基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置，该方法包括：抽样计算流程、数据整理与分类流程、趋势分析及处理流程、统计分析流程及假设检验流程。本发明专利技术实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置，以可靠性为中心的维修(RCM)为基础，基于动车组的既有修程，统计动车组运维故障数据，在保证动车组固有安全性、可靠性的情况下，优化既有修程中的检修任务与检修间隔，包括：检修任务的增加与删减，检修间隔的扩展与缩减，以优化动车组的维修策略，维持检修规程的有效性和适用性，提升了动车组使用效率，降低了检修成本，减少了次生故障，实现了适用且有效的动车组修程优化。

RCM based optimization method and device for planned maintenance tasks of rail vehicles

The embodiment of the invention provides an RCM based optimization method and device for planned maintenance tasks of rail vehicles, which includes: sampling calculation process, data sorting and classification process, trend analysis and processing process, statistical analysis process and hypothesis test process. The RCM based maintenance task optimization method and device provided by the embodiment of the invention is based on the reliability centered maintenance (RCM) and based on the existing maintenance schedule of EMU, the operation and maintenance fault data of EMU are counted, and the maintenance task and maintenance interval in the existing maintenance schedule are optimized under the condition of ensuring the inherent safety and reliability of EMU, including: the In order to optimize the maintenance strategy of EMU, maintain the validity and applicability of maintenance procedures, improve the efficiency of EMU, reduce the maintenance cost, reduce the secondary fault, and achieve the applicable and effective maintenance optimization of EMU.

