CN103413265A - 计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法 - Google Patents

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CN103413265A CN2013103822766A CN201310382276A CN103413265A CN 103413265 A CN103413265 A CN 103413265A CN 2013103822766 A CN2013103822766 A CN 2013103822766A CN 201310382276 A CN201310382276 A CN 201310382276A CN 103413265 A CN103413265 A CN 103413265A
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Abstract

本发明公开了一种计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法,利用车辆正线运行时的故障时间序列和车辆从开始运行到检修作业时发现车辆故障的时间序列,统计去掉其中一种检修规程后车辆正线运行时的故障时间序列,并利用这些的故障时间序列拟合出车辆故障率函数,计算车辆平均故障率,将平均故障率的下降值作为各个检修规程对车辆安全运行的贡献度,通过归一化即得到贡献率。本发明能够客观定量地评价不同检修规程对城市轨道交通车辆安全运行贡献,具有较高的实用价值。

Description

计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法
技术领域
本发明涉及城市轨道交通车辆的检修规程,尤其涉及一种计算轨道交通车辆检修规程在保障车辆安全运行过程中贡献率的方法。适用于计算铁路、轻轨及地铁等轨道交通车辆检修规程的贡献率,该方法具有计算简单、准确高效、实用性强的优点。
背景技术
城市轨道交通车辆的检修工作是轨道交通系统的重要组成部分,直接关系到城市轨道交通的运营安全。我国城市轨道交通车辆的检修方式包括“计划修”、“故障修”和“状态修”,每种检修方式又包括多个检修规程。其中“计划修”方式的检修规程主要分为日检,周检,双周检,月检,半年检,一年检等;“故障修”主要指故障发生后的检修,其检修规程穿插在“计划修”的检修规程中;“状态修”方式的检修规程主要有均衡修,全校修等。这些检修规程共同保证了城市轨道交通车辆的正线运行安全,且各个交通单位的检修规程有所区别,如法国巴黎地铁公司检修规程分为日检,双周检,三月检,半年检,一年检,二年检,三年检,小修,大修;广州地铁车辆的检修规程:日检,月检,半年检,一年检,二年检,三年检,小修(6年),大修(6年);南京地铁车辆的检修规程为日检、全校修、架修和大修。
针对于城市轨道交通车辆的不同检修规程,如何公正客观地计算出各种检修规程对车辆运行安全贡献的大小,对于城市轨道交通部门制定检修规程和优化检修内容具有很高的指导意义和经济价值。目前国内外对轨道交通车辆检修规程已经有了一定的研究,但研究的重点主要放在计算轨道交通车辆的可靠性指标,并根据可靠性指标定性说明某种检修规程的优劣。大多数研究内容只是针对一种检修规程,没有综合比较所有检修规程对车辆安全运行的贡献。例如程祖国在《城市轨道交通车辆部件故障与均衡修规程周期》中,详细介绍了均衡修这种检修规程,并从实施均衡修前后的故障率曲线图定性地描述了均衡修对车辆减少正线故障的贡献。
总而言之,目前鲜见定量计算城市轨道交通车辆不同检修规程贡献率的方法。
发明内容
本发明的目的在于针对目前国内没有计算不同检修规程对车辆安全运行贡献方法的现状,提出一种基于历史故障数据来计算不同检修规程对城市轨道交通车辆安全运行贡献率的仿真方法。
实现本发明目的的技术解决方案为:
1、统计故障时间序列:
在时间T(T<10年)内,车辆正线运行时会发生多起故障,车辆正线运行时从开始运行到车辆发生各起故障的时间组成时间序列ti0(i=1,2,…m0);同时在各个车辆检修规程指导下进行检修作业时也会发现多起车辆故障,车辆从开始运行到检修作业时发现车辆故障的时间组成时间序列tij(i=1,2,…mj,j=1,2…n),其中n为检修规程总数目,j=1,2…n对应着各个检修规程,m0为车辆正线运行时车辆故障的总数目,mj对应着在第j种检修规程指导下进行检修作业时车辆故障的总数目,i表示第i起故障。
2、故障时间序列预处理:
统计去掉一个检修规程后车辆正线运行时发生故障的时间序列。将在第j种检修规程指导下进行检修作业时发现车辆故障的时间序列tij和车辆正线运行时发生故障的时间序列ti0合并,并按照故障时间大小重新排列,得到的新时间序列作为去掉第j种检修规程时车辆正线运行时发生故障的时间序列t′ij(i=1,2…(m0+mj),j=1,2…n)。
3、根据故障时间序列拟合故障率函数:
故障率函数符合指数分布模型λ(t)=abTb-1,0<t≤T,其中两个参数a和b的无偏估计为:
