地铁车辆维修修程与优化研究

吴强 胡佳乔 束长健

（中车南京浦镇车辆有限公司 江苏省南京市 210031）

在传统轨道交通地铁车辆维修模式下，主要依据时间间隔与运行里程开展“计划性维修”，用于预防地铁车辆故障问题，并于地铁车辆发生故障问题后进行“事后故障修”，但随着轨道交通的发展及城市化进程的推进，地铁车辆数量增加，此时应根据实际情况优化维修修程，调整维修机制，力图在提升维修质量与效率的同时，延长维修间隔，减少维修成本。

1 地铁车辆维修修程分析

1.1 维修方式

地铁车辆维修作业受物料供应、设施设备、车辆运营、人力规划、维修流程、技术类型等因素影响，为更好地实现地铁车辆维修修程优化，需综合分析维修方式类型及特征[1]。

第一，维修方式类型。地铁车辆质量直接影响轨道交通安全性，故在维修期间，不仅需注重故障维修工作，还需做好地铁车辆的保养工作，同时落实预防性计划维修，尽可能提升地铁车辆的运行可靠性。结合当前维修模式来看，主要可分为分修制、集中修、合修制、换件修、自主修、委外修、原件修等，在实际维修作业期间，应根据实际情况选择适宜的维修方式。

第二，维修方式特征[2]。

（1）分修制可在一定程度上减少转线时间，并保障地铁车辆维修质量，维修效果较好，但却可造成重复投资问题。

（2）集中修是集中现有人才资源，并在专业设施设备应用下保障维修效率，该维修方式可避免重复性成本投资，但设施设备投资较大。

（3）合修制对于场地的依赖性较大，且一次性投入较高。

（4）换件修是替换故障零部件的维修方式，可在较短时间内完成维修工作，且该方式对维修人员的专业能力要求不高，更易完成。

（5）自主修能够有效控制维修进度，且可通过不断的维修练习提升维修人员专业水平，但维修成本相对较高。

（6）委外修是借助外部资源进行维修的方式，可减少一定的维修成本。

（7）原件修多在无备件时应用，相对而言，可减少维修耗费。

1.2 影响维修修程的因素

地铁车辆维修修程主要受维修能力的影响，对维修能力进行划分，可将其定义为有效能力、设计能力，其中有效能力是指受到设备维修、车辆质量因素、技术差异等因素的影响而降低了地铁车辆的维修能力；设计能力为理想状态下的地铁车辆维修数量。在实际维修期间，受限于技术类型、维修深度，通常情况下有效能力低于设计能力，但可能发生设备故障、人员缺勤等非理想状态情况，导致有效能力通常会大于实际产出。除维修能力外，地铁车辆的运营因素、维修流程、物料供应、设施设备、技术类型、人力因素等均可影响地铁车辆的维修工作，影响程度可直接体现在实际维修过程中。结合维修流程来看，其可直接决定地铁车辆的维修效率，而维修效率又可影响维修生产速度，为提高维修质量，应结合地铁车辆实际情况对维修修程进行优化，用于延长地铁车辆的维修间隔，减少维修次数。

2 地铁车辆维修修程优化路径

2.1 模块化设计维修修程

地铁车辆维修修程示意图如图1所示，为提升地铁车辆维修质量，可将“七步作业法”作为维修修程优化依据，对地铁车辆维修修程进行模块化划分，即维修内容、维修工时、工器具、维修人员、备配备件、维修条件、维修周期。确定维修修程模块后总结地铁车辆维修步骤，具体如下：

图1：地铁车辆维修修程示意图

（1）选择关键部件，结合实际情况明确维修模块的名称及工位数；

（2）明确关键设施设备的功能指标性能参数，初步完成维修内容的选择；

（3）对地铁车辆的故障情况进行分析与定位，以此为依据选择诊断工具及维修工器具；

（4）根据现有维修模式明确维修内容，并对维修效果进行预测；

（5）制定与选择行之有效的地铁车辆维修方案，在此基础上确定维修条件；

（6）制定维修计划并实施维修策略，对备品备件、维修人员、维修工时进行确定；

（7）对维修计划及策略进行优化，评价维修效果，以此为依据确定维修周期。

2.2 修程优化模型

受到维修时间条件限制，部分维修模块之间存在裙带约束、互斥约束，故搭建地铁车辆维修修程优化模型时，不可简单化拆分或组合维修工艺，需立足于地铁车辆基本信息及特殊维修条件，建设维修模块重组模型，以此得出地铁车辆维修模块的最佳组合方式，以此提高维修质量，为地铁车辆的稳定可靠运行奠定基础。以维修效率与地铁车辆利用效率为依据明确目标函数，两者具有正相关关系，在划分与确定地铁车辆维修模块时，应根据维修模块内合理配置维修人员数量，尽可能最大限度提升维修效率[3]。提升地铁车辆利用效率后，则会减少地铁车辆在维修期间的库停时间。此时可围绕最少库停时间建立地铁车辆目标函数模型，具体如下：

