第六章为总结与展望，对本文的内容作归纳总结，并指出文章的不足和改进 意见。 b 2 公交电动汽车蓄电池组故障分析及相关预测研究 蓄电池组是公交电动汽车的重要部件，由于技术、路况等方面的原因，它也 是故障的主要发生点，因此也是故障诊断的重点。蓄电池组的荷电状态s o e 是反 映蓄电池组状况的重要参数。因此研究蓄电池组s o c 及其预测对公交电动汽车蓄 电池组故障诊断有重要意义。由蓄电池组荷电状态s 0 c 可以预测公交电动汽车行 使的续驶里程，保证了公交电动汽车运营的可靠性。从公交电动汽车试运营过程 中获得的蓄电池组常见故障的数据及相应故障的原因分析，为公交电动汽车蓄电 池组故障诊断提供了准规则。 2 1公交电动汽车的发展现状及试运营状况分析 电动汽车在我国的发展可谓迅速，公交电动汽车作为电动汽车的重要组成部分 广受各界关注，目前公交电动汽车已经在国内部分地区进入实验末期并进入试运 营阶段。 2 1 1我国电动汽车示范运营现状 。十五”期间，国家科技部先后将北京、武汉、天津、株洲、威海、杭州6 个 城市确定为电动汽车示范运营城市。6 个城市在地貌地形、地理位置和气候上各有 特点，适合不同工况下电动汽车的示范运行，对于运行数据的采集非常有利。各 城市充分发挥各自优势，分别采用了不同车型、不同示范运营主体、不同运营管 理方式和不同线路，通过示范运营，探索不同的电动汽车商业化运营模式，极大 地促进了中国电动汽车事业的健康发展。 6 大示范城市电动汽车累计运营近千万公里，积累了大量车况、运营环境、操 作情况等试验数据，既有不同工况下电动汽车运营数据，也有电动汽车与传统燃 油汽车的对比运营数据。通过示范运营，还积累了大量的车辆使用、故障监测与 检测诊断的数据。如北京采用区域定时定点班车和园区观光两种经营模式。武汉 是“一环两区多点”的试点运营格局，示范运营公司对5 1 0 、5 1 9 线路增资扩股， 拥有了完全自主经营的公交示范线路，并在多个居民小区、江滩、风景区和大学 校园内进行了纯电动汽车的示范运营。如天津的技术培训、驾驶员操作规程、行 车故障记录等都已到位，为电动汽车产业化后的市场服务奠定了技术基础。通过 示范运营，还逐步建立了官、产、学、研支撑平台，颁布实施了推动电动汽车示 9 范运营的优惠政策，为建立电动汽车产业政策法规体系作了有益探索。 2 1 2电动汽车示范运营的发展趋势 2 0 0 6 年5 月，国家科技部在。十五”电动汽车各项目完成的基础上，制定了 。十一五”节能与新能源汽车重大项目实施方案。将电动汽车与清洁燃料车型一 起划为节能与新能源汽车，并将电动汽车的示范运营和推广应用作为公共支撑平 台建设任务中的一个项目，要求在2 0 0 7 年开展试验示范课题的节点检查工作。根 据实籀纲要对示范运营提出的目标要求，电动汽车示范运营具有新的发展趋势和 特点。 。十一五”期间，电动汽车的示范规模将进一步扩大，并开始注重示范区的建 设，在此基础上推动政策人员、法规和基础设施建设，建立设备维护、培训、运 行和管理等方面的规章。尤其值得注意的是，未来几年在相关示范城市将建设不 同的制氢、供氢系统和网络，充电站系统和网络，为推广和应用打下坚实的基础。 同时，与国外的交流合作将进一步增强 各示范城市现已初步形成一定的充电、维修、培训、车辆与电池测试、数据 收集与储存等能力，形成了一定的测试条件。“十一五”期间将建立能够承担国 家电动汽车专项研发过程中的道路行驶和性能试验任务的电动汽车整车运行检测 试验基地，收集和提供现有的适用于运行试验的公路路谱和路段，利用已有的电 动汽车试点示范区，进行与电动汽车相关的道路运行试验工作。建立试验数据库， 采集和分析各种试验数据，验证电动汽车的技术可行性，积累包括可靠性、失效 模式方面的知识和经验，进一步改进设计、降低成本，最终推动电动汽车的产业 化和推广应用。 2 2公交电动汽车蓄电池组的原理和特性 公交电动汽车动力蓄电池组一般采用铅酸蓄电池、锂蓄电池等，其各自从化 学原理、循环寿命到充放电曲线等都具有自身的特点。密云的公交电动汽车实验 基地初期采用的动力电源是铅酸蓄电池组，目前部分已经改用锂蓄电池组作为汽 车动力源。 2 2 1蓄电池的电化学原理和反应 电池是将化学能转化为电能的装置，电子导体可以单独地完成导电任务( 如铜、 铝这类的金属) ，而离子导体( 如电解质溶液) 却不能。要让离子导体导电，必须有 电子导体与之相连而形成两类导体相串联的结构，形成金属溶液金属的 导电系统。在金属溶液的界面上将发生氧化还原反应，这是电池的基本工作机理。 对于铅酸蓄电池来说，正极板上的电势形成过程可以表示为i t 3 ： 助0 2 + h s 0 4 一+ 拊+ + 2 e 一一p b s o , + 2 h 2 0 ( 2 1 ) 而相应的负极板上的电极反应可以写成： p b + h s 0 4 一一p b s 0 4 + 日+ + 拓一 ( 2 - 2 ) 式( 2 1 ) 表明，自左向右的反应是放电：p b 以极大的速率溶解，在向外电路供 出电子的同时，尸6 2 + 还夺取界面电解液中h s 0 4 一，使之生成p b s 0 4 。