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基于模糊故障树的柴油发动机故障诊断方法1
刘克铭 1，徐广明 1，徐卫国 2，郭嗣宗 3
1辽宁工程技术大学机械学院，辽宁阜新（123000）
2 锦州机务段，辽宁锦州（121000）
3辽宁工程技术大学理学院，辽宁阜新（123000）
摘 要：机车在交通运输领域有着不可替代的作用，提高机车的运用和维修的可靠性是实现
其功能的保证。本文将模糊数学理论与故障树分析方法相结合，建立了16V240ZJ型机车发
动机的故障树模型，对以发动机不能正常起动为顶事件的模糊故障树的模糊算子进行了分析
计算；并对该模糊故障树进行了定性及定量分析。通过对燃油供给系统、空气供给系统、起
动系统及其主要组成部件发生故障的概率分析，得到了机车不能正常起动的故障树顶事件发
生的模糊概率隶属曲线及顶事件发生的概率可信区间。采用模糊故障树对发动机的故障进行
诊断的方法克服了传统故障树分析中需要大量可靠性数据和部件失效精确概率值的缺点，同
时为开展机车的运用和维修工作提供了一定的理论分析基础。
关键词：柴油发动机；故障诊断；模糊
0. 引言
机车故障诊断技术是随着机车的发展而逐渐发展起来的一门应用技术。故障诊断实际上
是一个模式识别问题,而特征提取和选择是模式识别的关键,只有提取并选择能够最大限度地
利用故障信息、充分反映故障本质的敏感特征,才能保证识别和分类的准确性[1]。常用的方法
为人工经验诊断法诊断和仪器设备诊断法。所谓的人工诊断法是维修人员凭借丰富的实践经
验和理论知识,借助简单工具,在机车不解体或局部解体情况下,用眼看、耳听、手摸、鼻闻等
手段,边检查、边试验、边分析,进而对车辆技术状况作出判断。它包括有条件改变法、顺序
检查法、分段排除法、直接检测法、换件法等。仪器设备诊断法是指工作人员在机车不解体
情况下用现代仪器检测机车、总成和机构的诊断参数,为分析、判断机车的技术状况提供定
量依据。常用的发动机故障诊断设备有：万用表、发动机综合性能分析仪、缸压检测仪、油
泵试验计、机油清净性分析仪、润滑油质量检测仪、光谱分析仪、铁谱分析仪、磁性探测器、
测功器、曲轴箱漏气检测仪、气缸漏气量检测仪等[2]。
1. 发动机模糊故障诊断的基本方法
基于模糊数学理论的可靠性模型研究可对故障树的结构进行模糊化即模糊可靠性建模；
还可对传统的结构函数进行模糊化描述,即将故障的概率模糊[4]。前者是模糊可靠性建模,因
为在数学模型与实际工程物理模型的映射关系上目前还不明朗,多为理论探讨,实际应用中有
相当难度。后者认为某事件发生故障是清晰的,但是难以确定精确的故障概率；可用正态分
布及威布尔分布模糊数来描述基本事件发生的可能性概率分布,从而可实现了具体故障概率
的模糊化,解决难以获得概率精确值的问题。模糊故障树的定性分析与传统故障树的定性分
析基本相同,只需要重新实现定量分析[3]。
1基金项目：受到辽宁工程技术大学机械工程学院优秀青年教师科研人选培养计划，辽宁工程技术大学优秀
青年科学研究基金资助；基金号：07-79。
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2. 故障树模糊分析的基本理论
(1)模糊数的代数运算
设论域U 为实数， f
~
表示“大约为e”的模糊数，参照函数为线性，则模糊数：
( )βα +−= eeef ,,~
式中:e——模糊数的均值；
α ——模糊数的左分布参数；
β ——模糊数的右分布参数。
模糊数取均值e的隶属度为1；当模糊数的取值不在上述开区间时则隶属度为0，在
( )βα +− ee , 区间的数值在一定程度上隶属于模糊数，隶属度的大小取决于靠近e的程度。
模糊数的运算法则：
模糊数加法（+）：
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡ +−= ∑ ∑ ∑∑
= = ==
n
i
n
i
n
i
iiiii
n
i
i eeef
1 1 11
)(,,)(~ βα
模糊数减法（-）：
( )
})]([],[,)]({[
)(,,)(,,~~
1 1 1
1111
1 1 1
1111
1
1
∑ ∑ ∑
∑ ∑ ∑∑
= = =
= = ==
+−+−−−−=
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡ +−−+−=−
n
i
n
i
n
i
iiiii
n
i
n
i
n
i
iiiii
n
i
i
eexeee
eeeeeeff
ββαα
βαβα
模糊数乘法（*）：
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡ +−= ∏ ∏ ∏∏
= = ==
n
i
n n
i
iiiii
n
i
i eeef
1 11 11
)(,),(~ βα
(2)故障树分析的模糊算子
事件i发生的概率为模糊数
( )](,),[~ iiiiii eeef βα +−=
“与门”的输出、“或门”的输出运算可分别表示为：
∏
=
=
n
i
iAND fF