a &OverBar; = M T b &OverBar; b &OverBar; = M - 1 &Sigma; k = 1 M ln ( T / t k ) - - - ( 1 )
其中M为故障总数目。根据公式(1)计算车辆正线运行时车辆的故障率函数
Figure BSA0000094423520000036
(0<t≤T),参数a0和b0的无偏估计为:
a &OverBar; 0 = m 0 T b &OverBar; 0 b &OverBar; 0 = m 0 - 1 &Sigma; i = 1 m 0 ln ( T / t i 0 ) - - - ( 2 )
根据公式(1)计算去掉第j种检修规程后车辆正线运行时车辆的故障率函数 &lambda; j ( t ) = a j b j T b j - 1 , (0<t≤T)。
a &OverBar; j = m j T b &OverBar; j b &OverBar; j = m j - 1 &Sigma; i = 1 m j ln ( T / t ij &prime; ) - - - ( 3 )
4、拟合优度检验:
采用Cramér-Von Mises检验法进行拟合优度检验,其检验统计量为:
C M 2 = 1 12 M + &Sigma; i = 1 M ( Z i b &OverBar; - 2 i - 1 2 M ) 2 - - - ( 4 )
根据公式(4)计算车辆正线运行时故障时间序列拟合优度检验统计量,计算公式如下:
C M 0 2 = 1 12 M 0 + &Sigma; i = 1 M 0 ( Z i b &OverBar; - 2 i - 1 2 M 0 ) 2 - - - ( 5 )
其中Zi=ti0/T,M0=m0
根据公式(4)计算去掉第j种检修规程后车辆正线运行时车辆故障时间序列的拟合优度检验统计量,计算公式如下:
C M j 2 = 1 12 M j + &Sigma; i = 1 M j ( Z ij b &OverBar; j - 2 i - 1 2 M j ) 2 - - - ( 6 )
其中,Zij=t′ij/T,Mj=m0+mj
Cramér-Von Mises检验法中检验统计量的临界值
Figure BSA0000094423520000038
见附表1,α为置信水平。若
Figure BSA0000094423520000041
Figure BSA0000094423520000042
则车辆正线运行时故障时间序列和去掉第j种检修规程后车辆正线运行时车辆故障时间序列都符合所建立的指数分布模型;否则,需要回到步骤1,延长时间T,直到通过拟合度检验。
5、计算平均故障率:
计算车辆正线运行时车辆的平均故障率
Figure BSA0000094423520000043
公式如下:
&lambda; &OverBar; 0 = 1 T &Integral; 0 t &lambda; 0 ( t ) dt - - - ( 7 )
计算去掉第j种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率
Figure BSA0000094423520000045
公式如下:
&lambda; &OverBar; j = 1 T &Integral; 0 t &lambda; j ( t ) dt - - - ( 8 )
6、计算贡献度:
将车辆正线运行时车辆的平均故障率
Figure BSA0000094423520000047
和去掉第j种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率
Figure BSA0000094423520000048
的差值,作为第j种检修规程对车辆安全运行的贡献度,公式如下:
&Delta; &lambda; &OverBar; j = &lambda; &OverBar; j - &lambda; &OverBar; 0 - - - ( 9 )
7、计算贡献率Cj
利用每种检修规程对车辆安全运行的贡献度,进行归一化处理,得到的每种检修规程对车辆安全运行的贡献率,即
C j = &Delta; &lambda; &OverBar; j / &Sigma; j = 1 n &Delta; &lambda; &OverBar; j - - - ( 10 )
本发明与现有技术相比,其显著优点:
(1)本发明严格从故障时间序列出发,通过定量分析,客观地计算不同检修规程对车辆安全运行的贡献率。避免人的主观意识影响计算结果的客观性。
(2)本发明在车辆正线运行时故障时间序列和通过不种检修规程发现的故障时间序列的基础上,计算故障率。提出通过计算故障率的下降值作为计算检修规程贡献的量值,定量地比较各个检修规程对车辆安全运行贡献的大小。
(3)本发明不仅仅只是考虑单个检修规程对车辆安全性的影响,而是综合分析比较所有检修规程对车辆安全运行的贡献的大小,对车辆检修规程调整制定具有较高的参考价值。发明效果较佳。