自右向左的 反应是充电：电极表面的尸6 2 + 以极大的速率夺取外来电子，使p b s 0 4 恢复成活性 物质。 式( 2 劲表明，自左向右的反应是放电，肋q 以极大的速率吸收外电路的电子， 并以低价次肋“形式在电极表面形成p b s 0 4 。自右向左的反应是充电：在外电源 作用下f 嗨2 + 释放电子，并与电解液作用生成肋d ，。 综合式( 2 1 ) 和式( 2 2 ) 两式，得到整个电池反应方程式： p b + p b 0 2 + 2 h + + 2 h s 0 4 2 p b s 0 4 + 2 h s o ( 2 - 3 ) 其原理图如图2 - 1 所示 图2 - 1 铅酸雷电池原理图 f i 9 2 - 1p r i n c i p l ed i a g r a mo fl e a d - a c i db a t t e r i e s 9 0 年代初出现的锂离子电池取得了迅猛的发展。其电极反应式可表达如下l 】： 正极反应：l i c 0 0 2 一面d + 血+ + e 。 ( 2 - 4 ) 负极反应； l r + e 。+ c 一工f c ( 2 - 5 ) 电池反应：l i c o o , + c 6 一c 0 0 2 + l i c 6 ( 2 - 6 ) 锂离子电池在充电时，锂离子从正极中脱嵌，通过电解质和隔膜，嵌入到负 极中。反之电池放电时，锂离子由负极中脱嵌，通过电解质和隔膜，重新嵌入到 1 1 正极中。由于锂离子在正负极中有相对固定的空间和位置，因此电池充放电反应 的可逆性很好，从而保证了电池的长循环寿命和工作的完全性( 无树枝状铿形成， 避免了内部短路) 。 上述正负极反应是一种典型的嵌入反应，l f c 0 0 2 和l i c o 则被称为嵌入化合 物，电池工作时，锂离子在正负极之间摇来摇去。 表2 1 为目前电动汽车上常用的动力蓄电池的性能比较( 日本电动汽车协会资 料) 。可以看出当前铅酸蓄电池价格比较便宜，充电次数比锂电池相对较多，技术 相对成熟。虽然锂离子电池的比能量密度较高，为l l o w h k g , 1 6 0 w h l ，循环使用 寿命也达5 0 0 次，但其价格高、过放电大等问题有待解决，目前正处于实用化研 究过程中。 表2 - 1 电动汽车常用的动力蓄电池的性能比较 种类能量密度功率寿命 特点问题密度 成本 w b k g 、 ，h ， w k g 充电次 l数 密封 功率密度大，能量密度 3 5 8 02 枷 低 铅酸可靠性好，便 低8 宜 镍氢功率密度大成本高、6 51 5 52 5 较高 能量密度大高温特性1 0 锂离高电压，成本高 1 1 01 6 02 5 很高 子高能量密度 2 2 2影响蓄电池使用寿命的因素 从国际标准来说，当电池容量降为原来标称容量8 0 * , 时，理论上便是该电池 寿命的终结。电池寿命主要涉及两个方面的内容，即：充放电循环寿命和浮充寿 命。蓄电池的容量减少到规定值以前，蓄电池的充放电循环次数称为循环寿命， 而在正常工作条件下，蓄电池的浮充供电时间称为浮充寿命。电池寿命与能量系 统中所有参数都有关系，但是其中影响寿命的主要参数为充电电压与充电时间、 放电深度与放电方式、以及电池工作环境等1 1 5 | | 1 6 1 。 如图2 - 2 所示为充电电压、充电时间与电池寿命之间的关系。 1 0 0 0 y ( 次 2 ：叫、时 7 ?1 1i ，j 、时 | 。 | 7、 i ， ff 、 ，、 # l 2 3 52 4 02 4 5 2 5 0 2 5 52 6 02 6 52 7 02 7 5 x ( v ) 2 - 2 充电电压、充电时间与电池寿命的关系示意图 f i 口- 2r e l a t i o n s h i pd i a g r a mb e t w e e nc h a f ev o l t a g e ，c h a r g et u n ea n db a t t e r yl i f e 如图2 2 所示，对应某一充电时间。电池寿命有一个对应的最佳充电电压值。 充电时问长，最佳充电电压值低，但寿命延长不太明显。所以，如果采用恒压充 电，选取的充电电压越高，充足电所需时间越少，相对来说充放电循环寿命要下 降一些。但只要充电电压选择合理，还是可以在较快的充电方式下获得满意的循 环寿命的。 如图2 3 所示为相同充电时间( 1 6 小时) 前提下，放电深度与电池寿命的关系。 1 0 0 0 y ( 次 5 0 0 ，、 2 5 | 。 、 = d ： ， 7 。八 l ， 、二、 2 3 52 4 02 4 52 5 02 5 52 6 02 6 52 7 0 2 7 5x ( v ) 图2 - 3 放电深度与电池寿命的关系示意图 f q 口- 3r e l a t i o n s h i pd i a g r a mo fd i s c h a r g ed e p t ha n d & i yl i f e 从上图2 3 中可以看出，在相同充电时间和相同充电电压的条件