一种轨道交通电子控制装置的现场可靠性评估方法及系统与流程

本发明涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种轨道交通电子控制装置的现场可靠性评估方法及系统。

背景技术：

科技进步推动着轨道交通行业飞速发展，电子控制装置作为集控制、网络通信及故障诊断等功能为一体的车载装置，如电子控制模块、电子控制系统等，其可靠性对列车网络系统的安全可靠至关重要，用户对其可靠性的要求也越来越高。

目前针对轨道交通电子控制装置的可靠性评估研究较少，通常都是基于试验或仿真实现，电子控制装置在研制、试验、运营过程中产生了大量的可靠性信息，产品的使用可靠性和寿命要依托现场数据才能得到更准确的分析，而基于试验或仿真未能有效利用运行可靠性信息，缺乏对可靠性信息的有效统计分析，因而评估精度及可信度不高。现有的现场运行可靠性评估方法通常是基于特定类型分布(如指数分布)，即以假定寿命分布为特定类型分布为前提进行评估，但是电子控制装置的运行工况复杂，直接采用特定类型分布进行评估时误差较大，无法得到精确的评估结果，因而不能直接适用于对轨道交通电子控制装置的评估。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种实现方法简单、评估精度及可信度高且适用范围广的轨道交通电子控制装置的现场可靠性评估方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

一种轨道交通电子控制装置的现场可靠性评估方法，步骤包括：

1)数据采集与处理：采集列车中所有目标电子控制装置的原始现场运行数据，并根据所述原始现场运行数据计算各电子控制装置中故障品的寿命和好品的截尾寿命，获取得到电子控制装置的寿命数据；

2)寿命分布分析：将所述步骤1)获取到的寿命数据中故障品的寿命数据分别按照多种不同分布模型进行拟合，根据拟合结果确定符合当前寿命数据分布特性的目标分布模型；

3)可靠性评估：对所述步骤1)获取到的寿命数据，按照所述步骤2)确定得到的目标分布模型进行可靠性评估，评估得到目标电子控制装置的可靠性。

作为本发明方法的进一步改进，所述步骤1)中计算各电子控制装置中故障品的寿命和好品的截尾寿命的具体步骤为：若为故障品，由装置的原始现场运行数据确定寿命起始计算点，并根据装置发生故障时间和确定到的寿命起始计算点计算装置的寿命；若为好品，由装置的原始现场运行数据确定寿命起始计算点和截尾时间，并根据确定到的寿命起始计算点和截尾时间计算装置的截尾寿命。

作为本发明方法的进一步改进，所述寿命起始计算点确定的具体步骤为：从原始现场运行数据中，按照装置起始运行时间、搭载车型上线时间、搭载车型出厂时间以及装置出厂时间的优先级顺序进行查找，由优先查找到的时间作为所述寿命起始计算点。

作为本发明方法的进一步改进，所述步骤2)的具体步骤为：

2.11)对所述步骤1)获取到的寿命数据中故障品的寿命数据进行统计，并分别按照多种不同分布模型进行拟合，得到寿命数据统计结果以及对应各分布模型的拟合结果；

2.22)将所述各分布模型的拟合结果分别与所述寿命数据统计结果进行比较，由比较结果确定得到符合当前寿命数据分布特性的目标分布模型。

作为本发明方法的进一步改进：所述步骤2.11)中具体由所述寿命数据的直方图作为寿命数据统计结果。

作为本发明方法的进一步改进，所述步骤2)还包括分布模型检验步骤，具体步骤为：将所述步骤1)获取到的寿命数据中故障品的寿命数据依次进行排序，并按照目标分布模型转换得到的失效概率、失效时间之间线性关系生成概率曲线；判断所述概率曲线是否趋于直线形，如果是，则判定检验通过，转入执行步骤3)；否则判定检验不通过，返回执行步骤2)以重新确定目标分布模型