【技术实现步骤摘要】
基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置
本专利技术涉及轨道交通
，具体涉及一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置。
技术介绍
近些年来，动车组的检修理论一直在不断更新发展，促进了其维修体制的完善，使得动车组的运维管理水平获得了大幅度提升，但依然存在一些问题，具体如下：其一，过度维修。一方面，目前修程大多根据供应商推荐任务和间隔检修，检修规程偏保守导致维修过度；另外，没有根据不同的故障后果采取相应的维修策略，如：不影响安全和秩序的故障，可基于状态进行检修，没有必要进行报废或计划分解修任务。其二，检修成本高且使用率低。过度维修导致车辆停厂检修时间长、使用率降低及维修人员和维修材料的浪费，造成全寿命周期运维成本高。其三，次生故障风险较高。在实际检修过程中，过度维修导致的频繁拆/装维修作业，容易引入人为损伤，因此造成的故障也不在少数。目前，轨道交通行业修程优化主要针对报废和分解修展开，报废任务主要通过旧品的取样进行地面剩余寿命试验、寿命加速试验及对比性能测试等来掌握部件的性能退化规律。轨道车辆分解修任务采用检修写实，即根据大量检修数据统计分析掌握部件实际状态来进行维修间隔优化。上述方法的缺点是：没有统一的标准和判断方法，基于经验给出修程优化结论；主要针对报废任务延长间隔，仅针对报废任务适用，无法对修程所有任务进行系统的优化。总之，目前轨道交通行业缺乏成体系的、成系统的修程优化方法。
技术实现思路
为解决现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法，包括：抽样计算流程，具体包括：计算任务总数及无限样本量，根据所述任务总数和所述无限样本量计算有限样本量，根据所述任务总数和所述有限样本量计算任务抽样比率，根据所述任务抽样比率和目标型号动车组总数量确定动车组抽样样本量；数据整理与分类流程，具体包括：筛选抽样的动车组的运维故障数据，将故障分为潜在故障和真实故障，并进一步将潜在故障分为相关重要类潜在故障、非相关重要类潜在故障、相关非重要类潜在故障及非相关非重要类潜在故障；趋势分析及处理流程，具体包括：针对所述非相关非重要类潜在故障和相关非重要类潜在故障进行趋势分析，获取具有同一故障经常发生的情况的部件，判断是否需要补充检修任务或者删除检修任务；统计分析流程，具体包括：对于相关重要类潜在故障，通过统计部件的有效服役里程，计算执行的任务数与故障数，根据所述任务数与所述故障数获取故障发现率，将所述故障发现率与所述有效服役里程进行最小二乘法拟合，得到故障增长率，根据所述故障增长率和所述有效服役里程得到累计故障发现率，根据所述累计故障发现率判断部件服务可靠性是否稳定，以支持后续假设检验；假设检验流程，具体包括：计算所述真实故障的第一拒绝域以及所述相关重要类故障的第二拒绝域；基于所述第一拒绝域及维修间隔扩展后故障数与任务数量的第一比例，采用泊松分布对真实故障进行第一假设检验；基于所述第二拒绝域及维修间隔扩展后故障数与任务数量的第二比例采用泊松分布对相关重要类故障进行第二假设检验；若所述第一假设检验和所述第二假设检验均通过，则相应的维修间隔扩展通过。第二方面，本专利技术实施例提供一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化装置，包括：抽样计算模块，具体用于：计算任务总数及无限样本量，根据所述任务总数和所述无限样本量计算有限样本量，根据所述任务总数和所述有限样本量计算任务抽样比率，根据所述任务抽样比率和目标型号动车组总数量确定动车组抽样样本量；数据整理与分类模块，具体用于：筛选抽样的动车组的运维故障数据，将故障分为潜在故障和真实故障，并进一步将潜在故障分为相关重要类潜在故障、非相关重要类潜在故障、相关非重要类潜在故障及非相关非重要类潜在故障；趋势分析及处理模块，具体用于：针对所述非相关非重要类潜在故障和相关非重要类潜在故障进行趋势分析，获取具有同一故障经常发生的情况的部件，判断是否需要补充检修任务或者删除检修任务；统计分析模块，具体用于：对于相关重要类潜在故障，通过统计部件的有效服役里程，计算执行的任务数与故障数，根据所述任务数与所述故障数获取故障发现率，将所述故障发现率与所述有效服役里程进行最小二乘法拟合，得到故障增长率，根据所述故障增长率和所述有效服役里程得到累计故障发现率，根据所述累计故障发现率判断部件服务可靠性是否稳定，以支持后续假设检验；假设检验模块，具体用于：计算所述真实故障的第一拒绝域以及所述相关重要类故障的第二拒绝域；基于所述第一拒绝域及维修间隔扩展后故障数与任务数量的第一比例，采用泊松分布对真实故障进行第一假设检验；基于所述第二拒绝域及维修间隔扩展后故障数与任务数量的第二比例采用泊松分布对相关重要类故障进行第二假设检验；若所述第一假设检验和所述第二假设检验均通过，则相应的维修间隔扩展通过。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或所提供的方法的步骤。本专利技术实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置，以可靠性为中心的维修(RCM)为基础，基于动车组的既有修程，统计动车组运维故障数据，在保证动车组固有安全性、可靠性的情况下，优化既有修程中的检修任务与检修间隔，包括：检修任务的增加与删减，检修间隔的扩展与缩减，以优化动车组的维修策略，维持检修规程的有效性和适用性，提升了动车组使用效率，降低了检修成本，减少了次生故障，实现了适用且有效的动车组修程优化。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法流程图；图2是本专利技术实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法中数据整理与分类流程的流程图；图3是本专利技术实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法中的统计分析样例图；图4是本专利技术实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法中潜在故障拒绝域计算流程图；图5是本专利技术另一实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法流程图；图6是本专利技术实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法中基于运营数据的风险控制示意图；图7是本专利技术实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法中连续故障示意图；图8是本专利技术实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法中优化结果权衡流程图；图9是本专利技术实施例提供的基于R本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法，其特征在于，包括：/n抽样计算流程，具体包括：计算任务总数及无限样本量，根据所述任务总数和所述无限样本量计算有限样本量，根据所述任务总数和所述有限样本量计算任务抽样比率，根据所述任务抽样比率和目标型号动车组总数量确定动车组抽样样本量；/n数据整理与分类流程，具体包括：筛选抽样的动车组的运维故障数据，将故障分为潜在故障和真实故障，并进一步将潜在故障分为相关重要类潜在故障、非相关重要类潜在故障、相关非重要类潜在故障及非相关非重要类潜在故障；/n趋势分析及处理流程，具体包括：针对所述非相关非重要类潜在故障和相关非重要类潜在故障进行趋势分析，获取具有同一故障经常发生的情况的部件，判断是否需要补充检修任务或者删除检修任务；/n统计分析流程，具体包括：对于相关重要类潜在故障，通过统计部件的有效服役里程，计算执行的任务数与故障数，根据所述任务数与所述故障数获取故障发现率，将所述故障发现率与所述有效服役里程进行最小二乘法拟合，得到故障增长率，根据所述故障增长率和所述有效服役里程得到累计故障发现率，根据所述累计故障发现率判断部件服务可靠性是否稳定，以支持后续假设检验；/n假设检验流程，具体包括：计算所述真实故障的第一拒绝域以及所述相关重要类故障的第二拒绝域；基于所述第一拒绝域及维修间隔扩展后故障数与任务数量的第一比例，采用泊松分布对真实故障进行第一假设检验；基于所述第二拒绝域及维修间隔扩展后故障数与任务数量的第二比例采用泊松分布对相关重要类故障进行第二假设检验；若所述第一假设检验和所述第二假设检验均通过，则相应的维修间隔扩展通过。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法，其特征在于，包括：
抽样计算流程，具体包括：计算任务总数及无限样本量，根据所述任务总数和所述无限样本量计算有限样本量，根据所述任务总数和所述有限样本量计算任务抽样比率，根据所述任务抽样比率和目标型号动车组总数量确定动车组抽样样本量；
数据整理与分类流程，具体包括：筛选抽样的动车组的运维故障数据，将故障分为潜在故障和真实故障，并进一步将潜在故障分为相关重要类潜在故障、非相关重要类潜在故障、相关非重要类潜在故障及非相关非重要类潜在故障；
趋势分析及处理流程，具体包括：针对所述非相关非重要类潜在故障和相关非重要类潜在故障进行趋势分析，获取具有同一故障经常发生的情况的部件，判断是否需要补充检修任务或者删除检修任务；
统计分析流程，具体包括：对于相关重要类潜在故障，通过统计部件的有效服役里程，计算执行的任务数与故障数，根据所述任务数与所述故障数获取故障发现率，将所述故障发现率与所述有效服役里程进行最小二乘法拟合，得到故障增长率，根据所述故障增长率和所述有效服役里程得到累计故障发现率，根据所述累计故障发现率判断部件服务可靠性是否稳定，以支持后续假设检验；
假设检验流程，具体包括：计算所述真实故障的第一拒绝域以及所述相关重要类故障的第二拒绝域；基于所述第一拒绝域及维修间隔扩展后故障数与任务数量的第一比例，采用泊松分布对真实故障进行第一假设检验；基于所述第二拒绝域及维修间隔扩展后故障数与任务数量的第二比例采用泊松分布对相关重要类故障进行第二假设检验；若所述第一假设检验和所述第二假设检验均通过，则相应的维修间隔扩展通过。