附图说明
图1是不同检修规程对列车安全运行贡献的评判方法流程图。
图2是正线故障率曲线和去掉某种检修规程对应的故障率曲线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
本发明的技术方案包括以下步骤(其流程图见附图1):
1、统计故障时间序列:
在时间T(T<10年)内,车辆正线运行时会发生多起故障,车辆正线运行时从开始运行到车辆发生各起故障的时间组成时间序列ti0(i=1,2,…m0);同时在各个车辆检修规程指导下进行检修作业时也会发现多起车辆故障,车辆从开始运行到检修作业时发现车辆故障的时间组成时间序列tij(i=1,2,…mj,j=1,2…n),其中n为检修规程总数目,j=1,2…n对应着各个检修规程,m0为车辆正线运行时车辆故障的总数目,mj对应着在第j种检修规程指导下进行检修作业时车辆故障的总数目,i表示第i起故障。
2、故障时间序列预处理:
统计去掉一个检修规程后车辆正线运行时发生故障的时间序列。将在第j种检修规程指导下进行检修作业时发现车辆故障的时间序列tij和车辆正线运行时发生故障的时间序列ti0合并,并按照故障时间大小重新排列,得到的新时间序列作为去掉第j种检修规程时车辆正线运行时发生故障的时间序列t′ij(i=1,2…(m0+mj),j=1,2…n)。
3、根据故障时间序列拟合故障率函数:
故障率函数符合指数分布模型λ(t)=abTb-1,0<t≤T,其中两个参数a和b的无偏估计为:
a &OverBar; = M T b &OverBar; b &OverBar; = M - 1 &Sigma; k = 1 M ln ( T / t k ) - - - ( 1 )
其中M为故障总数目。根据公式(1)计算车辆正线运行时车辆的故障率函数(0<t≤T),参数a0和b0的无偏估计为:
a &OverBar; 0 = m 0 T b &OverBar; 0 b &OverBar; 0 = m 0 - 1 &Sigma; i = 1 m 0 ln ( T / t i 0 ) - - - ( 2 )
根据公式(1)计算去掉第j种检修规程后车辆正线运行时车辆的故障率函数 &lambda; j ( t ) = a j b j T b j - 1 , (0<t≤T)。
a &OverBar; j = m j T b &OverBar; j b &OverBar; j = m j - 1 &Sigma; i = 1 m j ln ( T / t ij &prime; ) - - - ( 3 )
4、拟合优度检验:
采用Cramér-Von Mises检验法进行拟合优度检验,其检验统计量为:
C M 2 = 1 12 M + &Sigma; i = 1 M ( Z i b &OverBar; - 2 i - 1 2 M ) 2 - - - ( 4 )
根据公式(4)计算车辆正线运行时故障时间序列拟合优度检验统计量,计算公式如下:
C M 0 2 = 1 12 M 0 + &Sigma; i = 1 M 0 ( Z i b &OverBar; - 2 i - 1 2 M 0 ) 2 - - - ( 5 )
其中Zi=ti0/T,M0=m0
根据公式(4)计算去掉第j种检修规程后车辆正线运行时车辆故障时间序列的拟合优度检验统计量,计算公式如下:
C M j 2 = 1 12 M j + &Sigma; i = 1 M j ( Z ij b &OverBar; j - 2 i - 1 2 M j ) 2 - - - ( 6 )
其中,Zij=t′ij/T,Mj=m0+mj
Cramér-Von Mises检验法中检验统计量的临界值
Figure BSA0000094423520000072
见附表1,α为置信水平。若
Figure BSA0000094423520000074
则车辆正线运行时故障时间序列和去掉第j种检修规程后车辆正线运行时车辆故障时间序列都符合所建立的指数分布模型;否则,需要回到步骤1,延长时间T,直到通过拟合度检验。
5、计算平均故障率:
计算车辆正线运行时车辆的平均故障率公式如下:
&lambda; &OverBar; 0 = 1 T &Integral; 0 t &lambda; 0 ( t ) dt - - - ( 7 )
计算去掉第j种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率
Figure BSA00000944235200000712
,公式如下:
&lambda; &OverBar; j = 1 T &Integral; 0 t &lambda; j ( t ) dt - - - ( 8 )
6、计算贡献度:
将车辆正线运行时车辆的平均故障率
Figure BSA0000094423520000078
和去掉第j种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率
Figure BSA0000094423520000079
