摘 要 :地鐵車載信號設備是保障列車運行安全、提高運輸效率的核心部件,利用 QC(質(zhì)量控制)方法快速有效地診斷信號設備故障具有重要意義。首先,運用排列圖確定研究對象,通過現(xiàn)場調(diào)查、數(shù)據(jù)分析、實驗驗證,確定造成信號設備故障的決策變量 ;其次,針對選定變量制定應對車載信號設備故障的方案 ;最后,通過實例分析驗證 QC 方法的有效性。結果表明,基于 QC 理論對故障信息進行數(shù)值化、圖表化展示,通過科學、系統(tǒng)的分析各類故障成因,可以有效降低車載信號設備故障率,為科學有效的處理和預防信號設備故障提供決策支持。
0 引 言
地鐵車載信號系統(tǒng)在我國目前的列控系統(tǒng)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 [1]。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(huán)境的干擾、部件的磨損、設備老化等因素引起系統(tǒng)自身設備性能退化,導致系統(tǒng)可靠性下降,從而引發(fā)車載信號設備故障,給乘客的安全出行帶來隱患 [2]。因此,在行車時及時診斷出系統(tǒng)中出現(xiàn)的故障和安全漏洞并對其加以處理至關重要,否則將引發(fā)一系列單元故障,甚至造成重大的經(jīng)濟損失和人員傷亡。列控系統(tǒng)在運行時,會自動生成記錄系統(tǒng)運行狀態(tài)、事件的日志數(shù)據(jù),對其數(shù)據(jù)特征的研究,能夠使維護維修人員及時掌握系統(tǒng)的運行情況,適時對系統(tǒng)進行檢修與維護,保證列車的安全運行 [3]。
QC 作為一種質(zhì)量管理方法,在促進企業(yè)改進質(zhì)量、降低耗損、提高效益等方面發(fā)揮著很大作用 [4],自 1978 年引進我國后,已普遍應用到各行各業(yè) [5-7]。通過 QC 方法更加科學有效地優(yōu)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(tǒng)以外設備的故障診斷策略提供新思路 [8],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(zhì)量具有重大意義 [9]。
由于車載信號系統(tǒng)及設備數(shù)量眾多,運行性能及故障發(fā)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(jīng)驗主義傾向。基于此,本文在以上方法分析的基礎上,依據(jù)大量的車載信號設備故障統(tǒng)計表數(shù)據(jù),借助 QC 方法中的七大工具從數(shù)值及圖表分析角度入手 [10],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(tǒng)運行現(xiàn)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(shù)據(jù)庫為依據(jù),分析故障統(tǒng)計表后發(fā)現(xiàn),故障主要包括 ATS、車載、正線、誤操作、外專業(yè)、現(xiàn)象誤報等類別,其中信號系統(tǒng)故障主要由 ATS、車載、正線及誤操作等組成,具體信號系統(tǒng)故障統(tǒng)計表及信號系統(tǒng)故障分布累計百分比曲線見表 1 及圖 1 所示。
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(shù)故障信息,并使用故障統(tǒng)計表及故障分布累計百分比曲線進行了分類統(tǒng)計,見表 2 及圖 2 所示。
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(shù)故障信息,并使用故障統(tǒng)計表及故障分布累計百分比曲線進行了分類統(tǒng)計,見表 2 及、圖 2 所示。
根據(jù)以上數(shù)據(jù)分析,車載信號設備共計發(fā)生故障 141 次,嚴重影響了列車的運營準點率。據(jù)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(chǎn)生緊急制動。
2 目標設定
根據(jù)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(huán)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(huán)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(chǎn)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。
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(yè)重點確認、規(guī)范作業(yè)指導書及細化調(diào)查研究等方式開展驗證工作。
4 對策措施
根據(jù)無人自動折返失敗、ATO 停車不準及列車產(chǎn)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。
5 實施情況
根據(jù)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(lián)動及無門允許命令情況,引起的無人自動折返失敗、列車產(chǎn)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(jīng)改造后不再出現(xiàn)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(yè)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(diào),經(jīng)過試車驗證,未出現(xiàn)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(tǒng)軟件算法的影響。同時,車輛側制動系統(tǒng)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(shù)范圍調(diào)小,且增加測速電機與多普勒雷達的維護次數(shù),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(shù)據(jù)的精確度不高,通過增加車站區(qū)段內(nèi)應答器校驗次數(shù),提高列車的定位信息 ;針對車載 ATO 系統(tǒng)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(xiàn)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(xiàn)象,一是增加電制動延遲退出功能,二是優(yōu)化氣制動施加條件,確保車輛側制動系統(tǒng)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(wǎng)絡(B 網(wǎng))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(jīng)過 2020 年故障臺賬統(tǒng)計,通過多次對車載信號設備故障信息數(shù)值化、圖表化,科學、系統(tǒng)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(chǎn)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(tǒng)各類故障占比如圖 5 所示。
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(tǒng)的正常運轉,方便了廣大市民的正常出行,具有較高的經(jīng)濟效益和社會效益。在下一階段,我們將繼續(xù)把 QC 方法應用到信號 ATS、正線等設備,使信號系統(tǒng)各類故障率降到最低。
審核編輯 :李倩
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