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基于質量控制的地鐵車載信號設備故障分析

2022-10-19 02:59:32任青青
物聯網技術 2022年10期
關鍵詞:故障信號設備

任青青,楊 咪

(陜西城際鐵路有限公司,陜西 西安 710016)

0 引 言

地鐵車載信號系統在我國目前的列控系統中占有重要地位,它的安全運行直接關系著地鐵運行的安全性和快速性。在實際運行過程中,車載信號設備的故障率相對較高,由于環境的干擾、部件的磨損、設備老化等因素引起系統自身設備性能退化,導致系統可靠性下降,從而引發車載信號設備故障,給乘客的安全出行帶來隱患。因此,在行車時及時診斷出系統中出現的故障和安全漏洞并對其加以處理至關重要,否則將引發一系列單元故障,甚至造成重大的經濟損失和人員傷亡。列控系統在運行時,會自動生成記錄系統運行狀態、事件的日志數據,對其數據特征的研究,能夠使維護維修人員及時掌握系統的運行情況,適時對系統進行檢修與維護,保證列車的安全運行。

QC作為一種質量管理方法,在促進企業改進質量、降低耗損、提高效益等方面發揮著很大作用,自1978年引進我國后,已普遍應用到各行各業。通過QC方法更加科學有效地優化設備及軟件故障維修維護策略,并能夠對除車載信號系統以外設備的故障診斷策略提供新思路,為后繼QC方法應用于地鐵設備維護維修的推廣提供先期實踐論證與過程鋪墊,對提高設備可靠度及乘客滿意度等城市軌道交通運營服務質量具有重大意義。

由于車載信號系統及設備數量眾多,運行性能及故障發生具有普遍性。設備目前的維護維修方式主要通過廠家提供的相關手冊開展工作,從故障原因分析及處理方面來講方法較為單一,存在經驗主義傾向。基于此,本文在以上方法分析的基礎上,依據大量的車載信號設備故障統計表數據,借助QC方法中的七大工具從數值及圖表分析角度入手,選取典型故障分析其主要因素,并制定有效的解決措施。

1 信號系統運行現狀

為降低維修維護的成本,提高故障處理速度,本文以一條地鐵線路2019年的故障數據庫為依據,分析故障統計表后發現,故障主要包括ATS、車載、正線、誤操作、外專業、現象誤報等類別,其中信號系統故障主要由ATS、車載、正線及誤操作等組成,具體信號系統故障統計表及信號系統故障分布累計百分比曲線見表1及圖1所示。

表1 信號系統故障統計表

圖1 信號系統故障分布累計百分比曲線

由表1及圖1可知,車載故障率最高,占比為77.05%。由于車載樣本容量相對較大,且故障問題種類繁多,故以車載信號設備故障為研究對象,對其可靠度進行分析。

由于車載信號設備故障占比較高,通過收集一條地鐵線路2019年的車載信號設備全數故障信息,并使用故障統計表及故障分布累計百分比曲線進行了分類統計,見表2及圖2所示。

圖2 車載信號設備故障分布累計百分比曲線

表2 車載信號設備故障統計表

根據以上數據分析,車載信號設備共計發生故障141次,嚴重影響了列車的運營準點率。據此判斷3個主要因素為:無人自動折返失敗、ATO停車不準及列車產生緊急制動。

2 目標設定

根據實際情況制定降低車載信號設備故障率的目標,將車載信號設備故障率從77.05%降低至50%以下。

3 要因分析及確認

3.1 因素分析

針對車載信號設備故障率高這一研究對象,從“5M1E”即人(Man)、機器(Machine)、材料(Material)、方法(Method)、環境(Environment)、測量(Measurement)角度展開要因分析。利用魚骨圖對無人自動折返失敗分別從設備、人員、材料、方法及環境這五方面進行分析,如圖3所示。同理,按照“5M1E”分析ATO停車不準及列車產生緊急制動故障的原因,重點得出共計11項末端因素,如圖4所示。

圖3 無人自動折返失敗故障分析魚骨圖

圖4 故障因果分析框圖

3.2 主要因素確認

對上述故障分析的11項末端因素進行深入研究和驗證,包括驗證方法、驗證結果確定要因,具體見表3所列。主要通過檢修人員配合確認、專項作業重點確認、規范作業指導書及細化調查研究等方式開展驗證工作。

表3 要因確認表

4 對策措施

根據無人自動折返失敗、ATO停車不準及列車產生緊急制動故障的要因確認結果,提出解決車載信號設備故障的對策和措施,見表4所列。

表4 對策措施表

5 實施情況

根據對要因確認表及對策措施表的分析,制定對策實施計劃并予以實施情況如下:

針對無人折返通信中斷、列車移動、屏蔽門無法聯動及無門允許命令情況,引起的無人自動折返失敗、列車產生緊急制動等一系列故障,通過QC分析,對車載ATP、ATO軟件進行改造升級,經改造后不再出現折返失敗、緊急制動情況。為了更好地應對此類故障,提升檢修人員的故障分析能力,應加強檢修人員的業務培訓。

對于牽引/制動手柄“未回零”情況,因車載信號未采集到牽引/制動手柄回零信息,導致列車無法進入DRB模式,DRB折返失敗。通過分析其原因,對車首尾兩端ATP板卡進行對調,經過試車驗證,未出現采集不到牽引/制動手柄回零信息使無人自動折返失敗故障。

ATO停車不準主要受列車速度測量精確性、列車位置定位精確性及車載ATO系統軟件算法的影響。同時,車輛側制動系統是否良好、ATO允許信號命令與回采反饋是否一致也是主要的影響因素。針對列車速度測量不精確問題,由于測速電機與多普勒雷達獲得的速度信息誤差允許范圍設置較大,通過將誤差允許參數范圍調小,且增加測速電機與多普勒雷達的維護次數,提高準確度,有效避免了此類問題;列車位置定位不精確的原因,主要在于應答器數據的精確度不高,通過增加車站區段內應答器校驗次數,提高列車的定位信息;針對車載ATO系統軟件算法的影響,導致繪制出的列車運行曲線不準確問題,通過改進軟件算法及技術人員對升級軟件進行多次現場測試,使得列車運行曲線精確度提高;針對車輛制動響應延遲現象,一是增加電制動延遲退出功能,二是優化氣制動施加條件,確保車輛側制動系統良好;針對ATO允許信號命令與回采反饋不一致的情況,司機按照HMI人機提示的按壓確認。

針對因ZC的MA超時導致緊急制動的問題,是由于車載通信TAU至車載無線接收單元TRU間存在通信延時丟包,通過對列車TC2端網絡(B網)進行排查,對TAU至車載TRU層交換機接口端子(交換機B的X2接口端子)之間線纜進行校線,并重新緊固插頭。

6 效果檢驗

經過2020年故障臺賬統計,通過多次對車載信號設備故障信息數值化、圖表化,科學、系統地分析造成各類故障的主要因素,并制定對策,有效解決了無人自動折返失敗、ATO停車不準及列車產生緊急制動等車載故障問題,且車載故障率下降至50%以下,完成了預期目標。該條地鐵線路2019年和2020年信號系統各類故障占比如圖5所示。

圖5 信號系統各類故障占比

7 結 語

從上文分析的結果來看,車載信號設備故障率達到了預期的目標。通過QC分析方法,有效降低了因車載信號故障導致的列車晚點率,降低了維修設備費用和運營成本,保證了城市軌道交通系統的正常運轉,方便了廣大市民的正常出行,具有較高的經濟效益和社會效益。在下一階段,我們將繼續把QC方法應用到信號ATS、正線等設備,使信號系統各類故障率降到最低。

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