动车组空气供给系统动态可靠性分析

动车组空气供给系统动态可靠性分析

刘岳

(北京局集团公司北京动车段北京102600)

摘要：伴随着我国的不断发展，各项技术也在不断革新与进步，对于动车组来说也是如此，目前动车组的常用制动方式是空气制动系统来完成的，它对于动车组的安全运行非常的重要。空气供给系统是空气制动系统中重要的组成部分，其具有备份、冗余等动态系统。本文针对当前空气供给系统可靠性分析中的基础数据多源异构、动态故障树计算复杂等问题，提出了模糊动态故障树的可靠性分析方法，结合模糊理论和专家调查法，将动态故障树的静态子树和动态子树转化为条件概率表，降低计算难度，本文的论证是为了与实际情况达成一致，证明所提出的方法具有正确性。

关键词：空气供给系统；可靠性分析；动态故障树；模糊理论

如今越来越多的高速列车投入了使用，给人们的出行带来了和大的便利。但是由于高速列车的特性，其载客量大、运行速度快等特性，如何保证高速动车组可靠安全的运营也逐渐受到了越来越多人的重视和关注。制动系统作为动车组的重要系统之一，是否能够持续稳定的工作，与动车组的运行安全有很大的影响。而且制动系统已经成为了限制动车组进一步提速的关键因素。对于高速动车组来说不但要具备强大的牵引力，还必须具备稳定有效的制动力，空气制动系统作为动车组重要制动方式之一，应用非常的广泛，而空气供给系统是空气制动系统重要组成部分，因此加强对空气供给系统的可靠性分析就显得尤为的重要。

1空气供给系统的工作原理

空气由进气通道并通过空气流量计进入，空气流量计的传感器会在气流压力（流量）的作用下，输出一个电压信号，然后将此电压信号传送给ECU,ECU在接收到信号以后再决定基本的喷油量。当发动机处于怠速时，此时的节气门会处于全关闭的状态，ECU就根据此信号以及冷却水温度的信号来确定处于怠速状态时的喷油量。对于怠速运转来说所需要的空气流量必须经过旁通通路，通常会在旁通通道中安装能够改变通路面积的怠速调整螺钉，以调整正常怠速时的空气流量，使得怠速运行状况在正常范围内，以达到调整怠速转速的目的。电控怠速控制系统在ECU控制下的怠速控制阀能够根据发动机实际工况变化来改变怠速时流入发动机的空气量，使发动机在不同工况下都能以最佳转速(怠速)运转。

2动态故障树及其可靠性分析

故障树作为可靠性分析的主要方法之一，在核工业系统、机械系统、电气系统及液压系统等系统的可靠性分析方面得到了广泛的应用。动车组各系统具有构造复杂、可靠性要求较高等特点，而且现役动车组运营故障数据主要包括车载监测数据和故障数据，分别来源于不同信息系统，存在信息源复杂多样、概念术语不统一、知识内涵不一致等问题，导致现有故障数据利用率不高，专家知识库没有得到充分利用，因而可靠性分析结果不贴合实际。针对以上问题，本文提出一种基于模糊动态故障树的可靠性分析方法，综合考虑系统在发生故障过程中的动态特性以及数据多源异构问题，提出各事件门的动态条件概率表，建立模糊动态故障树，从而使得系统可靠性分析更加贴近工程实际，最后通过C'RH2型动车组空气供给系统进行了验证。

2.1故障树

故障树是一种常见的系统分析模型，由底事件、中间事件、顶事件以及表示各事件之间逻辑关系的逻辑门组成，按照树状图结构根据一定规则构建所得，建树人员自上而下，由顶事件开始，逐级分析，找出影响顶事件可靠性的各种故障原因。故障树能够对系统进行定性和定量分析，在可靠性分析方面得到了广泛的应用。

但是故障树也存在一定的问题，如分析前提是基本事件故障概率精确已知，所以无法针对动车组存在数据多源异构和缺失导致故障概率难以精确已知问题进行分析处理；无法针对复杂系统动态逻辑门进行相关描述与计算，这在一定程度上限值了故障树的推广。

2.2动态故障树及动态门

动态故障树是一种含有动态门(优先与门、功能相关门、顺序相关门、备件门)的可靠性分析方法，能够分析具有动态随机性故障的冗余系统、备件系统等复杂结构的故障原因，其在传统故障树的基础上引入了动态门。

2.3模糊理论与动态故障树

在动态故障树实际应用过程中，由于系统数据的多源异构和缺失问题，导致部件的故障率难以精确已知，影响分析结果，所以将T-5模糊理论与动态故障树相结合，通过T-5模型求解上级事件的失效概率。T-5模糊模型是由一系列的IF-THEN模糊规则组成，利用T-S模糊模型代替传统基于布尔代数和逻辑理论的故障树中的逻辑门来描述事件之间的关联，主要采用模糊数来表示事件的故障程度，系统和基本部件的故障状态描述为正常和故障两种状态，用模糊数（0,1）分别来描述系统两种故障状态(无故障，故障)，利用梯形隶属函数来表示模糊数的隶属度函数，为了使用方便并不失一般性，将梯形隶属函数表示为模糊数的隶属函数。

2.4模糊动态故障树的中间事件及顶事件的求解

3基于模糊动态故障树的空气制动系统可靠性分析

本文选取CRH2型动车组中空气供给系统进行分析验证，故障类型主要选取发生频次较高的典型故障，根据专家知识库和现有故障数据，根据动态故障树的建树规则，构建模糊动态故障树如图2所示，图中，x1，x2，…x11为基本事件，y1，y2，…，y11为中间事件，T为顶事件，各事件的具体含义如表1所列.门1，门2，门3为模糊门，其中，门1为温备件模糊门。

各基本事件均服从指数分布，由表2失效率可知各基本事件在其任务时间段内失效概率，如表2所列.

由历史数据和专家知识可以得到温备件门转化为门1规则，如表3所列.

表3中，每一行代表一条模糊规则，如规则2表示主压缩机在时间段[0,100)内发生故障，第二压缩机在[0,100)，第三压缩机在[100,0)内发生故障，所以导致主控器压缩机在[100,200)内发生故障的概率为1，其他时间段发生故障的概率为0.同理其他规则也是如此.

以上论证认为结果相对准确，但本文模型构建和更为简单，能够在故障概率难以精确已知的条件下对系统可靠性进行分析。另外我们还需注意为了降低系统故障的发生，在检修时须重点检修安全阀故障(单向阀故障)、空气过滤器故障、截断塞门故障等重要度的零部件，提高系统的可靠性。

结束语：

1)传统的动态故障树分析方法难以满足越来越复杂的系统可靠性分析，本文提出了结合模糊理论的模糊动态故障树，构建模糊条件概率表来表示动态故障树中的逻辑关系，解决了分析过程中建模困难和计算复杂的问题。

2)结合模糊理论的动态故障树分析方法，扩展了动态故障树对系统部件之间逻辑关系不明确以及基础数据存在多源异构和缺失导致的不确定性的处理，增强了故障树处理复杂动态系统的分析能力。

结合模糊理论的动态故障树分析过程中来源于专家知识的条件概率表，具有一定的主观性，同时分析过程需要大量的基础知识，如何提高专家知识的利用度以及检修管理部门对动车组技术数据的统计分析是下一步的研究重点。

参考文献：

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