基于CARMES的动车诊断系统可靠性预计

高馨

（工业和信息化部电子第五研究所，广东 广州 510610）

基于CARMES的动车诊断系统可靠性预计

高馨

（工业和信息化部电子第五研究所，广东 广州 510610）

随着轨道交通的发展，不同地域人员的流动时间快速缩短，交流频率不断地增加，但是随之而来的安全问题，却大大地影响了轨道交通行业的进一步发展。基于六性协同工程软件 （CARMES）对某轨道动车监控系统按照GJB/Z 299C中给出的方法进行了可靠性预计，对多节动车监控系统的可靠性数据进行了分析，并针对薄弱的环节提出了相应的改进意见。

可靠性预计；标准；建模；六性协同工程软件；轨道动车

0 引言

20世纪50年代，我国开始筹备北京地铁建设；80-90年代，我国仅有北上广几个大城市规划建设轨道交通；千禧年后，国家逐步地鼓励大中城市发展城市轨道交通。除了城市轨道交通，动车、高铁等轨道交通也得到了高速的发展，特别是动车，经过6次提速[1]，已然成为了国民出行首选的交通方式。但是，轨道交通快速发展的同时，却容易忽视产品与设备的可靠性问题，很多轨道交通的车辆、通讯设备和控制系统等，都来自于不同的国家，依照不同的标准生产，可能会给建设和运营管理留下不容忽视的问题和隐患。2011年 “7·23甬温线特别重大铁路交通事故”就是由于设计缺陷、把关不严等问题造成的，因此，轨道交通设备的可靠性和安全性问题引起了人们广泛的关注。

因此，本文利用六性协同工程软件（CARMES）[2]，以数理统计法和应力分析法，对某型轨道交通设备进行了可靠性预计，通过复杂建模，完成了多节车厢系统下的失效率和MTBF的计算，并针对薄弱环节提出了相应的改进建议，以期对提高同类轨道交通设备的安全性和可靠性提供一定的参考。

1 基于六性协同工程软件的可靠性预计

1.1 可靠性预计标准

当前，国内外主流的可靠性预计标准中给出的方法主要可分为基于数理统计和基于失效物理两类。其中，MIL-HDBK-217F、SR 332、IEC 61709、SN 29500和GJB/Z 299C等标准中给出的可靠性预计方法属于数理统计方法，这种方法基于大量的样本数据统计，从样本数据中提取失效率与各相关因素之间的定量关系，操作简单，实用性强，因此，得到了广泛的应用。

随着失效物理思想的兴起，基于失效物理的可靠性预计与评估也随之引起了人们的关注[3]。目前，国内外最权威、历史最悠久的失效物理研究机构是美国马里兰大学的电子产品与系统中心，该中心首先提出了 “基于失效物理的可靠性技术”的概念与技术框架，在基于失效物理的可靠性技术基础理论、可靠性试验方法、可靠性评价方法和失效物理模型建立等方面处于领先地位，代表产品CALCE软件集成了数个失效物理模型，可从芯片、封装级电路板层面对产品实施较为全面的可靠性评估，进一步地推动了失效物理技术方法的工程应用。在标准领域，与失效物理关系密切的主要是以法国FIDES、美国ANSI/VITA51.2等为主，失效物理是从失效机理本身出发，针对单一失效机理建立定量表征物理模型，对该失效机理下的器件寿命进行预计，基于失效物理的预计模型架构对元器件失效机理体现得更为清晰，模型中的各个影响因子的意义也更为明确，因而逐步地得到了应用。

近年来，可靠性预计仍是国外军事装备、电信和电力等领域的电子设备获得可靠性指标的主要技术途径，其中，用于指导美军装备研制、使用、采购和维护的MIL-HDBK-338B《可靠性设计手册》中明确指出应对电子装备进行可靠性预计来获得可靠性预计指标；电信和电力领域的电子设备也通过可靠性预计进行MTBF的评估。随着电子技术的飞速发展，电子设备和元器件的质量可靠性水平不断地提升，与此同时，也涌现出了大量的新型元器件，为了确保可靠性预计工作的准确性和全面性，国外主流的可靠性预计手册也在不断地更新和发展，同时我国的GJB/Z 299C也正在不断地更新[4]。国内外主流的可靠性预计标准和手册的发展情况如表1所示。

表1 主要预计标准介绍

第一版GJB/Z 299《电子设备可靠性预计手册》于1987年编制完成，随着科技、生产方式和控制方法的不断更新，电子元器件的可靠性水平也在不断地变化。经过多次修订，目前最新的版本为GJB/Z 299C，该版本手册主要变更的内容为[5]：

