基于環(huán)境影響的城軌設(shè)備預(yù)防性維修方法研究

黎家靖，張 寧

(1.東南大學(xué)智能運(yùn)輸系統(tǒng)研究中心,南京 210018; 2.中鐵第四勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司,武漢 430063)

引言

城軌設(shè)備數(shù)量的不斷增加對設(shè)備日常維修維護(hù)提出了更高要求,科學(xué)合理的維修計(jì)劃能避免設(shè)備過維修或欠維修,提高設(shè)備可靠性。有學(xué)者在設(shè)備可靠性及維修維護(hù)方面開展了相關(guān)研究,文獻(xiàn)[1-3]分別對地鐵車輛、鐵路四電系統(tǒng)、地鐵站臺門系統(tǒng)進(jìn)行可靠性狀態(tài)評估;文獻(xiàn)[4]基于RCM理論對軌道車輛轉(zhuǎn)向架系統(tǒng)進(jìn)行維修決策;文獻(xiàn)[5-9]建立基于可靠度約束的城軌設(shè)備預(yù)防性維修周期優(yōu)化模型;文獻(xiàn)[10]基于生存分析和可靠性理論確定動(dòng)車組維修時(shí)間間隔;文獻(xiàn)[11]提出動(dòng)車組設(shè)備的多目標(biāo)預(yù)防性維護(hù)間隔確定方法;文獻(xiàn)[12-13]構(gòu)建了地鐵列車設(shè)備的不完全預(yù)防性維修模型;文獻(xiàn)[14]引入兩級非完美維修,基于混合故障率演化模型構(gòu)建動(dòng)車組設(shè)備預(yù)防性維修策略;文獻(xiàn)[15]基于延遲時(shí)間理論建立地鐵車輛子系統(tǒng)多級維修計(jì)劃模型及系統(tǒng)級別的成組維修優(yōu)化模型;文獻(xiàn)[16-18]基于機(jī)會維修策略構(gòu)建多部件機(jī)會成組維修模型,最終實(shí)現(xiàn)列車設(shè)備多部件聯(lián)合維修。

但以上研究在計(jì)算預(yù)防性維修周期時(shí)缺乏考慮外部環(huán)境因素對設(shè)備可靠性的影響,基于此,構(gòu)建一種基于環(huán)境影響的威布爾比例故障率模型以準(zhǔn)確描述城軌設(shè)備可靠性變化情況,使用極大似然法和粒子群算法進(jìn)行模型參數(shù)尋優(yōu)?？紤]設(shè)備經(jīng)歷預(yù)防性維修后的“修復(fù)非新”特性,引入役齡回退因子和故障率遞增因子以表示預(yù)防性維修前后設(shè)備故障率變化情況。并以此為基礎(chǔ),基于設(shè)備最低可靠度閾值構(gòu)建預(yù)防性維修周期模型確定設(shè)備預(yù)防性維修周期的大小,通過剩余壽命函數(shù)公式預(yù)測設(shè)備剩余壽命。相關(guān)研究結(jié)果可為城軌設(shè)備的維修維護(hù)決策提供一定參考依據(jù)。

1 城軌設(shè)備故障規(guī)律分析

城軌設(shè)備故障通常具備一定的客觀變化規(guī)律,一般而言,在設(shè)備全生命周期中,設(shè)備性能或狀態(tài)會隨著設(shè)備服役時(shí)間的增加而逐漸降低[19]。設(shè)備性能退化過程如圖1所示,其中P點(diǎn)為故障萌發(fā)點(diǎn),F點(diǎn)為功能故障點(diǎn),位于P點(diǎn)和F點(diǎn)之間的點(diǎn)為潛在故障點(diǎn)。P點(diǎn)表示設(shè)備性能開始劣化,通常沒有明顯征兆;F點(diǎn)表示設(shè)備喪失規(guī)定功能,發(fā)生功能性故障;所有潛在故障點(diǎn)均有可能發(fā)生故障,且通常帶有明顯征兆。對城軌設(shè)備而言,可通過獲取設(shè)備在功能故障點(diǎn)之前的狀態(tài)參數(shù)來評估設(shè)備狀態(tài),進(jìn)而提前采取預(yù)防性維修活動(dòng),避免設(shè)備發(fā)生故障。

