CN102682213A - 轨道交通设备质量评估方法 - Google Patents

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蔡昌俊
刘桂玲
杨翔
王晓夏
甘志伟
姚贯岳
吴滔
张新明
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Abstract

本发明公开了一种轨道交通设备质量评估方法,其包括以下步骤:S1、利用层次分析法建立轨道交通设备质量评估模型;S2、确定轨道交通设备质量评估模型的评估标准体系;S3、向轨道交通设备质量评估模型导入设备运行数据,通过数学计算输出评估结果,且将评估结果与评估标准体系比较,进而得出轨道交通设备的运营状况。本发明通过建立评价标准和评估模型,把故障影响程度、设备子系统运行数据加以综合计算,将紧凑相关的各项数据及其重要程度的交互关系,转化为直观易懂的指数化评估结果得分,实现了评估数据从定量到定性的结合;可以清晰地掌握轨道交通中不同运营线别、设备之间的运行质量情况,为后续设备质量分析和改进提供依据;对比简单的评价方法,有效地提高了设备质量的评估精度和评估效率。

Description

轨道交通设备质量评估方法
技术领域
本发明涉及一种评估方法,属于轨道交通设备评估技术领域,尤其是指一种轨道交通设备质量评估方法。
背景技术
目前,国内轨道交通运营过程中几乎没有一套完善、科学的设备质量评估方法。而随着轨道交通行业近年的飞速发展,轨道交通其管辖的设备庞大,面对不同运营线路、设备系统之间的特性和实际运营参数的差异,如果采用简单的评价方法,仅列举出各专业设备的故障总数量进行对比分析,例如对于一般故障和重大故障对运营行车、客运服务以及其所属系统自身功能(性能)所造成的影响程度,简单的统计对比分析是无法体现的,既不能全面地展现出设备质量情况,也不利于技术和设备管理人员深入分析各专业所属子系统的运行质量。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的缺陷与不足,提供一种可以全面清晰地掌握轨道交通中不同运营线别与设备之间的运行质量情况、为后续设备质量分析和改进提供依据的轨道交通设备质量评估方法。
为了实现上述目的,本发明按照以下技术方案实现:
一种轨道交通设备质量评估方法,其包括以下步骤:S1、利用层次分析法建立轨道交通设备质量评估模型;S2、确定轨道交通设备质量评估模型的评估标准体系;S3、向轨道交通设备质量评估模型导入设备运行数据,通过数学计算输出评估结果,且将评估结果与评估标准体系比较,进而得出轨道交通设备的运营状况。
进一步,所述S1步骤中,建立轨道交通设备质量评估模型包括以下步骤:S11、确定评估模型的关键评估因素;S12、利用层次分析法确定关键评估因素的权重系数;S13、根据上述关键评估因素的权重系数,采用EXCEL的MMULT函数计算方法,确立轨道交通设备质量评估模型。
进一步,所述关键评估因素的确定要充分结合交通设备系统的技术参数、系统结构、及该因素在设备系统所起到的功能作用和重要程度进行考虑;关键评估因素确定后,利用层次分析法,列表确定关键评估因素之间的标度关系,之后将标度关系列归一化处理,再对归一化处理后的列进行行相加求和,最后计算出各关键评估因素标准化后的权重,即权重=行相加/行相加之和。
进一步,所述S2步骤中,评估标准体系由故障影响程度指标、子系统运行情况指标、设备季度利用率指标、设备季度完好率指标和设备年度综合评定指标组成,每类指标均分为优、良、中、差四档评价标准,每一档的评价标准是一组数值区域内的集合。
本发明与现有技术相比,其有益效果为:
建立评价标准和评估模型,把故障影响程度、设备子系统运行数据加以综合计算,将紧凑相关的各项数据及其重要程度的交互关系,转化为直观易懂的指数化评估结果得分,实现了评估数据从定量到定性的结合;可以清晰地掌握轨道交通中不同运营线别、设备之间的运行质量情况,为后续设备质量分析和改进提供依据;对比简单的评价方法,有效地提高了设备质量的评估精度和评估效率。
为了能更清晰的理解本发明,以下将详细阐述本发明的具体实施方式。
具体实施方式
本发明所述轨道交通设备质量评估方法包括以下步骤:S1、利用层次分析法建立轨道交通设备质量评估模型;S2、确定轨道交通设备质量评估模型的评估标准体系;S3、向轨道交通设备质量评估模型导入设备运行数据,通过数学计算输出评估结果,且将评估结果与评估标准体系比较,进而得出轨道交通设备的运营状况。
上述S1步骤中,建立轨道交通设备质量评估模型包括以下步骤:S11、确定评估模型的关键评估因素;S12、利用层次分析法确定关键评估因素的权重系数;S13、根据上述关键评估因素的权重系数,采用EXCEL的MMULT函数计算方法,确立轨道交通设备质量评估模型。进一步,所述关键评估因素的确定要充分结合交通设备系统的技术参数、系统结构、及该因素在设备系统所起到的功能作用和重要程度进行考虑;关键评估因素确定后,利用层次分析法,列表确定关键评估因素之间的标度关系,之后将标度关系列归一化处理,再对归一化处理后的列进行行相加求和,最后计算出各关键评估因素标准化后的权重,即权重=行相加/行相加之和。
上述S2步骤中,评估标准体系由故障影响程度指标、子系统运行情况指标、设备季度利用率指标、设备季度完好率指标和设备年度综合评定指标组成,每类指标均分为优、良、中、差四档评价标准,每一档的评价标准是一组数值区域内的集合。
