CN117705474A - 动车组运行故障数据分析方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了动车组运行故障数据分析方法及装置，方法包括：获取动车组的历史运行故障数据及动车组的类型；按照不同功能层级根据动车组的历史运行故障数据建立故障模式谱；故障模式谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化；根据动车组的类型确定动车组对应的故障模式基准谱；将动车组故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析，得到分析结果；根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否出现异常；在动车组的故障模式谱发生异常时，显示报警信息，与现有技术相比，提高了动车组运行故障数据分析的准确性，提高了动车组运行可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及动车组运行故障数据分析方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
动车组运行速度快、运量大、乘坐舒适、安全可靠、节能环保，越来越受到人们青睐，成为多数人出行的首选。与此同时，人们对动车组正点运行的期望和要求也越来越高，这对动车组运行可靠性提出了更高要求。
动车组产品结构功能复杂、数量种类繁多，故障模式类型和影响也是千差万别。现有技术中仅对动车组故障进行了简单的统计分析，无法对动车组故障数据做出异常判断。
发明内容
本发明实施例提供一种动车组运行故障数据分析方法，用以提高动车组运行可靠性，该方法包括：
获取动车组的历史运行故障数据及动车组的类型；
按照不同故障类型根据动车组的历史运行故障数据建立故障模式谱；故障模式谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化；
根据动车组的类型确定动车组对应的故障模式基准谱；故障模式基准谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化基准；
将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析，得到分析结果；
根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否出现异常；
在动车组的故障模式谱发生异常时，产生报警信息。
本发明实施例还提供一种动车组运行故障数据分析装置，用以提高动车组运行可靠性，该装置包括：
故障模式谱建立模块，用于获取动车组的历史运行故障数据及动车组的类型；按照不同故障类型根据动车组的历史运行故障数据建立故障模式谱；故障模式谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化；
异常判断模块，用于根据动车组的类型确定动车组对应的故障模式基准谱；将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析，得到分析结果；根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否出现异常；在动车组的故障模式谱发生异常时，显示报警信息。
本发明实施例还提供一种计算机设备，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计算机程序时实现上述动车组运行故障数据分析方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述动车组运行故障数据分析方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述动车组运行故障数据分析方法。
本发明实施例中，获取动车组的历史运行故障数据及动车组的类型；按照不同功能层级根据动车组的历史运行故障数据建立故障模式谱；故障模式谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化；根据动车组的类型确定动车组对应的故障模式基准谱；将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析，得到分析结果；根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否出现异常；在动车组的故障模式谱发生异常时，显示报警信息，与现有技术相比，将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比，判断动车组的故障模式谱是否异常，深入挖掘动车组运行故障规律，提高了动车组运行故障数据分析的准确性，提高了动车组运行可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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。在附图中：
图1为本发明提供的动车组运行故障数据分析方法的流程示意图；
图2为本发明提供的动车组运用故障分级定位示意图；
图3为本发明提供的动车组高级修前后整车故障模式谱变化示意图；
图4为本发明提供的具有早期故障的动车组整车故障模式谱示意图；
图5为本发明提供的动车组运行故障数据分析装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
图1为本发明实施例提供的一种动车组运行故障数据分析方法所对应的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
步骤101，获取动车组的历史运行故障数据及动车组的类型。
步骤102，按照不同故障类型根据动车组的历史运行故障数据建立故障模式谱。
