付时瑞 林荣勇 李伟 葛芸铭
中车长春轨道客车股份有限公司 长春132000
摘要：随着中国高速铁路建设逐步开展，上线运行的车辆逐年增加，车辆运行及检修产生的数据大量待利用，本文阐述一种动车组调试故障数据利用方式，提升动车组检修质量的同时，反向优化车辆检修过程。
关键词：故障分析 车辆检修 铁路轨道客车
自2007年4月18日零时实施的全国铁路第六次大提速以来，高速动车组客车已广泛应用于铁路3.9万公里的干线及支线上[1]，同时仅2020年一年全国新开通地铁约2000公里[2]，如此庞大的轨道客车交通网在便利了国民出行的同时也积累了大量待开发、挖掘的运用和造修数据。
一、轨道客车调试及故障数据应用现状
当前各大主机厂已经意识到车辆数据挖掘的重要性[3]，纷纷开始构建自己的大数据运用方针，如：中车长春轨道客车股份有限公司工程技术研发中心组建的动车组大数据中心，中车青岛四方机车车辆股份有限公司提出的《数据驱动下的“智造”新局面》等。
但现阶段轨道客车造修一线对积累的数据运用不够充分，大量的生产积累数据闲置，车辆设计、造修阶段优化只能依靠专家经验法，大多数车辆故障只是通过更换料件解决，针对故障成因的研究还是不够深入，同时也缺少高级修过度修、料件耐久性等的数据支撑，导致现阶段积累的数据对轨道车辆造修精益、修程反馈和自主修的反向优化作用不显著。
针对此现象本文借助数据分析方法提升轨道客车造修质量。
调试故障数据的定义：动车组检修分为车辆返厂阶段、车辆解编、部件拆卸检修、涂装阶段、车辆装配阶段、车辆连挂及车辆调试阶段，在车辆调试阶段过程中产生的故障数据记录被成为列车调试故障数据。
二、提升故障信息有效性
为了提升信息的有效性，对轨道客车调试数据记录进行规范化管理，通过制定《动车组高级修调试故障记录单》如图一所示，主要包括故障来源、故障描述、故障点信息、故障类别、所属部件、处理人员、处理完成日期等20项内容的填写使故障从发现到关闭的整个过程（必要时可以添加影响化记录）做到闭环管控，同时故障点及处理信息得到了最大程度的保留，方便调试故障后续的分析利用。
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三、建立惯性故障库
规范化调试故障信息录入后，以2020年已入修动车组94标列为例，共记录调试数据3447条，如此庞大的数据样本造成了数据筛选分析难。
首先对故障数据进行分类，以故障产生原因责任为导向，将故障分为七类：状态修料件质量问题、必换件料件质量问题、返修件料件质量问题、标准类问题、装配工序控制问题、供应商工序控制问题及其他：
状态修料件质量问题：料件在本次检修过程中只进行清洁，外观及功能检查的；
必换件料件质量问题：在本次检修过程中必须更换的料件；
返修件料件质量问题：在本次检修过程中返回到检修供应商进行检修的料件；
标准类问题：现阶段车辆修程中未明确检修标准的；
装配工序控制问题：车辆装配阶段因操作造成的故障，如：车辆线缆错接、漏接、料件缺失等；
供应商工序控制问题：现车大包修或返修件内部电路接线错误、功能错误等；
其他：不属于以上分类的，统一归为其他项。
通过以上七项以责任分类为导向的调试故障划分，使故障责任清晰明了。
同时在分析故障时，逐条对调试故障进行标准化命名，做到同一系统不同成因故障区分命名，不同车辆相似故障统一命名，避免了因填写信息不一致导致的筛选难，同时使用尽量少的文字描述故障，使调试故障分类简洁、易懂。
其次定期总结调试故障发生次数、处理方式及探讨原因分析，筛选出惯性发生的问题建立惯性问题故障库，通过惯性故障库识别多发和对动车组调试周期影响大的故障，研讨解决措施，提升动车组检修质量。
通过一段时间的惯性故障问题分析发现，往往因为各部门职责不明确造成故障成因调查难，处理复杂、产生相关拆动多的故障往往暴露的比较晚。
针对此问题首先对各职能部门进行职责明确，同时使故障排查、处理及分析形成闭环，流程如图二所示。
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其次，对此类功能验证条件进行识别，通过提前供电装置和工序前移等手段让此类故障可以在检修车辆装配阶段完成处理。
四、现阶段主要成果
典型事例1:司机室监控屏充电机充电电流异常跳变问题：
车辆高级修过程中多次提报司机室监控屏充电机电流发生大幅度调变，首先排查通过车辆实际测量充电机电流输出无异常，推断为信号干扰，通过最小系统法等故障排查手段将故障点锁定为MPU CAN板转换信号失真产生串扰干扰了司机室监控显示，导致司机室监控屏充电机电流显示跳变问题的发生。
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典型事例2:牵引电机司机室监控屏显示温度高：
车辆高级修过程中多次提报牵引电机司机室监控屏温度显示异常，检修运维工程技术部调试组将此识别为惯性故障，牵引电机温度传感器测量铂电阻阻值确认传感器阻值变化与温度变化一一对应，再调查RIOM中的PT100模块发现其转化的电流信号明显高于实际采集值确认故障为RIOM中的PT100偶发故障造成。
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频繁的因为料件缺陷而更换列车牵引网络控制及反馈模块即会导致检修成本增加，又会导致人员工时浪费（更换后验证试验），在动车组高级修成本逐渐压缩的背景下产生了很多不必要的生产浪费，依靠轨道客车数据分析，发现产品缺陷，调查深入到点并优化关闭的方式，避免了节省了检修成本及人力资源的浪费。
五、未来预期效果
下一阶段依托轨道车辆全寿命周期运维体系的建立，在现有数据分析的基础上结合车辆运用数据，建立一套完善的整车及各部件数据采集、分析及部件寿命预测体系，为轨道车辆设计、运用、检修及优化提供重要数据支撑，同时反向优化动车组高级修修程，避免工序及产品缺陷产生的浪费，对轨道车辆精益造修的提升大有裨益。
六、总结
通过上述手段对动车组检修数据的利用，为车辆检修过程优化提供了一个方法，同时提升了动车组的检修质量，避免以往为处理故障产生的不必要的资源浪费，同时为轨道车辆全寿命周期运维体系的建立进行了数据积累，对轨道车辆新造、检修起到了积极的作用。
参考文献：
[1]薛超.探讨高速动车组远程监控系统的诊断与维护[J].山东工业技术，2016(24):247.
[2]秦佳颖.基于实例的高速动车组制动系统故障诊断方法介绍[J].铁道车辆，2016(7):41-43
[3]中国铁路总公司.高速动车组概论[M],中国铁道出版社，2015.