圖1 設(shè)備性能退化過程

故障率可以很好地反映設(shè)備故障變化規(guī)律,大多數(shù)城軌設(shè)備的故障率變化曲線通常符合“浴盆曲線”[20],設(shè)備依次經(jīng)歷早期故障、偶發(fā)故障以及耗損故障3個(gè)時(shí)期,如圖2所示。在早期故障期,由于設(shè)備剛投入使用需進(jìn)行磨合等緣故導(dǎo)致設(shè)備初始故障率較高,但隨著磨合時(shí)間的增加,設(shè)備故障率會快速下降;偶發(fā)故障期的設(shè)備故障率通常保持恒定,設(shè)備故障率低且波動(dòng)幅度小,材料缺陷、使用不當(dāng)、運(yùn)行環(huán)境劣化等因素是造成設(shè)備偶發(fā)故障的主要原因;耗損故障期是設(shè)備的運(yùn)行后期,這一階段設(shè)備磨損、耗損、老化等問題嚴(yán)重,設(shè)備性能迅速下降,因此該階段設(shè)備故障率通常會急速增加。顯然,偶發(fā)故障期是設(shè)備的最佳狀態(tài)期,可通過合適的維修維護(hù)活動(dòng)延長偶發(fā)故障期的長度,使設(shè)備長期運(yùn)行在良好平穩(wěn)的工作狀態(tài)下。

圖2 設(shè)備故障浴盆曲線

2 基于環(huán)境影響的威布爾比例故障率模型

城軌設(shè)備的故障原因包括設(shè)備質(zhì)量、維修水平、服役年限、外部環(huán)境等多個(gè)方面,其中外部環(huán)境因素對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的影響不容忽視,有學(xué)者指出,運(yùn)行環(huán)境不同,設(shè)備的故障次數(shù)、故障頻率均有所不同[21]。以往研究大多基于設(shè)備歷史故障失效數(shù)據(jù)直接擬合得到可靠性函數(shù),未考慮外部環(huán)境因素對城軌設(shè)備可靠性的影響。因此,本節(jié)在傳統(tǒng)威布爾分布的基礎(chǔ)上引入比例故障率模型,構(gòu)建基于環(huán)境影響的威布爾比例故障率模型以準(zhǔn)確描述考慮設(shè)備外部環(huán)境因素條件下的可靠性變化情況,并為后續(xù)城軌設(shè)備預(yù)防性維修研究打下基礎(chǔ)。

2.1 威布爾分布

威布爾分布是分析設(shè)備可靠性變化情況的常用模型之一,其能準(zhǔn)確描述處于不同故障階段的設(shè)備失效過程。若設(shè)備故障失效數(shù)據(jù)符合威布爾分布,其故障率為

(1)

式中,t為設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間;η、β分別為尺度、形狀參數(shù),且η>0、β>0。當(dāng)0<β<1時(shí),故障率曲線呈下降趨勢,對應(yīng)于浴盆曲線早期故障期;當(dāng)β=1時(shí),故障率曲線近似為一條水平線,對應(yīng)于浴盆曲線偶發(fā)故障期;當(dāng)β>1時(shí),故障率曲線呈上升趨勢,對應(yīng)于浴盆曲線耗損故障期。

2.2 威布爾比例故障率模型構(gòu)建

城軌設(shè)備的故障分布特征通常符合威布爾分布,其運(yùn)行狀態(tài)受設(shè)備所處位置的外部環(huán)境影響,包括溫度、濕度、磁場、輻射等?？紤]外部環(huán)境因素對城軌設(shè)備可靠性的影響,在威布爾分布的基礎(chǔ)上通過引入?yún)f(xié)變量的形式將設(shè)備故障率與影響設(shè)備狀態(tài)的外部環(huán)境因素建立聯(lián)系,構(gòu)建基于環(huán)境影響的城軌設(shè)備威布爾比例故障率模型(Weibull Proportional Hazards Model,WPHM模型)。

(2)

式中,λ(t,X)為設(shè)備故障率;X為影響城軌設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的外部環(huán)境因素,X=(x1,x2,…,xp),p為環(huán)境影響因素的個(gè)數(shù);γ為環(huán)境影響因素的系數(shù),γ=(γ1,γ2,…,γp)。

由此,可得出設(shè)備的可靠度函數(shù)R(t,X)、故障概率密度函數(shù)f(t,X)如下

(3)

(4)

2.3 模型參數(shù)估計(jì)

為確定2.2節(jié)中威布爾比例故障率模型的η、β和γ=(γ1,γ2,…,γp),一共p+2個(gè)未知參數(shù)的值,基于極大似然法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化估計(jì)。

