基于FMECA的209型转向架故障模式分析与研究

2024-06-06 14:10:26颜秀珍唐震李涛
科技创新与应用 2024年16期
关键词:油压转向架螺栓

颜秀珍 唐震 李涛

基金项目:2021年度广东省普通高校青年创新人才项目(2021KQNCX205)

第一作者简介:颜秀珍(1990-),女,硕士,讲师。研究方向为故障诊断、车辆机械结构、列车通信网络。

DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.16.010

摘  要:该文以某车辆段2020—2022年客车转向架运用故障数据为研究基础,对209型转向架各部件的常见故障进行统计分析。利用可靠性分析方法FMECA,列出各部件的故障模式清单,分析各个故障模式发生原因、故障影响度及危害度的等级,绘制出各FMEA表格,在该定性分析的基础上,再利用综合评分法对各个故障模式进行危害度分析,定量分析209型转向架各部件的故障模式及危害度,判断该型转向架危害度较高的故障模式,为其故障诊断和重点检查决策提供有效的信息。

关键词:故障分析;209型转向架;FMECA;危害度分析;综合评分法

中图分类号:U270.333      文献标志码:A          文章编号:2095-2945(2024)16-0044-05

Abstract: Based on the operation fault data of passenger car bogies in a depot from 2020 to 2022, this paper makes a statistical analysis of the common faults of the 209 bogie, lists the fault modes of each component by using the reliability analysis method FMECA, analyzes the causes of each fault mode, the fault influence degree and the grade of criticality, and draws each FMEA table on the basis of qualitative analysis. Then, the comprehensive scoring method is used to analyze the criticality of each fault mode, quantitatively analyze the fault mode and criticality of each part of the 209 bogie, and judge the fault mode with high criticality, so as to provide effective information for fault diagnosis and key inspection decision-making.

Keywords: fault analysis; 209 bogie; FMECA; hazard analysis; comprehensive scoring method

转向架是铁路客车车辆的关键部件,其可靠性和性能决定了车辆的运行品质和行车安全[1],随着客车运行速度由120 km/h到160 km/h及更高运行速度不断提升的过程中,各类型客车转向架也在高速运行过程中暴露出种种问题,转向架的运用维修质量作用日益上升。目前,铁路公司对客车转向架的可靠性研究大多针对转向架系统的某个部件,较少涉及整个系统的故障分析,因此,有必要对客車运用过程中的转向架故障数据进行系统性的分析,获取不同部件的主要故障模式,以期从全局的角度,分析不同部件故障的危害度,并对危害度较高的故障进行针对性的维修和改进。

1  FMECA故障分析方法简述

FMECA是Failure Mode, Effects and Criticality Analysis的首字母缩写,翻译成中文为故障模式、影响和危害性分析[2],是可靠性分析理论中最常用的2种方法之一。FMECA作为一种在广泛的工程实践中总结出来的用于对零部件进行可靠性分析的理论,其研究对象为零部件的故障模式,研究方法为针对零部件系统中所有可能发生的故障,进行故障模式分析,确定各自发生的具体原因及对系统正常工作影响的大小,按照故障发生的严重程度及对其概率大小,确定故障危害度,列出FMEA表格[3]。在此基础上,用定量分析方法对故障进行危害度分析(即CA)。根据算出来的危害度大小进行故障排序,找出危害度较大的关键故障模式,并依此制定出危害防范方法[4]。

FMECA包括失效模式和影响分析(FMEA)和危害度分析(CA)两大部分,即FMECA=FMEA+CA[5]。用FMECA对系统进行故障分析的基本流程为:①对系统故障进行FMEA分析,确定出故障模式的原因及其对系统正常工作的影响程度,并进一步提出优化措施[6];②对系统故障进行CA分析,计算各故障模式的危害度,按从大到小进行排序,找出其中危害度高的关键故障模式,从而对各故障模式的影响程度进行全面的评价[7]。

本文以某车辆段2020—2022年209型转向架运用故障数据为研究基础,利用FMECA对209型转向架故障进行统计分析,定性、定量分析209型转向架的故障模式及危害度,为转向架检查和维修决策提供有益的参考。此次分析所收集的故障为2 466件,时间跨度为3年,避免了因数据少、时间短引起的分析失准。209型转向架的实物图如图1(a)和图1(b)所示。

