地鐵列車ATC 系統(tǒng)故障頻率的分析與預(yù)測

王 征

(1.昆明地鐵運(yùn)營有限公司，云南昆明 650504;2.上海地鐵第二運(yùn)營有限公司，上海 200003)

目前國內(nèi)大多數(shù)開通地鐵的城市，包括正在籌備建設(shè)中的城市，地鐵信號(hào)系統(tǒng)一般都采用列車自動(dòng)控制ATC系統(tǒng)。為了保證其能高效、連續(xù)、有序地運(yùn)營，需要進(jìn)一步研究ATC系統(tǒng)故障并進(jìn)行故障頻率預(yù)測，以便最大程度地保證列車運(yùn)行安全，提高運(yùn)輸效率。下文以上海地鐵2012年各線路故障日志為基礎(chǔ)，篩選出ATC系統(tǒng)故障記錄，并進(jìn)行數(shù)據(jù)整理及統(tǒng)計(jì)分析，能對(duì)ATC故障頻率進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，給特殊情況下的運(yùn)行方案提供參考。

1 地鐵故障日志處理

由于地鐵故障日志是以時(shí)間為單位記錄地鐵運(yùn)營時(shí)發(fā)生的故障，不僅數(shù)據(jù)龐大，而且門類眾多，這里需要篩選出ATC系統(tǒng)故障事件，并按一定規(guī)則處理以便進(jìn)行模型分析。1)時(shí)間處理。地鐵故障日志的數(shù)據(jù)一般按照早高峰、平峰、晚高峰分別記錄。考慮到周末及節(jié)假日等大客流的問題，本文將節(jié)假日與周末視為平峰運(yùn)營時(shí)段。平峰記為1、晚高峰為2、早高峰為3。2)氣候處理。本文將上海的月份進(jìn)行了分組，春季為2月、3月、4月、5月;夏季為6月、7月、8月、9月;秋季為10月、11月;冬季為12月與1月。考慮到氣候?qū)Φ罔F正常運(yùn)營影響巨大，比照平均氣溫后，本文將春秋兩季看作一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，而上海地鐵最主要的運(yùn)營氣候應(yīng)是高溫，夏季是最需要關(guān)注的也是地鐵列車接受高溫考驗(yàn)的時(shí)候。同樣地春秋記為1，冬季記為2，夏季記為3。

將月份按照季度分組之后，對(duì)照2012年上海地鐵日平均客流量，將季度的平均值寫入到數(shù)據(jù)中并進(jìn)行操作。利用EXCEL繪制數(shù)據(jù)透視表如表1所示。

表1 ATC系統(tǒng)的事故頻率表

2 泊松回歸模型建立

泊松回歸模型可以擬合一段時(shí)間內(nèi)某一隨機(jī)事件發(fā)生頻率的概率分布，比如設(shè)備故障次數(shù)，服務(wù)中心呼叫次數(shù)等。

若以Y記為某一隨機(jī)事件的發(fā)生頻率，y記為隨機(jī)變量Y發(fā)生的概率，并且服從均值為μ的概率分布，那么該分布的密度函數(shù)為:

μ＞0，并且它是單變量泊松分布的唯一參數(shù)，如果允許每次記錄不同的變量值則可以擴(kuò)展為多變量泊松分布模型。一般情況下，泊松分布可表示某個(gè)隨機(jī)事件i的發(fā)生頻率yi服從均值為μi的概率分布，該分布密度函數(shù)為:

泊松分布的一個(gè)重要特征是均值和方差相等，這也是泊松回歸中非常重要的假設(shè)條件，稱為離散假定。方差大于或小于均值，均會(huì)違背泊松分布的離散假定，造成過離散或欠離散。該函數(shù)表達(dá)式，通常稱為乘法模型或加法模型。

3 ATC系統(tǒng)故障頻率分析

將表1中數(shù)據(jù)導(dǎo)入Stata并執(zhí)行相關(guān)語句來進(jìn)行泊松分布處理。如果有:

1)P＞|z|值大于0.05時(shí)，表示該變量對(duì)故障頻率影響不夠顯著，可以對(duì)應(yīng)看到［95%Conf.Interval］列中，系數(shù)包括0，所以該變量的系數(shù)coef不在公式中體現(xiàn)。

2)對(duì)于P＞|z|值小于0.05時(shí)，說明該因素在置信度95%下對(duì)f有顯著影響，系數(shù)coef為正說明該因素越大，發(fā)生故障的概率就越大。其中，time對(duì)應(yīng)時(shí)段，season對(duì)應(yīng)季節(jié)、溫度、環(huán)境嚴(yán)酷程度。

