基于Bayes方法的汽車零部件可靠性分析.pdf

1、隨著全世界環(huán)境保護要求的不斷提升，電動汽車的發(fā)展是汽車工業(yè)的主要發(fā)展方向。而電動汽車的技術(shù)關(guān)鍵問題是零部件的可靠性特別是電池的可靠性。因此，這一問題的研究對于電動汽車的發(fā)展具有重要意義。
　　本文采用Bayes統(tǒng)計方法對電動汽車蓄電池組的可靠性水平進行了定量分析。零部件的可靠性分析和壽命分析需要著重對其故障時間和分散性建模。收集并整理汽車蓄電池電容量的退化數(shù)據(jù)，建立退化模型。
　　對電容量為60Ah的電動汽車電池進行充放電循

2、環(huán)測試，并記錄每個周期電流與電壓的測試結(jié)果。對試驗所得的數(shù)據(jù)進行整理，計算出每個周期所得到的電池放電容量。假設當實際容量退化至額定容量的70％時，汽車蓄電池視為失效，則汽車蓄電池單體的失效閾值為42Ah。汽車電池阻抗Re的取值范圍(0.02,0.07)，容抗Rct的取值范圍為(0.06,0.09)。研究汽車電池阻抗和容量的關(guān)系，可以看出其電池的阻抗和容量對應點較均勻地散布在回歸直線兩側(cè)。
　　根據(jù)汽車電池的失效時間數(shù)據(jù)，建立指數(shù)分

3、布模型、Weibull分布模型和對數(shù)正態(tài)模型。對相應的模型進行貝葉斯*2擬合優(yōu)度檢驗，并對BIC值進行了比較。通過使用Gibbs抽樣算法解決了Bayes可靠性分析中求解復雜后驗積分的問題。得出了參數(shù)后驗分布和可靠性指標的點估計和區(qū)間估計。計算結(jié)果如表4.3所示，汽車電池的平均故障時間為509.62個周期充放電500個周期后的可靠度R(500)=0.82。用指數(shù)模型分析汽車蓄電池工作時間數(shù)據(jù)可靠性是精確的，效果良好。
　　本文的創(chuàng)新