轨道交通车辆门系统可靠性数据收集与统计分析

刘斌坤 朱文明 曹芳芳 刘润波

(南京康尼机电股份有限公司，210038，南京∥第一作者，高级工程师)

可靠性数据是轨道车辆门系统可靠性设计和评价的基本依据，对可靠性数据的分析则是一切可靠性工作的基础。通过有计划、有目的地收集与统计分析门系统寿命周期各阶段的可靠性数据，可定量地评估门系统的可靠性水平，发现其可靠性的薄弱环节和产生原因，经过有针对性地改进，使门系统的质量与可靠性水平不断增长。所以，可靠性数据的收集与统计分析在门系统可靠性工程中具有举足轻重的地位。

1 可靠性数据收集与统计分析的目的

轨道交通车辆门系统可靠性数据是指门系统寿命周期各阶段的可靠性工作及活动中所产生的能够反映门系统可靠性水平及状况的各种数据，可以是数字、图表、符号、文字、图形、图像等形式。

可靠性数据收集与统计分析的目的是找出轨道交通车辆门系统可靠性设计的薄弱环节，提出改进措施，提高门系统可靠性设计水平。具体工作内容如下:

(1)根据可靠性数据提供的信息，改进门系统的设计、制造工艺，提高门系统的固有可靠性，并为新产品研制时，不同方案的可靠性的对比和选择提供有效依据;

(2)根据可靠性数据提供的信息，预测和评估门系统实际使用下可靠性水平，开展门系统的可靠性设计;

(3)根据可靠性数据提供的信息，实时监控门系统的可靠性水平［1］。

2 可靠性数据收集与统计分析流程

在实施可靠性数据收集与分析时应有周密的计划和流程，参见图1。

图1 可靠性数据收集与分析流程

3 可靠性数据收集程序和方法

可靠性数据主要包括试验数据和现场数据。从实验室得到的数据是质量优良的数据，因为数据的收集者往往是分析数据的本人，对试验目的、方法完全了解，并亲自观测和记录数据，所获得数据的不确定性很小。而现场数据反映了产品在实际使用环境和维护条件下的情况，比模拟条件更代表了产品的表现。轨道交通门系统可靠性数据多为现场数据。

现场数据收集的影响因素很多，再现性较低，因此可靠性数据收集前需有详尽的计划和细致的考虑其一般程序见图 2［2］。

图2 可靠性数据收集的一般程序

门系统现场数据的收集要制定统一规范的表格，记录内容主要包括产品的运营信息、产品的标识信息、产品所处的阶段、产品的故障信息等，其中故障判据要尽可能明确、直观和易测。目前，门系统现场数据已有较完善的收集系统，现场客服人员只要定期把可靠性数据录入故障报告、分析及纠正措施系统(FRACAS)中即可，这样就保证了数据的及时、真实和完整。

4 可靠性数据整理

收集到的现场可靠性原始数据往往是杂乱无章的，无法直接对门系统的可靠性进行分析，无法做出判断，必须经过一系列的整理分析后，才能通过看似杂乱的大量数据中找出其规律性。

4.1 故障分类

轨道交通车辆门系统主要包括城市轨道交通车辆门系统和铁路车辆门系统。由于门系统结构较复杂，影响也不尽相同，为了便于比较分析，把城市轨道交通车辆门系统故障分为库检故障、可忽略故障、轻微故障、延迟故障、下线故障、不能发生故障、清客故障、救援故障;铁路车辆门系统故障分为库检故障、可忽略故障、1 类故障、2 类故障、3 类故障。二者门系统可靠性都分为固有可靠性、服务可靠性和影响运营可靠性，参见表1。

4.2 故障判据

故障判据根据所评估的可靠性分类不同而有所区别。对于固有可靠性，凡是关联故障都应记入，对于服务可靠性与影响运营可靠性，只记录造成相应影响的关联故障。

(1)如果在工作过程中发生以下故障，应记为关联故障:①设计缺陷或制造工艺缺陷造成的故障;②零部件或元器件缺陷造成的故障;③耗损件在寿命期内发生的故障;④产品在运营期间造成服务影响的不明原因故障。

