基于改進的RCM轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)維護決策技術(shù)研究

高明亮 ,高珊 ,吳星辰,劉德權(quán)，于闖,方媛,孫金彪,崔站通

(1.中車長春軌道客車股份有限公司 國家軌道工程技術(shù)研究中心，吉林 長春 130021；2.中車長春軌道客車股份有限公司 人力資源部，吉林 長春 130021 )*

在城市軌道交通快速發(fā)展的過程中，轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)作為城市軌道車輛運行的關鍵系統(tǒng)，對軌道車輛的安全性，舒適性，平穩(wěn)性和可用性有著重要的影響.近年來，隨著速度等級和乘客數(shù)量的上升引起了轉(zhuǎn)向架機械零件的故障率逐年增加.通過對某地鐵公司轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)運行維護中故障數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，得出結(jié)論：轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)是城市軌道車輛故障率高的子系統(tǒng)之一，轉(zhuǎn)向架故障通常會導致車輛安監(jiān)報甚至人員傷亡，因此可靠性分析尤為重要.

RCM(Reliability-Centered Maintenance--以可靠性為中心的維修)方法是一種系統(tǒng)工程過程，通常用于確定設備的預防性維護要求并優(yōu)化維護系統(tǒng)，RCM起源于美國民航界，1978年用于已投入使用的民機.美軍引進后，既用于現(xiàn)役裝備，也用于在研裝備預防性維修大綱的制定[1].

實踐證明：RCM技術(shù)如能正確地被應用到現(xiàn)行的維修中，在保證生產(chǎn)安全性和設備可靠性的前提下，可將日常的維修工作量降到40%～70%.國內(nèi)外許多學者對方法做相應的研究.蔣太立[2]率先提出了將RCM理論引入設備維修管理中的建議.

吳麗君[3]將RCM應用于新型的混凝土氯離子擴散系數(shù)快速測定方法，取得了良好的應用效果.呂一農(nóng)[4]將RCM應用于電力系統(tǒng)提出推行CBM(condition-based maintenance)/RCM的建議,更系統(tǒng)更全面認識RCM的必要性和途徑,提出了評估RCM經(jīng)濟效益的一種更加準確可靠的方法.陳佳斌[5]以北京機場線的直線電機車輛作為對象開展了RCM方法研究最佳維護機器設備方案，設計開發(fā)了一款維修決策系統(tǒng)，并說明了RCM有效性.Zhuang Chen[6]RCM通過改進的RCM理論結(jié)合車門系統(tǒng)進行了推論和案例研究.盡管RCM方法得到了廣泛應用，但是RCM邏輯判斷是基于FMECA結(jié)果的故障模式分析和FTA故障模式邏輯圖，該決定不涉及生命周期，當使用RCM方法進行設備的預防性維護時，將導致獲得的維護周期超出設備的可靠使用壽命范圍，并增加設備故障的可能性.

本文提出RCM轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)維護決策新策略，通過引入比例風險模型協(xié)助PHM(Proportional Hazard Model)預測轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)的可靠性壽命，得到轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)生命周期模型的可靠性，為RCM提供決策支持.

1 RCM基本原理和實施方法

以可靠性為中心的維修RCM，主要包含四部分內(nèi)容：維修內(nèi)容、維修策略、維修方式、維修間隔[2].

(1)維修內(nèi)容

維修內(nèi)容的確定主要來自于設計要求故障模式影響及風險性分析(Failure Modes ,Effects And Criticality analysis ,簡記為FMECA)和運用維護經(jīng)驗.FMECA是分析產(chǎn)品中所有潛在的故障模式及其對產(chǎn)品造成的所有可能影響，并按每一個故障模式的嚴重程度及其發(fā)生概率予以分類的一種自下而上的歸納分析方法.FMECA是產(chǎn)品可靠性分析的一項重要工作，目的是發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的各種缺陷與薄弱環(huán)節(jié)，對產(chǎn)品采取有效的改進和補償措施，以提高產(chǎn)品的可靠性和安全性，是開展維修性分析的基礎.