極大似然法的核心是構(gòu)造對數(shù)似然函數(shù),再對其求偏導(dǎo)數(shù)以得到未知參數(shù)估計(jì)值,但一般而言對數(shù)似然函數(shù)包含指數(shù)、積分等運(yùn)算,直接求導(dǎo)存在計(jì)算復(fù)雜、計(jì)算量大等問題。通過分析極大似然法參數(shù)求解過程可知,當(dāng)其對數(shù)似然函數(shù)取到最大值時(shí)便可得到未知參數(shù)的極大似然估計(jì)值。基于此,考慮直接對對數(shù)似然函數(shù)求導(dǎo)存在一定困難,在極大似然法的基礎(chǔ)上使用PSO算法對未知參數(shù)η、β和γ進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化估計(jì),以對數(shù)似然函數(shù)作為PSO算法的適應(yīng)度函數(shù)對各粒子進(jìn)行迭代更新,適應(yīng)度函數(shù)的值越大,PSO算法尋優(yōu)得到的參數(shù)估計(jì)值越接近參數(shù)真實(shí)值。

本節(jié)基于環(huán)境影響的城軌設(shè)備威布爾比例故障率模型構(gòu)建及求解的具體流程如圖3所示。

圖3 威布爾比例故障率模型構(gòu)建及求解流程

3 城軌設(shè)備預(yù)防性維修方法

以第2節(jié)為基礎(chǔ),引入役齡回退因子和故障率遞增因子對城軌設(shè)備退化過程進(jìn)行建模,以可靠度為約束確定設(shè)備預(yù)防性維修周期,并構(gòu)建剩余壽命函數(shù)預(yù)測設(shè)備剩余壽命,以此為開展城軌設(shè)備預(yù)防性維修活動(dòng)提供參考依據(jù)。

3.1 設(shè)備退化過程建模

由圖1可知,城軌設(shè)備的性能會隨其服役時(shí)間的增加而逐漸退化,當(dāng)設(shè)備性能退化至一定程度時(shí)需對其采取必要的維修維護(hù)活動(dòng)。在城軌設(shè)備實(shí)際維修中,預(yù)防性維修雖然能改善設(shè)備性能,提高設(shè)備可靠度,但卻難以使設(shè)備性能完全恢復(fù)如新,因此,實(shí)際的預(yù)防性維修活動(dòng)在本質(zhì)上是一種不完全維修方式。

為準(zhǔn)確描述城軌設(shè)備經(jīng)歷不完全預(yù)防性維修后的“修復(fù)非新”情況,引入役齡回退因子和故障率遞增因子對設(shè)備退化過程進(jìn)行建模。役齡回退因子決定預(yù)防性維修后的設(shè)備役齡回退時(shí)間,役齡回退因子的值越小,設(shè)備役齡回退時(shí)間越多,表示設(shè)備維修效果越好;故障率遞增因子決定預(yù)防性維修后的設(shè)備故障率變化速率,故障率遞增因子的值越大,設(shè)備故障率遞增速率越大,表示設(shè)備性能退化越快。

圖4為設(shè)備實(shí)際役齡時(shí)序關(guān)系,其中,第k次預(yù)防性維修前后的設(shè)備實(shí)際役齡如下

圖4 設(shè)備實(shí)際役齡時(shí)序關(guān)系

(5)

基于役齡回退因子與故障率遞增因子的設(shè)備故障率變化曲線如圖5所示,其中設(shè)備第k次預(yù)防性維修后的故障率λk(t,X)公式如下

圖5 設(shè)備故障率變化曲線

λk(t,X)=bk-1×λk-1(t+ak-1Tk-1,X)

(6)

假設(shè)設(shè)備的初始基準(zhǔn)故障率函數(shù)為λ0(t,X),結(jié)合2.2節(jié)中的WPHM模型,得到故障率遞推關(guān)系如下

λ1(t,X)=b0λ0(t+a0T0,X)=

λ2(t,X)=b1λ1(t+a1T1,X)=b0b1λ0(t+a0T0+

……

λk(t,X)=bk-1λk-1(t+ak-1Tk-1,X)=……=

(7)

3.2 預(yù)防性維修周期確定

城軌設(shè)備在運(yùn)行過程中其可靠度R(t,X)≥最低可靠度閾值α,即應(yīng)滿足以下要求

R(t,X)≥α

(8)

式(8)表明,當(dāng)城軌設(shè)備可靠度下降至最低可靠度閾值,應(yīng)對其進(jìn)行預(yù)防性維修。若城軌設(shè)備的故障分布特征滿足威布爾分布,結(jié)合式(3)、式(7)、式(8)可構(gòu)建以下城軌設(shè)備預(yù)防性維修周期求解方程。