需要说明的是，故障模式谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化。
在一种可能的实施方式中，故障模式谱包括整车故障模式谱、系统故障模式谱、功能产品故障模式谱及零部件故障模式谱。
步骤103，根据动车组的类型确定动车组对应的故障模式基准谱。
需要说明的是，故障模式基准谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化基准。
步骤104，将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析，得到分析结果。
步骤105，根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否出现异常。
步骤106，在动车组的故障模式谱发生异常时，产生报警信息。
动车组实际运行中有大量的故障，其影响不容忽视又达不到事故等级，如：运行途中非正常停车、晚点等，为了在故障分析中能够聚焦重点、精准施策，本发明实施例按照影响程度做进一步分类和定义。
主要从整车运用影响角度，按照后果严重程度，对整车故障做以下分类定义：
(1)救援：指由于车辆设备故障导致动车组途中无法继续运行，需要其他动车组或机车拖离故障现场。
(2)途中非正常停车：简称停车，指由于车辆设备故障导致列车途中非正常停车，经处置可继续维持运行。
(3)晚点：指由于车辆设备故障，虽未导致救援或停车，但造成动车组晚点运行，包括始发晚点、终到晚点及中途站到达晚点、发车晚点。
(4)舒适度下降：指动车组虽可维持不限速运行，但由于空调、侧门、卫生间等出现多处故障进而影响乘客舒适性的故障。其故障形式包括且不限于：1)动车组中任意一辆车空调故障导致车内空调功能完全丧失；2)相邻两辆车所有卫生间故障隔离禁用；3)相邻两辆车同侧所有车体侧门故障隔离禁用。
上述故障的发生通常是由于动车组某个系统中的某个功能产品内部的某个零部件发生故障或失效导致的，因此，需要从动车组的系统、功能产品、零部件等不同层级分析故障模式、原因及演化规律。
大型复杂装备按照不同功能层级可划分为：整机、系统、分系统、装置、组件、部件、零件等产品层次结构，低一级产品的故障后果常常是高一级产品的故障模式，高一级产品的故障原因常常是低一级产品的故障模式。
针对动车组技术特点，围绕动车组运用故障，本发明实施例从以下方面分级定义故障模式：
(1)整车故障：从动车组整车运营影响角度，将整车故障模式分为救援、停车、晚点、舒适度下降4类。
(2)系统故障：按照宏观功能不同，动车组可划分为车体、转向架、制动、牵引、辅助、网络、空调、给水卫生、内装设备9个功能系统，每个系统又包含分系统、装置等诸多层级的功能产品。某些系统故障可能导致整车运用故障的发生，如：制动系统故障、牵引系统故障、网络系统故障等。通过系统层面的故障分析，可反映各功能系统的整体可靠性、质量状况及故障影响。
(3)功能产品故障：动车组运用故障分析时，常常会将故障原因初步定位到某个具备相对独立功能的产品上，如：车体侧门、受电弓、空调等。按照功能复杂程度不同，相关产品可能涉及分系统、装置、组件等不同层面，为此，设立功能产品故障层级。通过功能产品故障分析，可反映某类功能产品的可靠性、质量状况及其故障影响。
(4)零部件故障：功能产品故障分析时，其故障原因可进一步定位到更小的可维修单元零部件层面，如：门控器、受电弓阀板、控制板卡等。通过零部件故障分析，可获得更小可维修单元的可靠性、质量状况及其故障影响，以便从产品底层部件采取措施，提升源头可靠性。
在上述不同层级故障统计基础上，在一种可能的实施方式中，通过失效模式与影响分析FMEA获得不同层面故障的现象、原因、影响、发生概率或占比、纠正措施等，以便精准施策提升动车组可靠性。
举例来说，如图2所示，为动车组运用故障分级定位示意图。动车组运行途中发生非正常停车故障，系统层面故障定位为转向架故障；进一步进行功能产品故障定位为轴箱轴承故障；最终进行零部件层面故障定位为滚子剥离。
本发明实施例根据动车组的历史运行故障数据按照动车组运用故障不同类别和不同产品层级分别统计故障规律，具体包括：
(1)整车故障规律分类统计：分别按照救援、停车、晚点等不同运用故障类别统计动车组整车故障率随运行里程的变化。
举例来说，统计动车组投入运用以来导致救援的故障率，生成其百万公里故障率随运行里程变化曲线。
(2)系统故障规律分类统计：分别统计导致动车组救援、停车、晚点等运用故障的各功能系统故障率随运行里程的变化。
举例来说，统计导致动车组途中非正常停车的制动系统故障率，生成其百万公里故障率随运行里程变化曲线。
(3)功能产品/零部件故障规律分类统计：分别统计导致动车组救援、停车、晚点等运用故障的功能产品/零部件故障率随运行里程的变化。
举例来说，统计导致动车组晚点的牵引变流器/整流模块故障率，生成其百万公里故障率随运行里程变化曲线。
本发明实施例中，故障模式谱是在分析不同车型、系统、产品、部件故障模式及其寿命周期故障率变化特征基础上，建立的故障模式及其演化规律。
在一种可能的实施方式中，故障模式谱采用百万公里故障率曲线，提高了故障模式谱的直观性。具体包括：
(1)整车故障模式谱：按照不同类别运行故障分类统计故障规律，可得到动车组运行故障的百万公里故障率曲线，对应得到救援故障模式谱、停车故障模式谱、晚点故障模式谱。
(2)系统故障模式谱：针对导致整车运行故障的各系统故障，分类统计故障规律，得到系统故障百万公里故障率曲线，对应得到系统故障引起的救援故障模式谱、停车故障模式谱、晚点故障模式谱。
(3)功能产品/零部件故障模式谱：针对导致整车运行故障的各功能产品/零部件故障，分类统计故障规律，得到功能产品/零部件故障百万公里故障率曲线，对应得到功能产品/零部件故障引起的救援故障模式谱、停车故障模式谱、晚点故障模式谱。
本发明实施例在将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析之前，还包括：
