[发明专利]基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置，该方法包括：抽样计算流程、数据整理与分类流程、趋势分析及处理流程、统计分析流程及假设检验流程。本发明实施例提供的基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置，以可靠性为中心的维修(RCM)为基础，基于动车组的既有修程，统计动车组运维故障数据，在保证动车组固有安全性、可靠性的情况下，优化既有修程中的检修任务与检修间隔，包括：检修任务的增加与删减，检修间隔的扩展与缩减，以优化动车组的维修策略，维持检修规程的有效性和适用性，提升了动车组使用效率，降低了检修成本，减少了次生故障，实现了适用且有效的动车组修程优化。

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，具体涉及一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置。

背景技术

近些年来，动车组的检修理论一直在不断更新发展，促进了其维修体制的完善，使得动车组的运维管理水平获得了大幅度提升，但依然存在一些问题，具体如下：

其一，过度维修。一方面，目前修程大多根据供应商推荐任务和间隔检修，检修规程偏保守导致维修过度；另外，没有根据不同的故障后果采取相应的维修策略，如：不影响安全和秩序的故障，可基于状态进行检修，没有必要进行报废或计划分解修任务。

其二，检修成本高且使用率低。过度维修导致车辆停厂检修时间长、使用率降低及维修人员和维修材料的浪费，造成全寿命周期运维成本高。

其三，次生故障风险较高。在实际检修过程中，过度维修导致的频繁拆/装维修作业，容易引入人为损伤，因此造成的故障也不在少数。

目前，轨道交通行业修程优化主要针对报废和分解修展开，报废任务主要通过旧品的取样进行地面剩余寿命试验、寿命加速试验及对比性能测试等来掌握部件的性能退化规律。轨道车辆分解修任务采用检修写实，即根据大量检修数据统计分析掌握部件实际状态来进行维修间隔优化。上述方法的缺点是：没有统一的标准和判断方法，基于经验给出修程优化结论；主要针对报废任务延长间隔，仅针对报废任务适用，无法对修程所有任务进行系统的优化。

总之，目前轨道交通行业缺乏成体系的、成系统的修程优化方法。

发明内容

为解决现有技术中的问题，本发明实施例提供一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种基于RCM的轨道车辆计划维修任务优化方法，包括：抽样计算流程，具体包括：计算任务总数及无限样本量，根据所述任务总数和所述无限样本量计算有限样本量，根据所述任务总数和所述有限样本量计算任务抽样比率，根据所述任务抽样比率和目标型号动车组总数量确定动车组抽样样本量；数据整理与分类流程，具体包括：筛选抽样的动车组的运维故障数据，将故障分为潜在故障和真实故障，并进一步将潜在故障分为相关重要类潜在故障、非相关重要类潜在故障、相关非重要类潜在故障及非相关非重要类潜在故障；趋势分析及处理流程，具体包括：针对所述非相关非重要类潜在故障和相关非重要类潜在故障进行趋势分析，获取具有同一故障经常发生的情况的部件，判断是否需要补充检修任务或者删除检修任务；统计分析流程，具体包括：对于相关重要类潜在故障，通过统计部件的有效服役里程，计算执行的任务数与故障数，根据所述任务数与所述故障数获取故障发现率，将所述故障发现率与所述有效服役里程进行最小二乘法拟合，得到故障增长率，根据所述故障增长率和所述有效服役里程得到累计故障发现率，根据所述累计故障发现率判断部件服务可靠性是否稳定，以支持后续假设检验；假设检验流程，具体包括：计算所述真实故障的第一拒绝域以及所述相关重要类故障的第二拒绝域；基于所述第一拒绝域及维修间隔扩展后故障数与任务数量的第一比例，采用泊松分布对真实故障进行第一假设检验；基于所述第二拒绝域及维修间隔扩展后故障数与任务数量的第二比例采用泊松分布对相关重要类故障进行第二假设检验；若所述第一假设检验和所述第二假设检验均通过，则相应的维修间隔扩展通过。