DKZ4型车牵引系统可靠性分析.pdf

Science and Technology&Innovation科技与创新2023 年 第 18 期105文章编号：2095-6835（2023）18-0105-03DKZ4 型车牵引系统可靠性分析刘 尧（北京市地铁运营有限公司运营一分公司，北京 102200）摘要：DKZ4 型车牵引系统已经使用多年，车辆运营时间已经超过 20 年，同时车辆的运营里程即将达到 240 万 km，因此该车型将要进行二次厂修，但是受到当时技术条件限制，车辆制造出厂时未能及时对车辆牵引、制动等关键电气系统进行可靠性分析，因此截至目前，该车型牵引系统可靠性指标未知，通过相关手段对牵引系统进行可靠性分析，从而确定该系统可靠性指标，上述可靠性分析结果可以为车辆二次厂修提供相关数据支撑。关键词：DKZ4 型车；二次厂修；牵引系统；可靠性分析中图分类号：U270.38文献标志码：ADOI：10.15913/ki.kjycx.2023.18.0301牵引系统简介DKZ4 型车牵引系统主要由牵引控制装置、综合控制装置、连接器、断路器、接触器、阀及主电机等组成。牵引系统是采用 VVVF 逆变器调速、三相鼠笼式异步电动机驱动的电传动系统，主要为列车提供动力源1。牵引控制装置由 VVVF 逆变器、断路器箱、VVVF 控制箱、滤波电抗器、主隔离开关、主熔断器、母线熔断器、接地开关、母线接线箱、高压辅助熔断器箱、车间电源转换箱、司机控制器、头尾转换开关、108 芯连接器插头、108 芯连接器插座、108 芯连接器收藏座、母线连接器插头、母线连接器插座、绝缘管接头、直流电压表、直流电流表及光缆等组成，其中VVVF 逆变器是牵引控制装置的核心装置。2牵引系统可靠性分析流程本报告采用基于统计故障常规模型的分析法对牵引系统可靠性进行相关分析2-3，其常规步骤为：收集、整理故障数据，系统故障分布趋势模型及相关参数采用统计模型的方法来确定，进而可以求出系统可靠度、故障率、系统可靠性（MTBF）等可靠性趋势相关指标。关键系统可靠性分析流程如图 1 所示。另外故障模式、影响及危害性分析（FMECA）是分析系统中每一部件所有可能的故障模式及其对系统可能造成的所有影响，并按各故障模式的严重程度及其发生概率确定其危害性的一种系统可靠性分析方法。通过 FMECA 分析可全面识别影响系统可靠性的关键部件、缺陷及薄弱环节，以便采取有效措施消除或减轻它对系统的影响。2.1牵引系统故障数据统计在列车正常运行期间，故障主要分为维护故障和运营服务故障 2 类。维护故障是指日常修程检修故障，即司机发现的车辆在行驶中出现故障及修理工在车辆检修中发现的故障。图 1关键系统可靠性分析流程运营服务故障是指列车不足以继续坚持进行运营载重或后果较大程度辐射到商业正常运营载客的故障，包括：救援。列车因事故无法行驶，需其他正常载客列车清客后将它送去维修。掉线。在最近的车站将乘客请出车辆，空车直接回到车辆段，然后运行入车辆段进行维修。晚点。列车因事故暂时无法行驶，司机现场处理故障后车辆可以正线正常载客行驶，但是与原设置的运行时间结构有所变化，落后 90 s以上。临修。由于列车某零部件故障损坏，列车无法正常地按照之前的运行表行驶，最终列车不能在运营正线上正常运行。对故障的相关数据，依据以下标准来统计：可靠性计算的时候不会考虑引发系统发生故障的人为因科技与创新Science and Technology&Innovation1062023 年 第 18 期素。24 h 同一种偶发性事故发生 3 次当作一次事故来统计。如果系统重新开机后能进入正常相关工作的状态，经过后期原因分析发现是偶然事故，也不计入。发生同一故障的系统时间间隔不足 1 d，则只能计一回。根据故障数据统计原则，统计 2017-01-012020-04-30 期间牵引系统维护故障数据；根据故障数据统计原则，统计 2017-01-012020-04-30 期间牵引系统运营服务故障数据。2.2维护可靠性分析根据维护故障频数及车辆年运营里程计算得牵引系统的年故障率（单位：次/万 km）为：2017=0.037 6，2018=0.045 7，2019=0.016 1。2.3运营服务可靠性分析2.3.1故障率分析根据运营服务故障频数及车辆年运营里程计算得牵引系统的年故障率（单位：次/万 km）为：2017=0.021 5，2018=0.024 2，2019=0.032 3。2.3.2故障数据分布模型确定根据牵引系统运营服务故障数据可得其故障间隔时间 t=13 42 92 110 124 132 140 145 175 229 234 253268 285 324 339 347 400 426 452 473 475 521 555 600691 742 800 925 930，样本数目 n=45。选取指数分布、威布尔分布及对数正态分布作为牵引系统运营服务故障间隔时间的备选分布模型，对上述数据分别进行 3种分布函数的线性化，对应的线性值 x 和 y 如表 1 所示。表 1牵引系统运营服务故障间隔时间分布函数拟合值序号x=ty=ln1/1F（t）x=ln（t）y=ln1/1F（t）x=ln（t）Y=-1F（t）1130.015 52.564 94.164 42.564 92.159 22420.038 23.737 73.265 93.737 71.781 13920.061 34.521 82.791 84.521 81.559 241100.085 04.700 52.465 04.700 51.395 151240.109 34.820 32.213 84.820 31.261 761320.134 24.882 82.008 74.882 81.147 771400.159 74.941 61.834 64.941 61.046 981450.185 94.976 71.682 84.976 70.955 791750.212 75.164 81.547 75.164 80.871 9102290.240 45.433 71.425 65.433 70.793 8112340.268 85.455 31.313 95.455 30.720 3122530.298 05.533 41.210 65.533 40.650 4采用决定系数和均方根误差对拟合的线性程度进行定量描述，各分布的决定系数与均方根误差如表 2所示。