0、摘要

城轨车辆低压直流断路器是电气控制回路的关键部件，研究低压直流断路器的可靠性分布模型具有重要意义。基于上海10号线城轨车辆低压直流断路器现场应用的故障数据，利用威布尔分布的拟合度检验、参数估计，求解三参数 威布尔分布函数，拟合断路器失效率曲线，从而得出低压直流断路器属于故障率逐渐下降的早期失效的结论，为城轨车 辆可靠性设计及以可靠性为中心的维护性（RCM）活动提供一定的参考意义。

1、引言

断路器是能接通、承载和分断正常电路条件下的电流，也能在规定的非正常条件下（例如短路）接通、承载和分断电流的一种机械开关电器［１］。在城轨车辆上，控制电路例如开关门控制、照明灯具控制等前端均配置低压直流断路器，所在回路发生过载或短路等故障情况下，断路器及时切断电路，保护终端设备并防止故障扩大化。从安全角度考虑，起保护作用的断路器一般没有冗余设计，从可靠性角度看，断路器属于控制回路中的单点故障，因此对断路器的可靠性分析显得尤为重要。目前，对于城轨车辆部件的可靠性研究多数集中于某一具体系统，针对低压直流断路器的分析很少，例如高云建立了城轨车辆车门子系统的可靠性模型并对继电器的可靠性及疲劳寿命进行分析［２］，王伟、李永生、段洪亮阐述了大数据技术在车辆运营数据和实验数据分析及深度挖掘中的重要意义［３］。因此，本文针对上海10号线低压直流断路器进行可靠性模型建立和分析，为电路设计、选型决策及RCM策略提供理论依据。

2、低压直流断路器故障模式及原因分析

GJB299C中对电阻器、电容器、开关等各类型电气元件的故障模式和故障率预测公式进行了定义［４］，但该标准中的电器元件不包含断路器。从断路器的功能上考虑，断路器的故障模式及故障原因如表１所示。

3、威布尔分布

威布布尔尔分分布布是可靠性应用分布最常用的分布，可用于表示故障时间模型［５］。三参数威布尔分布的分布函数见式（１），概率密度函数见式（２），故障率函数见式（３）：

4、现场数据分析

4.1 设定原假设 

      假设上海10号线地铁低压直流断路器可靠度服从三参数威布尔分布。

4.2 选择样本

本文以2012年1月1日-2016年12月31日上海地铁10号线车辆为分析对象，低压直流断路器故障统计如表２所示。

4.3 拟合优度检验

4.4 威布尔参数估计

参数估计有最小二乘法、最大似然估计法等数学方法，大多比较复杂，需要借助Matlab等工具完成，为简化计算，本文采用文献［７］提出的利用Excel规划求解模块功能来求解威布尔分布函数的参数估计［７］。

１）按表３整理数据并假定初始δ０=194。（仅截取了部分数据示意）

２）选择规划求解模块，目标值定为相关系数r最大，约束为δ≥０且δ≤ｔ１，可变单元格为位置参数δ，进行100次迭代后解得最优解如表４所示。

4.5 失效率曲线拟合

5、总结与展望

5.1 总结

根据威布尔分析结果，可以得出以下结论。 

１）上海10号线在2010年投入运营，到2012年已经过２年的运营时间。根据浴盆曲线，理论上断路器已进入随机失效阶段，即服从指数分布，但从实际统计数据分析得出，形状参数小于１，指示的是早期失效状态，失效率随时间的延长逐渐降低，可见理论分析和实际应用还是有一定的差异，从应用数据得出 的失效率曲线及可靠性模型更能反映真实情况。 

２）早期失效模式下，实施预防性维护是不合适的，因为维护后的失效率会有上升的过程。 

３）根据威布尔分析理论，在这种失效率曲线下，对其进行预防性维护以后会导致故障率的升高，因此进行预防性维护是不合适的。引起这种失效率曲线的原因主要包括缺少充分的过程控制、不充分的筛选实验、生产问题、错误的组装、不良的质量控制等。因此，在车辆的可靠性设计中，应着重对断路器供应商的过程质量进行管控。

5.2 展望

本文基于上海10号线的实际应用数据，对断路器建立可靠性模型及失效率曲线拟合，得出该项目低压直流断路器符合威布尔三参数模型，失效率随时间增长逐渐下降的结论。在此基础上还有以下几个方面可以进一步完善。

１）增大样本量，将相同低压直流断路器型号、相似项目的失效数据作为样本进行统计，并扩大时间跨度，利用大数据来增强分析结果的可信度。 

２）优化参数估计方法，本文采用Excel的规划求解功能进行参数估计，可通过采用最小二乘法等多种方法进行对比，提升参数估计的准确性。 

３）细化故障统计数据，根据失效模型对数据进行分类，优化断路器失效模式、模式比例及失效原因数据库，从而改进设计阶段的元器件失效率预测结果、失效模式影响及危害度分析 （FMECA），有助于电路可靠性设计的提升。

参考文献

[1] 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局．GB14048.1-2012 低压开关设备和控制设备[S].  北京：中国标准出版社，2013． 

[2] 高云. 城轨列车车门系统关键部件可靠性研究[D]．北京: 北京交通大学，2014． 

[3] 王伟，李永生，段洪亮．大数据技术在城市轨道交通车辆RAMS验证过程中的应用[J]．城市轨道交通研究，2020（２）:1-4． 

[4] 中国人民解放军总装备部．GJB/Ｚ 299C-2006 电子设备可靠性预计手册[S]. 2006． 

[5] 任立明．可靠性工程师必备知识手册[M]. 北京: 中国标准出版社，2009． 

[6] International Electrotechnical Commission. IEC 61649-2008 goodness-of-fit tests，confidence intervals and lower confidence limits for Weibull distributed data[S]. 2008.

[7] 刘子娟，郑学斌，郭小军．应用MS Excel求解三参数威布尔分布函数的参数估计[J]．机械工程师，2002（２）:117-119．