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      關于天津地鐵營運列車質量雙線提升的研究

      2019-10-21 17:34:16左中峰
      科技風 2019年10期
      關鍵詞:運營軌道交通

      左中峰

      摘要:目前天津軌道交通運營1、2、3、5、6號線和津濱輕軌9號線,通車里程達到220公里,已形成網絡化運營結構,覆蓋天津中心城區(qū)和濱海新區(qū),縮短的行車間隔和加大的車廂乘客密度對地鐵車輛的安全性、舒適性及客運服務質量提出了更高的要求,也對司機正線排故技能和車輛檢修能力提出了更高的要求,所以營運列車正線故障預判顯得尤為重要,本文從列車各系統(tǒng)近5年故障率著手分析,積極推動營運列車質量的雙線提升研究,對乘務部門對司機開展針對性培訓和維修部門優(yōu)化檢修維保流程提供了有力數據支撐。

      關鍵詞:軌道交通;運營;檢修維

      目前乘務專業(yè)只是按照列車下線標準對司機開展重溫培訓,重點對出現頻次高的正線列車故障類型加強司機應急排故訓練,維修專業(yè)也只是按照計劃修程完成日檢、月修、定修,再增加一些項目改造,無法很好地做到預防性培訓和預防性維修,或者是司機的應急排故培訓和車輛的維修作業(yè)不能夠突出重點,不能提早進行科學預判。本文從列車各系統(tǒng)近5年故障率著手分析,積極推動營運列車質量的雙線提升。

      一、司機組質量提升

      司機的列車排故培訓項目目前分為7個系統(tǒng):制動系統(tǒng)(9個子項)、車門系統(tǒng)(7個子項)、電氣系統(tǒng)(15個子項)、司控器模塊(2個子項)、車下部分(4個子項)、車體部分(5個子項)、信號系統(tǒng)(3個子項)、其他(1個子項),共計46個故障點,乘務專業(yè)(司機組)將這46個故障點培訓均勻到每個月,以月為單位全年完成所有培訓項目,同時每月也會針對當月司機處理故障的薄弱環(huán)節(jié)增加培訓項目。下面是天津地鐵1號線和2號線故障統(tǒng)計分析對比,見下表和圖1所示。

      從1號線列車2011年以后故障統(tǒng)計數據可得出結論,車門故障率最高,其次是輔助供電和牽引。

      從2號線近5年營運期間在線故障數據看(圖1),車門故障次數最多,其次是制動、牽引、PIS系統(tǒng),結合1號線列車2011年以來故障數據,雖然2號線和1號線線路、列車型號、各系統(tǒng)設備廠家不同,但根據天津地鐵司乘和維修管理模式、環(huán)境、客流特點,營運列車在線故障類型和故障概率基本相符。

      乘務專業(yè)由此制定了針對性培訓計劃,每月組織司機開展至少一次過篩式車門排故實操訓練,每兩個月開展一次牽引和制動排故實操訓練,同時將故障率最高的項目排故步驟印刷在司機點牌背面,供司機參考使用。

      二、維修質量提升

      維修方式的邏輯決策模型是一種定性分析并決策設備維修方式的方法。因為列車的安全性是第一位的,因此對于列車設備制定的維修方式決策模型是基于對設備故障率和故障原因的調查分析,然后綜合考慮設備對于系統(tǒng)整體運行的重要度以及設備故障的風險是否可以接受,其次是考慮維修方式的可行性和經濟性,提出新型維修模型。如圖2所示。

      三、乘務——維修質量雙線提升

      天津地鐵乘務專業(yè)和維修專業(yè)持續(xù)對列車下線標準進行整合編制,結合歷年車輛故障特點,細化車輛各系統(tǒng)故障排故項點制定,充分考慮“一劍封喉”關鍵點和站臺、區(qū)間不同排故流程,對排故處理進行規(guī)范化制定,防止司機因緊張而耽誤排故,對排故中設計級位、次數和數字的字眼做到精準制定,并附以真實故障圖片,有效保障正線營運列車質量。

      乘務和維修兩個專業(yè)隊伍之間執(zhí)行互助培訓、技術人員輪換制度,讓檢修人員懂行車,司乘人員知檢修,同時司乘和維修建立良好、高效的溝通反饋機制,實時解決日常生產中的實際問題,車輛調度和司乘運轉計劃施行DCC綜合辦公模式,全方位保障車輛正線行車可靠性。

      四、結語

      該研究通過對標準化檢修規(guī)程和車輛正線運營下線標準的優(yōu)化,編制完善車輛各修程作業(yè)指導書、開展試行全職包車制度和車輛與乘務互助提升等措施,全面提升了正線營運列車質量的整體檢修能力和質量管理水平,為地鐵網絡化運營下的車輛-司乘精檢細修鋪墊基礎,對促進行業(yè)發(fā)展具有十分重要的意義。

      參考文獻:

      [1]王靈芝.以可靠性為中心的高速列車設備維修決策支持系統(tǒng)研究[D].北京:京交通大學,2011.

      [2]裴偉民.QC案例提升上海地鐵12號線運行速度[J].質量方法,2018,02:66-69.

      [3]李瑞瑩,康銳.基于ARMA模型的故障率預測方法研究[J].系統(tǒng)工程與電子技術,2018,30(08):1589-1591.

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