对动车组的故障模式谱的不同阶段进行分析，确定动车组在不同维修类型的维修前后故障模式谱的变化信息及动车组在源头故障整治前后故障模式谱的变化信息。
寿命周期故障规律分析：针对百万公里故障率曲线变化趋势及规律，分别对寿命周期早期、偶发期、耗损期等不同阶段的故障率变化趋势和规律进行统计分析，研究不同时间阶段和里程下产品故障率变化情况，分析其原因、影响和措施。
以高级修为例，高级修影响故障规律分析：一般应在产品故障率出现明显上升时，通过科学实施维修使故障率回落到正常水平，达到持续保持产品应有可靠性的目的。但实际中不恰当的维修方式和时机也会加剧故障率的上升，如：高级修中分解、组装作业不当会引发额外故障。为此，可针对寿命周期内高级修前后不同阶段的故障率变化趋势和规律进行统计分析，研究高级修对维持动车组产品可靠性的实际作用及效果。图3给出某型动车组不同轮次高级修前后故障率变化情况。
源头整治故障规律分析：动车组产品在设计制造阶段尽管充分考虑了可靠性设计和制造问题，但在实际运用中仍会出现产品不能很好适应运用环境和条件，在某个阶段集中出现导致故障率明显升高的批次质量问题，即源头故障。针对源头故障开展针对性的质量整治可使产品可靠性明显提升，故障率显著下降。为此，可针对寿命周期内源头整治工作前后不同阶段的故障率变化趋势和规律进行统计分析，研究源头整治工作效果和措施有效性。如图4所示，给出具有明显早期故障的某型动车组经过源头质量整治后故障率平稳下降的情况。
上述分析可揭示产品寿命周期内故障变化规律，以及高级修、源头故障整治等措施对故障规律的影响。
本发明实施例在将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析之前，还包括：
对动车组的故障模式谱的成分进行分析，确定各个故障类型在故障模式谱中的占比。
救援、停车、晚点等是动车组运行故障的整车宏观表现形式，需要深入分析其故障原因并逐级定位到各系统、功能产品、零部件等层面，进而达到故障精准定位、维修科学施策的目标。为此，需要从以下层面开展故障模式谱的内向分析：
故障模式谱成份分析：按照动车组产品模块化、层次化特征，某级产品故障模式谱可进一步分解为下一级产品的故障模式谱，如：整车故障模式谱可分解为各系统故障模式谱，进一步可分解为功能产品、零部件故障模式谱。通过故障模式谱成份分析可将故障原因定位到下一级各类产品及其故障模式，便于故障精准定位。如：车体系统的运用故障模式谱可分解为侧门、车钩等故障模式谱。
故障模式谱组份分析：通过谱成份分析，可得到故障模式谱的下一级相关产品构成，进一步还要分析各构成产品在故障模式谱中占比。举例来说，在车体运用故障模式谱中侧门的占比高达80％，车钩的占比达到15％，其余产品占5％。
上述方案，通过故障模式谱组份分析可得到下级各产品在故障模式谱中占比，以利于聚焦重点。
本发明实施例中，通过不同型号产品间故障模式谱对比分析，可以发现不同产品的可靠性特点和故障规律，进而提升产品可靠性，具体如下：
(1)不同型号产品故障规律对比：针对体现不同产品故障模式谱的故障率曲线进行故障规律和趋势差异性对比分析，如：某些产品初期故障率较高，有些在某个高级修后特定阶段故障率较高，通过特征点对比，分析其机理和原因。
(2)不同型号产品故障率水平对比：基于不同型号产品故障模式谱，开展其寿命周期早期、偶发期、耗损期故障率对比分析，对于故障率水平异常特征点做进一步分析。
在故障模式谱全面分析基础上，将设计缺陷、源头质量问题等导致的异常故障剔除后，得到动车组整车及相关产品的常规故障模式谱，在考虑不同产品差异和质量正常波动的情况下制定具有上下波动限的故障模式基准谱。
本发明实施例中，故障模式基准谱包括波动范围，根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否异常，包括：
若动车组的故障模式谱在故障模式基准谱的波动范围内，则动车组的故障模式谱无异常；
若动车组的故障模式谱不在故障模式基准谱的波动范围内，则动车组的故障模式谱异常。
本发明实施例中，若动车组的故障模式谱均落在对标的故障模式基准谱及其上下限范围内，则动车组的故障模式谱无异常。
本发明实施例对某产品特定阶段的故障模式谱进行评价，以便判断该产品在特定阶段故障规律是否正常，如：对某型动车组进行维修周期间隔延长验证，需要评估延长前后故障模式谱的变化情况。为此，需要统计动车组维修周期间隔延长前整车故障率曲线并确定其波动上下限，若延长后的故障率曲线落在延长前故障率曲线波动范围内，则说明延长期间动车组质量稳定，延长验证工作可行。
本发明实施例中还提供了一种动车组运行故障数据分析装置，如下面的实施例所述。该装置如图5所示，所述装置包括：
故障模式谱建立模块501，用于获取动车组的历史运行故障数据及动车组的类型；按照不同故障类型根据动车组的历史运行故障数据建立故障模式谱；故障模式谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化；
异常判断模块502，用于根据动车组的类型确定动车组对应的故障模式基准谱；将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析，得到分析结果；根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否出现异常；在动车组的故障模式谱发生异常时，显示报警信息。
本发明实施例中，故障模式谱建立模块501具体用于：
故障模式谱包括整车故障模式谱、系统故障模式谱、功能产品故障模式谱及零部件故障模式谱。
本发明实施例中，异常判断模块502还用于：
在将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析之前，对动车组的故障模式谱的不同阶段进行分析，确定动车组在不同维修类型的维修前后故障模式谱的变化信息及动车组在源头故障整治前后故障模式谱的变化信息。
本发明实施例中，异常判断模块502还用于：
