城轨车辆车门系统可靠性分析

分析
Technology Analysis D I G I T C W技术
我国城轨车辆的维修基本上采用传统的轨道交通车辆检修模式，即按照运行里程和运行时间进行维修，一般包括状态维修、定期维修和故障维修三种维修方式[1]。

这种维修方式对检修人员的经验依赖过大，缺乏一种科学的方式评估车辆的可靠性。

城轨车辆车门系统故障率相对较高，确定车门系统更有效、更合理的故障维修方式，对提高检修效率具有重要的现实意义。

本文针对成都地铁1号线车辆车门系统自2016年6月至2018年8月间故障数据，利用minitab统计分析软件，确定故障数据分布模型，对车门系统进行可靠性分析评价。

1 可靠性分析基础知识
可靠性是产品在规定的时间内和规定的条件下，完成规定功能的能力，而这种能力的表示通常归结于一个概率值[2]。

一般记为R（t），这里t就是规定的时间。

在现实情况下，产品在规定的条件和时间内失效常常符合某一种分布函数。

在可靠性分析中，常用设备寿命有：正态分布、指数分布、对数正态分布、威布尔分布等。

威布尔分布是随机变量分布之一，是一种非线性的模型，常用于失效函数不随时间呈线性变化的情况[3]。

两参数威布尔分布概率密度函数为：
（1）
式中，θ和γ是正数，分别为尺度参数和形状函数。

可靠度函数为：
（2）故障率函数为：
（3）2 车门系统故障数据整理
本次共搜集到成都地铁1号线2016年6月10日至2018年8月18日期间车门系统故障造成列车正线晚点5min、清客、救援等不能完成规定运营任务的数据共计208条，按照故障数据统计原则[4]，整理数据获得112条有用的故障数据。

表1是整理故障数据，其中故障间隔时间单位是天；图1给出车门系统各部件故障的pareto图。

故障数据统计原则如下：
（1）在一次工作中出现的同一部件或是设备的间歇性故障或多次报警，只记录一次故障。

（2）当可证实多个故障模式是由同一器件失效引起的，整个事件记录一次故障。

（3）在有多个零部件或是单元同时失效的情况下，不能证明是一个失效引起另一个失效时，每个元器件的失效各记录一次独立的故障。

（4）已经修复过的故障由于未能真正修复而再次出现的，应和原来报告过的故障合并，记录一次故障。

（5）由于独立故障引起的从属故障不计入系统的故障次数。

（6）已确认为非关联故障的故障不计入故障次数。

表1 车门系统故障数据
故障
次数
故障间隔
时间/d
故障原因
故障
次数
故障间隔
时间/d
故障原因
故障
次数
故障间隔
时间/d
故障原因
1 1.364988426电机故障40 2.805960648门控器故障79 5.619618056门控器故障220.84350694门控器故障41 5.384456019指示灯故障80 4.352083333机械故障30.563333333编码器故障4210.71240741门控器故障81 2.00193287机械故障
4 1.002037037编码器故障43 2.706238426行程开关故障82 4.597569444机械故障50.633634259断线故障4428.14357639行程开关故障83 3.994571759行程开关故障645.29923611行程开关故障457.480138889门控器故障84 5.051539352机械故障
7 1.622986111机械故障4619.73203704门控器故障850.764537037机械故障
8 1.02400463门控器故障47 2.951655093机械故障86 1.589571759机械故障935.71658565编码器故障48 5.079375电机故障87 6.794930556编码器故障
10 5.978819444机械故障49 1.694479167传感器故障880.127719907电机故障
11 1.21275463门控器故障5011.52030093机械故障89 1.111099537电源模块故障1213.01774306行程开关故障518.582592593机械故障90 2.434953704门控器故障139.610763889气缸故障5210.83234954机械故障910.6521875机械故障1412.26075231编码器故障5310.02003472电机故障92 5.900625机械故障15 1.936782407机械故障540.427476852机械故障937.1075机械故障1613.13337963门控器故障55 2.878032407电机故障94 2.721898148机械故障1710.66924769门控器故障56 5.174837963门控器故障95 4.083101852机械故障18 2.220381944机械故障5719.91065972机械故障960.002280093机械故障1913.26541667电机故障58 3.687650463机械故障9716.65641204编码器故障20 1.968206019机械故障59 6.389363426门控器故障98 4.316643519机械故障2111.8031713机械故障6010.69546296机械故障99 3.190300926机械故障2212.93549769门控器故障61 1.098796296门控器故障100 4.331782407门控器故障237.776296296气缸故障62 2.714907407机械故障101 2.696851852机械故障2410.46712963机械故障63 3.047037037机械故障102 1.998333333电机故障25 2.611666667机械故障64 6.904722222机械故障1039.306319444断线故障267.84880787机械故障650.297939815断线故障1040.310706019断线故障
城轨车辆车门系统可靠性分析
毛永文1，王国成2，霍芳霄1，张永昂1
（1.四川管理职业学院机车车辆系，成都 611732；2.成都轨道交通集团有限公司，成都 610000）摘要：本文分析了成都地铁1号线车辆车门系统故障数据，利用minitab统计分析软件进行故障数据处理分析，确定车门系统故障
数据符合weibull分布，对故障数据分布模型进行可靠性分析，确定车门系统可靠型特征量函数，利于现场检修人员及时准确发现并
处理车门系统故障，保障车辆的运行安全。

