動車組故障數據的統計分析及其應用

王靈芝

（中國鐵道科學研究院集團有限公司 機車車輛研究所，北京 100081）

目前，中國高速動車組的信息采集技術不斷增強，最新的復興號動車組已經能夠采集多達1500項動車組的狀態信息。其覆蓋了動車組很多設備，也包括了動車組設備所處的環境溫度、設備的磨損情況等。設備出現異常時系統可自動報警，并將設備出現的異常情況采集記錄下來。這些信息通過遠程傳輸使得地面及時獲知設備的當前狀態。

信息采集技術能夠將動車組整個生命周期內的運行狀態、故障信息以及維修情況及時完整地記錄下來。這些信息為動車組故障的診斷提供依據，通過對故障信息的統計分析，為動車組修程修制的優化、售后備件種類和數量的優化、動車組設備的正常運行提供幫助。

通過對故障信息的宏觀統計分析，工作人員不僅可以獲取故障多發的時間、多發的線路、多發的設備，還可以獲取主要的故障模式、故障原因、故障影響因素等。對故障信息的深度統計分析，可以優化設備的維修間隔期、調整各級別修程的維修內容、合理調配維修資源[1]。

1 動車組設備分級樹的建立

動車組屬于大型設備，其結構復雜、部件種類繁多，因此設備發生故障的概率很大。為了更加科學地對動車組設備進行故障信息的統計分析，對動車組的層次化、模塊化特點建立設備分級樹。對故障信息進行分析時，按照設備分級樹的層級對故障信息進行篩選，使故障信息的統計分析更加條理清晰[2]。

動車組設備分級樹的部分結構如圖1所示。整個動車組劃分為車內系統、牽引傳動系統、制動系統、轉向架、高壓系統、網絡控制系統、輔助供電系統。第二層級是制動系統，分為風源分系統、防滑分系統、制動控制分系統、基礎制動分系統等。第三層級是制動控制分系統，分為風缸、制動控制裝置等。第四層級是制動控制裝置，分為停放控制模塊、供風模塊、制動控制模塊、電子制動控制單元等。第五層級是制動控制模塊，分為電磁閥、空重閥和壓力變換閥等。采用類似方法對動車組所有系統、分系統進行設備分級樹的構建，最后形成完整的動車組設備分級樹。

根據不同的需求，對不同層級的不同產品進行故障統計分析。例如，動車關注的是系統、分系統層級的故障，動車段關注的是裝置、部件層面的故障，主機廠和配件廠關注的是裝置、部件、零部件的故障。它們可以按照自己的需求，對信息系統的故障按設備分級樹的方法進行篩選分析，得到準確的結果。

2 故障信息的宏觀統計分析

信息系統中每條故障信息至少包含了故障時間、故障部件、故障名稱、故障系統、故障現象、故障原因、故障影響以及故障解決方案等。依據上述設備包含的信息選擇分析層級，無論選定哪一層級作為分析對象，統一將分析對象稱為設備。某動車組各系統故障數據統計分析，如圖2所示。

圖1 動車組設備分級樹的部分結構

從各系統故障發生的頻次來看，車體及車內系統、牽引系統和高壓系統故障頻次較高。車體及車內系統與乘客和乘務人員頻繁接觸、使用率高，其故障主要集中在車門和衛生供水系統。因此，多準備相關的配件，及時對故障件進行更換或修復。高壓系統中的受電弓部分暴露在動車組車頂，受外部環境影響很大。受電弓一旦發生故障，排查維修作業用時較長，耽誤行車時間較多。針對這種情況，工作人員必須保證受電弓動態監測系統的有效、可靠，及時發現受電弓狀態的異常避免故障的發生。牽引系統結構復雜，任何零部件的不良都有可能影響牽引功能的運作。傳感器故障、板卡故障是導致牽引功能出現異常的主要原因，其無法通過實時監測提前預知，因此這些零部件在設計生產階段需保證較高的質量。

圖2 動車組各系統故障數據統計分析

圖3 動車組全年各季度故障數據統計

不同季度統計的故障數據如圖3所示。12～2月故障最多，冬季天氣惡劣，極端暴風雪天氣對制動系統和車體及車內系統都是嚴峻的考驗。車門處積冰等情況對車門控制系統影響很大，氣溫過低對橡膠件的密封性能也會產生一定影響。因此，在冬季特別是運行線路在北方的動車組需準備充分的備品備件。

