公交車故障分布特性的調查與統計分析

翟浩龍，薛亮，裴東東

（1.長安大學汽車學院，陜西 西安 710064；2.河南省公路工程局集團有限公司，河南 鄭州 450000）

公交車故障分布特性的調查與統計分析

翟浩龍1，薛亮1，裴東東2

（1.長安大學汽車學院，陜西 西安 710064；2.河南省公路工程局集團有限公司，河南 鄭州 450000）

文章以城市公交車故障分布特性研究為對象，通過分析公交車維修數據庫，準確掌握公交車故障分布規律，實現了車輛使用可用度最大化與總維修費用最小化的統一，對于改善維修管理水平,促進我國公交企業提高維修成本效益具有一定意義。

故障分布；維修；里程；配件

CLC NO.:U472.6Document Code:AArticle ID:1671-7988 (2017)02-208-03

引言

隨著國家公交優先政策的逐步落實，各城市都在大力發展城市公交，車輛在不斷更新，各種新技術、新產品在公交車上的應用使得車輛的操控性更好、更安全，各種乘車的優惠措施也吸引著廣大市民選擇公共交通出行，這就要求公交企業能夠提供舒適、快捷的出行條件。城市公交公司一般擁有成百上千輛車，每年需進行多次維修和保養來保證這些車輛的正常運行。根據調查結果，維修和保養費用在車輛運行成本中占有很大比例，一般可高達25%。而維修和保養的時間及方式對車輛運行成本影響很大。因此，準確掌握公交車故障分布，不僅可以提高其可靠性提供了可靠的依據，同時，也便于車輛使用與維修部門及時掌握車輛的運行技術狀況和使用可靠性，合理地安排運輸生產和維修作業。

1、調查方案

在以前，故障的統計分析是很多行業常用的提高設備運行效率、降低維護成本、或者改進設備制造質量的手段。目前在汽車維修行業，由于測量手段的豐富和測量儀器技術水平的提高，企業對故障統計分析工作不夠重視，主要開展的工作是按照汽車制造廠商的要求在指定維修站進行售后服務的故障統計，其中的原因：一方面，車輛故障通常認為是具有個案性的，因而，汽車駕駛員、汽車運輸企業和維修企業普遍不重視故障數據的收集、整理和分析；另一方面，這種綜合分析需要進行大量故障數據的統計分析，由于人力財力的原因，維修企業也不便于開展這種數據分析工作。

根據可靠性理論，車輛故障統計分析著重于車輛故障的時間分布，即研究車輛技術狀況的變化規律，以改進產品質量和確定合理的維修周期。車輛故障的空間分布即故障的發生部位方面的統計分析則針對其具體使用條件。調查方案為：

1）在一定數量有一定規模的公交車維修企業了解情況。

2）對車輛所出現故障的類型與分布情況進行調查并收集故障數據。

3）故障調查與數據收集的時間應有足夠的跨度，樣本在時間上的分布應該均勻。

2、調查結果

文章以西安市某公交公司的公交車為研究對象，該公司承擔市內1/5以上線路的運行，擁有上千輛車。公司針對這些車輛，主要采取指定維修保養廠專門對公司所屬車輛進行維修，涉及車輛品牌有恒通、黃海、金陵、亞星、驪山、上饒、申沃、揚子江、宇通、中通、金龍、東風等；目前該公司所屬公交車使用的燃料主要以天然氣為主，也有少量汽油車，柴油車，及純電動車。本人通過實地蹲點調查，并結合該維修廠近兩年的所有公交車的維修檔案，并加以統計分析。

2.1 數據的預處理

通常公交車維修廠管理信息系統中汽車配件的數據很多，沒有必要對所有的配件進行精細管理，由于數據庫中定義了許多汽車故障類型，多數情況下許多不同的故障類型在維修時只需更換某一種配件即可，比如“減振器安裝孔襯套開裂”、“減振器安裝孔襯套磨損”等，在相關故障發生時的處理方式都是更換襯套。由于故障類型太多不便統計分析，從而需要借助 Excel將使用配件相同或者發生故障在同一部位的故障類型進行合并處理。其統計結果見下表1。

由表1中數據，可清晰看出公交車常見故障的部位分布情況，結合公交車在城市道路復雜的路況，以及每天上下班高峰時段，超載負荷條件下工作，也加劇了這些故障部位的發生。

2.2 確定故障的分布規律

有了預處理過的故障類型和故障里程數據，就可以確定這種故障服從何種分布以及分布的參數，從而確定其故障分布規律。具體來說，先選擇一種分布并進行參數估計，然后給定顯著性水平分別對每種分布進行擬合檢驗，從而確定合適的分布類型及參數。