关键词：车门系统；故障数据；weibull分布；可靠性分析
doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.02.054
中图分类号：U279.1 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）02-0078-03
Reliability Analysis on Door System of City Rail Vehicle
Mao Yongwen1，Wang Guocheng2，Huo Fangxiao1，Zhang Yong’ang1（1.Department of locomotive and vehicle，Sichuan vocational college of management，Chengdu，611732；
2.Chengdu rail transit group co.，LTD.，Chengdu，610000）
Abstract：Analyze the fault data of vehicles door system in Chengdu metro line 1，process the fault data using minitab statistical analysis software，determine the door system fault data in line with the weibull distribution.Analyze the failure data distribution model；and determine the door system reliability characteristic functions，which are conducive to discovery and handle of the door system fault accurately and timely for the maintenance staff，and ensure the safe operation of the vehicle.
Keywords：Door system；Fault data；Weibull distribution；Reliability analysis
Technology Analysis
技术分析DCW
279.243993056电机故障660.267789352电磁铁故障10514.33042824电机故障
280.7878125机械故障670.91318287门控器故障10618.75277778机械故障
290.438854167电机故障68 3.102349537门控器故障107 3.864502315电机故障
30 6.131435185电机故障6918.8528588机械故障108 3.796053241机械故障
310.814548611行程开关故障7010.14847222门控器故障109 2.232152778门控器故障
32 6.48962963电机故障71 2.98255787机械故障110 1.858391204机械故障
33 3.119421296门控器故障72 2.09099537机械故障111 2.268275463电机故障
34 4.230543981机械故障7312.9327662门控器故障1120门控器故障
3533.31015046门控器故障7410.80797454门控器故障
36 4.000150463行程开关故障750.214594907门控器故障
378.753680556行程开关故障760.629421296门控器故障
3831.91054398电机故障770.270266204门控器故障
3938.16020833机械故障78 2.0425门控器故障
利用minitab软件绘制车门系统故障类型的pareto图[5]，见图1：
图1 车门系统故障类型的pareto图
根据图1，依据ABC分类法[6]可以看出车门系统故障的主要原因是机械故障、门控器故障和电机故障，次要原因是行程开关故障，再次是编码器故障、断线故障、气缸故障、传感器故障、电源模块故障、指示灯故障。

作为检修人员尤其要重视机械故障、门控器故障和电机故障这3种故障（A类故障）处理。

3 车门系统故障数据可靠性分析
3.1 拟合车门系统故障数据分布
运用minitab统计分析软件对车门系统故障数据进行分布拟合[5]，在该软件中备选分布模型有weibull分布、对数正态分布、指数分布、对数logistic分布、3参数weibull分布、3参数对数正态分布、2参数指数分布、3参数对数logistic分布、最小极值分布、正态分布、Logistic分布11种。

