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地铁车辆关键系统可靠性分析与检修策略优化
| 论文题名： | 地铁车辆关键系统可靠性分析与检修策略优化 |
| 关键词： | 地铁车辆;故障文本统计;Transformer神经网络;模糊理论;检修策略 |
| 摘要： | 随着轨道交通领域的飞速发展，地铁出行乘客数量急速增长，成为目前大中型城市最受欢迎的交通工具，具有运载量大、准时等特点。从“十三五”到“十四五”，国家一直大力倡导绿色出行，公共出行的倡议。交通安全关乎着你我他，地铁作为大中型城市的出行首选，保证其运营时间的安全高效更加至关重要。基于地铁车辆系统构成，本文对车门关键系统，转向架关键系统进行可靠性分析和检修策略优化，也是保证地铁车辆安全运营的的根本性措施。 本文在对国内某地铁公司1号线车辆故障数据和检修规程进行调研后，详细研究了地铁车辆关键系统的故障分布、设备可靠性和故障时间间隔，基于目前实行的检修周期和维修策略两个方面进行了优化。 首先，收集整理了地铁车辆可靠性国内外实践情况以及国内外各地区运营较成熟的地铁公司的地铁车辆检修策略。对比分析了地铁车辆检修策略的优缺点。全面阐述了可靠性分析的理论方法。 其次，对地铁车辆段调研获得的故障数据报表，使用EXCEL快速分析工具进行分类统计，整理出各系统的故障样本数量比例，确定关乎地铁车辆可靠性的关键系统。对关键系统的故障样本进行文本语义分析便于快速了解文本时间和空间上的分布规律，挖掘文本之间的内在联系，利用故障模式与影响分析法（FMEA）得到车门系统的故障模式清单，并使用Minitab统计软件对车辆关键子系统进行故障分布模型确定，得到其可靠性指标函数。 再次，以己知的车门系统故障时间间隔为训练样本，建立了基于Transformer神经网络的预测模型，以预测车门系统故障的时间间隔。并通过使用高斯噪声对训练数据进行增广，解决了因数据不足产生的问题，科学预测了车门系统的故障发生时间。该模型预测单一故障时间间隔误差在20%以内，累计故障时间间隔误差在5%以内，远远超过了以往的预测模型。 最后基于检修策略对故障概率以及运营可靠性的的影响，提出维修策略优化模型，对检修策略以及检修周期进行求解。将层次分析法与模糊理论相结合，发挥两种方法的优势，将定性分析与定量分析相结合，应用于车辆设备维修策略的决策。建立对车辆设备维修方式决策模型，对转向架系统的维修模式进行决策，得出状态维修为转向架系统齿轮箱部件的最佳维修策略。以有效性、可靠性和经济性作为评价指标，采用多目标模糊理论建立了维修周期模型，根据权重值，求解了车门系统门控器的最佳维修周期。为地铁车辆的检修周期调整提供了意见，具有明确的指导意义。 |
| 作者： | 孟坤 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 刘英舜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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