作为本发明方法的进一步改进，所述步骤3)的具体步骤为：

3.1)对所述步骤1)获取到的寿命数据，按照所述步骤2)确定的目标分布模型进行参数估计，得到参数估计值；

3.2)对由所述参数估计值确定得到的可靠度函数进行求解，得到电子控制装置的可靠寿命，以及由所述参数估计值、目标分布模型对应的故障密度函数计算得到电子控制装置的平均寿命。

作为本发明方法的进一步改进：所述步骤3.1)中具体采用极大似然估计方法进行参数估计。

作为本发明方法的进一步改进：所述分布模型具体包括指数分布模型、Weibull分布模型以及对数正态分布模型。

一种轨道交通电子控制装置的现场可靠性评估系统，包括：

数据采集与处理模块，用于采集列车中所有目标电子控制装置的原始现场运行数据，并根据所述原始现场运行数据计算各电子控制装置中故障品的寿命和好品的截尾寿命，获取得到电子控制装置的寿命数据；

寿命分布分析模块，用于将所述寿命数据获取模块获取到的寿命数据中故障品的寿命数据分别按照多种不同分布模型进行拟合，根据拟合结果确定符合当前寿命数据分布特性的目标分布模型；

可靠性评估模块，用于对所述寿命数据获取模块获取到的寿命数据，按照所述寿命分布分析模块确定得到的目标分布模型进行可靠性评估，评估得到目标电子控制装置的可靠性。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1)本发明以电子控制装置的现场运行数据为基础进行可靠性评估，有效的利用了电子装置现场运行的可靠性信息，相较于试验、仿真方式的评估结果更为真实准确，通过对原始现场运行数据的处理获取到寿命数据进行分析，将故障品寿命数据分别按照多种不同分布模型进行拟合，确定符合寿命数据分布特性的目标分布模型，与传统的直接利用特定分布类型进行评估，能够精确的表征电子控制装置的寿命分布特性，从而能够适用于轨道交通车辆中对电子控制装置实现高精度和可信度的可靠性评估；

2)本发明可针对不同装置的现场运行数据确定不同的寿命分布类型，能够适用于轨道交通中对各类电子控制装置的评估，适用范围广、普适性强；

3)本发明充分利用电子控制装置的大量可靠性信息进行评估，能够适用于大样本情况下电子控制装置的现场可靠性评估，从而指导大样本电子控制装置的可靠性水平控制；

4)本发明进一步采用基于优先级的数据处理方式，实现原始现场运行数据的采集、整理和分析，能够实现现场可靠信息的规范化处理，同时针对不同信息源可以尽可能的获取得到准确的寿命数据，极大地提高了现场可靠信息的利用率，同时保证可靠性评估的精度、可信度。

附图说明

图1是本实施例轨道交通电子控制装置的现场可靠性评估方法的实现流程示意图。

图2是本发明具体实施例中电子控制装置的现场可靠性评估方法实现流程示意图。

图3是本发明具体实施例中寿命数据统计结果与拟合结果示意图。

图4是本发明具体实施例中所得到的寿命数据概率曲线示意图。

图5是本发明具体实施例中所得到的可靠性曲线示意图。

具体实施方式

以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。

如图1所示，本实施例轨道交通电子控制装置的现场可靠性评估方法，步骤包括：

1)数据采集与处理：采集列车中所有目标电子控制装置的原始现场运行数据，并根据原始现场运行数据计算各电子控制装置中故障品的寿命和好品的截尾寿命，获取得到电子控制装置的寿命数据；

2)寿命分布分析：将步骤1)获取到的寿命数据中故障品的寿命数据分别按照多种不同分布模型进行拟合，根据拟合结果确定符合当前寿命数据分布特性的目标分布模型；

3)可靠性评估：对步骤1)获取到的寿命数据，按照步骤2)确定得到的目标分布模型进行可靠性评估，评估得到目标电子控制装置的可靠性。

本实施例以电子控制装置的现场运行数据为基础进行可靠性评估，有效的利用了电子装置现场运行的可靠性信息，相较于试验、仿真方式的评估结果更为真实准确，通过对原始现场运行数据的处理获取到寿命数据进行分析，将故障品寿命数据分别按照多种不同分布模型进行拟合，确定符合寿命数据分布特性的目标分布模型，与传统的直接利用特定分布类型进行评估，能够精确的表征电子控制装置的寿命分布特性，从而实现高精度及可信度的电子控制装置可靠性评估。

