一種車輛應用實時信息確定可靠性增長趨勢及參數的方法與流程
本發明涉及一種統計軌道車輛實時故障確定可靠性增長趨勢及預測故障率的方法，屬于系統或部件可靠性增長趨勢判斷及故障率預測技術領域。
背景技術：
軌道車輛技術規范有可靠性指標規定,要求軌道車輛投入運營或經過規定的可靠性增長期滿足規定的要求,在可靠性考核期對軌道車輛故障進行統計分析,提供可靠性分析報告,滿足技術規范要求。
目前,軌道車輛可靠性符合性采用被動跟蹤,在軌道車輛考核期間統計故障并分析是否滿足技術規范規定,方法為統計階段出現的故障數量N,軌道車輛運行里程D,通過計算D/N,得到平均故障運行距離MDBF,對實際的平均故障運行時間MDBF與技術規范規定指標進行比較,以判定符合性；根據已統計得到的軌道車輛的平均故障運行時間MDBF得到軌道車輛可靠性增長趨勢。但依此進行的可靠性增長趨勢只是定性、直觀判斷得到,沒能定量給出,且由于軌道車輛故障的偶發性,軌道車輛可靠性也往往不是單方向的變化；同時,采用被動跟蹤的方式,也無法推斷按此可靠性增長管理方式進行管理的有效性,使在預期的時間,軌道車輛達到規定的可靠性性能以滿足技術規范的要求。
一種統計軌道車輛實時故障確定可靠性增長趨勢及預測可靠性性能(如故障率、平均故障運行距離等)的方法則根據軌道運輸實際情況,對于軌道車輛發生的運營故障(指故障影響大,數量較少；對數量多的故障分析建議使用階段故障統計分析方法),通過統計實時發生的故障數量、故障發生日期以及月度運行里程等參數,分析得到可靠性增長系數,根據可靠性增長系數判斷軌道車輛的可靠性是增長、降低、不變化(服從指數分布),并可預測隨后里程點的可靠性性能,通過與技術規范可靠性指標比較,確定目前采取的可靠性管理措施是否需要改進。
技術實現要素：
本發明所要解決的技術問題是：克服現有技術的不足，提供一種車輛應用實時信息確定可靠性增長趨勢及參數的方法，其基于軌道運輸實際情況,對于軌道車輛較少發生的運營故障,通過統計運營的軌道車輛實時發生的故障日期、月度運行里程等參數,量化得到可靠性增長系數,根據可靠性增長系數判斷軌道車輛的可靠性是增長、降低、不變化(服從指數分布),并可預測隨后時間點的可靠性性能,通過與技術規范可靠性指標比較,確定目前采取的可靠性管理措施是否需要改進。
為了解決以上技術問題，本發明的一種車輛應用實時信息確定可靠性增長趨勢及參數的方法，包括如下步驟：
第一步、選取進行可靠性增長趨勢和參數預測的軌道車輛項目,項目的鐵道車輛可陸續投入運營,但運營期間在一個鐵道車輛上發現的系統性故障,也須在其它鐵道車輛的后續同一項目包括在建軌道車輛上采取措施,并得到整改；
第二步、統計項目鐵道車輛i投入運營前已運行的里程Di；
第三步、統計項目故障時實時信息:
方法1:統計項目第k個故障時,鐵道車輛i在故障時點的累積運行里程(里程表上數據)Di,K,統計每月鐵道車輛i在運行第n月的運行累積里程(里程表上數據)Di,n
方法2:由于不方便和工作量大,往往不容易實現,以下為方便使用的近似實時方法,統計每月鐵道車輛i在運行第n月的運行累積里程(里程表上數據)Di,n,運行第n月發生故障為Fn,其第r個故障Fn,r發生的當月天序數Tn,r,運行第n月當月天數Tn,則第n月當月第r個故障Fn,r發生時,鐵道車輛i在故障時點的累積運行里程(里程表上數據)為Di,n,r
第四步、分析計算故障點及累積運營里程:
方法1:列出按發生故障日期為序的故障點集合{1,2,…,k}
各故障點對應項目的累積運營里程{DG1,DG2,…,DGK},其中DGK計算公式為:
截止統計月的累積統計運營里程為D,其計算公式為:D＝∑(Di,n-Di)
方法2:列出按發生故障日期為序的故障點集合{1,2,…,k},其中k表示統計的故障總數,其計算公式為
各故障點對應項目的累積運營里程{DG1,DG2,…,DGK},其中DGK計算公式為:式中k為自運行后的故障序列數,對應為自運營統計開始各月故障Fn累積集合所對應的序列
截止統計月的累積統計運營里程為D,其計算公式為:D＝∑(Di,n-Di)
第五步、計算可靠性增長系數а
⑴以最后故障點時的累積鐵道車輛里程作為截止里程的可靠性增長系數а的計算:
⑵以最后統計月的累積鐵道車輛里程作為截止里程的可靠性增長系數а的計算:
第六步、判定鐵道車輛可靠性增長趨勢
а＜1時,鐵道車輛的可靠性處于增長趨勢,可靠性在提高
а＝1時,鐵道車輛的故障發生服從指數分布,可靠性相對恒定
а＞1時,鐵道車輛的可靠性處于負增長趨勢,可靠性在降低
如果鐵道車輛的可靠性處于負增長趨勢,應研判①鐵道車輛統計階段是否處于浴盆曲線的損耗失效期②統計期間出現故障是否把系統性故障判斷為偶發故障③判定的系統性故障是否沒找到根原因或采取措施針對性和有效性不足；
第七步、預測可靠性性能
項目鐵道車輛可靠性增長策略和管理方式不變情況下,可預測隨后的鐵道車輛可靠性性能。
預測自運行開始至將來到累積運行X的軌道車輛可靠性性能:
⑴以故障所在時點開展可靠性增長分析的性能預測:
自運行開始至將來累積運行第X公里的點故障率
自運行開始至將來累積運行第X公里平均故障運行里程
⑵以最后統計月定時開展可靠性增長分析的性能預測:
自運行開始至將來累積運行第X公里的點故障率
自運行開始至將來累積運行第X公里平均故障運行里程
第八步、技術規范要求符合性及可靠性管理改進
對預測的軌道車輛可靠性與規范的可靠性要求進行比較,確定采取可靠性管理機制的可行性:
MDBF(預測)＞MDBF(要求)按目前可靠性管理機制,軌道車輛可滿足技術規范要求；
MDBF(預測)＝MDBF(要求)按目前可靠性管理機制,軌道車輛可滿足技術規范要求,但考慮到軌道車輛故障的偶發性,建議適當改進可靠性管理機制,從而提高可靠性增長系數,確保軌道車輛在規定時間滿足技術規范要求；
MDBF(預測)＜MDBF(要求)按目前可靠性管理機制,軌道車輛不能滿足技術規范要求,必須對可靠性管理機制進行改進,應考慮①統計期間出現故障是否把系統性故障判斷為偶發故障②判定的系統性故障是否沒找到根原因或采取措施針對性和有效性不足；③提高故障處理決策級別,是否對發生費用高的故障進行改進④技術規范規定的可靠性性能是否過高等
在對可靠性管理機制改進后,按第一步～第七步重新開始可靠性增長趨勢及可靠性性能預測,至到滿足要求。
本發明進一步的改進在于：
執行第一步前，建立軌道車輛項目的故障報告、糾正、措施、系統(FRACAS),對項目的故障分類管理,對系統性故障的措施,包括已運行、已制造和在建軌道車輛分類實施。
執行第五步前,可用累積故障圖等方法檢驗故障服從可靠性增長模型。
執行第五步前,采用EXCEL或建立程序,計算可靠性增長系數。
執行第八步前建立歷史軌道車輛項目的可靠性性能,包括軌道車輛組成和規格,自累積開始時點的運行的可靠性性能,用于新軌道車輛項目技術規范中可靠性要求的合理制定。
目前,軌道車輛可靠性符合性采用被動跟蹤,在軌道車輛考核期間統計故障并分析是否滿足技術規范規定,方法是統計出現的故障數量N,軌道車輛運行里程D,通過計算D/N,得到平均故障運行時間MDBF,對得到的平均故障運行里程MDBF與技術規范規定MDBF指標進行比較,以判定符合性；并根據已統計故障發生時得到的軌道車輛平均故障運行距離MDBF得到軌道車輛可靠性增長趨勢。依此進行的可靠性增長趨勢只是定性、直觀判斷得到,沒能定量給出,且由于軌道車輛故障的偶發性,軌道車輛可靠性也往往不是單方向的變化；同時,這種軌道車輛可靠性采用被動跟蹤的方式,也無法推斷按此可靠性增長管理方式進行管理是否有效,在預期的時間,軌道車輛是否能達到性能以滿足技術規范的要求。
統計軌道車輛故障日期及里程,確定可靠性增長趨勢及預測可靠性性能的方法則根據軌道運輸實際情況,對于軌道車輛經常較少發生的運營故障(運營故障是指影響大的故障；對于發生頻率高的小故障,建議采用階段方法進行可靠性增長的分析),通過統計故障發生日期以及運行里程得到可靠性增長系數,根據可靠性增長系數判斷軌道車輛的可靠性是增長、降低、不變化(服從指數分布),并可預測隨后里程點的可靠性性能,通過與技術規范可靠性指標比較,確定目前采取的可靠性管理措施是否需要改進。
本發明方法通過統計軌道車輛實時信息,分析得到可靠性增長系數,并根據可靠性增長系數,判定軌道車輛可靠性增長趨勢,對于可靠性負增長,可從統計時間處于壽命階段、系統性故障判斷為偶發故障和故障根原因或采取措施針對性和有效性不足等方面進行改進,以改變軌道車輛增長趨勢；同時,本發明方法可根據統計軌道車輛實時信息,預測軌道車輛將來的可靠性性能,便于同技術規范要求進行比較,以確定是否滿足,對于不能滿足要求,給出改進的措施,包括是否把系統性故障判斷為偶發故障；是否部分故障沒找到根原因或采取措施針對性和有效性不足；是否引入決策對發生費用高的故障進行改進；技術規范規定的可靠性性能是否過高等。
可見，本方法用于軌道車輛運營的可靠性增長趨勢判別,預測可靠性性能,確定技術規范的符合性以及可靠性增長機制有效性,具有可操作和實用性。本專利將在軌道車輛運營期的可靠性增長以及保證技術規范的可靠性要求方面得到廣泛的應用，具有良好的市場前景。
附圖說明
圖1為可靠性MDBF趨勢圖。
具體實施方式
下面結合實例對本發明作進一步詳細描述。但是本發明不限于所給出的例子。
某城市軌道交通項目技術規范規定:列車投入商業運營后的第2年(即366天,運營列車的累積運行里程預計達到3500000列車公里)始,列車平均無故障時間MDBF不小于200000列車公里,這里故障為運營故障,指列車發生的影響大的故障,包括延誤大于2分鐘的延誤故障、掉線故障、清客故障以及未出庫故障。
項目于2015年7月1日開通,初期投入20列,后續將增加列車,為防止列出每列車的運行數據太多,為說明,只列出合計數據,
按第三步方法2和第四步方法2對數據整理如下表:
截止統計月2015年12月的累積統計運營里程為D:1666092km.