下面是112条故障数据的拟合结果。

图2~图4是故障数据拟合的不同分布对应的概率图，表2是故障数据分布拟合AD统计量。

图2 车门系统故障间隔时间分布拟合度检验
图3 车门系统故障间隔时间分布拟合度检验
图4 车门系统故障间隔时间分布拟合度检验
表2 故障数据分布拟合AD统计量
序号拟合分布模型AD统计量
1weibull0.443
2对数正态 1.157
3指数 1.006
4对数logistic0.540
53参数weiull0.489
63参数对数正态0.457
72参数指数0.921
83参数对数logistic0.510
9最小极值14.460
10正态8.496
11logistic 5.553
根据图2~图4及表2，可以看出weibull分布AD统计量为最小值0.443，表示weibull分布与数据拟合最好，因此可以得出结论：车门系统故障数据服从weibull分布。

3.2 故障数据weibull分布参数确定
利用minitab统计分析软件确定故障数据weibull分布概率图[5]。

图5 故障间隔时间的weibull分布概率图
图5显示数据点基本在一条直线上（尽管尾部有一些偏离），说明样本故障数据拟合结果接近尺度参数为6.770且形状参数为0.8864的weibull分布。

AD检验的P值大于0.25，显著地大于0.05，这也进一步表明这组数据服从参数为6.770且形状参数为0.8864的weibull分布。

3.3 故障数据可靠性分析
由式（2）可以得到车门系统可靠度函数为：
由式（2）可以得到车门系统的故障率函数为：
根据车门系统的可靠性特征量，包括可靠度函数、故障率函数等，可以分析车门系统的维修状态，并为进一步优化维修规程提供辅助决策。

4 结束语
本文通过分析成都地铁1号线车辆车门系统故障数据，利用minitab统计分析软件确定了故障数据服从2参数威布尔分布。

确定了车门系统可靠型特征量，对车门系统检修人员确定更有效、更合理的车门系统故障维修方式，对提高检修效率具有重要的现实意义。

（下转第83页）
Technology Analysis
技术分析DCW
了至关重要的作用，对其安全防范措施的研究也因重视而得到飞速发展和不断的完善。

笔者根据多年的相关理论研究和实践经验总结了计算机网络安全问题的相关防范措施，概括起来主要有如下方面：
3.1 技术层面
计算机网络安全技术主要包含防火墙技术、监测技术、病毒分析和防护技术、系统安全管理技术等。

其针对网络安全的防范措施如下：
①加强网络访问控制。

通过优化和细化网络访问控制层级，加强对入网访问控制、网络权限控制、目录和属性控制等方式来提升安全等级，它是确保网络环境安全性最主要的策略。

②采用科学的数据备份机制。

数据库备份是为了确保数据完整性和安全性的重要方式，其为发生意外情况提供了数据恢复的良好保障，主要可分为数据库完整备份、Log备份和增量备份等方式。

③加密技术的应用。

加密技术是信息安全的核心技术之一，主要包含古典密码体制、单钥密码体制等，而数字签章和身份认证是当前确保信息真实性最主要的技术。

④加强杀毒、防毒技术的应用。

定期为网络环境进行扫毒和杀毒工作，能有效预防各类型病毒的潜伏，及时发现和组织其对网络系统的破坏。

同时，必须安装软件防火墙和硬件防毒卡，进行数据的实时过滤，加强对网络服务器存放文件的监测、扫描，同时加强对网络目录和文件访问权限的控管。

3.2 管理层面
①建立和完善网络安全管理制度。

根据具体的网络安全管理等级建立相应的安全管理机制和流程，并严格要求相关人员落实执行，从而在制度层面减少安全隐患。

②针对计算机网络安全管理建立专门的安全管理机构，不断完善其管理职能，加大计算机网络立法、执法和宣传力度，加强用户的法律观念，提高用户的安全防范意识，这些对于减少黑客犯罪、病毒的主动攻击都起到了震慑作用。