在将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析之前，对动车组的故障模式谱的成分进行分析，确定各个故障类型在故障模式谱中的占比。
本发明实施例中，异常判断模块502具体用于：
若动车组的故障模式谱在故障模式基准谱的波动范围内，则动车组的故障模式谱无异常；
若动车组的故障模式谱不在故障模式基准谱的波动范围内，则动车组的故障模式谱异常。
由于该装置解决问题的原理与动车组运行故障数据分析方法相似，因此该装置的实施可以参见动车组运行故障数据分析方法的实施，重复之处不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机设备，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计算机程序时实现上述动车组运行故障数据分析方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述动车组运行故障数据分析方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述动车组运行故障数据分析方法。
本发明实施例中，获取动车组的历史运行故障数据及动车组的类型；按照不同故障类型根据动车组的历史运行故障数据建立故障模式谱；故障模式谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化；根据动车组的类型确定动车组对应的故障模式基准谱；故障模式基准谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化基准；将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析，得到分析结果；根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否出现异常；在动车组的故障模式谱发生异常时，产生报警信息，与现有技术相比，将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比，判断动车组的故障模式谱是否异常，深入挖掘动车组运行故障规律，提高了动车组运行故障数据分析的准确性，提高了动车组运行可靠性。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种动车组运行故障数据分析方法，其特征在于，包括：
获取动车组的历史运行故障数据及动车组的类型；
按照不同故障类型根据动车组的历史运行故障数据建立故障模式谱；故障模式谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化；
根据动车组的类型确定动车组对应的故障模式基准谱；故障模式基准谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化基准；
将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析，得到分析结果；
根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否出现异常；
在动车组的故障模式谱发生异常时，产生报警信息。
2.如权利要求1所述的动车组运行故障数据分析方法，其特征在于，故障模式谱包括整车故障模式谱、系统故障模式谱、功能产品故障模式谱及零部件故障模式谱。
3.如权利要求1所述的动车组运行故障数据分析方法，其特征在于，在将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析之前，还包括：
对动车组的故障模式谱的不同阶段进行分析，确定动车组在不同维修类型的维修前后故障模式谱的变化信息及动车组在源头故障整治前后故障模式谱的变化信息。
4.如权利要求1所述的动车组运行故障数据分析方法，其特征在于，在将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析之前，还包括：
对动车组的故障模式谱的成分进行分析，确定各个故障类型在故障模式谱中的占比。
5.如权利要求1所述的动车组运行故障数据分析方法，其特征在于，故障模式基准谱包括波动范围，根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否异常，包括：
若动车组的故障模式谱在故障模式基准谱的波动范围内，则动车组的故障模式谱无异常；
若动车组的故障模式谱不在故障模式基准谱的波动范围内，则动车组的故障模式谱异常。
6.一种动车组运行故障数据分析装置，其特征在于，包括：
故障模式谱建立模块，用于获取动车组的历史运行故障数据及动车组的类型；按照不同故障类型根据动车组的历史运行故障数据建立故障模式谱；故障模式谱用于表征动车组的故障率随运行里程的变化；
异常判断模块，用于根据动车组的类型确定动车组对应的故障模式基准谱；将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析，得到分析结果；根据分析结果判断动车组的故障模式谱是否出现异常；在动车组的故障模式谱发生异常时，显示报警信息。
7.如权利要求6所述的动车组运行故障数据分析装置，其特征在于，异常判断模块，还用于：
在将动车组的故障模式谱与故障模式基准谱进行对比分析之前，对动车组的故障模式谱的不同阶段进行分析，确定动车组在不同维修类型的维修前后故障模式谱的变化信息及动车组在源头故障整治前后故障模式谱的变化信息。
8.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述方法。
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2023
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