本实施例中，步骤1)中计算各电子控制装置中故障品的寿命和好品的截尾寿命的具体步骤为：若为故障品，由装置的原始现场运行数据确定寿命起始计算点，并根据装置发生故障时间和确定到的寿命起始计算点计算装置的寿命；若为好品，由装置的原始现场运行数据确定寿命起始计算点和截尾时间，并根据确定到的寿命起始计算点和截尾时间计算装置的截尾寿命。

本实施例中，寿命起始计算点确定的具体步骤为：从原始现场运行数据中，按照装置起始运行时间、搭载车型上线时间、搭载车型出厂时间以及装置出厂时间的优先级顺序进行查找，由优先查找到的时间作为寿命起始计算点。即确定电子控制装置寿命流程具体如下所示：

若为故障品，确定装置寿命的具体步骤为：

1.11)查找是否存在装置起始运行时间的记录，如果有，由装置发生故障时间、装置起始运行时间确定得到装置的寿命，否则转入执行步骤1.12)；

1.12)查找是否存在搭载车型上线时间的记录，如果有，由装置发生故障时间、搭载车型上线时间确定得到装置的寿命；否则转入执行步骤1.13)；

1.13)查找是否存在搭载车型出厂时间的记录，如果有，由装置发生故障时间、搭载车型出厂时间确定得到装置的寿命；否则转入执行步骤1.14)；

1.14)查找是否有装置出厂时间的记录，如果有，由装置发生故障时间、装置出厂时间确定装置的寿命。

若为好品，确定对应的寿命的具体步骤为：

1.21)查找是否存在装置起始运行时间的记录，如果有，由数据统计时间、装置开始运行时间确定得到装置的截尾寿命；否则转入执行步骤1.22)；

1.22)查找是否存在装置搭载车型上线时间的记录，如果有，由数据统计时间、搭载车型上线时间确定得到装置的截尾寿命；否则转入执行步骤1.23)；

1.23)查找是否存在装置搭载车型出厂时间的记录，如果有，由数据统计时间、装置搭载车型出厂时间确定得到装置的截尾寿命；否则转入执行步骤1.24)；

1.24)查找是否存在有装置出厂时间的记录，如果有，由数据统计时间、装置出厂时间确定得到装置的截尾寿命。

轨道交通电子控制装置的现场可靠性信息源通常质量不高，如可能存在无法确定装置投入时间，只包含故障数据、缺失随机删失数据和正常工作产品寿命数据等状况，无法直接作为评估数据使用。本实施例通过采用上述方法实现原始现场运行数据的采集、整理和分析，能够实现现场可靠信息的规范化处理，同时针对不同信息源可以尽可能的获取得到准确的寿命数据，保证可靠性评估的精度、可信度。

本实施例具体首先采集城市轨道交通车辆上线运营时间至数据统计时间内电子控制装置的原始现场运行数据进行分析。对于故障品的故障数据，可以得到上车时间、故障时间、故障处理结束时间、故障品接收时间、修复品发出时间等，由故障数据的信息源状况具体按表1进行处理以计算装置寿命(运行时间)。

表1：现场故障数据处理。

对于无故障正常运行装置的无故障截尾数据，由数据中信息源状况具体按照表2进行处理以计算装置截尾寿命。

表2：现场无故障数据处理。

考虑截尾时间过短对评估结果的影响，本实施例具体将运营时间较短(具体取<1年)的装置寿命数据定义为无效数据，将采集的数据去除无效数据后最终得到电子控制装置的总体寿命数据。