的差值,作为第j种检修规程对车辆安全运行的贡献度,公式如下:
&Delta; &lambda; &OverBar; j = &lambda; &OverBar; j - &lambda; &OverBar; 0 - - - ( 9 )
7、计算贡献率Cj
利用每种检修规程对车辆安全运行的贡献度,进行归一化处理,得到的每种检修规程对车辆安全运行的贡献率,即
C j = &Delta; &lambda; &OverBar; j / &Sigma; j = 1 n &Delta; &lambda; &OverBar; j - - - ( 10 )
表1
Figure BSA0000094423520000081
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。
某城市轨道交通部门两年(T=730)内车辆故障时间为例,计算四种检修规程(j=1,2,3,4)对城市轨道交通车辆安全运行的贡献率,具体步骤过程如下:
(1)统计故障时间序列。
本例中时间单位为天。
车辆出现正线运行时故障时间序列:
t0=[30,150,166,196,218,276,282,288,294,304,356,402,422,486,584,586,620,626,690,720];
在第1种检修规程指导下检查出车辆故障时间序列:
t1=[34,40,144,150,180,184,194,200,216,224,278,278,280,300,384,408,428,436,514,532,536,536,604,640,712];
在第2种检修规程指导下检查出车辆故障时间序列:
t2=[38,112,138,150,190,190,208,218,286,294,344,370,476,490,560,644,710];
在第3种检修规程指导下检查出车辆故障时间序列:
t3=[58,132,134,136,136,138,152,152,194,362,362,364,414,564,578,708,710];
在第4种检修规程指导下检查出车辆故障时间序列:
t4=[106,106,112,112,118,122,262,262,442,442,442,442,498,498,524,580,644,660,680];
(2)故障时间序列预处理。
去掉第1种检修规程时车辆正线运行时车辆发生故障的时间序列:
t′1=[30,34,40,144,150,150,166,180,184,194,196,200,216,218,224,276,278,278,280,282,288,294,300,304,356,384,402,408,422,428,436,486,514,532,536,536,584,586,604,620,626,640,690,712,720];
去掉第2种检修规程时车辆正线运行时车辆发生故障的时间序列:
t′2=[30,38,112,138,150,150,166,190,190,196,208,218,218,276,282,286,288,294,294,304,344,356,370,402,422,476,486,490,560,584,586,620,626,644,690,710,720];
去掉第3种检修规程时车辆正线运行时车辆发生故障的时间序列:
t′3=[30,58,132,134,136,136,138,150,152,152,166,194,196,218,276,282,288,294,304,356,362,362,364,402,414,422,486,564,578,584,586,620,626,690,708,710,720]
去掉第4种检修规程时车辆正线运行时车辆发生故障的时间序列:
t′4=[30,106,106,112,112,118,122,150,166,196,218,262,262,276,282,288,294,304,356,402,422,442,442,442,442,486,498,498,524,580,584,586,620,626,644,660,680,690,720]
(3)根据故障时间序列拟合车辆故障率函数。
车辆正线运行时车辆的故障率函数:
λ0(t)=0.0117t0.1503
去掉第1种检修规程后车辆正线运行时车辆的故障率函数:
λ1(t)=0.0419t0.0686
去掉第2种检修规程后车辆正线运行时车辆的故障率函数:
λ2(t)=0.0382t0.0503
去掉第3种检修规程后车辆正线运行时车辆的故障率函数:
λ3(t)=0.0443t0.0238
去掉第4种检修规程后车辆正线运行时车辆的故障率函数:
λ4(t)=0.0246t0.1371
其故障率曲线见附图2。
(4)拟合优度检验。
通过计算,各个故障率检验统计量分别为:0.0666,0.1581,0.1465,0.1401,0.0464。取显著性水平为α=0.1,查附表1,均满足
Figure BSA0000094423520000101
表明拟合优度检验以0.9的置信水平认为故障时间序列拟合通过。
