城市軌道交通牽引供電系統跟蹤識別指標研究

摘? 要：城市軌道交通牽引供電系統具有線長點多、無備用設備、工作環境狹窄、安裝質量良莠不齊等特點，故障致災類型復雜、成因眾多，且不宜排查、風險性大，對其關鍵零部件進行跟蹤監測是安全運營的迫切需求之一。文章對軌道交通牽引供電系統事故進行調研統計，推演致災條件、致因路線、致災后果及社會影響，形成牽引供電系統失效故障樹;建立關鍵零部件貝葉斯網絡模型并進行故障診斷，由此提出跟蹤識別指標，為軌道交通牽引供電系統的狀態監測提供理論指導。

關鍵詞：軌道交通;牽引供電系統;致災機理;貝葉斯網絡

中圖分類號：TP391? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2021）17-0141-04

Abstract： Urban rail transit traction power supply system has the characteristics of long line with many points， no standby equipment， narrow working environment and uneven installation quality. The types of fault disasters are complex， there are many causes， and it is not suitable for troubleshooting and has high risk. Tracking and monitoring its key parts is one of the urgent needs of safe operation. In this paper， the accident of traction power supply system of rail transit is investigated and counted， the disast-causing conditions， the route of cause， the disaster-causing consequences and the social influence are deduced， and the traction power supply system failure tree is formed. The Bayesian network model of key parts is established and fault diagnosis is carried out， and tracking identification indexes are proposed to provide theoretical guidance for state monitoring of traction power supply system of rail transit.

Keywords： rail transit; traction power supply system; disaster-causing mechanism; Bayesian network

0? 引? 言

城市軌道交通牽引供電系統具有沿線布置、線長點多、無備用設備、工作環境狹窄、安裝質量良莠不齊等特點，并且故障致因類型復雜、不易排查，并且由于處理過程中存在眾多不確定因素，容易引發突發性、擴延性的連鎖事故。確定可能成為風險源的關鍵設備的動態指標，是預測風險演化趨勢，制定完備的災后應急預案和有效的災前風險預防方案的必要指導，也是成為城市軌道交通安全運營和智能管理的迫切需求。

1? 牽引供電系統事故致因及故障樹分析

1.1? 事故調研統計

本文通過多渠道搜集了國內城市軌道交通從2009年到2020年的31起牽引供電系統相關事故，對牽引供電系統事故進行統計。

1.1.1? 致因類型數據

據此不完全統計，國內城市軌道交通牽引供電系統故障致災的因素如圖1所示，致災因素可分為環境因素、人員因素和設備因素，其中設備因素導致的事故共20起，占比達64.5%，根據故障源又可將其細分為設備本身質量、設備安裝問題和設備使用狀態。可以看出，由設備使用狀態導致的事故共9起，為牽引供電事故的最為主要的致災因素。其中，多因素耦合導致的運營事故僅統計其關鍵致因。

1.1.2? 致災后果數據

上述事故中，城市軌道交通牽引供電系統的事故類型包括設備故障/損壞、中斷行車、列車停運、火災和人員傷亡等幾種，詳細情況如圖2所示。可以看出，牽引供電系統故障導致的運營事故中，有22起存在設備損傷，17起存在運營中斷，4起存在人員傷亡，1起存在火災事故。而人員傷亡主要由乘客墜軌、自殺等行為引起的觸電事故所致。

1.2? 事故致因和類型分析

設備危險因素可以進一步細化為設備本身質量缺陷、設備使用狀態和施工/安裝缺陷。其中，“a”為人員傷亡;“b”為火災;“c”為運營中斷;“d”為設備損傷。

1.2.1? 設備本身質量缺陷

由圖2可得，設備本身質量缺陷導致的運營事故共5起，分析致災因子、條件及后果如表1所示。可以看出，集電靴-接觸軌質量缺陷、絕緣子質量缺陷、分段絕緣器質量缺陷、隔離開關質量缺陷等是主要的事故致因。

1.2.2? 設備使用狀態

由圖2中可以得到，設備使用狀態導致的運營事故共9起，分析致災因子、條件及后果如表2所示。可以看出，設備使用狀態故障主要包括弓網受流不穩與磨耗、絕緣子臟污、補償繩疲勞、接地狀態故障、接觸軌跳閘等。

1.2.3? 施工/安裝缺陷

由圖2中可以得到，設備本身質量缺陷導致的運營事故共6起，分析致災因子、條件及后果如表3所示。可以看出，受電弓安裝缺陷、螺栓安裝缺陷、匯流排中間接頭安裝缺陷和施工缺陷是主要致因。

