动车组驱动装置故障模式分析及风险评估.pdf

2023 年第 2 期(总第 91 期)西 安 轨 道 交 通 职 业 教 育 研 究Xian Rail Transit Vocational Education ResearchNo.2,2023Serial No.91收稿日期:2022-03-17基金项目:陕西省教育厅 2021 年度自然科学类专项科研计划项目“基于移动互联技术的动车组转向架运用检修虚拟仿真操作平台开发”(项目编号:21JK0862)。作者简介:朱亚男(1986-),女,甘肃省庆阳市人,西安铁路职业技术学院牵引动力学院动车组驾驶与维修教研室讲师。动车组驱动装置故障模式分析及风险评估朱亚男,李冰毅,房 楠,崔 晶(西安铁路职业技术学院 陕西 西安 710026)摘 要:动车组转向架的检修质量直接关乎行车安全,驱动装置作为转向架重点部件,为提高其检修品质,本文将驱动装置的可靠性进行分解,并根据实车故障数据分析制定了驱动装置故障先验模式,再结合三维仿真分析和实车数据完善了驱动装置故障后验模式,同时推导了驱动装置故障风险顺序数 RPN 的计算权重,设计了计算方法,将实车故障数据按故障模式和 RPN 进行归纳整理,得出驱动装置不同类故障的针对性检修方法,对指导优化驱动装置的维修策略,提高其检修品质有着积极的促进作用。关键词:动车组驱动装置;故障模式;风险评估;风险顺序数中图分类号:U266;TH17 文献标识码:A 文章编号:SY010-(2023)02-0004-04Failure Mode Analysis and Risk Assessment of EMU Drive UnitZhu Yanan,Li Bingyi,Fang Nan,Cui Jing(Xian Railway Vocational and Technical Institute,Xian,Shaanxi710014,China)Abstract:The maintenance quality of the EMU bogie is directly related to driving safety.The drive unit as the key component of the bogie,in order to improve its overhaul quality,this article decomposes the reliability of the drive u-nit and develops the drive unit failure prior model based on the analysis of the actual vehicle failure data,and com-pletes the posterior model by combining three-dimensional simulation analysis and real vehicle data.At the same time,the calculation weight of drive unit failure risk priority number(RPN)is derived,and the calculation method is designed.According to the failure mode and RPN summarized the actual vehicle failure data,sorted out the targeted maintenance methods for different types of faults in the drive device,which has a positive promotion for guiding and optimizing the maintenance strategy of drive device and improving the quality of maintenance.Key words:EMU Drive Unit,Failure Mode,Risk Assessment,Risk Sequence Number0 引言在建成现代化铁路强国的目标下,保障动车组列车的检修质量并优化其维修策略显得尤为重要。转向架作为列车机械部分的重要组成结构,其检修品质直接关乎行车安全,是列车机械部分的重点维护对象。驱动装置是转向架中受力关系最复杂的结构之一,因此也是故障高发部件1,研究驱动装置故障的产生原因,分析其故障模式并评估风险,对于指导优化驱动装置的维修策略,提高其检修品质有着积极的促进作用。