(9)

3.3 剩余壽命預(yù)測

計(jì)算城軌設(shè)備在時(shí)刻t的剩余壽命期望值,并將該值作為剩余壽命的預(yù)測值,具體如下

(10)

式中,RUL(t,X)為設(shè)備在時(shí)刻t的剩余壽命。

4 實(shí)例分析

本小節(jié)以地鐵屏蔽門設(shè)備為研究對象,驗(yàn)證基于環(huán)境影響的城軌設(shè)備威布爾比例故障率模型及預(yù)防性維修方法的正確性。地鐵屏蔽門主要由門體系統(tǒng)、控制與監(jiān)視系統(tǒng)、電源系統(tǒng)以及其他系統(tǒng)四部分組成[22],一般設(shè)置在地鐵站臺邊緣以隔離列車和站臺候車區(qū)的乘客,其必須具備高可靠性和低故障率以保證乘客出行安全,通常屏蔽門的故障率應(yīng)小于0.8次/萬次[23]。因此,選擇屏蔽門設(shè)備為研究對象具有一定的代表性和研究意義。

4.1 設(shè)備故障數(shù)據(jù)及分析

以某地鐵車站的屏蔽門實(shí)際故障數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析,該車站為地上三層高架車站,其屏蔽門位于三樓的高架站臺,設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)會受到外部環(huán)境因素的影響,以該車站的屏蔽門故障數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析具有一定參考價(jià)值。故障數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)范圍為2015年11月1日至2018年10月31日,具體如表1所示。

表1 屏蔽門設(shè)備實(shí)際故障數(shù)據(jù)

由于該車站的屏蔽門設(shè)備位于室外,其受到外部環(huán)境因素的影響較大,設(shè)備在不同季節(jié)的故障情況和故障次數(shù)具有較大差異。圖6為該屏蔽門設(shè)備各個(gè)季節(jié)的故障次數(shù)統(tǒng)計(jì),由圖6可知,設(shè)備夏季、冬季故障次數(shù)最多,且遠(yuǎn)高于春季和秋季。溫度是表征季節(jié)差異的主要因素,不同的季節(jié)溫度明顯不同,該地鐵車站所在市的春夏秋冬4個(gè)季節(jié)的平均氣溫分別為17,29,19,5 ℃。顯然,夏季溫度高,冬季溫度低,溫度過高或過低對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)影響較大,進(jìn)而導(dǎo)致設(shè)備故障次數(shù)增加;春季、秋季溫度剛好合適且二者平均溫度數(shù)值相差不大,所以這兩個(gè)季節(jié)設(shè)備故障次數(shù)最少且故障次數(shù)較為接近。因此,溫度是造成該屏蔽門設(shè)備在不同季節(jié)故障率變化顯著的重要原因,在對其進(jìn)行預(yù)防性維修研究時(shí)應(yīng)考慮溫度因素對設(shè)備可靠性的影響。

圖6 某車站屏蔽門設(shè)備各季節(jié)故障次數(shù)統(tǒng)計(jì)

4.2 模型參數(shù)估計(jì)

以設(shè)備故障當(dāng)日平均溫度表征外部環(huán)境因素對設(shè)備狀態(tài)的影響,即選取溫度為協(xié)變量,協(xié)變量個(gè)數(shù)為1個(gè)。則考慮環(huán)境影響的城軌設(shè)備威布爾比例故障率模型為

(11)

式中,x1(t)為設(shè)備t時(shí)刻的當(dāng)日平均溫度。

模型的對數(shù)似然函數(shù)lnL(η,β,γ1)如下

exp(γ1×x1(τ))dτ

(12)

將lnL(η,β,γ1)作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)并使用粒子群算法對WPHM模型中的未知參數(shù)η、β和γ1進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化估計(jì),粒子群數(shù)量、迭代周期以及各參數(shù)的尋優(yōu)范圍設(shè)置如表2所示。代入表1的屏蔽門設(shè)備故障數(shù)據(jù),得到PSO算法參數(shù)優(yōu)化估計(jì)迭代結(jié)果,如圖7所示,其中模型適應(yīng)度值隨著迭代輪數(shù)的增加而不斷增加,并最終趨于收斂,因此,PSO算法對WPHM模型的參數(shù)估計(jì)具有良好效果。