式（1）、（2）中，N 为地铁车辆维修总工位数，M 为地铁车辆总维修模块数量，T 为地铁车辆维修人员的每日标准工时，i 为第i 个地铁车辆维修工艺，j 为第j 个地铁车辆维修模块，Bt为各工位标准模块的总维修时间，Kwj 为第j个地铁车辆维修模块的工作量，Ktj 为第j 个地铁车辆可变维修模块的工作量，Wi为第i 个地铁车辆维修工作总量，xij=0 为第i 个维修工艺与第j 个维修模块不在同一时间进行，xij=1 第i 个维修工艺与第j 个维修模块在同一时间进行，j1与j2 为两个地铁车辆维修工艺[4]。对上述维修修程优化模型进行分析，发现该模块内工具有三个约束性条件，即各维修工位的工作量约束、两个模块在同一维修工位内是否同时进行、两个模块在不同架修工位或不同时间进行。在上述维修修程优化模型求解期间，所采用的随机搜索算法为模拟退火算法，该算法在适用性、鲁棒性、处理效果、等方面存在明显优势，可有效解决非线性优化问题，故在本次维修修程优化期间采用该算法是极为有效的。

3 地铁车辆维修修程优化实例分析

3.1 实例概况

为验证上述地铁车辆维修修程优化效果，本次以某地铁车辆维修作业为例展开分析。现有12 个工位，地铁车辆维修工艺共有32 个可变模块与22 个标准模块，且标准模块总维修时间为50 小时，32 个可变模块的总维修时间为90 小时。在该优化案例中，仍运用模拟退火算法求解维修修程优化模型，结合该案例实际情况，对模型中的各参数数值进行确定，其中N 为12，M 为32，T 为5 小时，K 为0.95，Wi为24人，Bt、Ktj 与Kw

j 根据地铁车辆维修现场实际数据进行确定，T（初始温度）定为10000℃，而t（终止温度）设定为10 ～12℃，将上述参数带入模型算法内，可得出23 为该模型的最优解，证明优化后的地铁车辆维修库停时间为23日。

3.2 确定关键部件

结合地铁车辆实际情况选择关键部件，并进行分类，在此期间，可引入层次分析法、ABC 分类法展开分析，以维修费用、故障率、运营安全性、运营服务性为依据衡量地铁车辆各部件的权重，通过层次分析计算加权权重，运用ABC 分类法，以地铁车辆加权权重为依据进行最终分类，在地铁车辆维修期间有针对性地提升各部件的综合性能。为更好定位地铁车辆关键部件，可将目标层确定为部件关键性，准则层定为运营安全性、运营服务性、维修费用、故障率，将方案层定为设备部件。权重公式如下：

完成ABC 分类分析后进一步计算地铁车辆部件的关键性权重，其中可根据ABC 分类情况顺利获取关键部件情况。结合上述案例进行分析，确定地铁车辆的故障统计数据及部件维修费用情况，通过该方式展开针对性分类，由此得出的判断依据及ABC 分类权重分配情况如表2所示，地铁车辆具体部件分类结果见表3。

表2：ABC 分类权重分配情况

表3：地铁车辆部件具体分类结果

3.3 修程优化模型

对地铁车辆维修修程的优化主要是为了提高各部件的可靠性，按照国办函〔2015〕32 号文件《国家城市轨道交通运营突发事件应急预案》来看，将地铁车辆的可靠性程度设定为三个层次，即可靠状态、次可靠状态、不可靠状态，其中导致地铁车辆退出服务的部件故障率每万列公里大于0.1次为可靠状态；导致地铁车辆退出服务的部件故障率每万列公里大于0.09 次且小于等于0.1 次为次可靠状态；导致地铁车辆退出服务的部件故障率每万列公里0.09 次以下为不可靠状态[5]。搭建地铁车辆维修修程优化模型期间，若全面考虑部件种类情况并逐一统一，则会造成较大工作量，故在实际研究中，主要围绕影响程度较高的关键部件进行分析，以此确定地铁车辆的最佳维修修程。在实际优化过程中，应以部件的稳定安全运行为基础，在保障其稳定性与安全性后，控制地铁车辆的维修成本，并延长地铁车辆的维修间隔，减少其维修次数。将修程优化模型的约束性条件定为维修可靠性，而维修间隔期间在地铁车辆安全运行条件下实现最低维修费用为本次修程优化目标，以此为依据搭建修程优化模型。因车辆拆解维修将阻碍地铁正常运营，故应将维修停机损失、维修材料成本、维修人工成本考虑在维修费用中，此时可得出关键部件的维修修程优化模型，具体如下所示：