3.3 物理安全层面
为了确保计算机网络安全、平稳运行，必须确保其有安全的物理环境。

其主要有以下内容：
①合格的机房环境。

计算机网络系统的各种软硬件核心设备主要存放于机房进行集中管理，这就要求机房相应的温度、湿度、干燥度、电磁干扰等参数符合相关要求和标准。

②严格的机房准入机制。

为了确保安全，必须针对进出机房的人员进行严格的管制、身份认证和实时监控。

同时，机房所有核心设备都应建立合格超级口令，并定期对其进行修改，从而减少机房核心设备超级口令被破译的风险。

4 结束语
综上所述，计算机网络安全管理是一个系统性工程，如何确保计算机网络环境的安全对于建立在其上的各类型软硬件应用都是十分必要的，而且其也发挥了越来越重要的作用。

因此，我们可以借鉴国内外的成熟方案和长处，同时吸取相关的经验教训，共同推动计算机网络安全，从而为推动我国信息化综合水平和提升信息化国际竞争力贡献自己的力量，为国民经济的发展奠定良好的技术基础。

参考文献
[1] 邱灵聪.计算机网络安全问题的分析与探讨[J].电子技术与软件工程，2016（15）：224.
[2] 袁剑锋.计算机网络安全问题及其防范措施[J].中国科技信息，2006（15）：
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[3] 杜林.计算机网络安全问题及其防范措施[J].信息系统工程，2015（5）：56.
[4] 曾英.计算机网络安全问题的分析与探讨[J].计算机产品与流通，2018（1）：
47.
[5] 徐雯艳.浅谈计算机网络安全问题及其防范措施[J].数字通信世界，2016（7）：
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（上接第79页）
参考文献
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教程[M].北京：高等教育出版社，2012.
[6] 孙慧.运营管理[M].上海：复旦大学出版社，2011.
（上接第184页）务之外，NB-IoT技术适合承载输电业务中的其它所有监测业务。

3.2 用电业务的需求分析
用电在整个电力网络中是非常关键的环节，是面向社会性的，旨在为广大用户提供高质量用电服务。

为了提高用电自动化水平，良好用电通信系统是重要保证，不仅可以实现人与物之间的互动，同时还促使终端用户朝着用电节能模式转变。

当前用电基础业务包含：售电抄表、用电查询、售电营业和缴费业务等。

我们以一个典型城市小区作为例子，其覆盖半径为500 m，大概有2000户普通居民用户，商业用电约为200户。

其总上行带宽需求为5.7 Mbps左右，下行带宽为0.3 Mbps 左右，其中用电基本业务流量仅包括用电信息采集的电能表每日零点冻基本业务数据项，需信道带宽预估为0.5 Mbps；而用电信息查询与发布业务包括多渠道缴费业务，只需要60 Kbps左右的流量即可。

依据上述用电业务的建模分析，用电环节的电力通信业务对实时性的要求都较低，除视频监控业务外，信息通信速率也比较低。

因此，考虑到NB-IoT技术低峰值速率与对时延低敏感的技术特性，NB-IoT技术对于承载用电信息查询与发布业务，以及多渠道缴费业务较为合适。

4 结束语
综上所述，通过对NB-IoT技术的特性与电力行业中输电和用电环节的业务需求进行分析，发现NB-IoT技术能很好的承载电力行业中的输电线路监测业务与用电信息采集业务，同时可以实现将NB-IoT技术很好地应用到电力行业中各个相应的环节中，以便对电力行业的信息交换与管理进一步优化。

作为一种新兴的物联网技术，随着运营商不断建设完善网络，NB-IoT技术在电力行业的应用更加成熟，促进电力行业的进一步发展。

参考文献
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动通信，2016.
[2] 邹玉龙，丁晓进，王全全.NB-IoT 关键技术及应用前景[J].中兴通讯技术，
2017.。