较好的,指标统计范围的确定原则,在确定设备运行数据指标的统计范围时,应选择设备运行稳定,且表现最较优的时期,同时结合实际评估目标,确定指标统计范围,这样统计出来的指标才具有代表性和符合评估目标。而指标的计算通过求解相应的评估因素总体运行情况的数学平均值得出。
较好的,故障影响程度指标的确定遵从两大原则:原则一、对于直接影响各系统所需实现功能(服务),使用“零容忍”原则,一但出现则判定为差(超标),没有发生则为优;原则二、对于故障发生以后,未直接影响系统运行,但却对系统运行(服务)造成一定程度影响的故障,根据故障发生的次数分级制定优、良、中、差指标。
较好的,子系统运行情况(故障率)指标的确定原则,首先计算出统计范围内各子系统故障率总体的算术平均值,然后分析算术平均值在总体中所处的情况。如果总体中有60%以下的故障率数据,低于总体故障率算术平均值,则判定此算术平均值属于优;如果总体中有60%~75%的故障率数据,低于总体故障率算术平均值,则判定此算术平均值属于良;如果总体中有75%~85%的故障率数据,低于总体故障率算术平均值,则判定此算术平均值属于中;如果总体中有85%以上的故障率数据,低于总体故障率算术平均值,则判定此算术平均值属于差。然后,按“1、3、5倍率原则”确定优、良、中、差四个档次的故障率指标,即以“优”一档的故障率为基准,按1、3、5倍的比例确定优、良、中、差四档的故障率数值区间,其中,“良”一档的故障率区间,是“优”一档故障率的1~3倍,“中”一档的故障率是“优”一档的3~5倍,“差”一档的故障率是“优”一档的5倍以上。
较好的,设备季度利用率指标、完好率、设备年度综合评定指标的确定原则,根据设备实际使用要求,结合评估目标主要技术经济指标进行确定,本标准采用低于95%判定为差,95%≤X<97%为中,97%≤X<99%为良,X≥99%为优。
实施例1
本实施例以列车设备为例具体说明。
列车设备共由三层评估因素组成。评估第一层因素分为故障影响程度和列车子系统运行情况;由第一层因素拆解出第二层因素,即故障影响程度又分为影响行车和影响客运;列车子系统运行情况又分为14项组成列车的设备子系统,如转向架/轮对、牵引/电制动、气制动/供风等;由第二层因素拆解出第三层因素,即影响行车又根据列车晚点的时间分段,分为3min≤晚点<15min和晚点≥15min;影响客运则对应到清客事件。如表1所示。
Figure BDA00001628553000051
表1
地铁列车14项关键评估因素确定后,使用层次分析法,确定关键评估因素之间的标度关系,具体14项因素之间对比后的标度关系如表2所示。
Figure BDA00001628553000061
表2
根据表2的关键评估因素标度关系,对其进行列归一化(列数据/列数据之和),然后再对归一化以后的列进行行相加求和,最后计算出各关键评估因素标准化后的权重(权重=行相加/行相加之和),如表3所示。
Figure BDA00001628553000071
表3
关键评估因素及其权重确定以后,便得出了地铁列车设备质量的评估模型,如表4所示。
Figure BDA00001628553000081
表4
而根据故障影响程度指标和设备子系统的确定原则,计算一定时间区域内的各项关键评估因素数据,确定出地铁列车设备质量评估标准体系,如表5所示。
Figure BDA00001628553000082
表5
实际操作过程中,使用人员通过输入列车各层因素的运行数据,如运营里程、车厢数、影响较大的故障数据,以及子系统运行情况的故障数据(见表6)。列车设备质量评估模型就可以根据各层评估因素的权重和各子系统换算后的故障率,进行矩阵运算,然后根据评价标准进行对比,评价出各设备系统中运行质量,输出评估结果得分(见表7)。
Figure BDA00001628553000091
Figure BDA00001628553000101
表6
Figure BDA00001628553000102
Figure BDA00001628553000111
表7
从上述示例的评估结果与评估标准体系比较可以得出如下结论:
结论一、列车线网综合得分0.88,评估档次属优秀。
结论二、A至J线的列车设备综合得分为在0.85分以上,评估档次属优秀。
结论三、虽然各线都处于优秀档,但各线设备运行质量的优秀程度是有差异的,其中D线设备运行质量最好(得分最高,评估得分为1,满分);F线设备运行质量最差(得分最低为0.85,处于优秀档的临界值),故障继续发展,将进入良好档次。
结论四、通过评估界面,可以清晰知道造成F线列车评估结果得分低的主要原因。首先,F在统计期内有3次3min-15min分钟以内的晚点故障,高于其它各线。其次,F线的列车子系统情况综合得分为0.79分,评估档次属于良好,原因是F线列车的牵引/电制动故障率超标,超出合格标准,而且转向架/轮对故障率、车门故障率、乘客信息故障率处于良好标准。通过评估模型,将上述几个方面的设备运行数据进行综合模糊评估计算,得出F线列车评估得分为0.85。
本发明并不局限于上述实施方式,如果对本发明的各种改动或变型不脱离本发明是精神和范围,倘若这些改动和变型属于本发明的权利要求和等同技术范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型。