式（4）中，C（L）为单次维修修程中，地铁车辆的里程总成本；R（l）为单次维修修程中，地铁车辆关键部件的可靠性函数；ca为单次维修修程的总成本（如委外维保费、用分工成本、维修材料费等）；cd为单次维修修程中库停时间造成的费用损失（如租聘费、水电费的那个）；cr为地铁车辆维修前的部件单次维修费用；L 为地铁车辆维修修程间隔的决策变量；R（L）为运营里程L 内的关键部件可靠度；Re为关键部件可靠度最低值；f（l）为地铁车辆关键部件的故障密度函数；R（l）dl 为地铁车辆在单次维修间隔中的可靠运行里程数。为明确模型中各参数具体数值，需结合地铁车辆实际运行与维修情况，采集相关维修修程数据，以数据与模型为依据展开分布检验与数理统计，进一步确定参数数值、寿命分布类型及相应分布函数。同时可综合考虑维修记录账单、维修人员工资消耗等数据，获得材料费用情况，在关键部件可靠性约束性条件下展开求解，继而得出地铁车辆的最佳维修里程间隔，以此兼顾地铁车辆的运行稳定性及维修成本，确保地铁车辆可靠安全运行基础上提高维修工作的经济效益。

3.4 优化效果分析

为进一步明确本次维修修程优化分析情况，某地铁车辆维修企业按照优化后的维修修程进行维修，将地铁车辆维修情况进行统计，记录地铁车辆的安全可靠运行里程数据及故障概率。为保障可靠性分析效果，将万公里故障率看作分析指标，故障率为地铁车辆部件故障频数与运行里程的比值，其单位为“次/万公里”，结合地铁车辆的部件故障率情况即可得知地铁车辆的部件可靠运行里程范围。借助模型算法运算得出地铁车辆部件的可靠运行里程范围为0 ～70.2 万千米，而对案例地铁车辆进行统计，发现部分地铁车辆的可靠运行里程已超过75 万km。按照0.05 的置信度统计进入维修期的地铁车辆里程数据，按照威布尔分布计量情况得出结果为1.2738，满足了分布检验条件，由此可知，案例地铁车辆在威布尔分布下符合故障率情况。借助算法进一步运算地铁车辆部件的故障密度函数及可靠性函数，将案例地铁车辆维修数据带入到维修修程优化模型中，借助MATLAB 数学工具进行求解，得出地铁车辆维修间隔与维修费用间的关系，发现地铁车辆维修间隔里程为66.5×104km 时为最佳间隔，此时维修经济效益达到最佳。考虑到固定里程维修控制存在一定难度，故可将维修里程间隔定为65×104km ～68×104km，以此实现地铁车辆维修质量的有效控制，使地铁车辆在特定里程范围内安全稳定运行，同时还可控制地铁车辆维修费用，延长地铁车辆维修间隔，以此减少因维修工作带来的资源浪费。

3.5 未来发展方向

通过上述改进优化完成了轨道交通修程改进，构建了完成修程优化模型，但在信息化时代，修程改进工作可融入到信息管理平台中，打造全寿命周期数据管控平台，目标为构建MRO（Maintenance 维护、Repair 维修、Overhaul 大修）平台，对整个轨道交通修程进行合理优化。依托于该MRO管控平台，实现修程智能化调节，通过计划调控管理确定修程计划，改进检修周期，做好参数配置，通过智慧化检修管理方式，使修程改进优化工作更贴合轨道交通实际情况，同时还可完成故障自动上报与定位，为轨道交通维修工作更为有序的推进。

4 地铁车辆维修技术要点

4.1 故障诊断技术

一般情况下，针对地铁车辆进行维修，应结合运营时间或运营里程确定维修模式。若地铁车辆已经持续运营3年，或运营里程超出30 万km，此时主要以定期维修技术为主。而在6年以上（60 万km 里程），则应用架修技术。而持续12年运营（120 万km 里程），应当进入大修环节，以大修技术促使地铁车辆运营安全性得以改善。为了延长地铁车辆的使用年限，使之保持持稳运营状态，应积极应用故障诊断技术，妥善应对故障风险。

