高鐵軸承失效分析案例數據庫的設計與實現

摘 要：在現代工業中，人們已經逐漸認識到了失效分析的重要性，但由于這門學科還處在發展初期，大多數企業并沒有采用線上管理，這就導致分析成果無法被充分利用。文章通過高鐵軸承失效分析案例數據庫的設計與實現，幫助企業解決了失效案例在管理和利用上的諸多難題，大量寶貴的案例經驗得到積累和傳承，有利于企業的持續改進和創新。

關鍵詞：高鐵軸承；失效分析案例庫；MVC

中圖分類號：TP311.5 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2025）02-0069-05

Design and Implementation of a Case Database for Failure Analysis of High Speed Rail Bearings

WANG Wei， DING Jiahao， ZHU Bowen， YE Hongyang， SHI Wenyang

（Luoyang Bearing Research Institute Co.， Ltd.， Luoyang 471000， China）

Abstract： In modern industry， people gradually realize the importance of failure analysis. However， as this discipline is still in its early stage of development， most enterprises do not adopt online management， which leads to the inability to make full use of the analysis results. The paper helps enterprises solve numerous difficulties in the management and utilization of failure cases through the design and implementation of the database of failure analysis cases for high speed rail bearings. A large amount of valuable case experience is accumulated and inherited， which is conducive to the continuous improvement and innovation of enterprises.

Keywords： high speed rail bearing; failure analysis case library; MVC

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2025.02.012

0 引 言

由于我國幅員遼闊、地質條件復雜多樣，高鐵列車在這樣的工況環境下保持高運力地運行，列車上使用的軸承難免會發生腐蝕、磨損、疲勞、斷裂等多種失效模式[1]，導致列車無法安全、可靠地運行，從而直接或間接地造成巨大的經濟損失，甚至發生災難性事故。因此，如何做好高鐵軸承失效案例的收集和有效利用，對于保障列車運行的安全性和可靠性至關重要。

近些年，隨著大數據和人工智能技術的快速發展，為失效案例的收集、整理和充分利用提供了新的途徑。建立失效案例庫，可以把大量散落在各處的失效案例收集起來統一管理，幫助工程師快速診斷問題，制定有效的預防措施和優化維護策略。同時，它也為改進產品設計和制造工藝提供了實證依據，推動技術創新和產品質量提升。

1 案例數據庫建立的背景

1.1 管理手段落后

長期以來，高鐵軸承失效案例的收集和有效利用在技術和管理上一直是一個難題。由于失效案例數量繁多且散落在各處，傳統的人工方法對失效案例進行整理和歸類，不僅耗時費力、效率低下，而且不利于查詢和利用[2]。另外，一些時間久遠的失效案例多以紙質報告形式進行保存，難免會出現老化、破損等現象，影響重復利用。

1.2 管理不規范

在分析過程中，由于軸承產品的專業術語較多，一些技術特征缺少統一的失效定義，不同的技術人員經常使用不同的詞匯描述相同的特征，這樣導致同類型的案例有多種不同的記錄和報告，容易對后續人員學習借鑒帶來概念混淆的困擾，同時也為案例的整理和歸類增加了難度。

1.3 人員流動大

當前區域經濟發展不均衡，人員流動已經成為普遍現象。由于失效分析的經驗和知識往往分散在不同的人員和團隊中，頻繁的人員流動導致工作經驗難以積累和有效傳承。新員工需要花費大量時間重新適應和學習，而寶貴的實踐經驗隨離職人員的流失而散失，影響了工作效率和組織的長期發展。

2 案例數據庫建立的目標

2.1 建立統一的案例共享平臺

基于B/S模式[3]建立一套高鐵軸承失效分析案例數據庫管理系統，不僅可以對大量的失效案例進行系統化和規范化集中管理，而且打通了部門之間的數據壁壘，使技術、生產、質量等部門能夠高效協同，減少重復勞動。同時，系統使用電子文件備份留檔，減少了資料損壞和丟失的風險。

2.2 失效定義實現統一化和標準化

由于失效案例來源于不同單位，涉及不同的產品、型號和生產廠家，對失效對象和失效模式等關鍵知識的描述各不相同，為便于檢索的準確性和方便性，系統中建立了字典庫，對軸承品牌、軸承類型、失效對象和失效模式等關鍵知識進行統一化和標準化處理[4]。

