CN113486442A - 一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法 - Google Patents

一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113486442A
CN113486442A CN202110688334.2A CN202110688334A CN113486442A CN 113486442 A CN113486442 A CN 113486442A CN 202110688334 A CN202110688334 A CN 202110688334A CN 113486442 A CN113486442 A CN 113486442A
Authority
CN
China
Prior art keywords
availability
time
train traction
preventive maintenance
traction system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110688334.2A
Other languages
English (en)
Inventor
贺德强
靳震震
陈彦君
刘晨宇
周念玟
邹雪妍
李琴
李先旺
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangxi University
Original Assignee
Guangxi University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangxi University filed Critical Guangxi University
Priority to CN202110688334.2A priority Critical patent/CN113486442A/zh
Publication of CN113486442A publication Critical patent/CN113486442A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/15Vehicle, aircraft or watercraft design
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/02Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,获取氢动力列车牵引系统的累计故障次数、系统预防性维修的次数、系统平均维修间隔时间、系统总的故障修复时间、系统总的预防维修时和系统的停机时间;基于系统的平均维修间隔时间和系统的停机时间建立评估周期内氢动力列车牵引系统的可用度评估模型,将评估周期内氢动力列车牵引系统的可用度评估模型与预先设定的可用度报警下限值进行比较,根据比较结果对氢动力列车牵引系统的可用度判断进行监测和超限报警。本发明能够全面准确地评估牵引系统的可用度并能对牵引系统可用度进行超限报警,使牵引系统的可用度控制在要求的范围之内。

