张 岩，朱克非，郑平标，戴钰桀

ZHANG Yan1，ZHU Ke-fei2，ZHENG Ping-biao1，DAI Yu-jie1

（1.中国铁道科学研究院 运输及经济研究所，北京 100081；2.中国铁道科学研究院 铁道技术研修学院，北京 100081）

（1.Transportation and Economics Research Institute， China Academy of Railway Sciences， Beijing 100081， China；2.Railway Technology Research College， China Academy of Railway Sciences， Beijing 100081， China）

基于可靠性的牵引供电运营维修管理研究综述

张 岩1，朱克非2，郑平标1，戴钰桀1

ZHANG Yan1，ZHU Ke-fei2，ZHENG Ping-biao1，DAI Yu-jie1

（1.中国铁道科学研究院 运输及经济研究所，北京 100081；2.中国铁道科学研究院 铁道技术研修学院，北京 100081）

（1.Transportation and Economics Research Institute， China Academy of Railway Sciences， Beijing 100081， China；2.Railway Technology Research College， China Academy of Railway Sciences， Beijing 100081， China）

分析 RCM 运营维修管理策略的实施过程，从铁路牵引供电系统可靠性分析和基于 RCM 的牵引供电系统运营维修管理优化 2 个方面，综述铁路牵引供电系统可靠性运营维修优化研究现状，结合我国铁路牵引供电运营维修管理实际情况，分析研究现状中存在的问题及其原因，提出应加强理论与方法的研究，在改进 RCM 维修管理实施过程、建立铁路牵引供电系统的定量可靠性分析模型和优化多部件成组运营维修管理策略方面提出研究建议。

铁路牵引供电系统；RCM；可靠性分析；运营维修管理策略；研究综述

1　RCM 运营维修管理实施过程

铁路维修天窗是工务、电务、供电、通信等部门作业人员进入铁路线路进行设备设施维修、施工和故障处理的预留时间段。在铁路维修天窗时间内，列车运行图中不铺画、调整或抽减列车运行线，天窗开设时间越长对于运力资源影响越大，因而应选择合理的运营维修管理策略，提高运营维修效率和系统可靠性。以可靠性为中心的维修 (Reliability Centered Maintenance，RCM) 简称“可靠性维修”，是根据可靠性分析结果确定维修计划的运营维修管理策略。很多国家的学者在利用高效的 RCM 运营维修管理策略提高铁路牵引供电系统可靠性方面已经取得一定的研究成果，但还存在将理论研究与铁路牵引供电系统运营维修管理实际有效结合的问题。因此，综述铁路牵引供电系统的系统可靠性分析方法和 RCM 优化理论，可以为铁路牵引供电运营维修管理应用 RCM 运营维修管理策略提供参考。

RCM 运营维修管理实施过程从系统级整体功能出发，首先对系统的功能进行分析，确定系统的重要功能和需要 RCM 研究的部件；然后分析系统的可靠性，通过分析部件状态和故障数据记录，明确系统故障模式、影响和后果，进而确定系统风险；最后进行逻辑决策，在确保系统满足整体可靠性指标的基础上，优化运营维修管理策略，合理控制运营维修成本[1]。

基于功能的传统 RCM 维修管理实施过程的缺点是实施过程非常复杂，导致很难进行实际应用，需要对原有 RCM 维修管理实施过程进行改进。Lim B O 等[2]提出应用于韩国高速铁路 (Korea Train eXpress，KTX) 的 KTX-RCM，KTX-RCM 利用运营维修信息计算机系统 (Maintenance Information Computer System，MICS) 提供的数据接口改进传统RCM 维修管理的过程和功能，通过与 MICS 系统建立联系，获得需要的数据进行定量分析，将数学模型引入决策过程，提高维修管理效率和准确性。王庆锋等[3]扩展传统 RCM 维修管理实施过程，提出包含计划、执行、检查和反馈 4 个主要环节的 RCM维修管理实施过程。