2.3 知識積累與傳承

案例庫將分散的、零碎的案例和經驗進行系統化整理和存儲，構建了一個結構化的知識體系。該體系不僅為員工提供了一個便捷的參考工具，幫助他們快速解決類似問題，提升工作效率，還實現了企業知識的有效傳承，減少因人員流動導致的知識流失。

3 案例數據庫的整體設計

3.1 系統架構設計

出于對平臺穩定性、擴展性及運維等因素的考慮，本系統采用目前主流的MVC三層架構[5]，將應用程序分為三個部分：模型（Model）、視圖（View）和控制器（Controller）。模型負責表示應用程序的數據和業務邏輯；視圖負責渲染數據給用戶；控制器負責處理用戶的輸入，并將其映射到適當的模型和視圖。這種分離使得代碼更加模塊化，提高了代碼的復用性和可維護性，使得開發過程更加模塊化和邏輯清晰，如圖1所示。

3.2 系統開發框架

如圖2所示，本系統基于Java語言進行開發，使用了SSM開發框架[6]，即Spring、SpringMVC和MyBatis框架的整合。Spring框架提供了全面的基礎設施支持，包括依賴注入和面向切面編程；SpringMVC則用于構建Web應用的MVC架構，處理請求和渲染視圖；MyBatis作為持久層框架，簡化了與數據庫的交互，支持靈活的SQL映射和對象關系映射。

4 案例數據庫的功能設計

4.1 系統需求分析

失效分析是一門發展中的新興學科，它通過系統調查、科學測試，識別和確定材料、組件或系統失效的原因，提出改進措施，以防止類似問題再發生。因此，在高鐵軸承失效分析案例的管理中，應該體現分析過程的每一個環節，保證數據的完整性、準確性和規范性[7]。系統需求分析主要包括以下五個部分。

4.1.1 收集失效信息

通過現場勘查和事故調查結果，技術人員分別從設計資料、材料資料、工藝資料、使用資料等方面去查找相關內容，將故障部件的相關信息采集并記錄下來，主要分為軸承基本信息和現場工況信息兩部分。

4.1.2 確認失效模式

在確認的過程中，可以根據字典庫中的故障部件和故障位置，逐層進行分析，直到找到最底層的失效原因。對于模棱兩可的失效現象，也可以通過查閱之前發生過的類似失效案例，幫助技術人員確認。

4.1.3 記錄檢測數據

根據確認的失效模式和故障位置，結合樣品的生產和使用情況，技術人員對故障部件進行針對性檢測分析，主要包括以下幾個方面[8]：

1）故障部件所采用的材料及這些材料的主要理化性能，如硬度、金相組織、非金屬夾雜物、碳化物網狀、碳化物帶狀、碳化物液析、殘余奧氏體等。

2）故障部件的公差等級、尺寸公差和旋轉精度。如軸承內、外徑的偏差及變動量，成套軸承內、外圈徑向跳動，內圈斷面對內孔的垂直度，外圈外表面對端面的垂直度，成套軸承內、外圈軸向跳動，徑向游隙和軸向游隙等。

3）故障部件的表面粗糙度、殘磁限值、絕緣電阻、絕緣電壓等。

4.1.4 判定失效原因

失效原因的診斷是失效分析的核心和關鍵。每一個失效案例的分析結果都能成為企業的寶貴技術文檔，為未來類似問題提供參考和解決方案。在案例數據庫中，具體應該包含以下兩個部分：一是根據檢測分析結果確定失效的根本原因，作出結論；二是出具分析報告，提供可能的改善措施。

4.1.5 案例數據利用

案例庫的充分利用，不應該只停留在對失效案例的檢索查閱上，還應該提供挖掘數據背后潛在價值的能力。因此，為技術人員提供豐富的知識和經驗，使不同崗位的工作人員都能夠快速查找到需要的數據，這僅僅是第一步。下一步還要培養技術人員的自我學習能力，通過數據庫的報表分析工具，能夠從海量的失效案例中學習經驗，掌握規律，提升技術水平和問題解決能力，消除潛在的失效因素[9]。