2  209型转向架故障模式影响及危害度分析

2.1  转向架主要故障的分析

分析某一系统的故障模式,通常通过故障概率的高低进行评判,按照故障概率的高低分为如下5个等级[8]。

A级:是经常发生发生的故障,指发生概率很高的故障,故障发生概率超过20%。

B级:是很可能发生的故障,指发生概率一般高的故障,故障发生概率在10%~20%之间。

C级:是偶然发生的故障,指不经常发生的故障,故障发生概率在1%~10%之间。

D级:是很少发生的故障,指小概率事件,故障发生概率在0.1%~1%之间。

E级:是极少发生的故障,指发生概率基本为0的故障,发生的具体概率大小小于0.1%。

故障概率综合评判见表1。

表1  故障概率综合评判表

根据某车辆段2020—2023年运用客车209型转向架故障统计数据,对209型转向架各类故障进行归类汇总,得到209型转向架故障模式分析见表2。进一步对其进行整理,得到图2的转向架各零部件故障模式占比图。

表2  209型转向架故障模式分析表

在可靠性分析中,累计频率所占百分比分数为80%的原因称为关键因素或主导因素。由表2可以分析得出,单元缸防尘罩脱,油压减振器安装螺栓松动,单元缸金属软管磨碰,油压减振器漏油,闸片、闸瓦偏磨、到限这5种故障共占总故障的85.41%,这些故障是209型转向架的主要故障,如果想降低出库运用客车转向架故障率,相关运用作业人员在进行检修时应该重点检查上述5个部位。

由表2还可以看出,单元缸相关故障(01、03)故障占转向架总故障的49.72%,几乎占了转向架故障的一半,单元缸类故障涉及客车制动能力好坏,重要度极高,除各级管理、检查人员需要多关注此类故障外,相关技术人员在进行运用技术改进时也应该重视,从外形、材质、加工方式和尺寸等方面进行改进与创新。

图2  转向架各零部件故障模式占比图

2.2  转向架故障危害度定量分析

根据前面介绍的FEMCA故障分析方法,上述FMEA分析只是对各类故障发生的概率大小进行了统计排序,属于对故障模式危害度的定性分析,但是各故障模式对系统的危害度大小并没有体现出来,某些故障虽然发生的频次不高,却可能是致命性的,因此需要在故障模式分析的基础上结合故障模式危害度来综合分析,即CA分析[9]。CA分析是一种重要的定量故障分析方法,可以在FMEA分析的基础上对各故障模式对危害度进行量化分析,从而可以更直观地发现各个故障模式的危害度数值,对危害度高的,可以针对性地制定相应的防范措施。

根据FMECA可靠性分析方法,故障危害度Cmj是产品在特定的故障严重等级级别下第j 个故障模式所具有的危害度值

Cmj=λp×αj×βj×t。

式中:λp为故障率;αj为故障模式比率;βj为故障影响概率;t为工作时间或运行公里。

故障率λ是指单位时间内发生故障的概率[10]。故障模式比率α为上文所计算出的故障频次。故障影响概率β是指产品以某种故障模式出现时使产品丧失功能的条件概率,通常在故障严重度等级分类的基础上,根据人为的经验判断。

严重度等级是指某种故障模式发生后对过程或产品危害的严重程度,严重度等级定义见表3,按照严重程度的不同,将故障分为4个等级。Ⅰ级故障也称为致命故障,其发生可能导致系统功能故障,危及行车安全,导致人员伤亡;Ⅱ级故障也称为严重故障,这类故障的发生会让功能部件的性能下降,进而影响列车的行车安全;Ⅲ级故障也称为普通故障,此类故障不影响列车的行车安全,但会使列车的行驶性能下降,此类故障可以短时间内修复;Ⅳ級故障是轻度故障,这类故障的发生一般不会导致功能性下降,也可以快速进行修复。

表3  严重度等级定义表

根据故障严重度等级,对209型转向架各故障型式进行分类,心盘螺母松动,轮对擦伤、剥离、裂纹,闸片、闸瓦偏磨、到限这3类故障属于Ⅰ级故障;纵向牵引拉杆松、开口销折断,单元缸金属软管磨碰,油压减振器漏油,侧承间隙不符这4类故障属于Ⅲ级故障,其余几种常见故障都属于Ⅱ级故障。具体的209型转向架故障的严重度等级划分见表4。

表4  209型转向架故障的严重度等级划分表

故障影响概率等级见表5。其中βj为故障影响概率。

表5  故障影响概率等级表

基于严重度等级定义表、209型转向架故障的严重度等级划分表、故障影响概率等级表,再根据车辆段里先进技术人才的人为经验判断,得出209型转向架故障的故障影响概率见表6。

