基于層次聚類的城軌設備維修方式?jīng)Q策研究

周茂慶，陳 卓，張 寧，張炳森

（1. 無錫地鐵集團有限公司運營分公司，江蘇無錫 214000；2. 東南大學智能運輸系統(tǒng)研究中心軌道交通研究所，南京 210018；3. 北京城建設計發(fā)展集團股份有限公司，北京 100037）

1 城軌設備維修方式概述

目前，城軌設備的維修主要采用故障維修和定期維修方式[1]。故障維修也稱為事后維修，是在設備產(chǎn)生故障后才對其進行維修，這種維修方式不僅會增加設備停機時間，也會大大降低設備的使用效率；定期維修，也稱預防維修，是以固定周期對設備開展維修工作[2]，這種維修方式可能造成企業(yè)維修資源浪費、運營服務水平降低等相應問題。為滿足現(xiàn)階段軌道交通企業(yè)對設備維修管理的需求，可引入基于狀態(tài)的維修方式，基于狀態(tài)的維修是根據(jù)先進的狀態(tài)監(jiān)測和診斷技術提供的設備狀態(tài)信息，判斷設備的實際狀況，以此確定維修的時機，或根據(jù)設備的狀態(tài)預測設備的剩余使用壽命[3]。通過分析基于狀態(tài)的維修定義，可把基于狀態(tài)的維修分為包含以可靠性為中心的維修和預測維修兩類。以可靠性為中心的維修實質(zhì)上是建立設備的全壽命周期模型，通過分析設備的實際運行故障情況，制定不同周期的維修計劃，這種維修方式也可以理解為計劃維修；預測維修是通過監(jiān)控參數(shù)的方法，分析設備的狀態(tài)，預測設備故障。為城軌設備選擇合理的維修方式，更便于管理者為設備制定針對性的維修策略，促進軌道交通企業(yè)向精細化管理轉(zhuǎn)型。

常用的設備維修決策方法主要有基于可靠性的維修（RCM）、組合維修和分類決策3 類。RCM 的決策理念是判斷故障是否可以通過狀態(tài)檢測、定期更換的手段來預防，再考慮設備具體的應用地點和環(huán)境，建立邏輯決斷圖決策維修方式[4-5]，但RCM是基于設備故障模式及其機理進行決斷的，需要大體量的樣本，難以支撐目前樣本較少情況下的城市軌道交通設備維修方式?jīng)Q策；組合維修是以均勻維修工作的角度為設備決策維修方式[6-7]，主要傾向于解決設備中、大修問題，難以覆蓋日常維修范疇；分類決策則是根據(jù)設備危害度[8-9]和故障頻率[10]等原則將設備分類后再決策維修方式，由于算法基于分類研究，其具備處理大量樣本能力，并適用于指導日常維修、中大修決策。但基于危害度等指標選取受主觀性影響較強，部分影響因素易被忽略，計算結果與實際預期存在偏差，因此本文采用層次聚類方法，從已有樣本數(shù)據(jù)提煉指標特性，避免部分主觀因素影響，優(yōu)化分類決策方法，建立基于層次聚類的設備維修方式?jīng)Q策體系。

2 考慮設備特性的城軌設備聚類模型

城市軌道交通系統(tǒng)包含的設備眾多，設備自身屬性、工作環(huán)境、故障影響也均不相同，可以采用無監(jiān)督學習的聚類技術進行分類決策。即根據(jù)不同對象的相似程度自動對對象樣本進行分類，直至將樣本劃分為同類對象的相似程度高于不同類對象的集合[11]，主要的聚類算法包括K-means 法和層次聚類等。它們的主要不同在于K-means 聚類法需在聚類開始前先確定聚類的具體數(shù)目，而層次聚類法則不需要事先給出[12]，且K-means 算法當中，要不斷計算類的中心，這就需要利用對象的坐標值進行分析，本文選擇層次聚類方法根據(jù)設備特性評價對設備進行分類。

2.1 基于層次分析的城軌設備特性評價

層次分析將與決策有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，進行定性和定量分析，通過對系統(tǒng)中相關問題進行兩兩比較來確定權重，被廣泛應用于多準則決策問題[13]。

