基于质量控制的地铁车载信号设备故障分析

摘 要 ：地铁车载信号设备是保障列车运行安全、提高运输效率的核心部件，利用 QC（质量控制）方法快速有效地诊断信号设备故障具有重要意义。首先，运用排列图确定研究对象，通过现场调查、数据分析、实验验证，确定造成信号设备故障的决策变量 ；其次，针对选定变量制定应对车载信号设备故障的方案 ；最后，通过实例分析验证 QC 方法的有效性。结果表明，基于 QC 理论对故障信息进行数值化、图表化展示，通过科学、系统的分析各类故障成因，可以有效降低车载信号设备故障率，为科学有效的处理和预防信号设备故障提供决策支持。

0 引 言

地铁车载信号系统在我国目前的列控系统中占有重要地位，它的安全运行直接关系着地铁运行的安全性和快速性 [1]。在实际运行过程中，车载信号设备的故障率相对较高，由于环境的干扰、部件的磨损、设备老化等因素引起系统自身设备性能退化，导致系统可靠性下降，从而引发车载信号设备故障，给乘客的安全出行带来隐患 [2]。因此，在行车时及时诊断出系统中出现的故障和安全漏洞并对其加以处理至关重要，否则将引发一系列单元故障，甚至造成重大的经济损失和人员伤亡。列控系统在运行时，会自动生成记录系统运行状态、事件的日志数据，对其数据特征的研究，能够使维护维修人员及时掌握系统的运行情况，适时对系统进行检修与维护，保证列车的安全运行 [3]。

QC 作为一种质量管理方法，在促进企业改进质量、降低耗损、提高效益等方面发挥着很大作用 [4]，自 1978 年引进我国后，已普遍应用到各行各业 [5-7]。通过 QC 方法更加科学有效地优化设备及软件故障维修维护策略，并能够对除车载信号系统以外设备的故障诊断策略提供新思路 [8]，为后继QC 方法应用于地铁设备维护维修的推广提供先期实践论证与过程铺垫，对提高设备可靠度及乘客满意度等城市轨道交通运营服务质量具有重大意义 [9]。

由于车载信号系统及设备数量众多，运行性能及故障发生具有普遍性。设备目前的维护维修方式主要通过厂家提供的相关手册开展工作，从故障原因分析及处理方面来讲方法较为单一，存在经验主义倾向。基于此，本文在以上方法分析的基础上，依据大量的车载信号设备故障统计表数据，借助 QC 方法中的七大工具从数值及图表分析角度入手 [10]，选取典型故障分析其主要因素，并制定有效的解决措施。

1 信号系统运行现状

为降低维修维护的成本，提高故障处理速度，本文以一条地铁线路 2019 年的故障数据库为依据，分析故障统计表后发现，故障主要包括 ATS、车载、正线、误操作、外专业、现象误报等类别，其中信号系统故障主要由 ATS、车载、正线及误操作等组成，具体信号系统故障统计表及信号系统故障分布累计百分比曲线见表 1 及图 1 所示。

由表 1 及图 1 可知，车载故障率最高，占比为 77.05%。由于车载样本容量相对较大，且故障问题种类繁多，故以车载信号设备故障为研究对象，对其可靠度进行分析。由于车载信号设备故障占比较高，通过收集一条地铁线路 2019 年的车载信号设备全数故障信息，并使用故障统计表及故障分布累计百分比曲线进行了分类统计，见表 2 及图 2 所示。

由表 1 及图 1 可知，车载故障率最高，占比为 77.05%。由于车载样本容量相对较大，且故障问题种类繁多，故以车载信号设备故障为研究对象，对其可靠度进行分析。

由于车载信号设备故障占比较高，通过收集一条地铁线路 2019 年的车载信号设备全数故障信息，并使用故障统计表及故障分布累计百分比曲线进行了分类统计，见表 2 及、图 2 所示。

根据以上数据分析，车载信号设备共计发生故障 141 次，严重影响了列车的运营准点率。据此判断 3 个主要因素为 ：无人自动折返失败、ATO 停车不准及列车产生紧急制动。