本发明具体实施例中所统计得到的总体寿命数据如下表3所示。

表3：电子控制装置寿命数据。

本实施例中，步骤2)的具体步骤为：

2.11)对步骤1)获取到的寿命数据中故障品的寿命数据进行统计，并分别按照多种不同分布模型进行拟合，得到寿命数据统计结果以及对应各分布模型的拟合结果；

2.22)将各分布模型的拟合结果分别与寿命数据统计结果进行比较，由比较结果确定得到符合当前寿命数据分布特性的目标分布模型。

本实施例在将寿命数据按照多种不同分布模型进行拟合的基础上，由各分布模型的拟合结果分别与寿命数据统计结果进行比较，能够快速、准确的确定最为符合当前寿命数据分布特性的分布模型，确保可靠性评估的精度及可信度。

本实施例中，步骤2.11)中具体由寿命数据的直方图作为寿命数据统计结果。即由故障品的寿命数据绘制直方图，并分别按指定多种分布模型进行拟合，将各分布模型的拟合结果分别与寿命数据直方图进行比较，选择最为符合的分布模型作为目标分布模型。

本实施例中，步骤2)还包括分布模型检验步骤，具体步骤为：将步骤1)获取到的寿命数据中故障品的寿命数据依次进行排序，并按照目标分布模型转换得到的失效概率、失效时间之间线性关系生成概率曲线；判断概率曲线是否趋于直线形，如果是，则判定检验通过，转入执行步骤3)；否则判定检验不通过，返回执行步骤2)以重新确定目标分布模型。

本实施例具体首先由各分布模型的拟合结果初步确定目标分布模型，再对确定的分布模型进行检验，检验的具体流程为：

①将n个寿命数据依次进行排序：x(1)≤x(2)≤…≤x(n)；

②对当前确定的分布模型进行变换，得到失效概率与失效时间的线性关系；

③将n个寿命数据依次按照步骤②输出的坐标在概率纸上逐一描点，得到寿命数据的概率曲线；

④判断概率曲线是否趋于直线形，即各点近似在一条直线，表明当前寿命数据来自当前分布模型的分布总体，即当前分布模型符合当前寿命数据分布特性，否则不符合当前寿命数据分布特性，需要重新确定分布模型。

本实施例中，步骤3)的具体步骤为：

3.1)对步骤1)获取到的寿命数据，按照步骤2)确定的目标分布模型进行参数估计，得到参数估计值；

3.2)对由参数估计值确定得到的可靠度函数进行求解，得到电子控制装置的可靠寿命，以及由参数估计值、目标分布模型对应的故障密度函数计算得到电子控制装置的平均寿命。

本实施例中，步骤3.1)中具体采用极大似然估计方法进行参数估计，参数估计实现简单且精度高。

确定当前寿命数据的分布模型后，即可以确定对应的分布函数、故障密度函数以及可靠度函数。本实施例将现场运行过程近似成一个有替换的定数截尾过程，利用极大似然估计方法估计分布参数；根据参数估计结果可得到对应分布的可靠度函数，当已知可靠度R时，求解可靠度函数中的时间t，得到可靠寿命tR；将估计参数代入故障密度函数中，并求时间t的数学期望，得平均寿命E(T)，由可靠度、可靠寿命作为评估指标即可评估电子装置的可靠性状态。

以下以分布模型包括指数分布模型、Weibull分布模型(两参数Weibull分布模型)以及对数正态分布模型三种为例对本发明进行进一步说明。

指数分布可表征剔除早期失效后的寿命分布，此时产品处于寿命周期中的偶然失效期，失效率函数为常数；Weibull分布的形状参数m取值不同，可表征产品寿命周期的不同阶段，当m<1时，失效率函数单调递减，产品处于早期失效期，m＝1时，Weibull分布即为指数分布，m＞1时，失效率函数单调递增，产品处于耗损失效期；对数正态分布的失效率函数从零开始，先上升后下降。各分布特性及参数估计过程如下所示：

①指数分布

指数分布的故障密度函数为：

f(t)＝λe^-λt (1)