表2 PSO算法相關(guān)參數(shù)設(shè)置

圖7 PSO算法迭代結(jié)果

傳統(tǒng)威布爾分布模型與WPHM模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表3所示。由表3可知,兩個(gè)模型的形狀參數(shù)β估計(jì)值相差不大,反映出模型參數(shù)估計(jì)的一致性和準(zhǔn)確性,此外,由于β值的大小決定了設(shè)備故障率曲線的形狀,表3中兩個(gè)模型的β值均大于1,因此該屏蔽門設(shè)備正處于耗損故障期。以平均絕對百分比誤差(簡稱“MAPE”)作為評估指標(biāo)對各模型進(jìn)行誤差對比分析,傳統(tǒng)威布爾分布模型的MAPE誤差為0.163 5,考慮了外部環(huán)境影響的WPHM模型的MAPE誤差0.093 3,MAPE誤差降低了約43%,說明考慮環(huán)境影響的WPHM模型能有效表示外部環(huán)境因素對城軌設(shè)備狀態(tài)的影響,降低模型擬合誤差,從而更加準(zhǔn)確地描述設(shè)備的可靠性變化情況。

表3 各模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

4.3 預(yù)防性維修仿真

4.3.1 設(shè)備故障率曲線

根據(jù)表3參數(shù)可得到該屏蔽門設(shè)備的故障率函數(shù)λ(t,X)如下

exp(-0.005 9×x1(t))

(13)

將各時(shí)刻的當(dāng)日平均溫度數(shù)據(jù)代入上式得到該屏蔽門設(shè)備的故障率曲線,如圖8所示。從故障率曲線可以看出,受到外部環(huán)境因素影響,故障率曲線存在一定波動(dòng),但總體來說,隨著設(shè)備運(yùn)行時(shí)間增加,故障率曲線穩(wěn)態(tài)逐步上升,與浴盆曲線的故障率變化規(guī)律一致。

圖8 屏蔽門設(shè)備故障率曲線

該屏蔽門設(shè)備故障率曲線中有3處上下波動(dòng)幅度較大的地方,且這3處地方的起始時(shí)間均在每年的2、3月份,此時(shí)間點(diǎn)剛好是每年冬季與春季的過渡時(shí)間段,春季溫度回暖,設(shè)備運(yùn)行的外部環(huán)境條件變好,其故障率會有所降低,但由于設(shè)備服役時(shí)間在不斷增加,其故障率曲線便出現(xiàn)了上下波動(dòng)的現(xiàn)象。由于受到全球變暖影響,該屏蔽門設(shè)備所在市的每年春季均較前一年提前到來,導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)行的外部環(huán)境溫度回暖提前,因此,這3處上下波動(dòng)的起始時(shí)間較前一年均有所提前。

此外,這3處上下波動(dòng)地方的持續(xù)時(shí)間間隔依次逐漸增大,間隔時(shí)間分別約為55,108,133 d,時(shí)間間隔逐漸增大的原因在于設(shè)備服役時(shí)間和外部環(huán)境因素對設(shè)備狀態(tài)的影響比重在不斷變化造成的。一開始設(shè)備剛投入使用不久,此時(shí)設(shè)備服役時(shí)間短,設(shè)備狀態(tài)完好,外部環(huán)境因素對設(shè)備狀態(tài)的影響較小,因此設(shè)備故障率曲線發(fā)生第1次上下波動(dòng)時(shí),持續(xù)時(shí)間較短且設(shè)備在剛開始運(yùn)行的一段時(shí)間內(nèi)其故障率穩(wěn)步上升;隨著設(shè)備服役時(shí)間增加,相較于剛投入使用時(shí)設(shè)備狀態(tài)有所下降,此時(shí),設(shè)備服役時(shí)間對設(shè)備狀態(tài)的影響比重減小,外部環(huán)境因素對設(shè)備狀態(tài)的影響比重增大,因此,第2、3次上下波動(dòng)的持續(xù)時(shí)間較長,且這兩次波動(dòng)的時(shí)間間隔均在120 d左右,剛好對應(yīng)春季結(jié)束、夏季開始的時(shí)間點(diǎn),在夏季開始后設(shè)備受到外界環(huán)境溫度升高的影響其故障率持續(xù)上升。