1
~~
∏
=
−−=
n
i
iOR fF
1
]~)(1[)(1~
3. 模糊故障树的建立
为了对柴油发动机起动功能失常故障进行诊断分析,在近3年的时间里,对锦州机务段的
共432台次的16V240ZJ型发动机内燃机车进行了跟踪，对发生故障的部件进行统计，作为建
立故障树的基本事件。故障树的建立选取系统最不希望发生的具体故障状态作为顶事件，这
里将所有引起的发动机不能起动的故障都归为“系统工作不正常”，并以此为故障树的顶事
件，自上而下按各个子系统的故障类别寻找顶事件发生的直接原因或中间环节，一直分析到
基本事件[4]。根据16V240ZJ型发动机的整体结构，分析柴油发动机起动困难这一故障，造成
发动机起动困难这一顶事件的原因有三个方面：即燃油供给系统故障，空气供给系统故障和
起动转速过低。造成燃油供给系统故障的原因包括：燃烧室的燃料没有供给到、燃料的质量
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不满足要求、喷射压力过低、喷射时刻不符合要求。造成空气供给系统故障的包括：新鲜空
气进入到汽缸内的量不足、缸内废气太多，导致压缩压力低。造成起动转速过低原因包括：
预热装置工作不良、蓄电池电压偏低。
所以顶事件和这三个事件用“或”门相连。然后再分别对这三个直接原因事件,用同样的
方法进行分析,直到底事件为止[5]。柴油发动机不能启动为顶事件T,空气供给系统故障M1，
燃油供给系统故障M2,起动转速过低M3,新鲜空气进入到汽缸内的量不足M4，汽缸内废气太
多M5，燃料室的燃料没有供给到M6,燃料的质量不满足要求M7,喷射压力过低M8,喷射时刻
过早或过晚不能满足要求M9，输油泵故障M12，喷油泵故障M13。空气滤清器严重堵塞x1,
排气不畅x2，油箱内无柴油、油箱开关未打开x3，油箱盖通气孔堵塞、油路中有空气、油路
中有水x4，油管堵塞、油管破裂、管接头漏油x5,柴油滤清器滤芯堵塞、柴油滤清器密封不
好x6,输油泵工作不良x7,输油泵进油口滤网堵塞x8,柴油牌号不对x9，柴油质量不佳x10,喷油
泵供油拉杆卡死在不供油位置x11,喷油泵因犯卡而无法到达起动供油加浓位置x12，喷油泵
联轴器损坏x13，油门操纵拉杆脱落x14,出油阀偶件严重磨损x15，高压油管破裂或接头松动
x16,供油拉杆位置不准x17,预热装置工作不良x18，蓄电池电压偏低x19。
所建立的16VZJB型发动机不能起动的故障树模型[6]如图1所示。
图 1 16V240ZJ 型发动机不能正常起动故障树
Fault tree of the 16V240ZJ-engine start-up
M7
x9 x10
M1
M4 M5
x1 x2
M3
x18 x19 M8 M9
x17
M13
x15 x16
M6
x7 x8
x3 x4 x5 x6
M12
M2
T
x11 x12 x13 x14
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4. 柴油发动机不能正常起动的模糊故障树分析
(1) 定性分析
首先求得故障树的结构函数及最小割集[7]。
[ ]
)(])
()[()(
)()()()(
)()(
19181716
151413121110987654321
1918
1716131510965124321
1918987654
321
xxxx
xxxxxxxxxxxxxxx
xx
xxMxxxxxMxxxx
xxMMMMMM
MMMT
++++
+++++++++++++=
++
+++++++++++=
+++++++=
++=
由上式可见，故障树由17个一阶最小割集、1个二阶最小割集组成。一般情况下，割集
阶数越小，发生的可能性就越大。因此，为了维护16V240ZJ型发动机正常起动的可靠性和
安全性，应首先考虑发生概率较大或危险性较大的一阶最小割集。
(2) 定量分析
由于受到外界环境变化的影响等原因，发动机各系统中各个零部件发生故障的概率取值
具有不确定性。用模糊数来给出概率值，对故障树进行模糊分析更符合实际。故障树各基本
事件故障率的均值e和置信上下限的估计值如表1所示。
表 1 各个事件的模糊概率分布表
Tab 1 Fuzzy distribution table of all probability events
基本
事件
(xi)
平均
值(ei)
ii βα =
（10-4）
基本
事件
(xi)
平均
值(ei)
ii βα =
（10-4）
基本
事件
(xi)
平均
值(ei)
ii βα =
（10-4）
基本
事件
(xi)
平均
值(ei)
ii βα =
（10-4）
x1 x6 x11 x16
x2 x7 x12 x17
x3 x8 x13 x18
x4 x9 x14 x19
x5 x10 x15
根据上表对故障树逐级计算可
得： [ ], , =
所以，顶事件“16V240ZJ型机车
发动机不能正常起动”发生的概率为
0．11左右。其隶属函数曲线如图2
中实线所示。若给定阈值(置信水
平)λ时，即可获得顶事件发生的一
可信的区间。如取λ =时，则顶