1）扩展了环境类别，补充了直升机环境和导弹飞行环境的环境类别与环境系数；

2）更新了执行标准和质量等级，调整了各种元器件的基本失效率和应力系数；

3）扩展了集成电路、晶体管的预计范围，包括数字电路门数、模拟电路晶体管数、存储器位数和晶体管的工作频率等；

4）增加了微电路封装形式和系数，包括PGA针栅阵列、BGA球栅阵列和LCC芯片载体等；

5）增加了片式膜电阻、片式电容等片式元器件的失效率预计模型和参数；

6）增加了附录——“采用进口元器件的电子设备可靠性预计 （资料性附录）”，该附录结合国内外器件的使用数据，给出了更加切合我国实际的可靠性预计方法、数据和模型；

7）以元器件发展趋势、工艺水平和使用场景为依据，调整元器件的失效率水平，修改各类器件的通用失效率。

1.2 可靠性预计、建模方法

清楚地了解产品或设备的构成原理、构成层次和组成元器件数目类型时，可以采用元器件计数法。该方法不需要知道每个元器件的工作应力，只需要知道每一类型元器件的数量、通用失效率、质量系数和所处的环境即可。该方法给出的总失效率模型为[6]：

式（1）中：Ni——第i个元器件数目；

λGi——第i个元器件的通用失效率；

πQi——第i个元器件的质量系数。

应力分析法是在元器件计数法的基础上，对每一类元器件的质量水平、工作应力和环境应力等因素进行分析，应力分析法需要知道元器件所承受的应力，如电应力、温湿度等，不同的应力水平会导致不同的失效率。以连接器为例，参考GJB/Z 299C标准，其失效率预计模型为：

式（2）中：λb——基本失效率；

πE——环境系数；

πQ——质量系数；

πP——接触件系数；

πK——插拔系数；

πC——插孔结构系数。

元器件计数法和应力分析法的预计步骤相似，但应力分析法需要更多的信息，预计结果也更加准确。本文中的预计步骤如下所述：

1）参照原理图，建立产品系统树，划分出相对独立且内部仅包含串联结构的预计单元，整理每个单元下的元器件信息，包括厂家、个数等；

2）查找预计手册，按各类元器件失效率模型，计算单独元器件的失效率；

3）将每个单元内各个元器件的失效率相加，计算出本单元的失效率；

4）建立任务可靠性模型，按从局部到整体的顺序，逐级预计，计算失效率和MTBF。

完成元器件可靠性预计后，需要建立可靠性模型，才能对整机系统进行可靠性预计。基本可靠性是指在规定条件下无故障的持续时间或概率，它是在系统的任一部件失效都导致系统失效的基础上得到的可靠性，因此基本可靠性模型是串联模型。在工程使用中，为了保证业务系统的正常运行，很多模块、设备都会采用主备单元，主用系统故障后，通过备用系统保障业务，任务可靠性模型正反映了这种产品的任务成功性，决定任务可靠性的产品在任务执行期间发生的影响任务成功的故障，因此任务可靠性模型中会出现并联、表决等模型[7]。

对于串联模型 （指数分布）：

对于并联模型 （n单元相同）：

对于表决系统 （n中取k）：

1.3 基于六性协同工程软件预计方法

六性协同工程软件，是结合我国可靠性、维修性、保障性、测试性、安全性和环境适应性工程应用的实际情况，依据国内外先进六性标准和设计分析方法，融建模、预计、分配、分析、评估、设计和管理于一体的集成化工程应用软件。本文将利用其可靠性预计模块，对动车诊断系统进行可靠性预计。具体的预计流程如图1所示。

图1 六性协同工程软件可靠性预计流程

2 轨道动车监控系统可靠性预计

2.1 监控系统原理及建模

轨道动车监控系统可分为信号收集、信号处理、信号判断及输出三大模块，通过收集动车的震动、温度等信号，经过一系列去噪、放大等处理后，输出信号，并做出判断，监控动车是否正常行驶。在每一节车厢中，含有1个信号判断与输出模块、2个信号处理模块和12个信号收集模块，任何一个模块出现故障，都将导致系统失效，因此，单车厢监控系统基本可靠性模型如图2所示。整车由8节车厢构成，车头、车位部分信号收集模块偏多，因此，整车中包含8个信号判断与输出模块、16个信号处理模块和114个信号收集模块，整车基本可靠性模型如图3所示。

图2 单车厢监控系统的基本可靠性模型

图3 整车监控系统的基本可靠性模型

在该系统中，仅仅关注系统完成任务剖面的单元在任务期间可能发生的故障。其中，全车的16个信号处理模块可以分为前8测点信号处理模块和后3测点信号处理模块。全车任务可靠性模型如图4所示。

图4 整车监控系统的任务可靠性模型

信号收集模块的任务可靠性模型如图5所示，其中，圆形电连接器是一个由相同单元组成的并联系统，温度转换电路为并联系统。后3测点信号处理模块任务可靠性模型如图6所示，其中，传感器接口电路是一个由相同单元组成的串联系统；前8测点信号处理模块可靠性模型图与图6类似，不同之处在于其是一个由8个相同单元串联的传感器接口电路。信号判断及输出模块由3个部分组成，分别是核心板、电源板和数字板，这3块串联构成信号判断及输出模块。各个部分的任务可靠性模型如图7-9所示。其中，核心板中接插件属于相同单元并联，电源板中哈丁连接器属于相同单元并联，数字板中差分电路属于n中取k表决模型，存储电路属于并联模型。

