基于ahp的地铁关键设备分析与维修优化

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1、基于AHP的地铁关键设备分析与维修优化刘若飞刘琛田震王帅西南交通大学电气工程学院摘要:针对地铁在长期运营维护过程屮缺乏对关键供电设备的重要度分析及采用周期性维修策略表现出的效率低、成本高问题,通过建立地铁牵引变电所故障树模型计算系统中关键设备的重要度,考虑到维修计划的制定要综合考虑设备在系统中的地位、维修费用、停机损失等因素,采用层次分析法建立设备运营维护方式评价指标体系和决策模型,同时在无限时间域中建立以可靠度为约束、以单位时间维修费用最小为目标的维修优化模型,给出计算单位时间内成本函数和最优预防维修时间间隔参数的优化计算流程。实例分析和仿真结果表明,所提模型的实际应用将在维持设备

2、较高可靠度的同时有效减少维护成本。关键词:地铁;供屯设备;故障树分析法;层次分析法;维修优化;作者简介:刘若飞(1995-),硕士研究生,研究方向为牵引供电系统维修维护优化。收稿日期:2017-06-06Received:2017-06-060引言供电系统是地铁的电能源泉和动力保证,出现故障会对线路的运行和安全产生严重影响,造成巨大财产损失[1-3]。长期以来,地铁供电设备的维修策略一直采用与电气化铁道相同的周期维修制度,效率低、成木高,未有效对系统可靠性进行评价,未将设备维修与其故障间的差异联系起来,预防性维修存在维修过剩或维修不足的问题,造成人力和物力资源分配的不合理。因此,如何

3、合理地制定设备的维修维护策略使其既能保证较高的可靠性,又尽可能使维修维护成本降低,是一个值得研究的重要课题。文献[4]对地铁牵引供电系统利用FTA和FMEA方法进行整体可靠性评价,定性地阐述了系统的薄弱环节;文献[5]对牵引供电系统利用G0法进行可靠性评价,构建了基于有限吋间域的牵引供电系统维修维护优化模型;文献[6-7]均以可靠性为约束,以维修成本最小为优化目标,分别制定了铁路牵引变电所和牵引接触网的维修维护优化模型。考虑到现有文献的研究主要集中在供电系统可靠性评估上,不能突出关键设备在系统屮的重要地位,本文结合故障树分析法和层次分析法,分析关键设备重要度和多方而维修因素的复杂性,

4、在满足规定可靠度的条件下,以单位维修费用最小为目标制定适合地铁牵引变电所关键设备的维修策略。1基于故障树的设备重要度分析1.1地铁牵引变电所故障树故障树分析法是一种用于分析可靠性和诊断设备故障的简单而有效的方法[8-9]o迄今为止,故障树分析法已发展得比较成熟,广泛应用于许多领域,但针对地铁供电系统还没有成熟的评价体系和理论方法。本文结合实际情况,整理地铁牵引变电所关键设备的功能结构和常见故障,以系统失效作为顶事件,通过分析导致三个关键设备的失效原因,由上而下建立多层次定量分析模型,构建地铁牵引变电所的故障树模型,如图「4所示。1.2牵引变电所供电设备重要度分析应用故障树分析法不仅可

5、计算顶事件发生概率(系统失效率),还可计算设备的重要度。重要度主要用来分析某个部件或最小割集对顶事件发牛的贡献大小,特别是对于复杂的系统,结合实际经验和数据来对系统关键设备进行重要度分析,可对系统的改进与维修维护提供很好的参考。以Ah(t)表示第i个设备的重要度,Fs(t)表示顶事件发生的概率,Fi(t)表示第i个事件发生的概率,得到设备概率重要度的数学表达式为:由全概率公式可得:底事件失效概率见表1。表1底事件失效概率表下载原表表1底事件失效概率表下载原表结合建立的故障树,由式度,见表2。仃)~(3)计算得到地铁牵引变电所关键设备的重要表2关键设备的重要度下载原表2地铁关键设备维修

6、方式决策层次分析法(AHP)是一种定性分析与定量分析相结合的多准则决策方法。它把复杂系统的决策思维过程模型化、数量化,尤其适用于牵引变电所这种大型复杂的系统[10T2]。层次分析法的具体步骤如下。(1)建立层次结构模型。(2)构造判断矩阵,针对上一层次某因素,确定本层次所有因素间的相对重要性,此处采用「9标度法(见表3)对重要性进行量化。表31〜9标度法及含义下载原表(3)计算各因素权重,此处采用和积法计算,具体步骤如下:(2)然后归一化处理:W={wbw2,wn},其中(1)判断矩阵的一致性检验。(1)计算判断矩阵一致性:CI越小,表示判断矩阵一致性偏离程度越小,权重值的分配合理。

7、(2)设定平均随机一致性指标,RI是判断矩阵的平均随机一•致性指标,其值见表4o表4「8阶判断矩阵的R1值下载原表(3)计算随机一致性比例:CR越小,判断矩阵一致性越好。当CR<0.1时,认为判断矩阵一致性较好,否则调整判断矩阵。2.2层次分析法在设备维修方式决策中的应用基于层次分析法对处理不能完全定量分析问题的优势,以干式牵引整流变压器为例,根据地铁中关键设备的可靠性、维修性、经济性指标,提出其维修决策需要考虑重要度、维修费用、停机损失等因素。建立的层次

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