基于逆向FTF法的RFER值地鐵車門風險主動管理研究

鄒慶春，江現昌，孫敏軒，陶國琴

(南昌軌道交通集團有限公司運營分公司，江西 南昌 330200)

0 引言

FMEA法主要分析系統中每一部件所有可能產生的故障模式及其對系統造成的所有可能影響，按每一個故障模式的故障等級及其發生概率或危害度進行分類和綜合評估[1]。FTA法最初是由美國貝爾實驗室H.A.Walso提出，現已在汽車制動系統、地鐵車門系統故障診斷等領域進行了應用。與現有方法不同，本文將FMEA與FTA結合起來[2-3]，采用地鐵車門可靠性分析的逆向FTF分析方法，從地鐵車門核心風險點關門過程進行評估，通過FTA法分析車門關閉故障的所有底事件，運用FMEA法，以及實際運營可靠數據構建RFER值，對剩余壽命評估，將發生概率或危害度高的底事件進行主動管理整改，以提升地鐵車門設備的可靠度[4-7]。

1 地鐵車門原理

以某地鐵車輛電動雙向齒帶塞拉門為例，地鐵車門系統主要由電氣、機械2個部分組成?？紤]影響運營指標故障主要在于車門無法關閉，對其進行細化分析。電氣部分實現數據采集、判斷、發送、反饋功能，機械部分完成車門的執行。通過電氣、機械2個部分實現開關門、警示燈、蜂鳴器、隔離、解鎖、障礙物檢測、狀態檢測、故障預警等功能。地鐵車門的控制邏輯如圖1所示。

圖1 地鐵車門控制邏輯圖

機械力傳遞部分:車門EDCU在接收到關門信號后，控制驅動電機動作，通過齒帶主動輪、齒帶、齒帶夾、門板連接板帶動門板橫線運動；齒帶夾上導軌滑塊通過運動橫梁、左擺桿、解鎖拉桿帶動電機電機反轉且左擺桿實現過“死點”，實現鎖死車門。關門力傳遞如圖2所示。

圖2 地鐵車門關門機械力傳遞圖

基于電氣原理、機械力傳遞，可以知曉車門關門過程的關聯與動力驅使在于電機、門控器、齒帶傳動，是車門可靠性關鍵影響因子。

2 逆向FTF分析法

為精準提高車門服役效果，考慮地鐵建設存在高架線路，在不降低車門密封要求的同時，選擇影響乘客服務要求更高的關門過程進行逆向FTF分析。以電動雙向齒帶塞拉門車門關閉故障作為頂事件進行FTA定性分析得到底事件，運用FMEA法，融合實際運營的RFER值進行分析，找出車門危害性較大的故障模式和底事件，通過主動控制RFER值，以提升地鐵車門設備的可靠度。

2.1 FTA分析

以最終影響車門關閉故障作為頂事件，將可能導致車門關閉故障的可能原因進行層次剖析，直至底事件，得出如下故障樹，具體如圖3、圖4、圖5所示。

圖3 地鐵車門關閉故障故障樹(一)

圖4 地鐵車門關閉故障故障樹(二) 圖5 地鐵車門關閉故障故障樹(三)

依據故障樹底事件分析，車門關閉故障的主要風險點在于關鍵部位潤滑不到位、緊固件、車門尺寸、電氣信號以及人為導致故障5個風險點。

2.2 FMEA法的RFER理論

結合地鐵車門開關門影響因素，對車門組成部件的故障模式、失效后果、故障檢測方法、RFER值(某軌道公司5年數據)進行綜合性評定，針對不同風險系數部件進行壽命評估，以制定合理的維修策略。其中，以RFER值圍繞城軌運營的關鍵因子嚴重度、經濟度、頻度、修復度確定不同故障模式的運營風險系數量化值，第n個失效模式的危害度計算公式為：

Cn=λ×α×β×θ

(1)

