上海轨道交通10号线列车可靠性增长区间分析

盛银胜

（南车南京浦镇车辆有限公司，210031，南京∥高级工程师）

地铁在国内各大城市的公共交通中起着越来越重要的作用，一旦出现运营故障，使地铁运营中断，将导致城市公共交通的极大混乱。因此，地铁列车的运营可靠性受到各运营公司及车辆制造商的充分重视。

地铁列车作为一个复杂的综合集成系统，必须经过一个必要的可靠性增长过程，其可靠性才能达到一个稳定的水平。通常情况下所有地铁列车都要经过一年的可靠性增长期后才能进入可靠性的稳定期，此后的运营故障数据才能代表列车的真实可靠性水平。目前国内多个地铁项目要求将车队的可靠性增长期缩短到首列车投入运营后的6个月内，这样车队中可靠性增长期最长的列车只有6个月，部分列车甚至没有可靠性增长期，这对车辆制造商来说是一个较大的挑战。

本文对南车浦镇车辆有限公司生产的上海轨道交通10号线地铁列车投入正线运营前6个月的运营故障进行了分析，对车队的可靠性是否进入相对稳定的状态做出了判断，并对车队平均无运营故障运行距离（MDBSF，其量符号为DMDBSF）进行了区间估计。

1 现场运营故障数据分析

1.1 故障数据

上海轨道交通10号线自2010年4月首列车投入正线运行后至2010年9月的前6个月内，先后有9列车投入正线运行，车队总运营公里数为449 324 km，发生的所有运营故障（包括救援，清客、掉线）信息及相关信息见表1。

如果将表1中的数据描绘在双对数尺度坐标纸上（见图1），可以看到故障顺号为1的故障明显偏离直线。该数据不能用于具体的故障分析，在后面的分析中将剔除该故障。

由于该试验数据终止于第6个月末，因此该试验类型属于GJB／Z 77－95中的时间截尾试验。由于本项目的运营时间与运营公里数是成线型关系的，为方便分析，在后面的计算和分析中，将直接使用公里数代替运营时间。该试验的截尾时间为449 324km。

1.2 拟合优度检验

Cramer－Von Mises检验

式中：

b——形状参数的点估计值；

n——故障总次数，次；

T——截尾总距离，km；

tj——第j次故障的公里数，km。

计算Cramer－Von Mises检验量：

根据可靠性增长管理手册（GB 4086.2—83）查表可得（通常取显著性水平α＝0.1）。因此，有，拒绝使用 AMSAA模型。

表1 运营故障信息表

图1 列车运营故障特性

1.3 趋势检验

由于故障数据不符合AMSAA模型，因此采用U检验。

由于试验采用时间截尾类型，则有检验时的统计量

根据可靠性增长管理手册（GB 4086.2—83）查表可得U1－α／2＝3.09（通常取α＝0.2）。

有－U1－α／2＜U＜ U1－α／2

说明在显著性水平α＝0.2情况下，无正或负的可靠性增长，有80%的把握认为车队的运营可靠性进入相对稳定的区间。

1.4 平均无运营故障运行距离区间估计

取90%的置信区间，有：

式中：

χ2——卡方检验的检验量；

nT——时间截尾时的总运营公里，km；

r——故障次数，次。

说明：由于本文只分析了首列车投入正线运行后的前6个月的运营故障，该区间属于可靠性的增长期，因此该DMDBSF区间估计并不正确。实际上随着样本区间的增加，观察到的DMDBSF将大于该数据上限。事实上，截止2011年1月，观察到的DMDBSF为103 470km。

2 结语

通过对运营故障信息的上述分析，可以得到如下结论：

（1）从表1中的列车公里数栏中可以看出运营故障发生的区间位于车对运行总公里数的16 000至240 000km之间，并集中于首列车投入正线运行后的第3和第4个月。

（2）通过U检验对列车投入正线运营的前6个月内的运营数据分析，可以看出在显著性水平α＝0.2下，列车的运营可靠性无正或负的可靠性增长，应该终止可靠性增长分析，有80%的把握认为车队的运营可靠性进入相对稳定的区间。

综合以上分析，可以得出如下结论：在首列车投入正线运行6个月后，列车的运营可靠性达到了一个相对稳定的状态，可以开始列车的运营可靠性验证。

［1］GJB／Z 77—95可靠性增长管理手册［S］.

［2］GB 4086.2—83统计分布数值表χ2分布［S］.