轨交行业中质检抽检率的量化方法

谢炯 陶涛 董青 吕亮 李鹃伟

（上海地铁维护保障有限公司车辆分公司 上海 200444）

1 前言

通常地铁列车检查的修程主要由日检、均衡修、架（大）修3部分组成。日检即每日夜间对列车进行检查。检修人员对回库后的列车进行巡检，巡检主要涉及对列车各系统的外观检查和功能性检查等内容。均衡修即每月对列车进行维护保养。检修人员对列车进行巡检及维护，巡检的层次及深度均高于日检工作，同时对周期性部件进行更换和维护。架（大）修即每5年或10年对列车的重要部件进行部件修及部件更换的修程，相关工作一般由第三方供应商完成。

上海市轨道交通地铁线路多达十余条，车型品种也相对较多。针对不同线路、车型的情况，维护人员的抽检工作也应该采取不同的抽查率。在均修过程中，质量人员应当针对检修维护人员工作后的工作情况，根据抽检的比率建立量化模型。本文研究的模型主要根据部件可靠性及部件失效后的运营影响程度，客观地对质检抽查工作的抽检率进行量化，从而在地铁维护保障过程中更科学地做好精检细修工作。

2 抽检率模型的方案制定

2.1 抽检率模型的设计理念

抽检率变化程度与检查部件的失效影响度及部件可靠性有关。若部件可靠性较差，失效影响严重，抽检比率需要上升至全检；若可靠性较好的，失效影响轻微，则抽检比率下降。根据该规律，模型对抽检率的变化要求达到如下要求：

（1）最高级别：可靠性差、失效影响度高。

（2）中间级别：可靠性高、失效影响度低；可靠性差、失效影响度高。

（3）最低级别：可靠性高、失效影响度低。

2.2 可靠性的计算方法

可靠性是指一个单元在给定的运营时间段内和给定的条件下能够达到所有要求功能的能力。系统可靠性定义为平均无故障时间（MTBF）或平均无故障里程（MDBF）。

本文使用MDBF作为可靠性指标为单位依据

式中：

D—特定批次列车部件运行公里数总和（KM）；

N—在里程D内特定批次列车部件发生的故障数总和。

通过可靠性数据可以得知部件故障频率：

式中：

λ—故障频率（次/106KM）；

即λ数值越小，可靠性越好；λ数值越大可靠性越差。

2.3 部件失效影响度的确认方法

部件失效影响若划分4个等级，分别为重大级别、较大级别、次要级别、轻微级别。4个等级分别依据人员影响、设施设备影响、运营影响3个维度进行识别，只要满足维度中任何一条即判定生效（见表1）。

表1 失效影响等级确认表

2.4 抽查率量化确认方法

通过公式（2）计算出相同部件在不同线路中发生的故障频率值λ。由于是同属性部件，部件数据的频率值分布趋向正太分布。部件频率在正态分布情况下，我们计算组数中的标准差σ数值和平均数μ。通过三西格玛控制理论对故障频率的档位进行五档划分（见表2）（见图1）。

表2 故障频率档位划分表

图1 故障频率档位划分图

最后通过（图2）抽查率矩阵图来最终确认抽质检对相关部件的抽查比率。X轴评判部件失效后的影响程度等级，Y轴评判部件故障发生频率的档位。通过X、Y轴衡量出来的坐标区域到圆点投射的面积作为抽查率的量化标准。

图2 抽查率矩阵图

故障频率最高、失效影响度最严重的即抽查率为100%（全检）。故障率最低、部件失效影响度最低即为5%，每一个矩形格子面积为5%。即抽查率在5%～100%范围内变动。

3 抽检率模型的方案实测

对上海地铁各线路车门故障频率λ进行测算，测算数据（见表3）。

表3 车门系统故障频率数据表

对组数分布情况进行分析，确认是否符合正太分布。若组数不符合正太分布，需要去除最大值或最小值后，再计算组数的标准差σ数值和平均数μ。在直方图辅助确认下，计算标准差σ=1.68次数/百万车公里；平均数μ=4.19次数/百万车公里。

图3 车门系统分布情况

将有效数据标准差σ=1.68、平均数μ=4.19代入（表2）得到具体的五档区间划分数值（见表4）及车门系统在各线路对应的档位结果（见表5）。

表4 车门系统Y轴五档划分区间表

表5 车门系统各线路Y轴档位结果表

通过（表1）失效影响等级确认表，我们判别车门系统失效影响等级为IV（轻微级别）确认X轴档位为IV级；通过（表5）门系统各线路Y轴档位结果表及（图2）抽查率矩阵图得到各线路车门抽查率（见表6）。

表6 各线路车门系统抽查率结果表

4 应用案例及评估结果

上海地铁的相关线路已开始使用该方法，并将其应用于计算相关系统抽查率。实施过程中除案例中车门系统外，牵引系统、辅助系统、转向架系统、空调系统、控制系统等各大系统或部件均采用了此方法来制定质检人员的抽查率。通过模型计算与之前经验数据的抽查率进行对比评估，详细对比数据（见表7）。

表7 方案前与方案后抽查率对比表

评估结果如下：

（1）模型根据部件在全线路的总体可靠性和影响度的数据，量化提高了转向架系统、管路部件的抽查率。

（2）模型根据部件在全线路的总体可靠性和影响度的数据，降低抽查率的部件包括广播、蓄电池等。

（3）模型根据各线路不同的可靠性数据，明确定义了不同可靠性对应不同抽查率，同时科学地降低了均修质量员的质检工时。

5 结论

在轨交行业中，针对列车检修工作完成后质检人员对其检修作业的抽查率一直处于无标准状态。本文根据同属性部件在不同线路、不同工况下对列车部件或系统产生的不同可靠性及部件失效影响度，建立了一套系统性的量化模型，因为该模型的设计理念以可靠性为基础，所以当列车可靠性发生变化时，质检抽查也可以随可靠性变化而进行动态调整。本文着重阐述了在均衡修中的质量抽查率的推算过程，该模型不仅可以应用于均衡修，其日检修程、架（大）修修程均可复制使用。

在后续维护和跟进过程中，对于相关线路的部件的可靠性数据，建议每年进行叠加计算。通过大量数据测算，λ数值的计算推荐3年为一周期，后续每年依次循环覆盖。另外在新线路开通时，无历年可靠性数据记录的情况下，可以采用供应商合同中提供的可靠性数据或其它线路平均值数据来替代新线路部件的可靠性数据。