式中：λ為部件失效后的嚴重度，α為部件失效后產生的直接或間接經濟損失，β為故障模式發生故障的頻度，θ為故障模式發生后的修復周期。

車門系統關鍵部件的FMEA表與RFER賦值如表1所示。

表1 構建車門系統關鍵部件的FMEA表與RFER值賦值

續表1

據FMEA表分析，車門故障風險系數值集中在車門電機、門控器、行程開關等電氣部件，機械故障率RFER值在于軸承、齒帶等部件選型。

3 維護策略制定

3.1 關鍵電氣部件的壽命評估

對于設備同類性產品的可靠度R(t)是以時間的函數變量，隨著時間的延長，該批產品的可靠度會越來越低[8]。當給定可靠水平r，產品可靠度下降到r時的時間為tr，即tr為產品的可靠壽命，用可靠度公式表示為：

R(tr)=r

(2)

當失效服從指數分布時，可靠壽命tr與失效率λ的關系為：

tr=2.302(lg1/r)/λ

1.2.2 保脾手術 生物膠合止血、物理凝固止血和單純縫合修補3例,脾修補加脾動脈結扎術3例。脾部分切除2例。

(3)

綜合車門系統故障危害統計情況、關鍵模式失效統計、主要箱體實際表現情況，排除氣候等外部條件干擾，各關鍵部件失效服從指數分布，對故障率高的關鍵設備以可靠性滿足0.98時，進行可靠壽命評估詳見表2。

表2 地鐵車輛車門系統關鍵設備可靠壽命評估

為提升地鐵車輛車門系統安全準點可靠運營，對失效率偏高的關鍵設備進行可靠壽命評估，地鐵車輛門控器需制定不大于0.9年/次定期檢修(包含均衡修)的檢修策略，車門電機、行程開關等其他電子元件可制定5年的定期檢修策略。

3.2 重點機械部件策略制定

在逆向FTF分析基礎上，對于高風險事件，融合動態高RFER值進行統計分析，詳見表3、表4。

表3 地鐵車輛車門系統關鍵事件統計

表4 地鐵車輛車門系統關鍵事件可靠度評估

運用逆向FTF法分析融合RFER值進行分析，對地鐵車門系統關鍵事件可靠度要求不低于0.98的情況，設備設備緊固件、車門尺寸須予以優化調整，為提升運營服役可靠度，緊固件可制定每年扭力校核，車門尺寸縮小維護頻率的方式提升設備可靠度。

3.3 打造檢修標準智能診斷

基于RFER理論，根據實時車輛數據，融和危險度(Risk)、頻度(Frequency)、經濟度(Economy)、修復度(Repair)影響因子，構建動態RFER系數值作為主動管理導向，在實施風險管理后，以某軌道交通線路1個月的動態數據為例，實現對車輛各系統自動化診斷，形成合理性建設性意見，利用大數據對檢修周期、檢修范圍進行智能化管理。該模式可極大減少車間標準管理的工作量，提升規程編寫效率，同時以智能化判斷，完成技術管理工作，現風險應用占比呈現如圖6所示。

圖6 RFER值動態管理

4 結論

采用FTA分析車門風險底事件集中性問題，綜合FMEA分析表量化融合RFER值風險評估，從設備壽命研究對現階段車門狀態評估可得出以下結論。

2)對失效率偏高的關鍵設備進行可靠壽命評估，地鐵車輛門控器須制定不大于0.9年/次定期檢修(包含均衡修)的檢修策略，車門電機、行程開關等其他電子元件可制定5年的定期檢修策略。

3)對地鐵車門系統關鍵事件可靠度要求不低于0.98的情況，設備設備緊固件、車門尺寸需予以優化調整。為提升運營服役可靠度，可制定緊固件每年扭力校核車門尺寸縮小維護頻率的方式提升設備可靠度。

4)采用大數據平臺，實現車輛各系統自動化診斷，形成規程合理性優化專業建議報告，利用大數據對檢修周期、檢修范圍進行智能化管理，極大提升技術管理效率。