軌道交通車輛故障統計與可靠性分析

潘 瑩

上海軌道交通設備發展有限公司 上海 200041

1 可靠性、可用性、維修性、安全性概述

可靠性指產品在規定的條件下運行時,在規定的時間內保持規定功能的能力。可靠性表征產品故障的頻繁程度和危害程度,是產品的一種固有屬性,主要由設計決定[1-2]。可靠性設計和分析的主要任務是降低故障發生的概率,減小故障產生的影響[3]。維修性指產品在規定的條件下和規定的時間內,按規定的程序方法進行維修時,保持或恢復到規定狀態的能力[2]。可用性指產品在任意一個隨機時刻處于可用狀態的能力。安全性指產品不發生系統危險事件的能力[4]。

可靠性、可用性、維修性、安全性是產品、設備、系統在整個生命周期內長期工作中所表現出來的特性,相互之間的關系密切。可靠性對可用性的影響主要表現為當產品、設備、系統發生故障時,無法在規定時刻或時間間隔內完成所要求的功能。設備系統可靠性對可用性的影響取決于故障狀況,故障狀況主要包括故障模式、故障發生概率、故障檢測率、故障嚴重性、故障損害大小等。安全性與可靠性相關的因素主要包括產品、設備、系統存在的危險、危險后果的嚴重性、危險發生概率、發生危險事件的順序及并發率等。產品可用性和維修性的關系表現為系統故障后維修所需的時間對產品可用性的影響。為提高系統可用性,系統既要具有高的可靠性和安全性,還要具有良好的維修性。

2 分析背景

隨著軌道交通繁榮發展,軌道交通車輛實現規模化生產,設備國產化水平不斷提高,軌道交通車輛的生產制造水平和產品質量面臨新的挑戰。為了向乘客提供優質的客運服務,需要提高軌道交通車輛的產品質量、運行可靠性、運營安全性,軌道交通車輛的可靠性、可用性、維修性、安全性管理工作至關重要。要科學合理地提出可靠性、可用性、維修性、安全性分析指標,建立完善的可靠性、可用性、維修性、安全性管理體系[5-6],對軌道交通車輛生產制造項目的全壽命周期各階段進行可靠性、可用性、維修性、安全性管理。作為軌道交通運營方,軌道交通車輛的可用率是考核的重要指標。基于此,軌道交通車輛故障需要進行定期統計和分析,以便于軌道交通車輛維修維護,從而提高軌道交通車輛的可靠性和可用性。

筆者根據運營方的統計規范對城市軌道交通某條線路質保期內的軌道交通車輛故障數據進行為期1 a的跟蹤調查和數據分析,通過可靠性、可用性、維修性、安全性各項統計指標判斷軌道交通車輛設計過程中的可靠性及各子系統供應商產品的質量,并且對在線運營的22列車1 a的故障數據進行橫向和縱向對比,分析反推軌道交通車輛設計階段可能存在的缺陷,為后續的軌道交通車輛維保提供方向和思路[7-8]。

3 分析原理

軌道交通運營方重點關注的是列車上線率、晚點率、百萬千米故障率,以及清客、救援、晚點、下線等故障數。目前,基于現場采集的軌道交通車輛故障數據,通過電子表格軟件對每月的軌道交通車輛故障進行系統分類,同時根據軌道交通車輛的運行里程和時間,計算出平均無下線故障運營里程、平均無故障運營時間等可靠性指標,并通過圖表對比不同系統、不同故障類型、不同月份、不同車次之間的故障數據和可靠性指標。本次故障統計和可靠性分析工作主要參考的標準見表1。

表1 故障統計和可靠性分析參考標準

本次故障統計主要是不同系統和不同類型故障的統計,同時對平均無下線故障運營里程和平均無故障運營時間兩個可靠性指標進行計算[6,9]。

平均無故障運營里程MDBF為:

MDBF=TKM/NORF(T)

(1)

式中:TKM為列千米數;NORF(T)為有責車輛故障數。

平均無運營故障運營里程MDBSF(R)為:

MDBSF(R)=TKM/NORF(R)