Description

一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法
技术领域
本发明属于氢动力列车牵引系统可用度技术领域,具体涉及一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法。
背景技术
氢动力列车作为新能源列车的一员,在节能减排、经济环保方面具有较大的优势,近年来得到广泛关注。牵引系统是氢动力列车的关键系统,其可用度对氢动力列车运行的可靠性和安全性起着十分重要的影响作用。牵引系统的可用度受故障次数、平均预防性维修时间、预防性维修间隔期、每次修复时间、故障率的影响。因此,牵引系统的可用度评估要考虑上述所有要素的影响,是一项非常复杂的工作;当前仍然缺乏一种有效的能够针对氢动力列车牵引系统运行特点的系统可用度评估与监测方法。研究氢动力列车牵引系统可用度监测与评估方法对于提高氢动力列车的整体运行效率,保障氢动力列车运营安全性具有重要的作用。
发明内容
本发明的目的在于提供及一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,本发明能够全面准确地评估牵引系统的可用度并能对牵引系统可用度进行超限报警,使牵引系统的可用度控制在要求的范围之内。为了实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
根据本发明的一个方面,提供了一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,包括以下步骤:获取氢动力列车牵引系统的累计故障次数m(tde)、系统预防性维修的次数Pm、系统平均维修间隔时间MTBM、系统总的故障修复时间Tm、系统总的预防维修时间Tpr和系统的停机时间Tst
基于系统的平均维修间隔时间MTBM和系统的停机时间Tst建立评估周期内氢动力列车牵引系统的可用度评估模型As,所述可用度评估模型As满足:
Figure BDA0003125397940000011
其中,所述系统平均维修间隔时间MTBM的模型满足:
Figure BDA0003125397940000021
将评估周期内氢动力列车牵引系统的可用度评估模型As与预先设定的可用度报警下限值
Figure BDA0003125397940000022
进行比较,根据比较结果对氢动力列车牵引系统的可用度判断进行监测和超限报警。
上述方案进一步优选的,可用度评估模型As与预先设定的可用度报警下限值
Figure BDA0003125397940000023
进行比较时,若满足关系式
Figure BDA0003125397940000024
则表明氢动力列车牵引系统正常,若满足关系式
Figure BDA0003125397940000025
则报警提示氢动力列车牵引系统的可用度异常。
上述方案进一步优选的,所述系统预防性维修的次数Pm满足通过氢动力列车牵引系统运行的时间tde除以预防性维修的周期得到,其系统预防性维修的次数Pm计算模型满足:
Figure BDA0003125397940000026
其中,Tpm表示系统预防性维修的周期。
上述方案进一步优选的,所述系统总的预防维修的时间通过系统每次预防维修的时间Tpr相加而得到,其系统总的预防维修时间Tpr满足:
Figure BDA0003125397940000027
其中,n表示系统进行预防维修的次数。
上述方案进一步优选的,所述系统的停机时间Tst满足:
Figure BDA0003125397940000028
其中,Tm为总的故障修复时间,Tpr为总的预防维修时间,预防性维修的次数Pm,m(tde)为氢动力列车牵引系统的累计故障次数。
上述方案进一步优选的,所述累计故障次数m(tde)满足如下模型:
Figure BDA0003125397940000029
其中,fx表示故障次数。
上述方案进一步优选的,所述Tm为总的故障修复时间满足如下模型:
Figure BDA0003125397940000031
其中,tfi表示系统每次进行维修耗费的时间。
综上所述,由于本发明采用了上述技术方案,本发明具有如下显著效果:
(1)、本发明方法通过综合分析故障次数、平均预防性维修时间、预防性维修间隔期、每次修复时间等对牵引系统可用度的影响;分析预防性维修间隔时间、故障次数平均维修间隔时间的影响,进一步考虑故障次数、每次修复时间、平均预防性维修时间对停机时间的影响,构建牵引系统可用度评估与监测方法。本发明方法能够全面准确地评估牵引系统的可用度并能对牵引系统可用度进行超限报警,是一种科学有效的牵引系统可用度评估与监测方法。
(1)、本发明将评估得到的系统可用度与预先设定的系统可用度下限值进行对比,从而实现氢动力列车牵引系统可用度的超限报警,使牵引系统的可用度控制在要求的范围之内,为此本发明方法对氢动力列车牵引系统可用度的评估更加科学和全面,且能够将牵引系统可用度控制在要求的范围内,是一种十分有效的氢动力列车牵引系统可用度评估和监测方法,本发明方法科学实用并且可以推广至氢动力列车中的其它的子系统,如通信系统。
附图说明
图1是本发明一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下参照附图并举出优选实施例,对本发明进一步详细说明。然而,需要说明的是,说明书中列出的许多细节仅仅是为了使读者对本发明的一个或多个方面有一个透彻的理解,即便没有这些特定的细节也可以实现本发明的这些方面。
结合图1,根据本发明的一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,包括以下步骤:获取氢动力列车牵引系统的累计故障次数m(tde)、系统预防性维修的次数Pm、系统平均维修间隔时间MTBM、系统总的故障修复时间Tm、系统总的预防维修时间Tpr和系统的停机时间Tst;基于系统的平均维修间隔时间MTBM和系统的停机时间Tst建立评估周期内氢动力列车牵引系统的可用度评估模型As,将评估周期内氢动力列车牵引系统的可用度评估模型As与预先设定的可用度报警下限值
Figure BDA0003125397940000045
进行比较,根据比较结果对氢动力列车牵引系统的可用度判断进行监测和超限报警,根据报警提示,对牵引系统进行有针对性的改善措施,使得牵引系统可用度提高至正常范围,针对系统可用度超限,通过精益管理的方法进行改善,如制定标准化作业,降低故障维修时间;所述可用度评估模型As(系统的可达可用度)满足:
Figure BDA0003125397940000041
在本发明中,将系统的累计故障次数除以系统预防性维修次数,得到系统平均维修间隔时间,所述系统平均维修间隔时间MTBM的模型满足:
Figure BDA0003125397940000042
其中:MTBM表示平均维修间隔时间;系统的平均维修间隔时间是通过系统累计故障次数和系统预防性维修次数计算获得,系统累计故障次数和系统预防性维修次数是通过设备管理中心获得的。
在本发明中,用系统总的故障修复时间与总预防性维修的时间进行求和,然后除以故障次数与预防性维修的次数之和得到系统的停机时间,所述系统的停机时间Tst满足:
Figure BDA0003125397940000043
其中,Tm为总的故障修复时间,Tpr为总的预防维修时间,预防性维修的次数Pm,m(tde)为氢动力列车牵引系统的累计故障次数;系统的停机时间Tst从而可通过系统总的故障修复时间Tm与总预防性维修的时间Tpr进行计算获得,系统总的故障修复时间Tm与总预防性维修的时间Tp可通过设备管理中心获得的;
在本发明中,通过将系统的故障次数进行相加,得到系统的累计故障次数,其计算模型如下,所述累计故障次数m(tde)满足如下模型:
Figure BDA0003125397940000044
其中:m(tde)表示系统累计故障次数,fx表示故障次数;
在本发明中,通过将系统运行的时间除以系统预防性维修的周期得到系统的预防性维修的次数,,其系统预防性维修的次数Pm计算模型满足:
Figure BDA0003125397940000051
其中,Tpm表示系统预防性维修的周期,Tpm表示系统预防性维修的周期,tde表示系统运行的时间,