(5)计算平均故障率
Figure BSA0000094423520000102
车辆正线运行时车辆的平均故障率:
&lambda; &OverBar; 0 = 0.0274
去掉第1种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率:
&lambda; &OverBar; 1 = 0.0616
去掉第2种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率:
&lambda; &OverBar; 2 = 0.0506
去掉第3种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率:
&lambda; &OverBar; 3 = 0.0506
去掉第4种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率:
&lambda; &OverBar; 4 = 0.0534
(6)计算贡献度。
第1种检修规程对车辆安全运行的贡献度:
&Delta; &lambda; &OverBar; 1 = &lambda; &OverBar; 1 - &lambda; &OverBar; 0 = 0.0342
第2种检修规程对车辆安全运行的贡献度:
&Delta; &lambda; &OverBar; 2 = &lambda; &OverBar; 2 - &lambda; &OverBar; 0 = 0.0232
第3种检修规程对车辆安全运行的贡献度:
&Delta; &lambda; &OverBar; 3 = &lambda; &OverBar; 3 - &lambda; &OverBar; 0 = 0.0232
第4种检修规程对车辆安全运行的贡献度:
&Delta; &lambda; &OverBar; 4 = &lambda; &OverBar; 4 - &lambda; &OverBar; 0 = 0.0260
(7)计算贡献率Cj
第1种检修规程对车辆安全运行的贡献率:
C 1 = &Delta; &lambda; &OverBar; 1 / ( &Delta; &lambda; &OverBar; 1 + &lambda; &OverBar; 2 + &lambda; &OverBar; 3 + &lambda; &OverBar; 4 ) = 0.3208
第2种检修规程对车辆安全运行的贡献率:
C 2 = &Delta; &lambda; &OverBar; 2 / ( &Delta; &lambda; &OverBar; 1 + &lambda; &OverBar; 2 + &lambda; &OverBar; 3 + &lambda; &OverBar; 4 ) = 0.2176
第3种检修规程对车辆安全运行的贡献率:
C 3 = &Delta; &lambda; &OverBar; 3 / ( &Delta; &lambda; &OverBar; 1 + &lambda; &OverBar; 2 + &lambda; &OverBar; 3 + &lambda; &OverBar; 4 ) = 0.2176
第4种检修规程对车辆安全运行的贡献率:
C 4 = &Delta; &lambda; &OverBar; 4 / ( &Delta; &lambda; &OverBar; 1 + &lambda; &OverBar; 2 + &lambda; &OverBar; 3 + &lambda; &OverBar; 4 ) = 0.2440
根据Cj值可以看出,在保障车辆安全运行的过程中,第一种检修规程做出的贡献较大,其他三种检修规程做出的贡献较小且相差不大。。
实验结果表明相比于现有技术,本发明能够客观定量地评价不同检修规程对城市轨道交通车辆安全运行贡献,具有较高的实用价值。

Claims (8)

1.一种计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法,其特征在于步骤如下: 
第一步,统计车辆正线运行时的故障时间序列和车辆从开始运行到检修作业时发现车辆故障的时间序列; 
第二步,故障时间序列预处理,即统计去掉其中一种检修规程后车辆正线运行时的故障时间序列; 
第三步,利用故障时间序列拟合出车辆故障率函数; 
第四步,拟合优度检验,计算车辆正线运行时故障时间序列拟合优度检验统计量和去掉一种检修规程后车辆正线运行时车辆故障时间序列的拟合优度检验统计量;若所计算的检验统计量都小于临界值,则通过拟合优度检验,否则,回到第一步,延长统计时间,重新计算; 
第五步,计算车辆正线运行时车辆的平均故障率和去掉一种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率; 
第六步,计算各个检修规程对车辆安全运行的贡献度; 
第七步,通过归一化计算得到贡献率。 