该技术多以失效模式与效应分析技术，该技术实践应用中往往按照设定故障诊断目标、明晰故障类别、出具危害分析结果的顺序逐项诊断地铁车辆系统，从而提高效应水平，增强地铁车辆系统效能的基础上达到故障诊断与维修目的。以地铁车辆悬挂系统的维修事项为例，比如在横向止挡维修过程中，可依据位移量（构架-限制车体）判定轮轨的影响程度。一般位移量为2mm，对应的横向止挡力道应为4.7kN，随着位移量的增加，其力道也随之升高，即4mm 对应6.8kN，6mm 对应9kN。此时在应用此项技术时，可以先行设定悬挂系统中的横向止挡为诊断目标，之后判断是否存在刚度异常故障，最终得出在刚度改变时，将引起位移量超标情况，从而危及地铁车辆悬挂系统运行安全性。此外，还可在此项技术导向下展开非线性分析，结合下列公式分析地铁车辆轮轨作用力分布规律。

其中G、δz(t)表示的是接触常数与车轮同钢轨垂向弹性压缩量。关于G 的取值，若地铁车辆选用锥形车轮，则按照计算，R 代表地铁车辆车轮半径。如若选用磨耗型车轮，G 值则以为主，促使在求值后能够客观分析轮轨垂向作用力与现实要求的匹配度，若实测值与理论值相差较多，可以考虑当前轮轨结构存在故障隐患。δz(t)的取值，以下列公式为基础：

δz(t)=zwk(t)-z0(xk,t)

其中zwk(t)、z0(xk,t)各自代表轮轨车轮及其钢轨的垂向位移。

经过此项技术的合理应用，能够提升维修准确度，亦能实现对地铁车辆故障的客观评估，合理分配维修资源。

4.2 机器人技术

机器人技术作为地铁维修过程中比较新颖的一种技术，在其应用中应当充分汲取丰富的经验，汇总多个专利成果，积累实践基础。如中铁第一勘察设计院曾对机器人技术应用于地铁车辆我维修项目中提出了对应的研究成果，并且还成功研发了专用于地铁轨道车辆辅助维修场景的底部清扫设备，若能借助清扫机器人前往地铁车辆底部减少灰尘量，可杜绝因积灰产生的齿轮箱油品乳化故障、制动故障。除了可应用于清扫步骤以外，还可在故障定位中运用该技术。考虑到维修人员在前往故障场所时会受到空间束缚，且对气味、颜色等参数的辨别易受个体因素干扰，若能运用机器人技术，能够辅助维修人员快速确定故障位置。比如可在联合智能感应装置，将其安装于机器人上，而后进入到疑似故障路段中，对地铁车辆的可能故障隐患逐项排查，为维修人员如实反馈检修信息，包括构件脱落情况、磨损情况等，都能在机器人技术运行中获得可靠的检修结果，自此提高维修效率。

如无锡地铁车辆检修作业中应用了首个自动探伤智能机器人，并在西漳车辆段顺利运用，融合智能技术与机器人技术研发的机器人设备，可通过高频振动记录，分析当前地铁车辆是否存在开裂故障。该机器人在实际应用中，已对二号线车辆中的焊缝质量进行了无损检测，其检修范围涉及10个焊缝（2 种裂缝），77 个4 种焊缝，与传统维修技术比较，可在原有基础上增加40%的时效性，其余城市的地铁车辆维修工作也可以参照无锡地铁车辆维修经验，充分应用机器人技术。

4.3 车号识别技术

在对地铁车辆进行有效维修时，还应当运用车号识别技术，因每座城市所拥有的地铁车辆数量较为广泛，若能以车号识别技术记录车辆信息，可实现精准检修，也能规避重复维修风险。此项技术既能运用于整车结构，又能在天线构件等小部件中应用。具体借助传感器装置，以无线射频程序，与地铁车辆控制系统建立集成控制关系，保证在输入标签信息后，直观展现地铁车辆故障详情，甚至能够在地铁车辆维修修程中进行跟踪记录。在确定车牌号备用数量以及车号识别技术整体应用范围时，具体可参照列车开行总数（ni）。

其中pmax，i、β、cp表示i 小时内最大客流断面客流量与满载率、载客能力设计值。

5 结束语

综上所述，立足于轨道交通实际情况优化地铁车辆维修修程具有较强现实意义，在实际维修修程优化过程中，可采用模块化设计方式，综合性分析维修模式，并构建修程优化模型，借助模型确定修程优化路径，同时融入精细化管理思路，从不同角度改进地铁车辆维修模式，尽可能延长维修间隔，减少维修资源浪费。