(2)如果在工作过程中发生以下故障，应记为非关联故障:①由于主机厂或业主安装调试不当造成的故障;②试验设备、检测设备发生的故障，以及由此引起的受试产品的故障;③使用中由于意外事故、恶意破坏或误操作引起的故障;④由其他产品引起的从属故障;⑤在同一部件第二次或相继出现的间隙故障;⑥在寻找故障、修复验证或正常维护调整中，由这些行为所引起的故障;⑦由于超过设计要求的过应力所造成的故障;⑧超寿命期工作时出现的故障;⑨其他任何非系统的独立故障引起的失败或故障。

至于关联故障和非关联故障的变更，当满足下列条件时，已判定为关联故障的，可以重新判定为非关联故障:

(1)经过故障分析、采取了相应有效的纠正措施，并有足够的证据证明纠正措施对消除故障完全有效;

(2)已得到订购方对故障进行重新分类的批准［3］。

5 可靠性数据统计分析

可靠性数据统计分析方法的选择多取决于数据分析评价的目的和收集的数据完整性，对于轨道交通车辆门系统而言，可靠性数据统计分析一般采取时间截尾试验中点估计及置信区间评估方法。

可靠性数据和统计评估的参数输入形式如下:①进行评估的产品或部件的累计工作时间T;②进行评估的产品或部件累计工作时间T 内的故障次数r;③置信区间评估时需给定的显著水平α，或给定的置信水平1-α。

失效率的点估计为:

失效率的单边置信区间上限为:

失效率的双边置信区间为:

MTBF(平均无故障时间)的点估计为:

MTBF 的单边置信下限为:

MTBF 的双边置信区间为:

在进行MTBF 的点估计与区间估计的统计分析中，要注意以下几点。

(1)对于产品级的可靠性评估，总时间T 为评估时间段内产品的工作时间;对于零部件级的可靠性评估，总时间T 为评估时间段内零部件的工作时间;

(2)若未观测到失效，则不能使用MTBF 的点估计进行评估，但可确定MTBF 的单边下限或失效率的单边上限;

(3)一般通过点估计和区间估计方法计算MTBF 时，累积工作时间至少大于3 倍目标值，如果累积工作时间较少则不进行MTBF 值定量计算，仅作是否拒绝定性判定。判定规则如下:①若累积工作时间小于2 倍目标值时，最大接受的故障数为1;②若累积工作时间介于2 倍目标值和3 倍目标值之间时，最大接受的故障数为2;③使用时间进行评估的地方，可以用距离、周期或其他适用的量来替代;④置信水平90%的含义为，将有90%的概率包含特征量的真值。

6 结语

本文涉及的轨道交通车辆门系统可靠性数据收集与统计分析是针对门系统寿命周期内各阶段的可靠性工作，总结分析了可靠性数据收集与统计的目的、一般流程、可靠性数据收集程序和方法，以及可靠性数据整理和可靠性数据统计分析。尤其是针对目前轨道交通行业故障和可靠性定义不统一现象，提出了针对门系统的故障和可靠性定义及其统计分析方法，为轨道交通车辆门系统可靠性工作的开展奠定了基础。

［1］赵宇，杨军，马小兵.可靠性数据分析教程［M］.北京:北京航空航天大学出版社，2009.

［2］闫鹏，高明君，陈炜刚.装备维修性数据收集与分析方法研究［J］.科学技术与工程，2006(24):3919.

［3］须雷.起重机可靠性数据的收集与分析［J］.起重运输机械，1998(10):12.

［4］曾世文，朱文明.轨道车辆门系统故障及可靠性分类与度量指标的研究［J］.机械设计与制造工程，2013(10):75.