2.根据权利要求1所述的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法，其特征在于，所述将故障分为潜在故障和真实故障，具体包括：判断所述故障是否来自运用故障数据，若是，则划分为所述真实故障，否则，划分为所述潜在故障；
所述将潜在故障分为相关重要类潜在故障、非相关重要类潜在故障、相关非重要类潜在故障及非相关非重要类潜在故障，具体包括：判断所述潜在故障是否由产品质量、检修不当或偶然事件触发，若否，进一步判断故障描述与任务目的是否匹配，若匹配，则为相关类潜在故障；若不匹配，则为非相关类潜在故障；对于所述相关类故障数据，判断下次检修是否会造成不可接受的惩罚，若是，则为所述相关重要类潜在故障，若否，则为所述相关非重要类潜在故障；对于所述非相关类潜在故障，判断下次检修是否会造成不可接受的惩罚，若是，则为所述非相关重要类潜在故障，若否，则为所述非相关非重要类故障。


3.根据权利要求1所述的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法，其特征在于，所述计算所述真实故障的第一拒绝域以及所述相关重要类故障的第二拒绝域，具体包括：
基于动车组的使用要求结合RCM分析故障影响类别，确定动车组可接受的故障概率；根据所述可接受的故障概率及车辆的设计使用寿命计算所述第一拒绝域；根据所述可接受的故障概率、检修间隔及结合事件的发生概率计算所述第二拒绝域。


4.根据权利要求1所述的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
故障风险控制流程，具体包括：对于所述潜在故障和所述真实故障，基于部件可靠性寿命评估方法，构建部件的可靠性计算模型，根据主制造商对部件风险的管理要求，计算检修间隔扩展后的失效风险。


5.根据权利要求4所述的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
详细分析流程，具体包括：若没有通过第一假设检验或第二假设检验，对所述相关重...

【专利技术属性】
技术研发人员：万国强，王海涛，任广强，梁建英，王欢欢，
申请(专利权)人：中车青岛四方机车车辆股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37