4.2 業務架構設計

根據系統的需求分析和建設目標，案例數據庫主要分為四個部分，其中包括：基礎模塊、權限管理、字典管理和業務模塊：

1）基礎模塊。基礎模塊是整個系統的核心組成部分，包括用戶管理、部門管理、文件管理、流程管理等，為整個系統的功能實現提供了數據和支撐。

2）權限管理。權限管理包括應用管理、菜單管理、角色管理和數據權限。它通過精確控制和分配用戶對系統資源的訪問權限，有效保護了數據的安全性和完整性。

3）字典管理。字典管理是將系統中涉及的關鍵字段取值范圍進行收集和整理，形成標準、規范的數據。主要包括以下字典項：故障部件、故障位置、軸承型號、軸承品牌、原材料及熱處理、潤滑、失效模式等。

4）業務模塊。業務模塊分為案例收集、案例確認、案例檢測、案例判定、案例管理、案例檢索、案例統計、案例分析等功能，實現了對失效案例生命周期各個階段的閉環管理。

系統的業務架構設計，如圖3所示。

4.3 業務流程設計

系統以案例收集為出發點，通過對故障部件進行失效模式確認、故障位置檢測分析，得出失效結論并出具失效報告，再到失效案例檢索和利用，打通了每一個業務環節。業務流程設計如圖4所示。

5 案例數據庫的具體實現

5.1 案例收集

系統通過手工錄入、批量導入兩種方式對失效案例進行收集。手工錄入方式，由技術人員分別將軸承基本信息和使用工況信息錄入系統，如圖5、圖6所示；批量導入方式，主要用于歷史案例的收集，技術人員根據導入模板將案例信息整理成Excel文件，然后通過導入功能將案例信息批量導入系統。

5.2 案例確認

通過系統中錄入的軸承基本信息和使用工況信息，技術人員對故障部件的失效模式進行初步確認，找到失效原因并將確認結果錄入系統。系統根據錄入的失效模式，匹配得出下一步的檢測方案。

5.3 案例檢測

根據確認的失效模式和檢測方案，技術人員對故障部件進行檢測分析，其中包含：金相組織檢測、軸承游隙檢測、粗糙度檢測、絕緣檢測等檢測項目。檢驗完成后，將檢驗數據記錄下來，如圖7所示。

5.4 案例判定

技術人員根據軸承的基本信息、使用工況信息以及檢測數據，對故障部件的失效原因進一步分析，得出失效結論并出具失效報告，將信息錄入系統。錄入完成后，錄入人員提交審核流程，等待管理人員的審核。

5.5 案例管理

管理人員對失效案例進行審核，主要對案例信息的完整性、準確性、規范性進行檢查。如果審核通過，失效案例則進入案例庫；如果審核沒有通過，失效案例則退回到錄入人員，需要進行修改。

5.6 案例檢索

查閱人員可以對案例庫中審核通過的失效案例進行檢索利用。在系統中輸入要查詢的關鍵詞信息，如軸承型號、軸承類型、故障部件、故障位置、失效模式等，便可以查詢到相關的失效案例進行查閱。

5.7 案例統計

系統通過對案例數據的不同維度進行分類匯總，使用表格等形式直觀展現數據，使復雜的信息變得清晰易懂，幫助用戶迅速獲取所需信息，節省大量時間和精力。例如軸承類型失效模式統計表，如圖8所示。

5.8 案例分析

系統根據技術人員制定的分析模型，對案例數據進一步加工處理，通過柱狀圖、餅圖等圖表形式對失效案例的關鍵要素進行展示，幫助管理人員更快地理解和分析數據，從而更好地挖掘數據中的有價值信息[10]。

6 結 論

高鐵軸承失效分析案例數據庫的建立，通過對大量失效案例進行系統化和規范化集中管理，實現了“收集—管理—查閱—分析”一體化以及失效分析數據的廣泛共享。隨著數據庫中的失效案例不斷積累，這些寶貴的經驗和知識可以為相關技術人員的技術提升提供數據資料，有助于改進產品設計、制造工藝和質量管理體系，從而提高產品的質量和可靠性。

參考文獻：

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[10] 楊曉，施衛博，潘恒沛，等.船舶系統典型材料失效分析案例數據庫的設計與建立 [J].理化檢驗-物理分冊，2023，59（1）：31-34.

作者簡介：王偉（1982—），男，漢族，河南洛陽人，軟件開發工程師，本科，研究方向：軟件開發。

收稿日期：2024-06-27