2　铁路牵引供电系统可靠性运营维修优化研究现状

2.1铁路牵引供电系统可靠性分析研究现状

铁路牵引供电系统可靠性分析可以分为定性和定量可靠性分析 2 类。定性可靠性分析主要利用故障模式、影响及危害性分析 (Failure Mode Effect and Criticality Analysis，FMECA)、故障树分析(Fault Tree Analysis，FTA)、事件树分析 (Event Tree Analysis，ETA) 等方法，已经比较成熟和完善，而铁路牵引供电系统的 RCM 分析不只是需要定性可靠性分析，还需要基于部件可靠性分布模型进行定量可靠性分析。牵引供电系统部件可靠性分布模型参数应根据部件试验数据或现场运行数据，利用统计方法来确定。国外 RCM 定量可靠性分析主要依据不同类型部件的故障概率数据[4]，其结果来自部件在各种固定环境条件下的试验数据，没有考虑部件具体的环境、维护和运行条件，以及零部件制造商、加工精度、材料差异、安装方式等造成的故障概率差异。陈绍宽[5]在已知部件生产商提供的产品寿命均值和标准差的前提下，根据有限的现场运行数据，应用基于矩估计的分段多项式估计法，建立牵引供电系统主要部件的威布尔分布模型。谢将剑等[6]提出一种基于部件历史失效统计信息的遗传算法拟和方法，比较适用于牵引供电系统部件可靠性的建模，主要部件的可靠性模型拟和结果都可以通过 K-S 和 W2检验，但由于实测数据年份不足，在数学中属于小样本拟和，隔离开关、电流互感器、承力索可靠性的拟和结果不能同时通过K-S 和 W2检验。

牵引供电系统可靠性分析方法主要包括可靠性框图 (Reliability Block Diagram，RBD) 分析、FMECA、FTA、ETA、贝叶斯网络模型分析、Markov 过程模型分析等方法。在接触网子系统可靠性分析方面，万毅等[7]给出一种接触网子系统的FTA 可靠性分析模型；杨媛等[8]根据接触网子系统中部件的故障概率分布情况，模糊评估接触网子系统的可靠性；王思华等[9]考虑接触网子系统可靠性随时间的变化特征，建立接触网子系统可靠性Markov 模型，系统各部件的寿命分布与维修时间分布均为指数分布。在牵引变电所子系统可靠性分析方面，陈民武[10]用 GO 法实现了牵引变电所可靠性的定性和定量分析；曾德容等[11]将 FMECA 和FTA 2 种方法相结合，通过计算顶事件的失效概率获得牵引变电所子系统的可靠度。在牵引供电系统整体系统可靠性分析方面，陈绍宽[5]运用 FTA 法分析牵引供电系统整体的可靠性，提出基于威布尔分布的牵引供电系统可靠性模型；谢将剑等[6]利用遗传算法拟合出各部件及子系统的可靠性模型，然后借助 FTA 法得出接触网和变电所子系统的可靠性模型，并且将 2 个子系统的可靠度直接相乘，得到整个串联牵引供电系统的可靠性模型。

2.2基于 RCM 的牵引供电系统运营维修管理优化研究现状

RCM 运营维修管理优化可靠性目标通常指通过可靠性分析得到的系统整体及各子系统需要满足的可靠性指标[12]。Bae C 等[13]将基于 RCM 的运营维修管理优化目标函数定义为

式中：C 是系统总的运营维修管理成本；n 是部件数量；Ci是第 i 个部件的运营维修成本；Ri是第 i 个部件的可靠性；Rs是系统可靠性；Rg是期望的系统可靠性；Ri,max是第 i 个部件的最大可靠性；Ri,min是第 i 个部件的最小可靠性；i = 1，2，…，n；Rg= Rs(t*)。公式 ⑴ 表明在系统可靠性大于期望可靠性，而且子系统可靠性满足部件可靠性范围约束的条件下，系统的总运营维修管理成本最小。

通过公式 ⑵ 描述的子优化过程可以得到 Rg，即

式中：t 为自变量，指系统的整体运行时间，其中t*为维修或更换时间点；ms是系统的平均故障间隔时间 (Mean Time Between Failures，MTBF)。公式⑵ 表示系统运行时间 t 在规定的约束条件范围内取一个合理值 t*，可以使维修成本最小，系统可靠性最大。

系统可靠性 Rs(Ri) 可以根据 RBD 等方法，用系统与部件间可靠性关系公式计算出来。类似的研究还有 Benders 分解法以成本最小为目标函数，系统整体可靠性目标放在约束条件体现[13]。

在铁路牵引供电系统的应用研究方面，关金发等[14]利用 FMECA 对接触网子系统进行定性的可靠性分析，根据 RCM 决策流程给出一个完整的接触网子系统 RCM 运营维修管理策略，但该方法基于定性的可靠性分析，没有结合可靠性数学模型，无法确定基于时间的预防维修的合理维修间隔；Chi Y L 等[15]提出基于随机寿命模型的牵引供电系统运营维修计划分析通用软件工具，可以定量地分析牵引供电系统的失效风险和费用，以帮助确定合理的运营维修计划；商奇志[16]提出以 RCM 为指导的接触网子系统部件运营维修管理策略，分析牵引供电系统主要部件的可靠性，设计相应的维修方案数学模型，并用动态规划方法优化维修计划；卢西伟[17]运用 RCM 理论，假设牵引供电系统部件可靠性模型已知，根据检修模型动态制定系统维修模式，优化牵引供电系统维修计划。