事件发生的概率可信区间为[，
,0．]，如图2中虚线所示。
0
F
图2 故障树顶事件发生的模糊概率隶属曲线
The fuzzy probability curve of the top failures events
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5. 结论
通过建立的 16V240ZJ 型机车发动机不能正常起动的模糊故障树，给出了机车的燃油供
给系统、空气供给系统、起动系统的内在联系。便于发现系统的薄弱环节，在机车的检修和
运用过程中可以提高维修的可靠性，提高部件维修的工作效率。采用模糊数法分析故障树中
涉及的模糊性问题，克服了在传统故障树分析中需要大量可靠性数据和元件失效精确概率值
的缺点。
参考文献
[1] 张建俊 汽车诊断与检测技术[M].北京:人民交通出版社,2003.
[2] 雷亚国 何正嘉, 訾艳阳. 基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型 西安交通大学学报[J]，2006
（5）：558-562
[3] 肖淑梅 贾民平, 现代汽车状态检测和故障诊断技术及其发展 扬州职业大学学报[J],2005(6):53-56
[4] 蒲双全 李晓豁，万向电动叉车系统故障树的模糊分析 煤矿机械[J],2007(11):80-82
[5] 张建俊 汽车检测与故障诊断技术 [M] 北京：机械工业出版社：2005：90－106
[6] 施云 模糊故障树在汽车发动机故障诊断中的应用[J], 桂林电子科技大学学报.2008(6):222-224
[7] 李俊海 王惠，设备故障诊断[M]. 北京：东方出版社，1998：173－224
Diagnosis method bases on Fuzzy fault tree of diesel engine
fault
Liu keming1，Xu guangming1，Xu weiguo2，Guo sizong3
1 Liaoning Technical University, Schoole of mechanical engineering，Fuxin，Liaoning( 123000)
2 Jinzhou locomotive depot, Jinzhou，Lianing(121000)
3 Liaoning Technical University, college of science，Fuxin，Liaoning(123000)
Abstract
Locomotive plays an irreplaceable role in the field of transport, enhancing the work and reliability is
the guarantee for its functions. In this paper, it designs the fault-tree model of 16V240ZJ locomotive
engine by combining the fuzzy theory and fault tree analysis methods, and analyzes the reason of the
engine does not start with the top events for the fuzzy fault tree; and it designs the fuzzy Fault Tree for
the qualitative and quantitative analysis. It obtains the top events fuzzy probability curve under the top
of the incident and the Confidence interval probability by analyzing the fuel supply systems, air supply
system, starting system and its main component parts of the probability of Fuzzy fault tree
of the engine failure diagnostic method overcomes the traditional fault tree analysis needing a large
number of reliability data and precision parts failure probability of defects, and provides a theoretical
basis for analysis of a locomotive operation and maintenance.
Keywords: diesel engine; diagnosis; fuzzy
作者简介: 刘克铭，博士生讲师，研究方向为发动机的故障诊断与动力控制，籍贯：辽宁阜
新 1977 汉族 Tel:13704181286。