1 驱动装置的可靠性框图动车组的驱动装置装配结构中包含牵引电机、联轴节和齿轮箱,电机和齿轮箱又有其具体的组成部分2。当且仅当驱动装置装配中的 N 个部件全部正常工作时,驱动装置才能正常工作3-4,见图 1。图 1 驱动装置装配结构可靠性框图2 驱动装置故障模式分析2.1 驱动装置故障先验模式本文根据某动车段动车组检修故障数据库,以动车组走行 180 天为统计周期,经过整理和统计分析,将驱动装置常见的故障模式归纳为 6 大类故障模式:A1:工作状态异常或作用不良;A2:参数指标超差;A3:表面损伤(含磨损、擦伤等);A4:变形、尺寸超差;A5:裂纹(含外部裂缝和内部疲劳裂纹);A6:断裂、损毁设驱动装置发生故障的概率为 P(A),将过往数据整理统计得到的 6 类故障先验发生率分别设为(i),根据贝叶斯先验分布估计,则有驱动装置故障全概率计算式,见式(1):(1)以某型动车组为例,其驱动装置在统计周期内共发生故障 305 次,具体故障模式见图 2。图 2 驱动装置故障统计在统计周期内,驱动装置的 A1 故障共发生 158次,占总故障数 51.8%;A2 故障发生 68 次,占总故障数 22.3%;A3 故障发生 7 次,占总故障 2.3%;A4故障发生 15 次,占总故障 4.92%;A5 故障发生 10次,占总故障 3.28%;A6 故障发生 47 次,占总故障15.41%。故 6 类故障先验发生率分别为:2.2 驱动装置故障后验模式综上可看出,驱动装置故障以 A1 类故障为主,即驱动装置工作状态异常或作用不良是主要高发故障。为分析驱动装置各部件的故障关联规律,对驱动装置的运动和受力情况进行三维仿真分析,见图 3。(a)驱动力矩传递分析(b)联轴节运动分析图 3 驱动装置受力分析图分析得出如下结论:a.由于齿轮箱装配在轮对上,因此存在和轮对一致的振动趋势;b.联轴节作为电机和齿轮箱驱动力矩传递的中间环节,其运动方式复杂,齿轮箱和联轴节都会受到垂向、横向和8西安轨道交通职业教育研究纵向的交变应力。根据分析,将驱动装置的故障表现归纳为2 类:B1:作用不良故障。含加工工艺不当、制造质量问题、环境问题或部件故障等原因引起的作用异常,即 A1;B2:机械振动故障。含机械运动不合理、振动失效引发的异常温升、磨耗、擦伤、裂纹、断裂,包含 A2A6;设驱动装置故障后验概率为 h(n)(n=1,2),计算见式(2)(3):(2)(3)经后验概率计算可知,B1 类故障发生概率高,因此驱动装置检修中应对齿轮箱、联轴节等频繁受力部件进行针对性筛查。3 驱动装置故障风险评估3.1 故障风险评估采用风险顺序数(Risk Priority Number,简称RPN)对驱动装置进行故障风险分析5-6。从三个方面进行综合评估:(1)故障发生度(Occurrence,O)以故障发生概率对故障发生度进行赋值,具体见表 1。表 1 故障发生度(O)赋值故障发生概率等级赋值单一故障模式发生概率0.1%10.1%单一故障模式发生概率5%25%单一故障模式发生概率10%310%单一故障模式发生概率120%420%50%6 (2)故障严重度(Severity,S)以故障发生后的影响程度对故障严重度进行量化赋值,具体见表 2。表 2 故障严重度(S)赋值故障影响程度赋值不会导致停运或性能下降,不需要更换部件,可在短时间内修复1不影响行车安全,不会导致性能下降,可在短时间内修复2影响行车安全,会导致主要部件性能下降,且不能再短时间内修复3可能导致系统功能丧失,危及行车安全,甚至导致人员伤亡4 (3)故障检测度(Detection,D)以故障能被检测出来的难易程度对故障检测度进行量化赋值,具体见表 3。表 3 故障检测度(D)赋值故障检测标准赋值由人感官就可感知到故障,容易检测1需要通用设备进行简易诊断或在线试验2需要测试仪器进行精密诊断或离线试验3 根据 O、S、D 计算故障风险顺序数(RPN),一旦故障风险数超过列车的临界值,这说明故障危害较大,反之则较小7。对于动车组驱动装置故障,由于部分故障危害较大(S=4),但发生概率并不高(O=2),一旦发生很容易检测出来(D=1)。可以看出,驱动装置故障虽然发生概率低检测也容易,但一旦发生,就会危及行车安全8-10,因此其 RPN 计算中 O、S、D 影响的权重是不一样的。设严重度 S 的影响权重是发生度 O 的 4 倍,同时是可检测度 D 的 5 倍,发生度 O 影响权重为 D 的2 倍,可以得到如式(5)所示的权重矩阵:(4)将权重矩阵进行归一化处理,得到其特征向量:(5)9朱亚男,等:动车组驱动装置故障模式分析及风险评估由此得出驱动装置 RPN 计算式如下:(6)驱动装置 RPN 临界值为:(7)取临界值为 4,将驱动装置故障风险进行量化分类,具体见表 4:表 4 驱动装置故障风险(RPN)量化分类风险描述RPN 值维修方式不需要采取任何措施1事后修需进行一定改进23状态修需要明确具体处理措施34周期修需要从工艺到质检进行较大变更4 以上改进修3.2 驱动装置故障数据某型动车组驱动装置故障及影响分析数据见表 5 和表 6,表 5 是驱动装置 B1 类故障,表 6 是驱动装置 B2 类故障。