全自动无人驾驶的系统服务可用性考核方法的研究

孟庆元，邹守铭，孙 娜，毕 昱，徐 娜

(中车大连机车车辆有限公司 科技管理部，辽宁 大连 116000)

从全世界范围而言，全自动无人驾驶技术正加速发展且逐步成熟，据不完全统计，全球已有37个城市55条线路采用全自动无人驾驶技术，运营里程占全部轨道交通里程的6 %，该技术的应用主要集中在欧洲和日本等发达国家[1]。

《城市轨道交通运营绩效评估体系》中的绩效考核方法适用于传统地铁中列车、屏蔽门和信号等系统[2-3]，鉴于全自动无人驾驶与传统地铁技术相比，系统的运营方式和故障处理策略有很大的不同[4-5]，所以该考核方法是否适合全自动无人驾驶的系统服务可用性考核需要进行进一步的研究。

因此，本文在评估现有的考核方法的基础上，提出一种适用于全自动无人驾驶技术的系统服务可用性考核方法。

1 运营绩效评估体系介绍

《城市轨道交通运营绩效评估体系》中定义了传统地铁的考核方法，包括对客流、运行、服务、安全、能耗、成本的绩效考核。考核指标分别从线路、系统设备及非系统设备的服务可用性三个方面对传统地铁线路进行考核。

《城市轨道交通运营绩效评估体系》中定义的考核方法存在以下不足：

(1)统计样本不够全面。只考核5 min及5 min以上故障带来的影响，没有考核5 min以下故障的影响，即可以迅速解决的故障并没有计入在内，但是这些故障频繁发生的话，对列车服务可用性的影响也很大，尤其是对于全自动无人驾驶的列车。

(2)统计数值不准确。传统地铁在乘客运送监测、列车运行操作及确保紧急情况的检测和管理上与全自动无人驾驶是有所不同的。有人驾驶的列车，司机可以根据列车故障的实际情况，在中间站减少停车时间，这样在列车到达终点站的时候，相对于发车时刻表而言可能不会对运营造成任何影响；而对于全自动无人驾驶的列车，由于没有司机，故障影响时间取决于运营单位的故障处理方案，除此之外，列车的停站时间是预先设定的，任何故障都会造成列车全线晚点，列车无法追赶时刻表。

因此，采用上述方法进行列车服务可用性的考核，在同样里程的情况下，全自动无人驾驶系统的列车服务可用性一定会低于传统地铁。

2 全自动无人驾驶的系统服务可用性考核方法

全自动无人驾驶系统的考核方法需要更客观和合理地体现全自动无人驾驶的运营特点，遇到故障情况或者紧急情况，中央控制室的运营人员能够根据综合监控系统的故障报警信息，按照预先制定的故障处理程序，安排相应的运营和维护人员进行故障处理，直至系统恢复正常运营。从系统发生故障到系统恢复正常运营的这段时间，系统属于不可用的状态，因此可以采用统计服务可用性的方法作为全自动无人驾驶技术的系统服务可用性考核方法。

服务可用性A的计算公式为：

(1)

式中：TU——系统在线时间，h；

TO——系统运营时间，h。

系统中的任何一个产品的故障都会对系统的可用性产生影响，为了避免重复考核的现象发生，可以针对系统的模式可用性、车队的可用性和站台门的可用性分别进行考核，进而得到整个无人驾驶系统的服务可用性指标。

2.1 模式可用性考核

模式可用性Am表示无人驾驶系统在运营时段内能否一直以预定的模式运营，用于评估系统转入非正常运营模式所造成的影响。Am的计算公式如下：

(2)

式中：Tm——实际运营模式故障时数(在运行系统排定提供具体服务模式的时间段中，所有因故障导致模式停机的总时数)，h；

Ts——排定运营模式时数(已排定的具体运营服务模式的时数)，h。

模式可用性主要考核因单一或多重运行系统相关问题造成在排定的运营模式下正常服务停止的事件。

2.2 车队可用性考核

车队可用性Af表示在排定运营模式下，列车可用性以及系统在排定的行车间隔下，满足排定运营需求的能力。Af的计算公式如下：

(3)

式中：Ta——实际运营车辆服务时数(在运行系统无任何服务中断且车辆功能正常的情况下，车辆在排定运营模式期间实际行驶的车辆数量与服务时数的乘积)；

Tsc——排定车辆服务时数(具体运营模式下，排定的车辆数量与服务时数的乘积)。

车队可用性主要考核排定车辆中断服务的时间，从排定车辆失去服务能力或失去全部功能状态开始，直至该故障车辆重新投入运营并完全恢复功能或被一辆功能正常的车辆替换或该列车已不需服务。

2.3 站台门可用性考核

站台门可用性Ap表示在排定运营模式下车站站台门可用性。Ap的计算公式如下：

(4)

式中：Tap——实际站台门服务时数(运营模式下排定的车站站台门数量与服务时数的乘积减去所有停机站台门数量与服务时数的乘积)；

Tsp——排定站台门服务时数(在具体运营模式下，所需的排定车站站台门数量及服务时数的乘积)。

站台门可用性主要考核因站台门自身故障导致站台门在命令运转期间而无法操作的事件。站台门停机的时长应从排定的站台门无法正常运行开始计算，直至站台门恢复正常运行后第1次列车停站或发车完毕之后。

2.4 系统服务可用性考核

针对某一具体时段的系统服务可用性Ai，可以用模式、车队及站台门在该模式下所需要的排定运行模式来表示。系统服务可用性应是Am，Af及Ap的乘积，计算公式如下：

Ai=Ami×Afi×Api

(5)

设每个时段的时间为Ti，因此系统累积的运行系统服务可用性Ac可以表示为：

(6)

2.5 除外事件

在系统运行的过程中，会发生一些意外的事件而造成系统的停运。因此需要在运营开始之前和运营单位共同协商对特定事件的免除责任。以下是不需要计入考核的示例：

(1)因非运行系统的服务失效导致中断，例如，外部供给的电力超出正常范围、因安全问题而做出的列车分流等造成的服务中断；

(2)乘客造成的中断或延误；

(3)因未授权人员或生物及非生物侵入运行系统造成的中断。

3 算法举例

某项目是8列6编组的列车，7个站台双侧站台门可以投入运营,每天运营17 h。某日该列车系统的可用性数据如表1所示。

表1 某日某列车系统的可用性数据表

按照新的算法，系统服务可用性的计算考核了当天发生的所有故障，更为准确地反映了不同故障对于系统服务可用性的影响。例如在9:30—10:30这段时间内，车辆无法满足排定的时间表的要求，信号系统故障及站台门故障最终导致该时段内系统的可用性只有68.92%，远远低于当天其他时段的水平。

相对于之前的统计方法，微小故障对线路的影响也被统计在内，这样避免了统计数值造成最终结果不精确的问题。

4 结束语

全自动无人驾驶技术相对于传统的有人驾驶，在列车运行方式和故障管理等方面有着较大的变化，全自动无人驾驶技术强化了中央控制室的监控和故障处理能力，同时，无人驾驶技术对于故障发生的时长及原因记录更为准确。采用改进的全自动无人驾驶的系统服务可用性考核方法可以更加简洁、客观地反映出产品的真实性能水平。因此，建议采用此方法作为全自动无人驾驶的系统服务可用性考核方法。