(2) 維修策略

應用RCM邏輯決斷圖將預防性維修分為計劃修和狀態(tài)修.所選擇的維修策略必須要考慮費用、安全性、環(huán)境和使用后果.維修人力費用、設備老化和維修時間也必須同其它參數(shù)被同時考慮似值.

(3)維修方式

維修方式主要包括：目視檢查、功能檢查、限度檢查、潤滑操作和更換操作等.這些方式的選擇，建議參考MSG-3中的邏輯決斷圖.

(4)維修間隔

基于各零部件的設計計算數(shù)據(jù)(例如，強度分析、動力學分析等)和車輛各部件在運行過程中搜集的相關數(shù)據(jù)(例如，運行里程、維修維護記錄、故障類型、故障程度、當前的檢修策略等)進行零部件的可靠性計算，根據(jù)不同的零部件選擇不同的可靠性計算模型，獲得零部件的可靠性指標.通過對數(shù)據(jù)分析模型進行研究，建立符合部件可靠性的數(shù)學分布模型，得到零部件的可靠度函數(shù).

2 RCM模型的輔助決策

傳統(tǒng)的RCM邏輯決策過程中沒有考慮零件的生命周期，僅基于RCM邏輯決策的設備維護周期往往超過了設備的可靠生命周期，設備故障率上升[6].因此，引入比例風險模型的概念，通過建立比例風險模型建立轉(zhuǎn)向架的壽命預測功能，為RCM提供決策支持.根據(jù)RCM的基本思想，我們可以得到PHM輔助的RCM的分析過程.

(1)確定RCM分析對象;

(2)收集與設備有關的數(shù)據(jù);

(3)分析收集數(shù)據(jù)的可靠性;

(4)根據(jù)可靠性結(jié)果結(jié)合PHM輔助模型對設備進行RCM決策;

(5)根據(jù)決策結(jié)果，獲得最佳的設備維護方法和維護周期，如圖1所示.

圖1 PHM輔助的RCM的分析過程

2.1 比例風險模型

比例風險模型(Proportional Hazard Model，PHM)是Cox在1970年代首次提出來處理對多種因素的生存時間的影響，之后很快成為一種統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析工具，并已廣泛應用于生物醫(yī)學領域.在可靠性工程領域，比例風險模型主要用于壽命預測和維護時間計劃決策.

具有時變協(xié)變量的比例風險模型的功能是：

λ(t,Z)=λ0(t)exp(g(Z))

(1)

式中，λ(t,Z)是與時間相關的失效函數(shù)，相關變量λ0(t)是基本失效函數(shù)，1，2，Z=[z1…zn],g(Z)是協(xié)變量函數(shù)，g(Z)=ZT，γ=γ1γ2…γn是回歸參數(shù)向量.是影響失效概率的協(xié)變量向量t時刻系統(tǒng)的狀態(tài).

協(xié)變量Z是狀態(tài)參數(shù)的特征表示，設備維護，運行的因素. 當協(xié)變量Z為常數(shù)時，λ(t)與λ0(t)成正比，因此該模型稱為比例風險模型[8].

PHM中通常使用的失效函數(shù)是Weibull分布，指數(shù)分布和對數(shù)分布等. Weibull分布可以描述無效數(shù)據(jù)隨時間的上升或下降，同時，機電系統(tǒng)通常遵循Weibull分布，因此故障函數(shù)基于Weibull分布如下所示.

(2)

式中，β是形狀參數(shù)，η是比例參數(shù).

將式(2)代入式(1)，可得出城市軌道交通車轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)比例風險模型的基本形式.

(3)

2.2 建立比例風險模型

比例風險模型用于計算設備的預期壽命.主要包括樣本數(shù)據(jù)處理，參數(shù)估計和壽命預測三個方面因此，從樣本數(shù)據(jù)處理，參數(shù)估計和壽命預測等方面介紹了比例風險模型的建立.