3 故障信息的深入統計分析

3.1 故障率函數的確定方法

故障率是指設備工作到t時刻后，在單位時間內的故障發生概率，它反映了研究對象在任一瞬時出現故障概率的變化趨勢[3]。

故障率如式（1）所示。

將設備的故障率σ(t)隨時間變化的函數用曲線在坐標σ(t)-t上繪出，它反映了設備工作全過程的故障變化情況。

對于動車組某層級的一種設備，假設在運行時刻t=0時K個設備開始運行，到時刻t時有Kf(t)個設備發生了故障，這時還有K-Kf(t)個設備繼續運行，繼續運行Δt時間后，又有ΔKf(t)個設備發生故障，則工作到t時刻的設備在單位時間內的故障率表達式如（2）所示。

根據故障信息便可以得到所分析設備離散時間點的故障率，將這些離散時間點故障率用曲線坐標σ(t)-t繪出，進而通過對離散時間點的故障率進行曲線擬合，得到設備的故障率分布函數。

動車組設備修程修制的設備預防性維修間隔期自始至終都是相同的，這是基于所有預防性維修活動能夠在設備在維修后，保持如新品一樣高的可靠度。實際情況是，預防性維修很難使設備達到修復如新的程度，設備已經運行的時間、預防性維修話費的費用等都會對預防性維修后的效果產生影響。如果設備的故障率隨著工作時間的增長而逐漸增加，那么隨著維修次數以及設備運行時間的增加，設備的可靠性會逐漸降低。根據上述故障率分布函數的獲取方法同樣可以得到設備第一次維修、第二次維修、第三次維修等，每次維修后的故障率分布函數σ1(t)、σ2(t)、σ3(t)等。

3.2 故障率函數在維修決策中的應用

動車組設備眾多，功能千差萬別，每個設備的要求也不盡相同。因此，在制定維修計劃時，每種設備的側重點也不同，但總的來說不外乎以下幾個方面。設備維修費用率最小，設備達到最大的可用度，設備在滿足可靠度要求的前提下要求維修費用率最小[4]。

3.2.1 維修費用率最小計算模型

式中，Cg表示設備發生故障進行一次修復所需費用；Cp表示設備運行到維修時間點進行一次預防性維修所需費用；Cr表示更換設備所需費用；T表示設備兩次預防性維修之間的運行時間；N表示設備被更換前經歷的預防性維修次數；tg表示設備發生故障進行一次修復所需時間；tp表示設備進行一次預防性維修所需時間；tr表示設備進行一次更換所需時間。此模型中的決策變量為T和N，其他參數都可以通過信息系統記錄的相關信息得到。

3.2.2 可用度最大計算模型

式中，NT表示設備正常運行的時間，分母部分表示設備正常運行時間以及各種維修所需時間之和。此模型中的決策變量為T和N，其他參數都可以通過信息系統記錄的相關信息得到。

3.2.3 在滿足可靠度要求的前提下維修費用率最小計算模型

式中，N表示設備必須滿足的可靠度，一旦低于此可靠度則必須對設備進行維修。此模型中的決策變量為T和N，其他參數都可以通過信息系統記錄的相關信息得到。

3.2.4 成組維修模型

分析了單個設備的預防性維修間隔期優化模型，對于動車組這樣一個龐大的系統來說，僅按單件所確定的最優維修決策并非最優。因此，不可能依照這些維修間隔期來執行，否則系統就需要不斷地停機來進行維修，而應將任務集中起來形成成組維修策略[5]。

假設某一系統，包含M種子件，n為在設定時間短（0，tend）時間內對系統進行維修的次數。Cpk表示部件p在系統完成k-1次維修后到第k次維修所產生的維修費用。SK表示系統因維修停止運行所產生的損失費用。Tparkk系統第k次預防性維修所產生的停運時間表達式如式（6）所示。

4 結語

本文描述了動車組設備分級樹的建立方法，依據分級樹的層級對故障信息進行篩選分析，并介紹了故障信息的宏觀分析方和深層分析方法，給出了設備故障率函數的獲取方法。在此基礎上，本文研究了單設備的維修間隔期優化模型，并給出了多設備綜合維修的優化模型。