2.根据权利要求1所述的计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法,其特征在于:所述步骤一统计故障时间序列:设在时间T内车辆正线运行时发生多起故障,车辆正线运行时从开始运行到车辆发生各起故障的时间组成时间序列ti0(i=1,2,…m0);同时,设在各个车辆检修规程指导下进行检修作业时发现多起车辆故障,车辆从开始正线运行到检修作业时发现车辆故障的时间组成时间序列tij(i=1,2,…mj,j=1,2…n),其中n为检修规程总数目,j=1,2…n对应着各个检修规程,m0为车辆正线运行时车辆故障的总数目,mj对应着在第j种检修规程指导下进行检修作业时车辆故障的总数目,i表示第i起故障。 
3.根据权利要求1所述的计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法,其特征在于:所述步骤二故障时间序列预处理,即统计去掉一种检修规程后车辆正线运行时发生故障的时间序列:将在第j种检修规程指导下进行检修作业时发现车辆故障的时间序列tij和车辆正线运行时发生故障的时间序列ti0合并,并按照故障时间从小到大重新排列,得到的新时间序列作为去掉第j种检修规程时车辆 正线运行时发生故障的时间序列t′ij(i=1,2…(m0+mj),j=1,2…n)。 
4.根据权利要求1所述的计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法,其特征在于:所述步骤三,根据故障时间序列拟合故障率函数:故障率函数符合指数分布模型λ(t)=abTb-1,0<t≤T,其中两个参数α和b的无偏估计为: 
Figure FSA0000094423510000021
其中M为故障总数目,根据公式(1)计算车辆正线运行时车辆的故障率函数
Figure FSA0000094423510000022
参数a0和b0的无偏估计为: 
Figure FSA0000094423510000023
根据公式(1)计算去掉第j种检修规程后车辆正线运行时车辆的故障率函数 
Figure FSA0000094423510000024
参数aj和bj的无偏估计为: 
5.根据权利要求1所述的计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法,其特征在于:所述步骤四拟合优度检验:采用Cramér-Von Mises检验法进行拟合优度检验,其检验统计量为: 
Figure FSA0000094423510000026
根据公式(4)计算车辆正线运行时故障时间序列拟合优度检验统计量,计算公式如下: 
Figure FSA0000094423510000031
其中Zi=ti0/T,M0=m0; 
根据公式(4)计算去掉第j种检修规程后车辆正线运行时车辆故障时间序列的拟合优度检验统计量,计算公式如下: 
Figure FSA0000094423510000032
其中,Zij=t′ij/T,Mj=m0+mj; 
Cramér-Von Mises检验法中检验统计量的临界值为
Figure FSA0000094423510000033
α为置信水平;若 
Figure FSA0000094423510000034
Figure FSA00000944235100000311
则车辆正线运行时故障时间序列和去掉第j种检修规程后车辆正线运行时车辆故障时间序列都符合所建立的指数分布模型;否则,回到步骤一,延长时间T,直到通过拟合度检验。 
6.根据权利要求1所述的计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法,其特征在于:所述步骤五计算平均故障率:计算车辆正线运行时车辆的平均故障率 
Figure FSA0000094423510000035
公式如下: 
Figure FSA0000094423510000036
计算去掉第j种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率
Figure FSA0000094423510000037
公式如下: 
Figure FSA0000094423510000038
7.根据权利要求1所述的计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法,其特征在于:所述步骤六计算贡献度:将车辆正线运行时车辆的平均故障率
Figure FSA0000094423510000039
和去掉第j种检修规程后的车辆正线运行时车辆的平均故障率的差值,作为第j种检修规程对车辆安全运行的贡献度,公式如下: 
Figure FSA0000094423510000041
8.根据权利要求1所述的计算轨道交通车辆检修规程贡献率的方法,其特征在于:所述步骤七计算贡献率Cj:利用每种检修规程对车辆安全运行的贡献度,进行归一化处理,得到的每种检修规程对车辆安全运行的贡献率,即 
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