1、第期 年月 研究开发文章编号：（）动车组产品造修数据的分析应用单亚男，李云鹏（中车唐山机车车辆有限公司，河北 唐山 ；北京瑞思天创科技有限公司，北京 ）摘要：随着国家高速铁路和城市轨道交通的快速发展，轨道交通装备的维修体制也在日益更新，现在已从传统的故障修和凭借经验制定的预防性维修，逐渐向状态修这种以可靠性为中心的维修体制迈进。目前，国内部分企业已经开始对高速动车组的失效数据进行分析研究，以此来指导动车组的修程修制的优化和设计改进。但是，对于新造和高级修中记录的造修数据的利用还处于初步探索甚至是空白阶段。本文分析了造修数据的基本特点，列举了基于动车组造修数据的统计过程控制和性能退化分析的一般方
2、法，论证了其可行性和必要性。并对造修数据收集工作存在的实际问题进行了阐述，提出了改进的建议。关键词：动车组；造修数据；统计过程控制；性能退化分析；可靠性评估中图分类号：文献标志码：，（，；，）：，（），：；收稿日期：第一作者：单亚男（），男，高级工程师。随着国家高速铁路和城市轨道交通的快速发展，轨道交通装备的维修体制也在日益更新，现在已从传统的故障修和凭借经验制定的预防性维修，逐渐向状态修这种以可靠性为中心的维修体制迈进。目前，国内部分企业已经开始对高速动车组的故障数据进行分析研究，以此来指导动车组的修程修制优化和设计改进。但在实际运用中发现，大部分的动车组设备，尤其是关键设备的寿命较长、可靠
3、性较高，无法获得足够的故障数据进行统计分析，难以得到其失效规律来支撑修程修制的优化和设计改进。同时，动车组检修过程中产生的大量造修数据被闲置，没有得到很好的利用。造修数据中所包含的产品性能参数等信息的研究价值并不亚于失效数据，因此对于造修数据利用的缺失是轨道交通装备生产企业的一大损失。基于此，本文简要介绍了两种造修数据分析应用方法和一般步骤，阐述了对造修数据进行分析的可行性和必要性。造修数据的特点造修数据是动车组在新造和进入高级修时，按照既有的技术条件对新造或拆解的产品进行相关试验所第 卷第期 年月得到的数据。不同于运用失效数据，造修数据中既包含了产品的基本信息，如序列号、物料编码、所属车型等
4、，又包含了产品的试验信息，如试验名称、性能指标合格值、实际测量值等，实际测量值主要以数值的方式进行记录。若性能指标实际测量值达不到技术条件要求的合格值，即判定产品不合格，则需要对产品进行维修或更换处理。但是在动车组的日常运用检修中，由于没有足够的时间和条件去对这些产品一一进行拆解试验，所以产品的性能指标只能在动车组新造和高级修的时候才能获取。造修数据的应用举例统计过程控制动车组新造产品是通过对原材料进行一定工艺的加工处理形成最终产品，动车组产品的检修也需要通过一定的检修工艺完成。虽然可以通过对产品进行质量检查达到把控产品的出厂质量的目的，但是仍然无法避免不合格产品造成的财产损失。因此，要降低这
5、种财产损失，就需要减少不合格产品的产生。假设产品的原材料是符合要求的，那么对产品新造和检修过程的把控就是减少不合格产品产生的关键。实施造修过程的统计过程控制（）就是一个很好的方法。是利用统计分析的技术对过程质量进行数据监控，分析生产中的过程，并采取合适的措施保持生产过程的稳定，降低产品的不合格率，提高产品质量，最终实现持续改进的一种方法。一般来说，利用质量特性值所制作的直方图，频率分布图等都是在某一段时间内的静态数据。但在现实中，动车组产品的新造和检修过程是连续的，这样用静态数据就不能有效观测到动车组新造和检修过程中出现的问题，也就无法对生产过程进行控制。而控制图就可以解决对生产过程中的动态进
6、行实时控制的问题。在动车组产品的新造和检修过程中记录的性能参数数据就可以进行统计过程控制，以此来对造修过程质量进行把控，降低不合格品数量和返工缺陷。以比较常用的均值极差图（图）为例，首先确定需要进行控制的性能指标，如某一关键尺寸、电压或电流等；其次在造修数据中按照一定的时序抽取样本，一般可抽取 个样本，每个样本含个数据；然后计算样本的均值和极差，再计算所有数据均值的均值和极差均值，最后利用得到的结果计算均值图和极差图的控制线，并将数据在图中打点作图，即可得到控制图。利用控制图的判稳规则识别出图中的异常值点，可以进一步分析是什么原因造成了数值出现了异常，并及时采取必要的措施消除造修过程中的缺陷，