(2)

式中:NORF(R)為有責運營故障數。

平均無檢修故障運營里程MDBF(M)為:

MDBF(M)=TKM/NORF(M)

(3)

式中:NORF(M)為有責檢修故障數。

平均無下線故障運營里程MDBSF為:

MDBSF=TKM/NORF(S)

(4)

式中:NORF(S)為有責下線故障數。

平均無故障運營時間MTBF(h)為:

MTBF(h)=TOT/NORF(T)

(5)

式中:TOT為列運營時間;NORF(T)為有責下線故障數。

4 分析結果

4.1 年度可靠性指標

某條軌道交通線路車輛在質保期內累計12個月的可靠性指標如圖1所示,累計12個月的各列車平均無下線故障運營里程如圖2所示。

圖1 累計12個月可靠性指標

圖2 累計12個月各列車平均無下線故障運營里程

根據項目合同的要求,平均無下線故障運營里程為150 000 km,平均無故障運營時間為150 h。基于年度故障數據進行統計分析,可得每月的平均無下線故障運營里程和平均無故障運營時間數值變化波動較大,累計12個月的平均無下線故障運營里程和平均無故障運營時間都滿足合同的指標要求。另外,通過計算不同列車的平均無下線故障運營里程,發現只有六列車未滿足150 000 km的要求,其它16列車均滿足指標要求,部分列車的可靠性遠遠高于規定的指標。

4.2 年度各系統故障

筆者對比12個月不同系統的故障變化情況,如圖3、圖4所示。由圖3、圖4可知,每月總的故障情況及較頻發故障的系統基本一致,但不同列車的故障差異較大。

圖3 各系統不同時間故障對比

圖4 各系統不同列車故障對比

4.3 年度不同故障變化趨勢

不同軌道交通車輛故障類型隨時間變化趨勢如圖5所示,不同可靠性指標隨時間變化趨勢如圖6所示。趨勢分析可知,每月的下線故障數基本穩定在1～3之間,檢修故障數、運營故障數、車輛故障數隨軌道交通車輛運營里程的增加和運營時間的延長,略微有所增加,相應的可靠性指標趨勢較平穩。其中,平均無下線故障運營里程在250 000 km范圍內略有波動。

圖5 不同故障類型數量隨時間變化趨勢

圖6 不同可靠性指標隨時間變化趨勢

5 總結

筆者通過對某條城市軌道交通線路車輛1 a的故障數據進行統計分析,對軌道交通車輛系統的可靠性進行評估,為軌道交通車輛設計優化和部件維修策略的制訂提供理論依據。

(1) 軌道交通車輛的可靠性指標通過長期軌道交通車輛運行數據和不同線路的綜合情況確定,該項目軌道交通車輛質保期1 a內的數據基本符合合同指標要求。根據統計結果,可以確定項目投標階段可靠性、可用性、維修性、安全性指標的設計合理。

(2) 軌道交通車輛按照結構和功能劃分為14個系統,由不同時間和不同列車對比可知,列車乘客信息系統、空調系統、車門系統故障較多。當然,這些故障多為一般軌道交通車輛故障,導致軌道交通車輛下線的故障較少。

(3) 隨著軌道交通車輛運營里程的增加和時間的延長,不同類型故障每月的數量穩中有升,各類可靠性指標則較為穩定,這符合軌道交通車輛運行的基本規律。

由故障可以反映維修思路,如個別列車故障率較高,且同一故障頻發,這既是設計過程的缺陷,也是維修能力的不足。另外,夏季空調系統故障明顯增多,這符合客觀規律,同時也體現了預防性維修工作的欠缺。

軌道交通車輛的故障需要從多維度進行分析,對不同系統、不同列車、不同故障類型進行區分,從而可以準確判斷故障發生的原因、故障的影響,并對維修方式進行選擇。在日常工作中,基于故障模式、影響和危害分析[10],應用以可靠性為中心的維修分析技術[11],進行全面的車輛可靠性、可用性、維修性、安全性管理,可以延長軌道交通車輛的使用壽命,降低運維成本。