由于機械設備具有較為穩(wěn)定的衰老過程，因此故障發(fā)生的規(guī)律性較強，實現(xiàn)基于狀態(tài)的維修的可能性較大；重要設備故障后對地鐵運營的影響程度大，因此應對其采取預防性的維修方式，爭取設備零故障、零停機；故障發(fā)生后，維修工作開展的難易程度直接決定了設備的停機時間，對于那些維修難度高、花費時間長、維修成本高的設備，也應對其采取預防性的維修方式；監(jiān)控并記錄設備的狀態(tài)參數(shù)是實現(xiàn)設備基于狀態(tài)的維修的基礎，因此對于狀態(tài)參數(shù)提取難度大、數(shù)量少的設備開展基于狀態(tài)的維修較為困難。綜合上述分析、地鐵運維信息反饋及設備的實際情況，選取設備故障類型、設備故障影響、相對維修成本、故障可維修度、參數(shù)提取度5 個設備特性構建層次分析模型評價設備，如圖1 所示，建立的設備特性分析模型屬于三層單目標模型。其中，目標層代表設備特性，用I 表示；準則層代表設備的特性因素，用C 表示；方案層代表需要進行分析的相關設備，用P表示。各設備特性的說明、計算方法和評價標準如表1 所示。

圖1 設備特性層次分析模型Fig.1 Hierarchical analysis model of equipment characteristics

表1 設備特性說明及評價標準Tab.1 Description of equipment characteristics and evaluation criteria

表1 中3 種設備故障影響程度具體情況如下：1）重大影響：a.造成載客列車終到晚點10 min 以上30 min 以下；b.造成載客列車停運或清客2 列次以上；c.造成載客列車跳停2 站次以上；d.處置垂梯困人1 h 以上1 h 30 min 以下或45 min 維修人員未到達現(xiàn)場；e.造成乘客有責投訴或其他情況對運營企業(yè)造成重大影響的；f.造成直接經(jīng)濟損失20 萬元以上30 萬元以下。2）較大影響：a.造成載客列車終到晚點5 min 以上10 min 以下；b.造成載客列車停運或清客1 列次；c.造成載客列車跳停1 站次；d.垂梯困人45 min 以上1 h 以下或30 min 維修人員未到達現(xiàn)場；e.造成乘客有責投訴或其他情況對分公司造成較大影響的；f.造成直接經(jīng)濟損失10萬元以上20 萬元以下。3）一定影響：a.造成載客列車終到晚點2 min 以上5 min 以下；b.造成直接經(jīng)濟損失2 萬元以上10 萬元以下；c.其他情況下，對客運服務質(zhì)量造成一定影響。

如表2 所示，兩兩對比評價，依次確定準則層對目標層、方案層對準則層的評價結果矩陣A：A=(aij) (i，j=1,2,3,4,5)，采用幾何平均法計算設備特性權重向量wi，如公式（1）所示。

表2 標度表Tab.2 Scale table

2.2 城軌設備層次聚類模型

本文利用距離代表對象間的差異度間接反映樣本對象間的相似度，選取新增對象對任意對象組無影響的歐式距離作為相似度度量方法，利用層次聚類算法對設備進行分類，設某兩個設備的特性向量為xi={xi1,xi2,…,xi5}、xj={xj1,xj2,…,xj5}，二者的歐式距離如公式（2）所示。

3 城軌設備維修方式適用性決策

由于各維修方式的適用條件不同，在為城軌設備選擇維修方式時，應聯(lián)系設備自身特點和維修方式適用性。根據(jù)前述維修方式定義，分析各種維修方式的適用條件如表3 所示。

從設備是否具有嚴格的國家或行業(yè)維修規(guī)范、設備是否具備監(jiān)測其相關參數(shù)的條件、設備故障后對運營的影響以及設備故障后維修花費的成本4 個方面分析，構建的設備維修方式邏輯決斷模型如圖2 所示。

國家或行業(yè)規(guī)范作為一種強制性要求，要求必須在一定周期內(nèi)對設備進行維修、保養(yǎng)、測試等工作，對于有國家或行業(yè)維修規(guī)范的設備，其維修周期固定，必須采用定期維修的維修方式。對于故障頻率很低且故障后對運營影響很小的設備，為控制維修成本，可采用故障維修的維修方式，在設備出現(xiàn)故障后，迅速組織維修人員開展維修工作，減少設備的停機時間。通過對設備故障數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，某些設備的故障率很低，設備運行期間幾乎不發(fā)生故障，但這些設備的故障影響很大，故障后可能會引發(fā)行車事故，例如信號系統(tǒng)中的設備，這是由于這些設備本身的可靠性就很高。在決策維修方式時，除了要注意上述重要設備外，對于故障率高的設備，為了減少維修人員的工作量，維修方式的選擇要考慮設備是否具備參數(shù)監(jiān)測條件和設備故障維修成本兩方面因素。大部分機械設備都可以通過一些監(jiān)控或測試手段獲取其相關參數(shù)，且維修多以更換部件為主，維修成本不高，其故障率曲線類似“浴盆”形狀，在不同的故障階段，設備的故障率有顯著差異，因此可以對該性質(zhì)設備實行計劃維修；而電子和半導體設備的故障具有較大的偶然性，其故障率曲線表現(xiàn)出一種波動增加的“滾輪”形狀，因此要達到零故障的目的，必須對該類設備實施預測維修。