7、避免进一步恶化，保证造修过程的稳定，也就是保证了造修的质量。在全球化企业竞争越来越激烈的情况下，国内诸多企业越来越重视对产品质量的把控，质量控制方法已得到了广泛的普及和应用。许多和贺洪春结合 的基本理论，以 导热硅脂涂覆管控为案例，实现生产过程实时控制及过程优化，提高过程的稳定性。贺洪春和龙敏浩以轨道交通变流器自动化产线为载体，通过 技术的应用对生产过程进行全面监控，实现过程实时预警控制，并不断优化生产过程，提高过程的稳定性。动车组由于具备旅行速度快、事故后果严重的特点，对车组整体和零部件的新造和检修均有比较高的质量要求，但部分企业仍然采用产品生产或检修完毕后再进行质量检查的方式来卡控产品质量
8、。虽然这样做可以拦截不合格品的出厂，但是并没有解决造成产品不合格的根本性问题，仅仅是治标不治本，还造成资源的浪费。在实际动车组新造和检修过程中，大部分检修企业其实已经对一些关键性能参数值进行了记录，只是缺乏对这些数据的分析利用。据此可以得出，在动车组产品新造和检修过程中实施 质量控制方法是可行且必要的。性能退化分析在实际运用中发现，动车组中的牵引电机、减振器等设备或部件，相对于其他设备或部件而言，可靠性较高，在实际的运用过程中很难收集到它们足够多的失效数据来评估其可靠性。因此，通过使用失效数据来评估这类产品的可靠性非常困难，或者说评估结果的准确度不高。但是，这些产品失效的原因，或者其失效的机理
9、，一般可以通过检测、观察其性能退化的过程进行研判，换而言之，可认为是由于产品性能的逐渐退化超过了一定的阈值才导致了产品的失效。这类失效可以使用性能退化数据来进行可靠性评估，而性能退化数据的重要来源就是动车组的造修数据。性能退化是指能够引起产品性能发生变化的一种复杂的物理化学变化，并随着时间逐渐发展，最终导致产品失效的现象。如果动车组在运用过程当中，某个设备或部件的某种性能随运用时间（或里程）逐渐发生退化，直至退化到某一失效阈值，则可以认为该产品发生了退化失效。失效是产品的自然属性，受产品内在品质和外部环境共同作用的影响，如电容量降低、轮对磨损、材料氧化等都属于产品的失效范畴。在试验过程中，需要
10、在等间隔的时间段或运行里程上对性能参数进行取值，并按时间或运行里程的顺序进行记录。动车组的造修数据中就包含了产品的性能信息。动车组产品每次进入高级修，都会对一些关键产品进行试验，并记录其性能参数指标。而依照现有修程修动车组产品造修数据的分析应用单亚男，李云鹏制文件，动车组高级修分为三级修、四级修、五级修，每一级修程对应的时间和里程均有差异。而高级修轮次的不同进一步扩展了时间和里程信息范围。结合高级修修程和对应轮次记录的性能参数指标，即可得到该型号产品在若干个时间点的性能参数数据。满足了对产品进行性能退化分析的基本条件。利用这些造修数据，通过性能参数指标和修程轮次信息可得到该型号产品性能随时间变
11、化的轨迹，进而可通过观察轨迹的发展趋势选择合适的退化轨迹模型。根据退化数据，用最小二乘法或极大似然估计法来计算退化轨迹模型的参数，可得到退化轨迹方程。结合产品的失效阈值，计算出该型号产品的伪失效寿命。下一步，可对伪失效寿命进行分布假设，选择可能的分布并进行假设检验。进行假设检验时，原假设 应定义为“属于该分布”。如检验不能拒绝原假设，则可利用该分布和伪失效数据对其可靠性进行评估，计算 寿命和平均寿命。除上述方法之外，还可以通过选取适当的性能参数指标，设定性能参数失效阈值和修程轮次进行分析。首先，计算动车组产品样本的性能退化量在各个修程轮次的样本均值和样本标准差，拟合样本均值和样本标准差的退化轨
