張睿航，王宏杰，賈玉周

（中建安裝集團有限公司，江蘇南京 210023）

1 灰信息來源故障率分析

由于地鐵鋪軌機運行及停止使用中存在諸多隱患，對施工進(jìn)度、質(zhì)量及安全提出了很大的挑戰(zhàn)。根據(jù)現(xiàn)場實際施工中發(fā)現(xiàn)的維修問題，進(jìn)行地鐵鋪軌機日常檢查和維修，難以快速準(zhǔn)確的找到故障原因，現(xiàn)場全面檢修如圖1 所示。由于人員操作對地鐵鋪軌機的影響灰度因子較大，傳統(tǒng)灰色預(yù)測模型的建模對象又是實數(shù)序列[1]，根據(jù)實際施工中的灰度關(guān)聯(lián)，分析對灰信息各來源的γ 故障率函數(shù)，建立維修閥值，依照設(shè)備的維修閾值和決策模型，實現(xiàn)信息不足情況下的地鐵鋪軌機維修。

圖1 地鐵鋪軌機全面檢修

地鐵鋪軌機灰信息主要來源及各γ 故障率函數(shù)如下：

（1）地鐵鋪軌機供電系統(tǒng)是灰信息主要來源之一。由于地鐵區(qū)間施工配電箱位置和區(qū)間長度的不確定，使得電纜長度根據(jù)配電位置和區(qū)間施工位置進(jìn)行調(diào)整，地鐵鋪軌機作業(yè)面操作人員和維修人員無法長期有效識別供電線纜的位置和內(nèi)部受到的扭轉(zhuǎn)力，線纜內(nèi)部發(fā)生破壞，破壞點難以巡查，可在任一位置、任一時間發(fā)生破壞。分析過程中，地鐵鋪軌機的形狀參數(shù)和尺寸參數(shù)不發(fā)生變化，比例為定值，且應(yīng)防止未失效時間的指數(shù)為0。

（2）地鐵鋪軌機人員操作是灰信息主要來源之一，地鐵鋪軌機在施工不同使用階段的操作人員不相同，相同人員操作時使用的功能不相同，人員由于工作強度、個人習(xí)慣等因素造成的設(shè)備故障，無法短時間甄別并維修，但根據(jù)工程實際可以對以上主要灰信息進(jìn)行甄別，從主要故障部位十字開關(guān)、液壓閥、亂槽、走行保護(hù)罩4 個方面可發(fā)現(xiàn)灰信息雖難以辨別，但其產(chǎn)生的影響可通過更換頻率較大的故障部位進(jìn)行辨別。分析過程中地鐵鋪軌機的形狀參數(shù)和尺寸參數(shù)不發(fā)生變化，比例為定值（形狀參數(shù)略小于尺寸參數(shù)，為使數(shù)據(jù)更為確切，假定為2∶3），且應(yīng)防止未失效時間的指數(shù)為0。

（3）地鐵鋪軌機自有故障是灰信息主要來源之一，地鐵鋪軌機購置后組裝過程中產(chǎn)生的部分問題不會影響設(shè)備的調(diào)試，但在施工使用過程中存在的軌料重量相差較大，設(shè)備允許范圍內(nèi)短時間超負(fù)荷運轉(zhuǎn)，設(shè)備運行速度可變，改變變速器內(nèi)的齒輪嚙合位置，改變傳動比頻率多，且軌排立架過程中，軌排不均勻升降時，軌排聯(lián)動對地鐵鋪軌機受到的彎扭矩變化對設(shè)備的影響，可能造成零部件松動，齒輪嚙合不到位，液壓機構(gòu)損傷加重等的影響，故障原因較多，逐個分析難度大，且灰信息存在多趨勢耦合，多方向相互擾動的情況，難以實現(xiàn)擬合分析。分析過程中，地鐵鋪軌機的形狀參數(shù)和尺寸參數(shù)不發(fā)生變化，比例為定值，且應(yīng)防止未失效時間的指數(shù)為0。為保證灰信息的全覆蓋，時間指數(shù)為除上述兩種的情況的剩余全部故障時間。

2 維修閾值

維修閾值是地鐵鋪軌機校正動作的最小輸入值，確定其是為了在整個歷史故障數(shù)據(jù)的灰信息分析中找到灰信息和閾值的關(guān)系，供電系統(tǒng)的灰信息在維修閾值的確定中影響因素大于人員操作的灰信息，其灰信息較少，可以作為檢查維修的基礎(chǔ)依據(jù)和首要檢查環(huán)節(jié)；自有故障的故障率大于人員操作的故障率，但是自由故障灰信息較多、區(qū)間車站環(huán)境條件受限（圖2），無法展開鋪軌機進(jìn)行維修，且各故障之間相互影響，無法第一時間作出判斷，需要對整個設(shè)備進(jìn)行全面有效的排查，消耗維修時間較多，一般不作為維修閾值進(jìn)行判定；人員操作灰信息關(guān)聯(lián)故障僅為四項，便于檢查，可作為檢查維修的重要環(huán)節(jié)，也可作為定期維修的閾值，至少應(yīng)定期對四項部位進(jìn)行檢修。

圖2 地鐵鋪軌機作業(yè)環(huán)境

3 結(jié)束語

提出了地鐵鋪軌機的灰信息識別和判定技術(shù)，在目前國內(nèi)軌道工程施工壓力大，面臨條件限制多的情況下，對軌道的重點設(shè)備進(jìn)行討論，增加維修檢查的有效性，對施工安全及可靠性有了更深一步的認(rèn)識。基于灰信息的挖掘，建立了地鐵鋪軌機故障率函數(shù)，根據(jù)維修目標(biāo)求維修閾值[2]，提高設(shè)備維修效率，減少設(shè)備故障和安全隱患的發(fā)生。

針對地鐵鋪軌機檢修中各階段的問題，以及對整機系統(tǒng)未知的單部件系統(tǒng)故障狀況進(jìn)行檢修，通過故障預(yù)測函數(shù)及分析模型，將理論研究與預(yù)防性維修相結(jié)合，在灰信息研究方面對地鐵鋪軌機存在問題多，維修難度大的問題建立維修策略[3]，以灰信息的分析檢修難度為依據(jù)，計算設(shè)備在供電系統(tǒng)、人工操作、自有故障方面的瞬時故障率及最佳的預(yù)防性維修閾值和，在保證設(shè)備高效進(jìn)行區(qū)間投運工作的同時，使設(shè)備的平均維修時間最少，并通過現(xiàn)場試驗驗證理論計算可行性和有效性。