基于城市軌道交通列車車門系統可靠性分析

劉春花

（徐州市城市軌道交通有限責任公司，江蘇徐州 221000）

0 引言

城市軌道交通行業中車輛專業的維修大多數采用傳統模式，即按照運行里程和運行時間進行維修，一般包括狀態維修、定期維修和故障維修三種維修方式。車輛傳統的維修方式科學化管理程度較低，比較依賴檢修人員的技術水平以及維修經驗，相比大數據分析處理方式而言缺乏科學的方式評估車輛的可靠性。因此，科學的故障統計分析，對城軌列車車門系統檢修方式上有革命性的意義。針對某地鐵線路車輛車門系統實測故障數據，采用minitab進行數據抓取分析，建立了車門控制系統故障樹找，實現構建故障數據分布模型，對車門系統進行可靠性分析評價。

1 列車車門系統概述

現階段，國內城市軌道交通列車多采用自主型車輛，而列車車門系統包涵了司機室側門、客室車門、緊急疏散前門和司機室與客室之間的通道門等幾部分。由于在研發過程中考慮到司機室側門、緊急疏散前門和司機室通道門在日常使用頻率較低的原因，其設計結構與構造原理相對簡單。相較其使用頻率較高的城軌列車客室車門而言，客室車門作為旅客通行的安全通道起著重要的作用，因此，列車客室車門的故障會直接影響地鐵車輛的正常運行和乘客的出行安全。本文研究的列車車門主要是指客室車門。

2 客室車門控制原理（圖1）

列車的車門系統控制著客室門的打開與關閉動作，列車運行到站由車門開門控制電路發出開門指令，在列車正常運營模式下，列車車門的開啟控制指令需要電源信號、零速信號、開門使能信號和開門信號有4種信號。其中，根據實際車速，零速繼電器觸發零速信號；ATP（Automatic Train Protection，列車自動保護）系統或司機室的按鈕觸發車門使能信號和開門信號。當車門控制器收到有效的4種信號之后將控制電機驅動實現開門動作。當列車車門需要關閉車門時則只需要關門信號。

圖1 城軌列車車門控制原理

3 車門系統故障數據可靠性分析

3.1 可靠性分析概述

一般條件下，在規定參數范圍內產品保證額定功能的能力成為可靠性，通常用概率值表示，表示為R（t），在現實情況下，產品在規定的條件和時間內失效常常符合某一種分布函數，因此產品可靠性滿足構建分布函數變化情況，見式1。

3.2 車門系統故障數據匯總

本次以實測數據為基礎，共搜集車門系統故障造成列車正線晚點、清客、救援等不能完成規定任務的有效數據共計112條，整理出的部分故障數據見表1。

表1 車門系統故障數據

根據實測的故障數據進行統計分析可知，城市軌道交通列車車門系統故障主要涉及機械類、門控器以及門體電機等3類，其次還發生一些頻率較低的車門故障，主要包涵了行程開關故障、斷線故障、氣缸故障、傳感器故障、電源模塊故障、指示燈故障等。因此根據故障統計表，檢修人員可以更加側重于高頻故障類。

3.3 列車車門故障數據統計分析與可靠度計算

通過成都地鐵某線路實測故障記錄數據為基礎建立車門故障樹，結合統計分析軟件minitab對運列車車門系統故障數據進行分布擬合，并且計算模擬出了4種分布模型其中包涵了weibull分布、對數正態分布、指數分布以及對數logistic分布結果。實測車門系統故障數據的計算機分布擬合結果如圖2所示。通過分布概率圖計算出車門故障數據分布擬合AD（Anderson-Darling，統計量），見表2。AD越小，數據擬合度越好，因此分析可得的此次故障數據最適合的分布函數為weibull分布。

圖2 車門系統故障間隔時間分布擬合度檢驗

利用計算機分析軟件繪制出列車車門系統故障數據分布概率圖（圖3），圖3顯示數據點基本在一條直線上，說明樣本故障數據擬合結果接近尺度參數為6.770且形狀參數為0.8864的weibull分布。AD檢驗的P值0.25，這也進一步表明這組數據服從參數為6.770且形狀參數為0.8864的weibull分布。

表2 故障數據分布擬合AD

由式（2）可以得到列車車門系統可靠度函數為 ，車門系統的故障率函數為 。

根據確定后列車車門故障數據可靠度函數與故障率函數，就能夠準確地把控車門系統地維修狀態，進而對列車車門系統的檢修規程進行科學性地調整，并且制定專項維修方案提供輔助決策。

圖3 故障間隔時間分布概率

4 結語

通過分析城市軌道列車車門系統故障數據，利用minitab統計分析軟件確定了故障數據服從威布爾分布。確定了車門系統可靠型特征量，對車門系統檢修人員確定更有效、更合理的車門系統故障維修方式，對提高檢修效率具有重要的現實意義。