表 2牵引系统运营服务故障间隔时间拟合相关性参数分布类型决定系数均方根误差指数分布0.982 30.042 1威布尔分布0.980 20.148 1对数正态分布0.960 50.134 0由表 2 可知，决定系数结果表明指数分布的参数更加靠近 1，具有较小幅度的均方根误差，效果好于威布尔分布和正态分布所以初步选定牵引系统的运营服务故障间隔时间符合指数分布。采用最小二乘法计算指数分布参数得=0.001 20，相应 95%置信区间为0.001 13，0.001 26。为保证可靠性分析结果的可信性，在初步选定故障数据服从的概率分布模型后，需要进行假设检验。进一步采用 K-S 检验法对所选分布模型进行假设检验，此方法从小到大排序排出 n 个相关的失效数据，对分布的函数值 F0（ti）进行计算，用 F（ti）和上述分布函数来比较，其中差值最大的绝对值即为检验统计量 Dn的观察值，将 Dn与临界值 Dn，进行比较，接受之前假定的条件是计算结果符合要求，否则将不再采用之前的假定，即：Dn=max|F（ti）F0（ti）|Dn，式中：为给定的显著性水平的数值，本报告取=0.05（即置信度为 95%）；临界值 Dn，可通过查表获得。取显著性水平=0.05，结果如表 3 所示。表 3K-S 检验结果hDnDn，00.037 70.202 7表 3 中，h 为原假设是否成立，当 h=0 时接受原假设，h 为 1 则拒绝原假设；Dn为 K-S 检验值；Dn，为是否接受原假设的临界值。由表 3 可知：DnDn，h=0。因此，牵引系统的运营服务故障间隔时间符合指数分布。2.3.3可靠度计算牵引系统运营服务故障间隔时间服从参数=0.001 20 的指数分布。牵引系统可靠度分布如图 2所示。Science and Technology&Innovation科技与创新2023 年 第 18 期107图 2牵引系统可靠度牵引系统的可靠性函数可表示如下。概率密度函数：f（t）=0.001 20e0.001 20t可靠度函数：R（t）=e-0.001 20t可靠寿命：）（tRtRln20 001.01故障率=0.001 20；MTBF 值为 1/=833.333 3 d=8 302.166 7 h。2.3.4故障数预测牵引系统运营服务故障间隔时间服从参数=0.001 20 的指数分布，由此可得 20202025 年的累积运营服务故障数，如表 4 所示。表 4牵引系统运营服务故障数预测参数2020 年2021 年2022 年2023 年2024 年2025 年次数13.578 027.156 040.734 054.312 067.890 081.468 02.4可靠性评价2.4.1故障率评价故障率如表 5 所示。由表 5 可知，维护情况下牵引系统的实际故障率均低于故障率指标，2017 及 2018年牵引系统的故障率高于 2019 年。运营服务情况下牵引系统 2017 和 2018 两年的实际故障率均低于故障率指标，2019 年高于故障率指标，且呈现逐年升高的趋势。表 5故障率单位：次/万 km故障类型201720182019指标维护0.037 60.045 70.016 10.093 4运营服务0.021 50.024 20.032 30.027 42.4.2可靠度评价牵引供电系统可靠性分析结果表明，其维护故障率（2017=0.037 6，2018=0.045 7，2019=0.016 1）低于相应故障率指标（0.093 4 次/万 km）；运营服务故障率（2017=0.021 5，2018=0.024 2，2019=0.032 3）呈逐年增加趋势，2019 年故障率高于相应故障率指标（0.027 4 次/万 km），运营服务情况下牵引系统的MTBF值为8 302.166 7 h，低于MTBF指标值11 041 h。同时可知，当可靠度为 95%时，牵引系统的可靠寿命约为 42 d。对于列车总数量为 31 组的总体来说，平均约每 27 d 牵引系统会发生一次事故。FMECA 分析结果表明，在维护情况下受流器的故障危害度最高，在运营服务情况下 SIV 的故障危害度最高，危害度分别为 25 和 20，应视其为牵引供电系统的关键故障部件，在日常维修中应重点关注。总体分析可知：牵引系统未能达到故障率平均指标；增加的故障率是相关运营服务故障，2019 年故障率高于相应故障率指标，且牵引供电系统平均约每27 d 发生一次故障，建议据此合理安排检修周期。3结论通过对 1 号线 DKZ4 型车牵引系统进行可靠性分析，可以确定运营服务情况下牵引系统的 MTBF 值，并可以计算出牵引系统可靠性寿命，计算结果表明：牵引系统可靠性指标较好，因此可以利用 DKZ4 型车辆二次厂修的机会对该系统进行更新、改造，同时本可靠性分析可以为车辆二次厂修提供相关数据支撑，并可以为后续车辆修程提供参考依据。参考文献：1刘尧.SFM04 型电动列车维护说明书Z.2009.2尧辉明.城市轨道交通车辆制动系统M.北京：中国铁道出版社，2018.3洪黎明，王学影，胡晓峰，等.汽车制动钳滑移阻力检测系统研制J.中国测试，2021，47（1）：105-110.作者简介：刘尧（1987），男，北京人，硕士，中级工程师，研究方向为地铁车辆车门、牵引、制动及网络维护和更新改造。（编辑：王霞）时间 t/dX：42.71Y：0.9505001 0001 5002 0002 5003 000