在本发明中,用系统每次故障维修的时间进行相加,得到系统总故障修复时间,所述Tm为总的故障修复时间满足如下模型:
Figure BDA0003125397940000052
其中,tfi表示系统每次进行维修耗费的时间,m(tde)表示系统累计故障次数;
在本发明中,用用系统每次预防维修的时间进行相加,得系统总的预防维修的时间,其系统总的预防维修时间Tpr满足:
Figure BDA0003125397940000053
其中,Tpi表示系统每次进行维修的时间,n表示系统进行预防维修的次数。
在本发明本发实施例中,如图1所示,首先根据牵引系统的预防性维修的周期,系统运行的时间计算得到系统的预防性维修的次数,结合系统累计故障次数可得到系统平均维修间隔时间;然后,将每次修复系统耗费的时间进行累加得到系统总故障修复的时间,将每次预防性维修的时间进行相加得到系统总的预防性维修的时间,根据系统总修复时间和系统总预防性维修的时间可以计算得到系统的停机时间;最后,综合考虑牵引系统平均维修间隔时间、牵引系统停机时间构建牵引系统可用度评估模型。基于上述评估模型进行牵引系统可用度监测并实现超限报警功能,使牵引系统可用度控制在要求的范围之内。本发明实施例以氢动力列车牵引系统运行到480天为例,采用本发明方法对牵引系统可用度评估与监测,并对可用度超限进行报警提示。
(1)、根据运营中心获得牵引系统故障的情况,通过将系统的故障次数进行相加,得到系统的累计故障次数:
m(tde)=10次;
(2)、根据设备管理中心获得牵引系统的预防性维修周期是60天,通过将系统运行的时间除以系统预防性维修的周期得到系统的预防性维修的次数:
Figure BDA0003125397940000061
(3)、通过将步骤(1)、步骤(2)得到的系统的累计故障次数除以系统预防性维修次数,得到系统平均维修间隔时间:
Figure BDA0003125397940000062
(4)、根据设备管理中心获得系统每次故障维修的时间(/分钟):60,120,40,20,50,40,30,20,60,45,对故障修复时间进行相加得到系统的总故障修复时间:
Figure BDA0003125397940000063
(5)、根据设备管理中心获得的牵引系统预防性维修时间(/分钟)为:52,85,40,60,75,55,60,70,将系统每次预防维修的时间进行相加,得系统总的预防维修的时间:
Figure BDA0003125397940000064
(6)、用系统总的故障修复时间与总预防性维修的时间进行求和,然后除以故障次数与预防性维修的次数之和得到系统的停机时间:
Figure BDA0003125397940000065
(7)、基于已经得到的系统平均维修间隔时间、系统停机时间,计算氢动力列车牵引系统可用度:
Figure BDA0003125397940000071
(8)、将所得到的评估周期内的牵引系统可用度As与预先设定的牵引系统可用度报警下限值
Figure BDA0003125397940000072
进行比较,若
Figure BDA0003125397940000073
满足关系式
Figure BDA0003125397940000074
表明系统正常。若
Figure BDA0003125397940000075
则满足关系式
Figure BDA0003125397940000076
则报警提示系统可用度异常,管理人员根据报警提示,对牵引系统进行有针对性的改善措施,例如采用精益管理中的标准化作业方式,将故障维修和预防维修流程标准化降低维修时间,使得下一阶段牵引系统可用度提高至正常范围,本发明对氢动力列车牵引系统可用度的评估更加科学和全面,是一种十分有效的氢动力列车牵引系统可用度评估和监测方法。本发明方法科学实用并且可以推广至氢动力列车中的其它的子系统。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,其特征在于:包括以下步骤:
获取氢动力列车牵引系统的累计故障次数m(tde)、系统预防性维修的次数Pm、系统平均维修间隔时间MTBM、系统总的故障修复时间Tm、系统总的预防维修时间Tpr和系统的停机时间Tst
基于系统的平均维修间隔时间MTBM和系统的停机时间Tst建立评估周期内氢动力列车牵引系统的可用度评估模型As,所述可用度评估模型As满足:
Figure FDA0003125397930000011
其中,所述系统平均维修间隔时间MTBM的模型满足:
Figure FDA0003125397930000012
将评估周期内氢动力列车牵引系统的可用度评估模型As与预先设定的可用度报警下限值
Figure FDA0003125397930000013
进行比较,根据比较结果对氢动力列车牵引系统的可用度判断进行监测和超限报警。
2.根据权利要求1所述的一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,其特征在于:可用度评估模型As与预先设定的可用度报警下限值
Figure FDA0003125397930000014
进行比较时,若满足关系式
Figure FDA0003125397930000015
则表明氢动力列车牵引系统正常,若满足关系式
Figure FDA0003125397930000016
则报警提示氢动力列车牵引系统的可用度异常。
3.根据权利要求1所述的一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,其特征在于:所述系统预防性维修的次数Pm满足通过氢动力列车牵引系统运行的时间tde除以预防性维修的周期得到,其系统预防性维修的次数Pm计算模型满足:
Figure FDA0003125397930000017
其中,Tpm表示系统预防性维修的周期。
4.根据权利要求1所述的一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,其特征在于:所述系统总的预防维修的时间通过系统每次预防维修的时间Tpr相加而得到,其系统总的预防维修时间Tpr满足:
Figure FDA0003125397930000021
其中,n表示系统进行预防维修的次数。
5.根据权利要求1所述的一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,其特征在于:所述系统的停机时间Tst满足:
Figure FDA0003125397930000022
其中,Tm为总的故障修复时间,Tpr为总的预防维修时间,预防性维修的次数Pm,m(tde)为氢动力列车牵引系统的累计故障次数。
6.根据权利要求5所述的一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,其特征在于:所述累计故障次数m(tde)满足如下模型:
Figure FDA0003125397930000023
其中,fx表示故障次数。
7.根据权利要求5所述的一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法,其特征在于:所述Tm为总的故障修复时间满足如下模型:
Figure FDA0003125397930000024
其中,tfi表示系统每次进行维修耗费的时间。
CN202110688334.2A 2021-06-21 2021-06-21 一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法 Pending CN113486442A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110688334.2A CN113486442A (zh) 2021-06-21 2021-06-21 一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110688334.2A CN113486442A (zh) 2021-06-21 2021-06-21 一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113486442A true CN113486442A (zh) 2021-10-08

