王大平，吕爱萍，刘亚妮

(中车株洲电力机车有限公司产品研发中心，湖南 株洲 412000)

0 引言

随着国内轨道交通领域的快速发展，机车、动车和城轨车辆市场保有量持续上涨，导致轨道交通产品的故障率不断提升，事故也频繁发生。轨道交通产品主机厂应充分了解自身产品的可靠性水平，对招投标阶段的可靠性要求及自身响应合同的履约能力的评估做到有据可依。为此，轨道交通产品主机厂开发了可靠性数据分析系统，在系统中构建产品功能结构树，通过导入各车型历史记录的故障台账，并对故障记录逐条清洗，每条故障记录均落实到具体项目车型、具体部件和部件的故障模式中形成可靠性数据库。通过可靠性数据分析系统的运用，可获取整车产品故障的分布等相关信息，获取整车及其各级子部件直至最小可更换单元的故障率、平均无故障时间、故障模式发生占比等可靠性信息，以掌握整车产品的可靠性真实表现，有针对性地提升整车质量。

1 可靠性数据分析系统构成

可靠性数据分析系统的输入内容为产品运营期间发生的故障台账、运营里程、产品的功能结构树等，这几项内容为可靠性数据分析的基础数据，包括车辆故障描述、故障部件、故障类型、故障模式、故障等级等。该系统运用由产品基础信息模块、产品生命履历模块、数据管理模块、统计分析模块4个部分构成，通过对输入内容的分析，最终输出的内容为产品的平均无故障运营里程MDBF、平均无故障时间MTBF、部件故障模式发生占比、可靠性增长曲线、故障率等。

1.1 产品基础信息模块

该模块对轨道交通整车产品的型号、所属项目、功能结构构型以及故障模式进行统一规范。其中，产品的功能结构树有五层级联关系，从上至下分别为系统级、子系统级、部件级、零件级、最小可更换单元级。

项目管理将整车产品的功能构型与项目名称通过关联表关联起来，分配产品基础信息表，在进行统计分析时可以快速定位项目、定位产品；型号管理提供整车相似产品的归类管理功能，在统计分析时，可以快速定位型号、项目名称和产品；故障模式是可靠性数据分析的核心内容，并且故障模式具有很强的隶属性，在不同的产品、功能件中存在各种相似的故障模式，但是并没有因为相似而将其混为一谈，而是根据不同的产品、构型进行分级管理。

1.2 产品生命履历模块

该模块对轨道交通产品整车产品进行全寿命周期的追踪管理，追踪到每个型号产品。其中，针对每一个整车产品，系统接受定期更新的运行里程数据。故障履历录入系统时，确定每条故障记录将在产品功能结构树中具体定位，并确定故障模式及其影响等。系统接受定期更新的供应商名录表，故障履历录入系统时，根据具体产品选择责任供应商。

1.3 数据管理模块

该模块基于故障台账，对最小可更换单元、运营里程、责任供应商等信息进行管理。

可靠性分析系统会根据“重大故障判断标准”自动将某些符合条件的故障记录转化为重大故障。例如某一系列产品的某一部件，在3个月时间内发生了超过3起相同故障模式的故障，系统会自动将该故障判定为重大故障。

1.4 统计分析模块

该模块提供整车产品及其部件的可靠性、可用性和可维修性数据，以及全生命周期成本中的维修性数据。针对产品功能结构树中的任一部件，均可统计得到该部件对应的故障次数、故障率、平均无故障时间MTBF、平均无故障运营里程MDBF、平均维修时间MTTR、可用度、故障模式发生占比等相关数据信息。

2 可靠性数据技术分析的实施方案

2.1 获取整车产品的基础数据

整车产品的基础数据包括产品类型、速度等级、配属车辆段、运营里程、故障台账等。在可靠性数据分析过程中，对输入数据须慎重判断，数据一经采纳，必须给予肯定和采信，相信数据的真实性。

2.2 可靠性数据分析输入与分析

产品功能结构树是数据分析和分析结果输出的基础，可先建立车型产品功能结构树母树，这个过程往往需要几个月时间，建立过程中，对公司及同行业的产品进行摸底后采用最宜方案。车型产品功能结构树建立后，就可以在母树中选取具体项目的产品结构，以构成项目产品功能结构树。以某地铁项目车门系统为例，该项目车门系统的功能结构树为二级系统，其子部件客室外挂门、司机室内藏门、坡道式疏散门从母树上勾选后，构成了该车门系统的一级子部件，如图1所示。其一级子部件下属的部件构成及车辆其他系统的构成，采用相同的方式在母树上勾选，然后构成该项目的整车产品功能结构树。

图1 产品功能结构树

在可靠性数据分析系统中，需要先建立产品功能结构树，后导入该产品对应的故障台账。故障台账的清洗过程可在系统中进行，如图2所示，前两列“故障日期”和“故障描述”为售后提供的故障台账，该台账导入可靠性数据分析系统后，需要对该台账进行清洗，即将该产品所发生的每条故障台账落实到功能结构树和对应的故障模式中，见图2中后六列内容。

图2 故障台账清洗

2.3 可靠性数据分析结果输出

故障台账经过清洗后，即可在系统中获取该产品的可靠性数据。获取过程需要选定时间区间后，并确定该产品在该时间区间总的运营里程。其中，列车的运营里程不局限于某个项目，可多个项目累积。假设地区A和地区B的地铁车辆运营环境相似，地铁车辆上配置的风源系统压缩机型号在地区A的某地铁线和地区B的某地铁线上一致，现要计算质保期内该型风源系统压缩机的可靠性数据，则可累积这两条地铁线路上所有列车的运营里程和故障数据，得到该型压缩机的可靠性数据，也可以分别累积两条线路的运营里程和故障数据，相应地分别计算每条地铁线路的产品可靠性数据。

基于选定的产品和时间区间，选定故障类型(如碎修、系统修、清客、下线、机破等)，计算该产品在该时间区间、对应故障类型的总故障次数，以及相应的可靠性表现(如MDBF、MTBF、可靠性增长曲线、故障率等)。以某地铁项目为例，计算某时间段内其平均无故障运营里程MDBF，图3展示了整车一级系统的MDBF分布结果，图4展示了整车一级系统的MTBF分布结果。以某机车项目为例，计算某时间区间内的可靠性增长曲线，如图5所示。

图3 某地铁项目的MDBF分布结果

图4 某地铁项目的MTBF分布结果

图5 某机车项目可靠性增长曲线

3 结语

可靠性数据分析系统形成了可靠性数据分析平台，规范了可靠性数据分析过程，并且提供了一个对故障数据进行统计分析、快速输出结果的方法，以提高故障信息的利用率；还提供了一个可以多项目交互的对同一厂家外购件的故障快速统计分析、快速输出结果的方法，为供应商质量管理提供有效依据。后续可借鉴故障数据分析的经验，基于轨道交通产品功能结构树，拓展对维修性数据的分析与计算研究。