高速鐵路大風監測系統可靠性分析

王 楠，史 宏，張德強，李曉宇

（1.中國鐵道科學研究院 電子計算技術研究所， 北京100081；2. 中國鐵道科學研究院 鐵道科學技術研究發展中心， 北京100081）

為保障高速鐵路運營安全，減少或消除因大風天氣條件下導致鐵路行車事故，高速鐵路大風監測系統已成為高速鐵路重要的應用系統之一。

在我國新建的高速鐵路上，依據線路所處的自然環境、地理條件以及防災安全監控技術，不同程度地建立了防災安全監控系統。例如，京滬（北京—上海）高速鐵路建立的防災安全監控系統，包括了大風監測、雨量監測、地震監控和異物侵限監控。這些防災安全監控系統投入使用的時間并不長，但為保證高速鐵路安全運營發揮了重要作用。

1 大風監測系統邏輯結構

部分以串聯方式構成，其中，傳感器、監控單元、數據處理設備、網絡傳輸及供電系統采用了二級冗余，邏輯結構如圖1。

圖1 大風監測系統邏輯結構圖

大風監測系統具有大風實時監測和大風報警兩項功能，主要是對危及列車運行安全的大風進行監測報警，將災害報警、限速、停運等信息提供給運營調度所，為列車運行計劃調整、下達搶險救援、行車管制和維修管理等命令提供依據，當風速超過報警閾值時，自動產生大風報警信息（報警等

高速鐵路大風監測系統包含風傳感器，監控單元，監控數據處理中心，調度終端，工務終端，網絡傳輸及供電系統。系統的邏輯結構由各組成級、限速區段、臨時限速值），并傳送到調度所防災終端。

2 大風監測系統的可靠性分析

2.1 FMEA分析

采用失效模式及影響分析法（FMEA）對大風監測系統中的關鍵環節進行歸納，分析可能存在的失效模式及其產生的后果和影響，找出薄弱環節，并實施重點改進和控制。

對幾個鐵路局現有大風監測系統進行調研，截至到2012年4月，對發現的問題作失效模式及影響分析（FMEA），歸納為6種失效模式，如表1。

表1 失效模式分析表

各失效模式按比率排序如圖2。

圖2 各失效模式所占比率排序

這6種失效模式不可能通過簡單的落實管理制度來完全避免，需要對其可靠性作進一步分析。

2.2 可靠性分析

大風監測系統屬于可修復性系統，系統運行過程中，正常情況與故障情況交替出現，如圖3。

圖3 大風監測系統運行進程圖

其中，Xi和Yi分別表示第i個周期的開工時間和停工時間，i=1,2,…,n，在開工時間內系統屬于正常狀態， 在停工時間內系統屬于故障狀態。

2.2.1 大風監測系統的隨機過程模型

考慮到大風監測系統的運行及維修特點，系統的維修和調試只能在天窗點進行，因此可以不考慮維修時間，于是系統故障發生的時刻可以看成時間軸上的一些隨機點，因而能夠用隨機過程來描述。

不考慮系統老化帶來的系統性能降低和系統升級帶來的系統性能增加，我們假定系統故障時間服從指數分布，從而可以用時齊普阿松過程（HP模型）來描述系統故障時間。

針對以上假定，搜集大風監測系統故障數據并對其進行驗證。

武廣高速鐵路2012年2月8日—4月16日故障統計如表2。

利用以上數據，對大風監測系統的運行規律為時齊普阿松過程（HP模型）的假定進行非參數檢驗，使用柯爾莫哥洛夫-斯米洛夫檢驗（Kolmo-gorov-Smirnov Test），計算得P值為0.1189>0.05，即大風監測系統的運行規律為時齊普阿松過程（HP模型）的置信度為95%以上。

2.2.2 系統無故障工作時間分布

系統無故障工作時間的分布為：

Fi(t)=P{xi≤t}

無故障工作平均時間（MTTFF）是：

對武廣高速鐵路2012年2月8日—4月16日的數據進行分析，得到無故障工作平均時間的估計值為：

MTTFF=2.65（天）

2.2.3 （0, t] 時間內故障次數的分布

高速鐵路防災安全監控系統隨時間運行的進程是正常情況與故障情況交替出現的過程，因此，在（0, t] 時間內故障次數N(t)是一個取非負整數的隨機變量，系統在（0, t] 時間內故障次數的分布是：

Pk(t)=P{N(t)=k}, k=0,1,2,…, n

表2 武廣高速鐵路12年2-4月大風監測系統設備故障統計表

系統在（0, t] 時間內的平均故障次數為：

當()Mt可導時，瞬時故障頻度為：

系統的穩態故障頻度為：

對武廣高速鐵路2012年2月8日—4月16日的數據進行分析，得到系統穩態故障頻度的估計值為：M=11.57次/月

3 提高大風監測系統可靠性的措施

3.1 可靠性優化原則

根據上述分析，對提高大風監測系統可靠性應遵循以下原則：

（1）使系統保持簡單，模塊化的結構，既能滿足性能要求，也能保證維修方便，增加系統的有效度。（2）對于可靠性低的關鍵環節重點關注，使用高級材料或更多的研究來提高可靠性。對于可靠性高的環節，在不致大幅降低可靠性的條件下可以適當降低材料費用，最終達到提高可靠性，降低系統成本的目的。（3）對可靠性低的部件或級，使用并聯冗余，但要保證冗余設計的合理性，不致降低系統的可用性。（4）使用預防性維修，在某一固定的時間間隔內，不管欲替換的部件是否失效，均用一些新的部件來替換。

3.2 可靠性優化措施

3.2.1 硬件問題

對線上使用的風速風向計，選取同型號設備進行檢測、標定，確定其可靠度，并對替換下來的故障風速風向計進行分析，查找其故障原因，以提高風速風向計的可靠性。

3.2.2 供電問題

（1）增設一套檢測設備，對防災監測單元引出的防災電纜線進行監測，及時發現故障，同時對電纜或設備性能劣化造成的指標變化提前掌握，以便及時采取措施。（2）UPS及電源開關故障引發的系統故障較多，更換可靠性高的產品。

3.2.3 網絡傳輸問題

定期檢測網絡及交換機，保障網絡通暢。

3.2.4 軟件問題

對于系統中軟件問題，廠家應及時升級，提高系統的可用性。

3.2.5 系統設計問題

（1）變更或優化防雷設計，消除因雷擊而產生的系統運用故障。（2）分析現有大風監測點分布、運用情況及歷史氣象資料，在合理地點增設大風監測點。（3）研究大風預測模型，增加大風提前預警能力。

3.2.6 人員維護問題

建議增加高速鐵路防災安全監控系統專業專職維護人員，以保障系統故障的及時解決，提高系統的可靠性。

4 結束語

本文應用失效模式及影響分析法（FMEA），對影響高速鐵路大風監測系統可靠性的原因進行研究，歸納出6中故障模式。通過創建隨機模型，利用時齊普阿松過程（HP模型）檢驗大風監測系統的運行規律，提出可靠性的優化原則，并從系統硬件、供電、網絡傳輸及人員維護等方面提出優化建議，從而提高系統可靠性。

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