Family

ID=77933969

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110688334.2A Pending CN113486442A (zh) 2021-06-21 2021-06-21 一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113486442A (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020165696A1 (en) * 2001-05-07 2002-11-07 Bond Robert M. Aircraft synthesis and systems evaluation method for determining and evaluating electrical power generation and distribution system components
TW200903376A (en) * 2007-07-12 2009-01-16 Atomic Energy Council Equipment maintenance effect monitoring device
CN109299517A (zh) * 2018-08-29 2019-02-01 广西大学 一种基于可靠度的地铁车辆多部件的预防性维修优化方法
CN109784581A (zh) * 2019-01-30 2019-05-21 北京航空航天大学 一种考虑弹性的系统预防性维修周期优化方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020165696A1 (en) * 2001-05-07 2002-11-07 Bond Robert M. Aircraft synthesis and systems evaluation method for determining and evaluating electrical power generation and distribution system components
TW200903376A (en) * 2007-07-12 2009-01-16 Atomic Energy Council Equipment maintenance effect monitoring device
CN109299517A (zh) * 2018-08-29 2019-02-01 广西大学 一种基于可靠度的地铁车辆多部件的预防性维修优化方法
CN109784581A (zh) * 2019-01-30 2019-05-21 北京航空航天大学 一种考虑弹性的系统预防性维修周期优化方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DAVID NOWICKI等: "A goal programming model for optimizing reliability, maintainability and supportability under performance based logistics", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF RELIABILITY, QUALITY AND SAFETY ENGINEERING》 *
褚敏: "地铁列车牵引系统可靠性研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)工程科技Ⅱ辑》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108629430A (zh) 一种重大设备智能运维管理系统
CN111830925B (zh) 一种基于再生金属冶炼的智能化能耗监管系统
CN104331843A (zh) 一种基于蝴蝶结模型的变压器故障风险评估方法
CN105184521B (zh) 一种电网运行方式的风险评估方法、装置及系统
CN107944724A (zh) 一种海上风电设备运维决策方法
CN104517241A (zh) 一种基于输电线路全工况信息的风险评估方法
CN103226651A (zh) 基于相似度统计的风电机组状态评估预警方法和系统
CN117689214B (zh) 一种柔性直流牵引供电系统能量路由器动态安全评估方法
CN102638041A (zh) 电力系统调度操作在线安全稳定快速校核方法
CN103018603A (zh) 开关柜运行状态异常的诊断方法
CN118071116B (zh) 一种基于数据分析的设备运维智能化管理系统
CN118096132B (zh) 一种适用于智慧园区的公共耗能设备运维管理系统
CN105989435A (zh) 一种基于rcm理论估算设备维护周期的方法
CN110265998B (zh) 一种稳控系统策略定值校核的方法及装置
CN113486442A (zh) 一种氢动力列车牵引系统的可用度评估与监测方法
CN105809257B (zh) 一种基于电力通信网络的触发式状态检修方法
CN113092152A (zh) 一种动设备振动温度复合监测装置及方法
CN117686829A (zh) 一种集电线路故障预警系统及方法
CN116247820A (zh) 一种自主运维管理系统
CN114094708B (zh) 一种电网设备关联告警方法及系统
CN108335044A (zh) 一种输变电设备状态评价方法
CN112944603A (zh) 用于轨道交通的空调健康评估方法
CN112198462A (zh) 基于铁路调度运行计划的牵引变压器异常状态辨识方法
CN204493159U (zh) 一种压缩机远程故障诊断系统
CN118188558B (zh) 基于数据分析的压缩机防喘振自动控制系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20211008

RJ01 Rejection of invention patent application after publication