由于大部分?jǐn)?shù)據(jù)都取自上海地鐵平峰運(yùn)營時(shí)段，考慮到事故發(fā)生概率的均衡性，有必要對(duì)不同實(shí)際和季節(jié)的故障頻率按照時(shí)段比例做出調(diào)整。

首先，上海地鐵早高峰為上午7:00～9:00，晚高峰為下午17:00～19:00，為便于數(shù)據(jù)處理默認(rèn)上海地鐵各線運(yùn)營時(shí)長均為18 h，故早高峰、晚高峰、平峰時(shí)間跨度比例為2∶2∶14，為了便于比較，統(tǒng)計(jì)度量模型中將平峰時(shí)段的故障頻率除以7。

上文氣候影響因素中，將春季為2月、3月、4月、5月，夏季為6月、7月、8月、9月，秋季為10月、11月，冬季為12月與1月。那么，春秋兩季、冬季、夏季時(shí)間比例6∶2∶4，同樣為了便于比較，統(tǒng)一度量，將春秋兩季、冬季、夏季故障頻率分別除以6，2，4，隨后便可進(jìn)行故障頻率分析。

同時(shí)考慮2012年上海地鐵各線平均客流及各線開通的年限對(duì)于ATC系統(tǒng)故障頻率的影響，最后結(jié)果如表2所示。

xi:poisson tftmpot

note:you are responsible for interpretation of noncount dep.variable

lteration 0:log likelihood= －1301.101 9

lteration1:log likelihood= －1300.369 6

lteration2:log likelihood= －1300.369 2

lteration3:log likelihood= －1300.369 2

表2 ATC系統(tǒng)故障頻率分析結(jié)果

通過翻閱故障日志，可以發(fā)現(xiàn)其故障頻率與運(yùn)營時(shí)長，溫度，使用壽命等因素密切相關(guān)，因此本模型主要考慮運(yùn)營時(shí)段，季節(jié)，客流量及線路開通的時(shí)間，分別對(duì)應(yīng)表2中的t，m，p，ot。

從表2可以看出由于客流量的增加，車載ATC系統(tǒng)工作量較大，出現(xiàn)事故的概率也會(huì)相應(yīng)的有所增大。隨著氣溫的上升，車輛本身的工作負(fù)荷加大也會(huì)導(dǎo)致ATC系統(tǒng)故障。早晚高峰時(shí)期也會(huì)加大系統(tǒng)的工作負(fù)荷導(dǎo)致事故頻發(fā)，這里又體現(xiàn)出了隨著氣溫的升高而導(dǎo)致事故的頻發(fā)。那么信號(hào)系統(tǒng)中都有了這樣的結(jié)果，可以推斷出在環(huán)境不斷嚴(yán)酷的情況下，信號(hào)系統(tǒng)的事故率會(huì)不斷提高。

4 ATC系統(tǒng)故障頻率的預(yù)測

總結(jié)分析2012年上海地鐵ATC系統(tǒng)故障頻率之后，需要對(duì)泊松回歸模型的準(zhǔn)確性和適用性做出合理分析。這里將2011年上海地鐵故障日志的數(shù)據(jù)和2012年對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)。

在ATC系統(tǒng)中，有如下公式:

結(jié)合上述分析結(jié)果與整理的2011年數(shù)據(jù)就可以得出表3。

表3 2011年ATC系統(tǒng)事故誤差值

據(jù)表3可以計(jì)算出平均誤差為13.11%，該誤差在可以接受的范圍內(nèi)，那么就說明本文所采用的泊松分布模型對(duì)于ATC系統(tǒng)的預(yù)測基本準(zhǔn)確。

5 結(jié)語

隨著各地城市化的進(jìn)程深入，城市框架不斷拉大，越來越多的人口涌入城市，地鐵對(duì)于緩解交通出行壓力扮演著十分重要的作用。但是在地鐵建設(shè)與運(yùn)營時(shí)，卻還存在著不小的安全隱患。

本文以2012年上海地鐵事故日志為基礎(chǔ)，篩選ATC系統(tǒng)故障，結(jié)合泊松分布及Stata軟件，整理相關(guān)數(shù)據(jù)，并再次加工，能對(duì)ATC系統(tǒng)故障頻率預(yù)警做出合理的預(yù)測和分析結(jié)果。運(yùn)營方可以利用本文的預(yù)測結(jié)果，在實(shí)際運(yùn)營時(shí)提前采取必要的安全措施，提升ATC系統(tǒng)的可靠性，避免發(fā)生運(yùn)營事故，從而使地鐵運(yùn)輸?shù)摹鞍踩浴?zhǔn)時(shí)性、可靠性”得以保證。

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