表3 維修方式適用條件Tab.3 Applicable conditions of maintenance methods

圖2 設備維修方式邏輯決斷模型Fig.2 Logical decision model of equipment maintenance method

4 實例分析

以無錫地鐵1、2 號線城軌設備為研究對象，選取2017 年全年的故障記錄為原始數(shù)據(jù)集，綜合一線維修人員及設備管理工程師經(jīng)驗，依據(jù)本文方法進行維修方式?jīng)Q策。

現(xiàn)有設備故障數(shù)據(jù)均以“事件”方式記錄，為了得到設備故障率，需要將原始數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理。根據(jù)圖2 邏輯決斷模型，為減少分類計算量，可先將故障率低且故障影響小的設備篩選出來，由于各專業(yè)的設備性質(zhì)、功能不同，可以設備故障數(shù)所占本專業(yè)總故障數(shù)的比例篩選設備。

4.1 城軌設備聚類

剔除相對故障率較低且故障影響小的設備后，將其余設備應用第2.1 節(jié)所述方法，利用層次分析方法評價設備特性。借助公式（1）和表2 計算每個特性對目標層的權重，綜合一線維修人員及工程師的意見后，得到準則層對目標層的權向量，如公式（4）所示。

組織包括一線設備維修人員、設備維修管理工程師、車間管理人員在內(nèi)的10 位無錫地鐵相關人員，以表1 所示設備特性的計算方法和評價標準，對設備特性進行評價，取設備在每一特性下評價結果的平均值，并將其與公式（4）中各特性對應的權重相乘，得到最終評價結果如表4 所示。

表4 待分類設備評價結果Tab.4 Evaluation results of equipment to be classified

由于蓄電池搬運車和電扶梯是特種設備存在維修資質(zhì)問題，所以將該設備刪除，繼續(xù)對剩余的49種設備以2.2 節(jié)方法將評價結果作為原始數(shù)據(jù)集輸入層次聚類模型，聚類結果如圖3 所示。

分析聚類結果發(fā)現(xiàn)，在5 個特性維度下，模型將設備聚為3 類的結果是較為明顯的。以平均距離為0.8 進行切割，可以得到3 類設備的聚類結果，如表5 所示。

圖3 設備聚類結果Fig.3 Equipment clustering results

表5 設備聚類結果Tab.5 Equipment clustering results

4.2 城軌設備維修方式?jīng)Q策

結合上述聚類結果，應用圖2 對設備維修方式進行邏輯決斷。火災報警主機、高壓細水霧火災報警設備、高壓細水霧泵組、自動扶梯、垂直電梯、現(xiàn)場探測報警及模塊這6 類設備均有嚴格的國家或行業(yè)標準，其維修周期固定，必須采用定期維修的維修方式，因此對這6 類設備采用定期維修；由于不在分類范圍內(nèi)設備的故障率較低、第一類設備故障影響較小，為控制維修成本，對第一類和除分類外的其他設備應實行故障維修；由于第二類設備具備監(jiān)測設備狀態(tài)條件但故障成本一般，因此應對第二類設備實行計劃維修；由于第三類具備參數(shù)監(jiān)測條件且故障成本較高，因此應對第三類設備實行預測維修。

5 結語

本文針對城市軌道交通設備維修決策中存在過于依賴主觀經(jīng)驗、沒有維修側重點造成的資源浪費問題，提出了基于層次聚類的城市軌道交通設備分類模型，在城軌設備分類基礎上為不同類別設備決策維修方式。并將構建的模型和方法應用于無錫地鐵設備維修方式?jīng)Q策研究中，以實例分析驗證該方法的可行性，有助于城市軌道交通企業(yè)制定一份科學合理的設備維修方案以節(jié)約維修資源、提高設備維修管理水平。