表 5 动车组驱动装置 B1 类故障及影响分析故障模式故障描述频数 OSD RPN牵引电机电机温度高112323有凹痕62111密封胶脱落32111卡环断裂42413振动过大82111风机接触器故障22222温度传感器铁含量超标12121温度传感器螺母开裂112111温度传感器温度偏高132424定子温度感应错误62222工艺堵头丢失152212吊杆安装不到位12212吊杆有裂缝52212吊杆渗油22312电机线缆破损72111电机线夹裂92111电机线保护套开裂132111联轴节脱漆82111不合格32222齿轮箱油异常142222温度感应错误22121渗油112312箱内有片状铁削32111表 6 动车组驱动装置 B2 类故障及影响分析故障模式故障描述频数OSDRPN牵引电机渗油12312有异响132212接线松动42111开关断开52212温度传感器损坏92212联轴节损伤42111开裂52212齿轮箱缺油755212齿轮裂纹52111轴温过高132222齿轮箱裂纹52111排气口堵塞82413 对表中驱动装置故障进行关联性分析,统计情况见图 4。可看出:作用不良类故障(B1)和机械振动类故障(B2)发生概率非常接近,但 B1 类故障种类更多,不可预见性更大,提前排查较为困难,所以此类故障比较适合状态修;而 B2 类故障发生点基本都符合驱动装置运动规律,可预先排查并重点检修,同时 B2 类故障危害也比 B1 类故障略高,所以应对此类故障安排周期性的预防检修。图 4 驱动装置故障分类分析4 结论本文对动车组驱动装置进行了可靠性分析,重点研究了故障的先验模式和后验模式,并设计了故障风险评估方法,经实车数据验证,得出以下结论:(1)驱动装置故障发生频繁,在对某车型的统计周期内,共发生故障305 次,其中设备作用不良类故障发生 158 次,机械振动类故障发生 147 次;(2)设备作用不良类故障 RPN 总和为 39,2 以上的 RPN 值(即中等风险)为 12,(下转第 25 页)01西安轨道交通职业教育研究靠性关乎机车的安全运行,因此本文提了一种牵引变流器可靠性监测方法。主要结论如下:(1)基于器件的不同特点,选择不同的可靠性分析方法有机结合,提高分析准确性及效率。充分考虑牵引负荷的特殊性,采用物理模型分析 IGBT模块可靠性,通过结温量化牵引负荷随机变化和冲击负荷的影响。(2)牵引变流器可靠性监测方法在线实施,实时监控,可有效保证机车的安全可靠运行。参考文献1 徐浩.组合式同相供电系统可靠性研究D.成都:西南交通大学,2015.2 陈民武,宋雅琳,刘琛,等.同相供电系统潮流控制器可靠性建模与冗余分析J.电网技术,2017,(12).3 陈民武,田航,宋雅琳,等.基于变频控制策略的同相供电装置可靠性优化方法J.西南交通大学学报,2020,(01).4 田航,陈民武,张迪雅,等.用于提升同相供电潮流控制器运行可靠性的开关频率动态调节方法J.中国电机工程学报.2021,(11).5 陈民铀,陈一高,高兵,等.计及焊料层疲劳累积效应的 IGBT 模块寿命评估J.中国电机工程学报,2018,(20).6 李高显.风电变流器中功率半导体器件可靠性评估及其改善措施研究D.重庆大学,2015.7 GJB/Z 299C-2006.电子设备可靠性预计手册S.中国人民解放军总装备部,2006.8 周俊,童小燕.雨流计数的快速实现方法J.科学技术与工程,2008,(13).(责任编辑:任建国)(上接第 10 页)占比 52.17%;机械振动类故障 RPN 总和为 21,2 以上的 RPN 值为 8,占比 66.67%,机械振动类故障危害比设备作用不良类故障略高。(3)设备作用不良类故障种类多,不可预见性大,提前排查较为困难,因此适合状态修;机械振动类故障基本符合驱动装置运动规律,可预先排查并重点检修,因此适合周期修。参考文献1 董锡明.现代高速铁路维修新进展J.铁道机车车辆,2008,(05).2 马松华,董黎生.动车组机械设备维护与维修M.四川:西南交通大学出版社,2014,02.3 Peter.S,Wenbin.W.Maintenance and ReliabilityJ.In-ternational Journal of 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