以 2 參數威布爾分布為例，其分布函數為：

式中1—故障里程數，α＞0，β＞1，表示參數。

對式（1）2邊2次取對數得：

下標 i表示樣本序號，則有：

利用已有的數據可進行線性回歸分析并求得 a 和 b，進而推導出參數 α、β。然后，對各種分布類型及其推出的參數進行檢驗，如果檢驗通過則認為服從該分布，如果 2 種以上分布都通過檢驗則選擇置信度大的。

2.3 確定任一里程數某故障的故障率

確定某故障的分布規律后，就可以確定該故障任一里程數上的故障率，由于故障可能重復發生，所以這里分為 2 種情況：

情況 1：對于故障發生周期很長的故障類型，通常其對應的零備件設計壽命也很長，在任一里程數上的故障率可用下式表示：

情況2：對于故障發生周期較短的故障類型則通常對應設計壽命中等的零備件，由于系統的原因，首次發生故障并更換零件后，該零件的壽命通常不及新車狀態下同種零件的壽命。因此，更換零備件后的故障分布描述要進行修正，仍以威布爾分布為例，修正后的分布函數為：

式中：10—首次發生故障并更換備件的里程數；

1—自更換零件算起的新里程；

此時任一里程數L上的故障率為：

式中故障率的構成主要分為 2 個部分：一是從未出現故障情況下，在該里程時首次故障的概率；

二是以前某里程上已出現故障并更換，在該里程時再次出現故障的概率。

對于威布爾分布則有：

2.4 確定配件需求，為車輛維修提供更好的依據

確定了某故障在任一里程數下的故障率，再根據故障與備件的對應表、當地整車的保有量、行駛里程數，即可確定某一時段的備件需求。由于使用要求和使用條件不同，即使是同時銷售的不同車輛，一段時間后其行駛里程是不一樣的，并且無法精確統計，但是數據庫中整車銷售時間是確定的，從而可以確定整車的使用時間，因此建立銷售時間與行駛里程數的對應關系，并以使用時間t 近似取代行駛里程l。

對維修檔案中所有該型車的行駛里程數以及購買時間進行分析，先求每輛車的日均行駛里程（km/d），再對樣本求均值，由于本文的研究對象是客車，在同一地區使用規律基本相似，因此樣本散布不太大，且服從正態分布。經計算分析（剔除了少數明顯例外的數據），本文研究對象的日均行駛里程為200 km/d。

從而得出自首批銷售日起至T 時刻某故障的故障數X為：

式中N(t)——某地區銷售時間為 t的整車保有量。由于預測未來某一段時間的備件需求量（比如某月的需求量），則這段時期的備件需求量為：

式中：t1,t2——計算期的起止時間。

實際操作中，因許多數據特別是銷售數據是按月統計的，

因此上式可寫為：

式中：k——自銷售期至統計期的總月數；

N(kj)——使用了j 月的整車保有量；

lj——與使用時間對應的里程數。

故障數確定了，根據故障與配件的對應表，相應的配件需求就可以確定，因此確定配件需求的關鍵在于對汽車故障規律的分析。

3、結論

文章以最小化公交運營企業的維修費用為目的，通過對公交車故障分布特性的研究，科學合理改進公交車維修策略，維修廠能夠按照最佳維修檢測間隔，科學合理更換配件，進行有針對性和有預見性的維護、維修活動消除車輛故障，在保證可靠性的前提下，有效地減少或消除安全隱患，避免維修不足和維修過度，降低維修材料積壓和消耗，研究成果具有重要理論指導意義、學術價值和工程實用價值。

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Investigation and Statistical Analysis of the Distribution Characteristics of Bus fault

Zhai Haolong, Xue Liang, Pei Dongdong
( 1.School of Automobile, Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064; 2.Henan Provincial Highway Engineering Bureau Group Company, Henan Zhengzhou 450000 )

This article is aimed at the the fault distribution of the city bus, through the analysis of the bus maintenance database, accurately grasp the bus failure distribution, to achieve a unified vehicle availability maximization and minimization of the total maintenance cost, to improve the level of maintenance management, and promote China's public transport enterprises to improve the maintenance cost and benefit has certain significance.

Fault distribution; Maintenance; Mileage; Accessories

U472.6

A

1671-7988(2017)02-208-03

翟浩龍，就讀于長安大學汽車學院。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2017.02.071