Claims (4)

1.一种轨道交通设备质量评估方法,其特征在于包括以下步骤:
S1、利用层次分析法建立轨道交通设备质量评估模型;
S2、确定轨道交通设备质量评估模型的评估标准体系;
S3、向轨道交通设备质量评估模型导入设备运行数据,通过数学计算输出评估结果,且将评估结果与评估标准体系比较,进而得出轨道交通设备的运营状况。
2.根据权利要求1所述轨道交通设备质量评估方法,其特征在于:所述S1步骤中,建立轨道交通设备质量评估模型包括以下步骤:
S11、确定评估模型的关键评估因素;
S12、利用层次分析法确定关键评估因素的权重系数;
S13、根据上述关键评估因素的权重系数,采用EXCEL的MMULT函数计算方法,确立轨道交通设备质量评估模型。
3.根据权利要求2所述轨道交通设备质量评估方法,其特征在于:所述关键评估因素的确定要充分结合交通设备系统的技术参数、系统结构、及该因素在设备系统所起到的功能作用和重要程度进行考虑;关键评估因素确定后,利用层次分析法,列表确定关键评估因素之间的标度关系,之后将标度关系列归一化处理,再对归一化处理后的列进行行相加求和,最后计算出各关键评估因素标准化后的权重,即权重=行相加/行相加之和。
4.根据权利要求1所述轨道交通设备质量评估方法,其特征在于:所述S2步骤中,评估标准体系由故障影响程度指标、子系统运行情况指标、设备季度利用率指标、设备季度完好率指标和设备年度综合评定指标组成,每类指标均分为优、良、中、差四档评价标准,每一档的评价标准是一组数值区域内的集合。
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