4.3.2 設(shè)備預(yù)防性維修周期

以式(13)作為該屏蔽門設(shè)備初始的基準(zhǔn)故障率函數(shù),取設(shè)備預(yù)防性維修次數(shù)為20次,設(shè)備最低可靠度閾值設(shè)置為0.9,由此得到基于可靠度約束的設(shè)備歷次預(yù)防性維修的周期大小,計(jì)算結(jié)果如圖9所示。圖9中屏蔽門設(shè)備預(yù)防性維修周期的大小整體上呈現(xiàn)出逐漸減小的態(tài)勢,在設(shè)備運(yùn)行前期,設(shè)備服役時(shí)間是其故障率變化的主導(dǎo)因素,因此這一階段設(shè)備預(yù)防性維修周期逐漸減小;設(shè)備運(yùn)行一段時(shí)間后,隨著屏蔽門設(shè)備的服役時(shí)間增加,設(shè)備服役時(shí)間對設(shè)備狀態(tài)的影響比重減小,外部環(huán)境因素成為影響設(shè)備故障率變化的主要因素,因此在這一階段設(shè)備預(yù)防性維修周期大小會出現(xiàn)小幅度上下波動(dòng)的情況。此外,該屏蔽門設(shè)備在運(yùn)行后期的預(yù)防性維修周期數(shù)值遠(yuǎn)小于其在運(yùn)行前期的預(yù)防性維修周期數(shù)值,且設(shè)備在運(yùn)行后期的維修周期大小基本趨于穩(wěn)定不變,這是由于屏蔽門設(shè)備在運(yùn)行后期耗損、老化嚴(yán)重,因此,在設(shè)備運(yùn)行后期需要頻繁進(jìn)行預(yù)防性維修活動(dòng)以保證其可靠度始終維持在一定水平之上。

圖9 屏蔽門設(shè)備歷次預(yù)防性維修周期計(jì)算結(jié)果

4.3.3 設(shè)備剩余壽命

基于役齡回退因子和歷次預(yù)防性維修周期計(jì)算結(jié)果,得到該屏蔽門設(shè)備歷次預(yù)防性維修后的實(shí)際役齡數(shù)據(jù),如表4所示。

表4 歷次預(yù)防性維修后屏蔽門設(shè)備實(shí)際役齡 d

將表4最后一列數(shù)據(jù)代入式(10)中便可得到該屏蔽門設(shè)備在歷次預(yù)防性維修后的剩余壽命,如圖10所示。由圖10可知,隨著設(shè)備預(yù)防性維修次數(shù)和服役時(shí)間增加,設(shè)備實(shí)際役齡逐漸增加,設(shè)備的剩余壽命在總體趨勢上也隨之減小,滿足客觀變化規(guī)律。由于受到外部環(huán)境因素的影響,設(shè)備剩余壽命并未呈現(xiàn)嚴(yán)格單調(diào)遞減,設(shè)備剩余壽命函數(shù)曲線在設(shè)備運(yùn)行前期下降幅度較快,在設(shè)備運(yùn)行后期下降幅度減緩且出現(xiàn)上下波動(dòng)現(xiàn)象,說明設(shè)備運(yùn)行后期外界環(huán)境因素對設(shè)備狀態(tài)的影響大于運(yùn)行前期,與圖8、圖9的分析結(jié)果一致。

圖10 屏蔽門設(shè)備歷次預(yù)防性維修后的剩余壽命

5 結(jié)論

(1)分析了城軌設(shè)備的故障規(guī)律,考慮外部環(huán)境因素對城軌設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的影響,構(gòu)建了基于環(huán)境影響的威布爾比例故障率模型,并使用極大似然法和粒子群算法進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化估計(jì)。

(2)通過引入役齡回退因子和故障率遞增因子對城軌設(shè)備退化過程進(jìn)行建模,準(zhǔn)確描述了歷次維修前后的設(shè)備故障率及役齡變化關(guān)系;并提出了一種基于最低可靠度約束的城軌設(shè)備預(yù)防性維修方法,通過建立剩余壽命函數(shù)預(yù)測設(shè)備剩余壽命。

(3)以地鐵屏蔽門設(shè)備實(shí)際故障數(shù)據(jù)驗(yàn)證本研究的正確性與有效性,選取溫度變量為協(xié)變量,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于環(huán)境影響的威布爾比例故障率模型比傳統(tǒng)威布爾分布模型的MAPE誤差降低了約43%;對屏蔽門設(shè)備進(jìn)行預(yù)防性維修仿真并詳細(xì)分析了外部環(huán)境因素對其故障率、預(yù)防性維修周期、剩余壽命的影響。

本文相關(guān)研究結(jié)果可為地鐵屏蔽門設(shè)備維修決策提供理論參考依據(jù),為城軌設(shè)備的實(shí)際維修維護(hù)管理提供新思路。