2 目标设定

根据实际情况制定降低车载信号设备故障率的目标，将车载信号设备故障率从 77.05% 降低至 50% 以下。

3 要因分析及确认

3.1 因素分析

针对车载信号设备故障率高这一研究对象，从“5M1E”即人（Man）、机器（Machine）、材料（Material）、方法（Method）、环境（Environment）、测量（Measurement）角度展开要因分析。利用鱼骨图对无人自动折返失败分别从设备、人员、材料、方法及环境这五方面进行分析，如图 3 所示。同理，按照“5M1E”分析 ATO 停车不准及列车产生紧急制动故障的原因，重点得出共计 11 项末端因素，如图 4 所示。

3.2 主要因素确认

对上述故障分析的 11 项末端因素进行深入研究和验证，包括验证方法、验证结果确定要因，具体见表 3 所列。主要通过检修人员配合确认、专项作业重点确认、规范作业指导书及细化调查研究等方式开展验证工作。

4 对策措施

根据无人自动折返失败、ATO 停车不准及列车产生紧急制动故障的要因确认结果，提出解决车载信号设备故障的对策和措施，见表 4 所列。

5 实施情况

根据对要因确认表及对策措施表的分析，制定对策实施计划并予以实施情况如下 ：

针对无人折返通信中断、列车移动、屏蔽门无法联动及无门允许命令情况，引起的无人自动折返失败、列车产生紧急制动等一系列故障，通过 QC 分析，对车载 ATP、ATO 软件进行改造升级，经改造后不再出现折返失败、紧急制动情况。为了更好地应对此类故障，提升检修人员的故障分析能力，应加强检修人员的业务培训。

对于牵引 / 制动手柄“未回零”情况，因车载信号未采集到牵引 / 制动手柄回零信息，导致列车无法进入 DRB 模式，DRB 折返失败。通过分析其原因，对车首尾两端 ATP 板卡进行对调，经过试车验证，未出现采集不到牵引 / 制动手柄回零信息使无人自动折返失败故障。

ATO 停车不准主要受列车速度测量精确性、列车位置定位精确性及车载 ATO 系统软件算法的影响。同时，车辆侧制动系统是否良好、ATO 允许信号命令与回采反馈是否一致也是主要的影响因素。针对列车速度测量不精确问题，由于测速电机与多普勒雷达获得的速度信息误差允许范围设置较大，通过将误差允许参数范围调小，且增加测速电机与多普勒雷达的维护次数，提高准确度，有效避免了此类问题 ；列车位置定位不精确的原因，主要在于应答器数据的精确度不高，通过增加车站区段内应答器校验次数，提高列车的定位信息 ；针对车载 ATO 系统软件算法的影响，导致绘制出的列车运行曲线不准确问题，通过改进软件算法及技术人员对升级软件进行多次现场测试，使得列车运行曲线精确度提高 ；针对车辆制动响应延迟现象，一是增加电制动延迟退出功能，二是优化气制动施加条件，确保车辆侧制动系统良好 ；针对ATO 允许信号命令与回采反馈不一致的情况，司机按照 HMI人机提示的按压确认。

针对因 ZC 的 MA 超时导致紧急制动的问题，是由于车载通信 TAU 至车载无线接收单元 TRU 间存在通信延时丢包，通过对列车 TC2 端网络（B 网）进行排查，对 TAU 至车载TRU 层交换机接口端子（交换机 B 的 X2 接口端子）之间线缆进行校线，并重新紧固插头。

6 效果检验

经过 2020 年故障台账统计，通过多次对车载信号设备故障信息数值化、图表化，科学、系统地分析造成各类故障的主要因素，并制定对策，有效解决了无人自动折返失败、ATO 停车不准及列车产生紧急制动等车载故障问题，且车载故障率下降至 50% 以下，完成了预期目标。该条地铁线路2019 年和 2020 年信号系统各类故障占比如图 5 所示。

7 结 语

从上文分析的结果来看，车载信号设备故障率达到了预期的目标。通过 QC 分析方法，有效降低了因车载信号故障导致的列车晚点率，降低了维修设备费用和运营成本，保证了城市轨道交通系统的正常运转，方便了广大市民的正常出行，具有较高的经济效益和社会效益。在下一阶段，我们将继续把 QC 方法应用到信号 ATS、正线等设备，使信号系统各类故障率降到最低。

审核编辑 ：李倩