表6  209型转向架故障的故障影响概率表

通过上述数据,计算得到转向架故障模式危害度Cmj,分析见表7。

表7  故障模式危害度分析表

从表7可以看出所分析出的典型故障危害度排名从高到低的顺序为:01单元缸防尘罩脱(排名不变)→02油压减振器安装螺栓松动(排名不变)→03单元缸金属软管磨碰(排名不变)→05闸片、闸瓦偏磨、到限(排名上升)→04油压减振器漏油(排名下降)→06侧承间隙不符(排名不变)→07轮对擦伤、剥离(排名不变)→08轴箱导柱套上窜(排名不变)→11闸片托组装螺栓松脱(排名上升)→10轴箱弹簧折断(排名不变)→12手制动机钢丝绳断(排名上升)→09纵向牵引拉杆松、开口销折断(排名下降)→13摇枕安全吊折断(排名不变)→14心盘螺母松动(排名不变)。

从以上顺序可以看出,考虑到故障严重等级以后,故障危害度的数值顺序与表2的故障频率顺序相比是有变化的,只看故障频率的高低无法判断出此类故障的危害程度。

2.3  转向架故障模式危害度矩阵图

危害度矩阵是综合了故障严重度和危害度这2个因素,用来确定每一种失败模式的危害程度的矩阵图形,其横坐标表示严重度等级,纵坐标表示故障模式危害度,将每一种故障模式标在故障模式危害矩阵图中,得到系统各故障模式的分布点,并将其沿着对角线的方向与坐标原点连成一条直线。分布点距离原点越远,则该故障模式对系统的危害度越大,表明是检修与工艺改进及技术创新时需要重点考虑的点。

根据表4与表7的数据,最终得到的转向架故障模式危害度矩阵如图3所示。

图3  转向架故障模式危害度矩阵图

从图3可以看出,影响转向架安全运行危害度较大的前5个故障模式分别为单元缸防尘罩脱,油压减振器安装螺栓松动,闸片、闸瓦偏磨、到限,轮对擦伤、剥离,心盘螺栓松动。其中,故障模式01(单元缸防尘罩脱)影响了对单元缸螺杆的保护,导致单元缸螺杆转动磨耗增加或卡滞,影响车辆的制动性能;故障模式02(油压减振器安装螺栓松动)影响油压减振器的固定效果,严重时油压部件脱落影响客车的运行品质;故障模式05(闸片、闸瓦偏磨、到限)影响车辆制动功能,随着闸片、闸瓦磨耗程度的加深对轮对的影响也逐渐加大;故障模式07(轮对擦伤、剥离)可能导致车辆轮对跳动,影响客车运行品质的同时,还可能导致车辆轮对脱轨,造成严重的后果;故障模式14(心盘螺栓松)可能导致心盘发生位移,严重时可能切断心盘螺栓,影响心盘传递车辆的垂直载荷及纵向、横向载荷。

单元缸防尘罩脱数量巨大,建议通过对其材质的研究进行控制;油压减振器安装螺栓松动属于常发故障范围,由车辆振动引起,建议通过相关检查人员的加强检查进行控制;闸片、闸瓦偏磨、到限故障除其材质影响外,也与相关修理人员不履行作业标准,未成对更换或懒于更换引起,建议加强相关检修人员职业素养进行控制;轮对擦伤、剥离故障较少,但影响极大,建议通过TPDS系统进行跟踪检查,并落实月度轮对专项修理相关要求进行控制;心盘螺栓松动故障极少发生,日常检修人员对该部位的检查较为疏漏,建议督促相关检查人员加强该部位故障查找进行控制。

值得注意的是,故障模式01(单元缸防尘罩脱)会导致转向架的动力学性能下降,进而影响车辆的制动性能,又由于其发生概率很高,所以虽然其严重等级不高,但危害度还是排在了第1位;故障模式07(轮对擦伤、剥离)、故障模式14(心盘螺栓松动)都影响着转向架的受力情况,严重时都会影响车辆的运行安全,所以虽然其故障发生概率较低,但危害度排在了前5。

因此,通过一系列的分析可以得出,针对上述5类209型转向架故障类型,相关管理人员及作业人员在技术改进和运用检查工作中应予以充分的重视,这样不仅可以維持列车在运行中的良好运行品质,还可以减少检修的次数与检修时长,提高经济效益,保障列车的行车安全。

3  结论

1)本文根据209型转向架在实际服役过程中产生的故障数据,采用FMECA故障分析方法,统计、分析并计算出209型转向架各故障模式发生的频率高低、故障严重度、故障影响概率,在此基础上,对其危害度进行定量计算分析,据此得到209型转向架故障模式危害度矩阵,得出影响转向架安全运行危害度较大的前5个故障模式,对其提出日常检查控制的建议,对209型转向架维修计划的制订和故障诊断提供有效的信息。

2)本故障分析方法对于其他类型转向架及列车其他零部件的故障分析和研究具有一定的参考价值。

参考文献:

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[4] 张强,宋永增,郭晓龙,等.基于FMECA的货车转向架侧架故障模式分析[J].铁道机车车辆,2007(3):35-37,67.

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