2.3存在问题及原因

已有的 RCM 相关研究成果已经逐渐成熟与完善，但 RCM 理论方法与铁路牵引供电系统实际运营维修管理运用相结合还存在困难，主要原因如下。

（1）基于功能的传统 RCM 在铁路牵引供电系统运营维修管理实施过程中进行实际应用的可行性面临着巨大挑战。①传统 RCM 维修管理实施过程中并非每个步骤都适用于铁路供电工区运营维修的实际情况，有些分析步骤的执行需要投入大量的时间和人力资源，导致难以进行实际应用。②传统 RCM 维修管理实施过程中没有考虑铁路牵引供电维修管理部门所特有的天窗运营维修制度等铁路行业管理特征[18]，也不能综合体现故障带来的环境、安全、运营损失、维修成本等影响。③RCM评估结果报告缺乏动态反馈和调整机制，导致铁路供电运营维修管理部门和执行单位很难持续贯彻执行 RCM 输出的维修计划，不能充分体现 RCM 的实际应用成果。

（2）难以获得不同安装工艺和不同环境下运行的部件可靠性模型。国外 RCM 分析只针对部件种类，同类部件的可靠性模型几乎相同。牵引供电系统部件难以精确给出考虑环境影响的部件可靠性模型，即使是相同材质和悬挂方式的接触线，其可靠性分布模型也可能并不相同。牵引供电系统部件可靠性拟合方法需要对部件的使用情况、故障情况进行详细的跟踪记录，得出相关数学模型。由于牵引供电系统部件寿命通常在 15～20 年，甚至更长，铁路牵引供电系统投入运行年限不足，缺乏有效的分类存储设备，导致各种部件的失效数据难以获得，而且实测数据中包含维修效果，与纯粹意义上的寿命模型出现偏差，从而限制 RCM 理论的实际应用。

（3）缺少有效描述部件在非完备维修条件下老化过程的概率模型。如果没有维修，随着时间增加，部件会按照固有规律老化，最终失去功能。不同于部件更换，日常维修不能使牵引供电系统部件修复如新，每次维修后部件的故障率都会发生改变，属于非完备维修[19]。Park G P 等[20]用扩展的Markov 链描述部件在非完备维修条件下维修过后设备的老化过程。Markov 随机过程模型可以描述可修复部件的可靠性，但要求部件故障函数和修复函数服从指数分布，而实际上牵引供电系统中部件的故障函数并不完全服从指数分布。

（4）目前的牵引供电系统整体可靠性分析方法还不能完全满足 RCM 运营维修管理决策的要求。FMECA 和 FTA 虽然可以引入定量参数，但更适用于牵引供电系统的定性可靠性分析，不能满足RCM 运营维修管理决策量化数据输入需求。传统的利用部件可靠性分布函数推导系统可靠性模型的研究对象主要针对相对比较规则的系统，如串并联、并串联系统和 k-out-of-n 系统。当将以上方法应用于具有复杂结构的铁路牵引供电系统时，很难获得牵引供电系统中各子系统之间的可靠性关系[9]，获得牵引供电系统整体可靠性分布模型更加困难。

（5）组成铁路牵引供电系统的各部件都拥有各自不同的生命周期。由于所处环境不同，即使是相同部件的生命周期都有可能存在差异，因而在实际运营维修管理实施过程中仅仅采用一个基于单部件的运营维修管理策略比较困难，但很多研究都只考虑生成单部件运营维修计划，无法满足包含多个部件的铁路牵引供电系统实际运营维护工作的需求，还有待进一步完善。

3　研究建议

为了真正实现在铁路牵引供电系统中引入基于RCM 的运营维修管理策略，应加强一些理论与方法的研究，在改进 RCM 维修管理实施过程、建立铁路牵引供电系统的定量可靠性分析模型和基于状态的多部件成组运营维修管理策略优化方法方面开展研究。

（1）改进 RCM 维修管理实施过程以提高其在铁路牵引供电系统的适应性和实用性。进一步研究如何在保持 RCM 基本原则基础上，改进 RCM 维修管理实施过程，以信息化系统为基础[21]，适应铁路牵引供电系统部件类型、结构、运行和运营维修管理方式等特点，提高铁路牵引供电系统运营维修决策水平。扩展的 RCM 维修管理实施过程应增加部件环境完整性和定量化风险因素，同时考虑增加部件管理因素修正因子和个别部件修正因子。其中，部件管理因素修正因子应考虑修程修制、维修工作流程、绩效考核制度等 RCM 维修管理制度因素，特别考虑高速铁路夜间天窗内的运营维修管理特点[22]。个别部件修正因子应考虑部件复杂性、寿命、振动、生产连续性、结垢、腐蚀等因素。