2.2.1 協(xié)變量的選擇和處理

協(xié)變量是比例風險模型中的重要因素.協(xié)變量選擇的結(jié)果與比例風險模型的壽命預測準確性直接相關，因此，對協(xié)變量執(zhí)行以下操作：

協(xié)變量可以與時間相關或無關.如果協(xié)變量與時間不相關，則PHM參數(shù)模型將過于簡化，并且預期壽命不需要預測協(xié)變量.如果協(xié)變量與時間相關，則PHM模型參數(shù)將更加復雜，并且預期壽命還應考慮協(xié)變量的變化趨勢.

本文根據(jù)轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)維護數(shù)據(jù)的特征，選擇的協(xié)變量與時間有關.比例風險模型要求協(xié)變量之間的相關系數(shù)盡可能小.主成分分析法是消除相關性的有效方法.因此，可以使用主成分分析方法獲得轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)的協(xié)變量系數(shù).

2.2.2 模型參數(shù)估計

最大似然估計具有出色的統(tǒng)計特性和良好的近似分布.考慮到樣本數(shù)據(jù)中的刪失數(shù)據(jù)，因此使用最大似然法獲得模型中相關參數(shù)的估計值.

2.2.3 壽命預測

通過基于威布爾分布的比例風險模型的失效函數(shù)可以得到生存函數(shù).

3 案例分析

根據(jù)地鐵的歷史數(shù)據(jù)和RCM的決策過程，確定轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)13個組成部分為重要功能部分，并邀請了工程研發(fā)中心，車輛運營中心和車輛維修部轉(zhuǎn)向架的15位專家進行邏輯分析和判斷做出決定.

通過專家的決策，可以得出轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)及其零件的維護方法和維護間隔，如果在其零件的可靠壽命內(nèi)對轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)進行維修，則可以減少轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)在整個過程中的故障率；如果維護計劃時間超過轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)的可靠性壽命，轉(zhuǎn)向架故障率將會增加， 當轉(zhuǎn)向架的可靠性達到可靠性閾值時，維護不能保證轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)的可靠性.由于工作時間間隔是由現(xiàn)場專家根據(jù)經(jīng)驗確定的，因此使用轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)的輔助模型來證明可靠的工作時間的準確性.

選擇了某地鐵X號線的車輛維護數(shù)據(jù)，并假設在進行年度檢查或維修后，轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)已恢復為新系統(tǒng).

從表1可以看出，運行路線故障和狀態(tài)監(jiān)測發(fā)現(xiàn)的故障(輪對、傳感器、轉(zhuǎn)向架)是影響轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)壽命的主要因素.

表1 轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)主要故障部件

因此，選擇運行路線故障的拖車輪對、軸端溫度傳感器、溫度傳感器、轉(zhuǎn)向架、齒輪箱溫度傳感器作為轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)協(xié)變量.

按照傳統(tǒng)RCM分析和改進的RCM分析方法對轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)進行生存函數(shù)分析，結(jié)果如圖2和圖3所示.

說明原傳統(tǒng)RCM維修決策存在過修狀態(tài)現(xiàn)象，通過改進的RCM分析可有效的降低了運維成本，降低了人力成本.

圖2 傳統(tǒng)RCM分析生存分析函數(shù)

圖3 PHM輔助的RCM分析生存分析函數(shù)

從圖中可知，當轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)的可靠性降低到0.6時，傳統(tǒng)RCM和改進的RCM可靠壽命分別為75天和135天.改進的RCM方法表明轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)的維修周期較傳統(tǒng)的增加將近一倍，說明原傳統(tǒng)RCM維修決策存在過修狀態(tài)現(xiàn)象，通過改進的RCM分析可有效的降低了運維成本，降低了人力成本.

4 結(jié)論

本文提出了一種先進的RCM轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)維護決策技術(shù)，該系統(tǒng)集成了RCM以進行過程管理， 通過輔助PHM更精準的定義維修模型，并獲得轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)的維修間隔，計算效率高，適用于復雜狀態(tài)系統(tǒng)的條件可靠性計算， 并將該技術(shù)應用于分析某地鐵轉(zhuǎn)向架的13個重要功能部件的可靠性，研究結(jié)果表明，傳統(tǒng)的RCM方法存在一定的過修現(xiàn)象，基于PHM的RCM的維修決策模型更符合實際情況，可以保證轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)的安全可靠運行，降低運維成本.