1.3? 故障樹分析

故障樹分析法（FTA）是一種由“結果”導出“原因”的定向邏輯推理法，常用于分析評估大型復雜系統的可靠性、安全性。它以最不期望出現的系統故障事件為分析目標，按照演繹分析的原則自上而下推導可能導致故障發生的風險事件，直至無法再深究。然后，根據風險事件間的邏輯關系建立故障樹，計算系統發生故障的概率、分析引發故障的所有風險路徑及關鍵風險要素，可為安全防范控制措施的制定和安全管理工作提供一定依據，進而增強系統可靠性及安全性。具體分析步驟如圖3所示。

從前述事件案例來看，因接觸網/軌設備故障，造成重大人身傷害、財產損失及惡劣社會影響的主要事故為設備損壞、運營中斷、火災和人員傷亡，確定為故障樹的頂層事件。結合致因分析得到上述事故的故障樹模型。受篇幅限制，此處僅展示火災和人員傷亡故障樹模型如圖4所示。

2? 貝葉斯網絡零部件故障概率推理

貝葉斯方法（BN）是以概率論基本知識作為理論基礎的，專門用來處理不確定性較強的問題的方法。相比于FTA，BN在以下幾個方面有更大的優勢：計算便捷，FTA利用最小割（路）集以及各種不交化方法或容斥定理進行計算，而BN采用聯合概率分布確定節點故障概率;表達能力強，FTA利用邏輯門來表達事件之間的確定關系，而復雜系統中的不確定關系則需要BN利用概率來表達，因此更具一般性;靈活度高，FTA建立之后不便修改，而BN可以隨時通過學習來改變結構以及參數。

同時，二者在推理機制和狀態描述方面又具有相似之處，因此可以通過故障樹轉化的方法構建貝葉斯網絡模型，進而展開可靠性分析。這種方法在降低了BN建模難度的同時，充分利用了BN的優勢彌補FTA的不足。

本文針對接觸線、接觸軌、絕緣裝置、車頂、其他裝置等關鍵零部件建立貝葉斯網絡網絡模型，并以絕緣裝置貝葉斯網絡模型中“受電弓安裝缺陷→受電弓故障→承力索斷裂→絕緣器斷裂→絕緣裝置”一條為例分析零件的概率，如圖5所示。

假設用t，f來代表“受電弓安裝缺陷”發生與不發生的概率，同時t1，f1來表示“受電弓安裝缺陷”發生的情況下“受電弓故障”發生與不發生的概率，同理t2，f2表示“受電弓故障”情況下“承力索斷裂”發生與不發生的概率，t3，f3表示“承力索斷裂”情況下“絕緣器斷裂”發生與不發生的概率。以此類推，可知所有的零件發生概率以及該零件對與其他零件的影響概率。對所有數據進行貝葉斯分析即可根據不同的情況得到相關零件的故障概率，如表4所示。

3? 災害跟蹤識別指標及其檢測方式

根據上述的故障成因特征及規律得出以下災害識別指標，如表5所示。

根據某市軌道交通集團有限公司提供的接觸網動態監測管理方法及相關文獻可知，動態檢測工具主要為帶有動態檢測設備的接觸網/軌作業車;檢修周期原則上應按照規定時間進行，地鐵正線周期為每月一次;檢測內容包括接觸線的拉出值、導線高度、接觸網供電電壓、接觸網壓力、接觸懸掛硬點（沖擊）、定位點位置和速度（里程）等諸項機械及電氣技術參數;檢測過程中需要地鐵正線接觸網全部帶電。受篇幅限制，以下僅列出重要參數及其檢測方法，如表6所示。

4? 結? 論

本文對城市軌道交通接觸網/軌關鍵部件進行了分析，從設備因素、環境因素、人員因素三個方面進行了致因分析，并由此建立了牽引供電網絡失效的故障樹;構建了關鍵部件的貝葉斯網絡模型，并參考國家標準文件、地鐵公司設備設施檢修規程及相關文獻，確定了災害跟蹤識別指標，并總結了動態指標檢測方法。基于既有的研究成果，下一步可綜合考慮風險事故的后果嚴重度及其發生概率，制定風險評估標準，進行風險預測;針對災害情況和風險情況，制定相應的緊急預案和應對措施，建立了防災措施下的災害抑制模型。

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作者簡介：李曉聃（1994—），男，漢族，湖北黃石人，助理工程師，碩士，研究方向：城市軌道交通牽引供電系統致災機理。