按照下式(2)对指数分布参数进行估计：

②Weibull分布

Weibull分布的故障密度函数为：

按照下式(4)、(5)对Weibull分布参数进行估计：

其中，求解式(4)关于m的超越方程，代入①式即可得η的估计值。

③对数正态分布

对数正态分布的故障密度函数为：

按照下式(7)对Weibull分布参数进行估计：

其中，

如图2所示，本实施例实现电子控制装置现场可靠性评估的具体流程为：

步骤一：数据采集与处理

通过质量数据监控中心采集电子控制装置的原始现场运行数据(现场故障信息)，包括故障数据以及无故障截尾数据；对原始现场运行数据进行处理，对于故障品，确定故障品上车时间、故障时间、运行时间，对于无故障品(好品)，确定无故障品总数、无故障上车时间，处理完成后得到可用数据形成可靠性信息库；在可靠性信息库中，对各电子控制装置基于起始运行时间、搭载车型上线时间、搭载车型出厂时间以及装置出厂时间的优先级顺序查找，优先查找到的时间作为寿命起点计算点，计算各装置的寿命或截尾寿命，得到电子控制装置的寿命数据。

步骤二：寿命分布分析。

本实施例以可靠度、可靠寿命作为评估指标，获取到寿命数据后分别对故障品的寿命数据拟合指数分布、Weibull分布以及对数正态分布并绘制直方图，拟合的概率密度函数曲线以及寿命数据直方图结果如图3所示，由图中对比结果可知，Weibull分布的失效概率密度函数与现场寿命数据最为吻合，则初步判定电子控制装置的寿命分布为Weibull分布。

步骤三：寿命分布检验。

将故障品的寿命数据基于Weibull分布的失效概率与失效时间的线性关系，在概率纸上生成概率曲线。所得到的Weibull概率曲线如图4所示，从图中可看出，数据点基本成一条直线，因此认为该电子控制装置的寿命服从两参数Weibull分布Wei(m,η)。即故障密度函数如式(3)所示。

步骤四：可靠性评估。

对步骤一得到的寿命数据，采用极大似然估计方法对电子控制装置的寿命分布参数进行估计，其中两参数Weibull分布Wei(m,η)的似然函数为：

对式(8)两边取对数，即可得对数似然函数：

对参数m和η分别求偏导，并令偏导为零，则得到方程组：

求解方程组(10)即可得参数m和η的估计值为：

则由参数估计值可得weibull分布条件下电子控制装置的可靠度函数为：

可靠寿命为：

根据可靠寿命的上述估计公式，并关注可靠度为0.9和0.5时的寿命水平，可得：

①当可靠度为0.9时，计算可得电子控制装置的可靠寿命为321天，略小于11个月；

②当可靠度为0.5时，产品的中位寿命为2803天，约为7.68年。

根据平均寿命的估计结果，可得平均寿命为：

即装置的MTBF为4273天，约为11.71年。

如图5所示为本实施所得到的电子控制装置可靠度曲线，由可靠度曲线表征装置的使用可靠度随时间的变化趋势。

步骤五：评估结果分析。

如图5所示，本实施例中电子控制装置的可靠度在前期迅速下降，后趋于平稳，说明产品的早期失效较多。此外，weibull分布的形状参数m＝0.86938<1，也说明产品目前处于早期失效阶段。因此，可考虑加强产品出厂前的筛选条件，减少由于制造工艺原因带来的早期失效，从而提高产品的固有可靠性水平。

本实施例分布模型为指数分布模型、Weibull分布模型以及对数正态分布模型，当然还可以根据实际需求设置其他类型分布模型，以进一步提高评估精度。

本实施例中轨道交通电子控制装置的现场可靠性评估系统，包括：

数据采集与处理模块，用于采集列车中所有目标电子控制装置的原始现场运行数据，并根据原始现场运行数据计算各电子控制装置中故障品的寿命和好品的截尾寿命，获取得到电子控制装置的寿命数据；

寿命分布分析模块，用于将寿命数据获取模块获取到的寿命数据中故障品的寿命数据分别按照多种不同分布模型进行拟合，根据拟合结果确定符合当前寿命数据分布特性的目标分布模型；

可靠性评估模块，用于对寿命数据获取模块获取到的寿命数据，按照寿命分布分析模块确定得到的目标分布模型进行可靠性评估，评估得到目标电子控制装置的可靠性。

本实施例评估系统为与上述评估方法对应的系统，其原理与上述方法一致。

上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。