图5 信号收集模块任务可靠性模型

图6 后3测点信号处理模块任务可靠性模型

图7 核心板任务可靠性模型

图8 电源板任务可靠性模型

图9 数字板任务可靠性模型

2.2 监控系统可靠性预计

本系统以GJB/Z 299C为预计标准，其中进口件以299进口件应立法为依据。环境系数类别为“平稳地面移动”，使用环境温度为50℃，任务时间为15 h。依据GJB/Z 299C，元器件失效率预计模型为如下所示：

表2 信号收集模块预计结果

λp——工作失效率的预计值；

λb——基本失效率；

πi——影响失效率的质量因子、环境因子、温度因子和电应力因子等一系列修正系数。

以信号收集模块为例，其可靠性预计结果如表2所示，整车各主要模块和监控系统的可靠性预计结果如表3所示。

由计算结果可得，整车监控系统的失效率为77.73（10-6FIT）， MTBF为12 864 h，可靠度为0.998 835。各个模块中数字板的失效率最大，前8测点信号处理模块的失效率次之。因此，在实际使用与维护中，需要对这两个模块重点维护，同时加强其元器件质量或者增多其备用模块。

3 结束语

本文利用六性协同工程软件，对轨道动车监控系统进行可靠性预计。在对复杂系统进行预计时，可根据基于六性协同工程软件的预计流程，进行系统分解。对于安全要求较高的系统，可采用最新版GJB/Z 299C进行预计，对于进口器件，则可针对性地选择国外标准对其可靠性进行预计。

表3 其他模块预计结果

在建模方面，六性协同工程软件可建立多种任务模型，根据系统任务需求建立、修改对应的任务可靠性模型，最终得到符合要求的系统设计方案。

[1]董锡明.近代铁路可靠性与安全性的几个问题 [J].中国铁道科学，2000，21（1）：94-100.

[2]张剑伟，尚斌，刘舜鑫，等.智慧院所环境下的 “六性”系统工程 [J].电子产品可靠性与环境试验，2017，35（1）： 1-5.

[3]彭建.基于失效物理的电子系统的可靠性预计研究与实现 [D].成都：电子科技大学，2012.

[4]中国人民解放军总装备部电子信息基础部.电子设备可靠性预计手册：GJB/Z 299C[S].北京：总装备部军标出版发行部，2007.

[5]中国人民解放军总装备部电子信息基础部.电子设备非工作状态可靠性预计手册：GJB/Z 108A[S].北京：总装备部军标出版发行部，2007.

[6]谢里阳，何雪宏，李佳.机电系统可靠性与安全性设计[M].哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2006.

[7]张增照，潘勇.电子产品可靠性预计 [M].北京：科学出版社，2007.

Reliability Prediction of Railcar Diagnostic System Based on CARMES

GAO Xin
（CEPREI， Guangzhou 510610， China）

With the development of rail transit， the flow time of people in different regions is rapidly shortened and the communication frequency is increasing，but the attendant safety problem greatly affects the further development of rail transit industry.Based on CARMES， the reliability of a railcar monitoring system is predicted with the method proposed in GJB/Z 299C， and the reliability data of the system is analyzed.Besides， the corresponding improvement suggestions for the weak links are put forward.

reliability prediction； standard； modeling； CARMES； railcar

TB 114.33

A

1672-5468（2017）04-0031-06

10.3969/j.issn.1672-5468.2017.04.006

2017-01-11

2017-01-18

高馨 （1988-），女，四川新津人，工业和信息化部电子第五研究所可靠性数据中心工程师，硕士，从事技术服务工作。

CNKI推出《中国高被引图书年报》

中国知网 （CNKI）中国科学文献计量评价研究中心新近推出了一套 《中国高被引图书年报》，该报告基于中国大陆建国以来出版的422万余本图书被近3年国内期刊、博硕、会议论文的引用频次，分学科、分时段遴选高被引优秀学术图书予以发布。据研制方介绍，他们统计并分析了2013-2015年中国学术期刊813万余篇、中国博硕士学位论文101万余篇、中国重要会议论文39万余篇，累计引文达1 451万条。根据统计数据，422万本图书至少被引1次的图书达72万本。研制方根据中国图书馆分类法，将72万本图书划分为105个学科，分1949-2009年和2010-2014年两个时间段，分别遴选被引最高的TOP 10%图书，共计选出70 911本优秀图书收入 《中国高被引图书年报》。统计数据显示，这7万本高被引优秀图书虽然只占全部图书的1.68%，却获得67.4%的总被引频次，可见这些图书质量上乘，在同类图书中发挥了更加重要的作用。该报告还首次发布各学科 “学科h指数”排名前20的出版单位的评价指标，对客观评价出版社的社会效益——特别是学术出版物的社会效益具有重要的参考价值。

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（中国知网 （CNKI）中国科学文献计量评价研究中心）