12、迹，根据变化趋势和拟合结果的相关系数，选择最为合适的分布模型，计算出对应的分布模型参数；其次利用失效阈值、样本均值和样本标准差函数，进一步得到可靠性随时间或里程变化的函数，即产品可靠性与性能退化量的分布关系，对产品进行可靠性评估，得到产品可靠性随时间或里程变化的曲线，计算对应 寿命和平均寿命时产品的寿命（时间里程）。性能退化分析已经在多个领域得到了很好的运用，邓爱民、陈循、张春华和汪亚顺利用退化轨迹法和退化量分布法对某 激光器工作电流在 下随时间变化的百分比性能数据为例进行了分析，得到了其可靠度函数曲线。任淑红、左洪福和白芳 利用布朗运动的特性建立了可靠度计算模型，对民用航空发动机的排气温度裕
13、度数据进行了分析，得到了其可靠度函数曲线。而动车组的造修数据中已经包含了多个修程轮次的大量动车组关键部件的性能参数数据，具备了很好的数据基础。因此，对造修数据进行性能退化分析同样是可行且必要的。造修数据分析在以可靠性为中心的维修中的作用在以可靠性为中心的维修研究中，确定检修间隔期是一个非常关键的步骤，也是动车组产品修程修制优化的一个主要方向。由于失效数据易于获得，所以许多企业以此为突破口，分析失效率的变化规律，找到失效率突变点，从而确定合适的检修间隔期。但对于某些寿命较长，可靠性较高的动车组关键设备，往往因难以获得足够的失效数据导致无法进行分析。而对造修数据进行性能退化分析则是利用统计学理论分
14、析设备性能参数的退化规律，建立可靠度计算模型，评估其可靠性水平，再根据企业自身的可靠性标准来确定最佳的维修间隔期，无需等到设备失效。因此填补了寿命较长、可靠性高、收集失效数据困难的动车组关键设备的检修间隔期确定方法的空白。而 技术的应用，可以排除动车组设备在生产和检修过程中的非随机因素的干扰，降低不良率，提高产品的生产和检修水平，减少资源的浪费。两种应用的结合可以共同为以可靠性为中心的维修目标 实现以最少的维修资源消耗保持设备固有可靠性和安全性，起到良好的理论和数据支撑作用。主要存在的问题目前，很多轨道交通生产企业对于产品在新造和检修过程中产生的性能指标数据的记录还停留在纸质记录单阶段。虽然部
15、分企业使用了电子表单，但是记录标准和数据颗粒度又存在不统一的情况，这就导致大量既有的造修数据无法被直接分析利用，造成了数据的浪费。对数据的分析需要大量的计算和图表可视化操作，虽然部分企业已经开始利用办公软件进行数据的记录，但一般办公软件对数据的分析和处理能力有限，大部分工作还需要人为进行公式设置和图形绘制操作。如果数据量非常庞大，人工工作量也会非常庞大，且非常容易出现错误。另外，一般办公软件的数据分析功能也并不全面，仅仅只能对一些常用的统计指标进行计算，如求和、计数、绘制相对简单的图表等，如需进行复杂的一些统计计算就会非常繁琐，且对工作人员的办公软件使用水平和企业的硬件水平要求也较高，企业实施
16、起来难度和成本也会相对较高。建议建议相关企业尽快建立造修数据分析平台，利用信息化手段将数据收集、数据分析和结果输出有效地整合起来。将该平台与企业现有的设计平台、生产平台、运用平台、检修平台和物资平台等进行结合，形成完整的全寿命周期的数据链条。对动车组产品从设计、生产、运用、检修直至报废所产生的各种数据进行全面收集和跟踪分析。利用造修数据的分析结果来反第 卷第期 年月馈指导动车组产品全寿命周期各个阶段的工作，不仅使得造修数据得到了充分的利用，还能有效降低数据分析的工作量，提高了数据分析效率，简化了数据分析的流程。利用软件平台的计算优势对造修数据进行实时分析，分析结果实时更新，让企业随时掌握产品的性能状态。分析结果的利用还能帮助企业提高产品质量，节约生产成本，让客户和企业都受益。结论本文的介绍和分析表明了对动车组造修数据的分析应用是十分有必要的。对造修数据的分析应用不仅能够为动车组产品造修企业的降本增效提供有利的支持，同时也符合大数据时代和工业 的潮流。当今社会已经有越来越多的企业意识到了数据的重要性，尤其是电商企业对于数据的应用已经日趋成熟。因此铁路相关企业也应该充分利用各类数据，以此为