統計期間出現故障數11,因此,K＝11
第五步、計算可靠性增長系數а
⑴以最后故障點2015年12月16日的累積鐵道車輛里程作為截止里程的可靠性增長系數а的計算:
⑵以最后統計月的累積鐵道車輛里程作為截止里程的可靠性增長系數а的計算:
第六步、判定軌道車輛可靠性增長趨勢
按故障點計算а＝0.704；按最后統計月計算а＝0.729,由于а＜1,軌道車輛的可靠性處于增長趨勢,可靠性在提高
第七步、預測軌道車輛可靠性性能
項目軌道車輛可靠性增長策略和管理方式不變情況下,預測投入運營后的列車投入商業運營后的第2年(即366天,運營列車的累積運行里程預計達到3500000列車公里)始軌道車輛可靠性性能。
⑴以故障所在時點開展可靠性增長分析的性能預測:
自運行開始至將來累積運行第3500000公里的點故障率
自運行開始至將來累積運行第3500000公里平均故障運行里程
⑵以最后統計月定時開展可靠性增長分析的性能預測:
自運行開始至將來累積運行第3500000公里的點故障率
自運行開始至將來累積運行第3500000公里平均故障運行里程
第八步、技術規范要求符合性及可靠性管理改進
對預測的軌道車輛可靠性與規范的可靠性要求進行比較,確定采取可靠性管理機制的可行性:
⑴以故障所在時點開展可靠性增長分析的性能預測MDBF(預測)＝252560＞MDBF(要求)＝200000
⑵以最后統計月定時開展可靠性增長分析的性能預測MDBF(預測)＝254060＞MDBF(要求)＝200000
按目前可靠性管理機制,軌道車輛在第二年(即366天,運營列車的累積運行里程預計達到3500000列車公里)時,其預測平均故障運行距離⑴以故障所在時點開展可靠性增長分析的性能預測MDBF(預測)＝252560⑵以最后統計月定時開展可靠性增長分析的性能預測MDBF(預測)＝254060其可靠性水平滿足技術規范要求,且有20％余量,說明目前的可靠性管理機制對滿足技術規范的要求是合適的。
下面給出目前可靠性驗證及趨勢判斷方法，與本發明實施進行對比。
將統計數據進行整理:
其趨勢用折線圖表示見圖1。
通過上述兩種方法進行的軌道車輛可靠性增長的比較，可得出如下結論：
⑴目前可靠性增長采用的方法,可計算階段可靠性性能和累積可靠性性能,從累積可靠性MDBF的折線圖可判斷軌道車輛可靠性增長趨勢,但只能定性給出；而采用本方法可定量計算軌道車輛可靠性增長系數,根據可靠性增長系數,定量判定軌道車輛的可靠性是增長、不變還是下降。
⑵目前可靠性增長采用的方法,無法給出軌道車輛在后續某時間點,按目前可靠性增長機制軌道車輛所能達到的可靠性性能。而采用本方法可定量計算軌道車輛在后續某運行距離(或時間)點,按目前可靠性增長機制軌道車輛所能達到的可靠性性能。
⑶目前可靠性增長采用的方法,無法判斷軌道車輛后續性能能否滿足技術規范的要求。而采用本方法可定量判斷軌道車輛后續性能能否滿足技術規范的要求,并根據符合性,決定后續工作方法,是否需要改變現有可靠性增長管理機制。可靠性管理機制的改進包括故障性質重新確立；故障措施有效性審查；管理決策級別提高以及技術規范要求的合理性等。
除上述實施例外，本發明還可以有其它實施方式。凡采用等同替換或等效變換形成的技術方案，均落在本發明要求的保護范圍。
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