（2）研究适合描述铁路牵引供电系统的定量可靠性分析模型。牵引供电系统是一个复杂的大系统，研究适合的可靠性模型应考虑安装方式、工作环境、电气和机械损耗等差异。在无法获得足够牵引供电系统部件运行数据的情况下，应通过研究基于统计理论的有限样本数据挖掘等相关技术，增加无失效数据估计方法的精确性。当获得牵引供电系统部件的长期运行数据后，应对其可靠性分布模型进行验证、修正和优化。在获得准确的牵引供电系统部件可靠性分布模型后，应进一步研究适用于铁路牵引供电系统复杂性的可靠性分布模型建立方法，用以精确计算牵引供电系统的整体可靠性，使RCM 决策成为铁路牵引供电系统需要的整体精确定量可靠性模型。

（3）研究基于状态的铁路牵引供电系统多部件成组运营维修管理策略优化模型。牵引供电系统运营维修应用成组运营维修管理策略可以将牵引变电所和接触网 2 个相对独立的子系统看作不同组，将接触网供电子系统中供电分区看作是一个成组维修的单位，当同一供电分区的某个部件发生故障时，该供电分区内其他有需要的部件也可以借机安排巡检和养护等维修活动。研究基于状态的多部件成组运营维修管理策略数学模型，应充分考虑铁路牵引供电系统中所有部件的不同情况和相互影响，考虑非完备维修对牵引供电系统中各部件的可靠性影响，同时需要研究综合描述多部件系统寿命变化情况的方法。

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责任编辑：冯姗姗

2015年铁路建设各项目标全面完成

随着2015年12月31日海南环岛高铁的全线贯通，2015 年铁路建设圆满收官，全国铁路完成固定资产投资 8 238 亿元，投产新线 9 531 km，均创历史最好水平。

按照国务院关于加快铁路建设的战略部署，2015 年，中国铁路总公司充分认识加快铁路建设对促进国家经济社会发展特别是在稳增长、调结构中的重要意义，在国家有关部门和各地方党委、政府大力支持下，以中西部铁路建设为重点，全力推进铁路建设，全面完成了“两个8 000 以上”的目标。

2015年，铁路均衡安排新线投产，扎实做好工程收尾、初步验收、联调联试、静动态验收、安全评估、运营准备等工作，全年新线投产9 531 km。沪昆高铁新晃西至贵阳北段、成渝高铁的开通运营，使“四纵四横”高铁主骨架网络得到完善。合福、哈齐、沈丹、吉图珲等高铁的开通运营，形成了现代化的高速铁路网。郑州至焦作铁路、南京至安庆高铁、津保铁路等线路的开通运营，促进了区域一体化发展。张家口至唐山铁路的开通运营，对保障国家能源运输需要及构建张家口与承德、唐山间的便捷铁路通道具有重要意义。南宁至昆明客运专线南宁至百色段、黄韩侯铁路等线路的开通运营，进一步扩大了西部路网覆盖面。截至 2015 年底，全国铁路营业里程超过 12 万 km，居世界第二位。其中，高铁里程达到 1.9 万 km，居世界第一位。

（摘自《人民铁道》报）

Study on Operation and Maintenance Management of Traction Power Supply based on Reliability

This paper analyzes the implementation process of the strategy of RCM operation and maintenance management, summarizes study status of optimizing the reliability-based operation and maintenance of railway traction power supply system from 2 aspects including reliability analysis of the traction power supply system and the optimization of operation & maintenance management of traction power supply system based on RCM, and combining with actual situation of operation and maintenance management of railway traction power supply in China, analyzes the problems existing in the study and their reasons. The paper also puts forward that the study on some theories and methods should be strengthened, and puts forward study suggestions on improving implementation process of RCM maintenance management, establishing the quantitative reliability analysis model of railway traction power supply system and optimizing the strategy of multi-components grouped operation and maintenance management.

Railway Traction Power Supply System; RCM; Reliability Analysis; Strategy of Operation and Maintenance Management; Study Review

1003-1421(2016)01-0080-06

U226

A

10.16668/j.cnki.issn.1003-1421.2016.01.17

2015-11-24

铁道部科技研究重大课题 (Z2012-059)；中国铁道科学研究院科研项目 (2013YJ105)