地铁车门故障分析中逆向FTF法的应用研究

张宁

摘 要：近年来，因地铁车门存在质量问题而导致交通事故频发，这给地铁运营公司和车门设计单位敲响了警钟，因此，对地铁车门进行故障分析势在必行。在对故障模式危害性分析和故障树分析进行整合的基础上，运用逆向FTF技术对地铁车门的有效性进行了分析，最终确定了故障因素，以期为相关单位提供参考和借鉴。

关键词：地铁车门；FTF；FMECA；FTA

中图分类号：U279 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.08.158

1 研究背景

地铁车门系统是地铁运行中最重要的因素之一，一旦发生故障，则会对乘客的生命安全造成威胁。因此，采用科学的方法找到车门系统存在的故障是保证其安全的基础。一些学者利用故障树分析法对汽车制动系统、液压挖掘机回转系统进行了分析，也有学者运用FMECA（故障模式影响及危害性分析法）对双密封车门系统进行了危害性分析。运用这些方法成功地找到了故障位置。但故障树分析法难以被人理解，且采用FMECA时常出现遗漏。因此，在对较为复杂的故障进行分析时，可将FTA与FMECA结合，进而形成逆向FTF分析法，该方法具有一定的实用性。

2 地铁车门简介

地铁车门系统包括悬挂导向机构、驱动装置、左右门叶、紧急解锁装置、紧急入口装置、密封型材的机械部件、电子门控单元EDCU、电气连接、开关等。该系统的运行原理为：当需要开启车门时，列车司机按下按钮，传达信号至EDCU，门叶开始运动。电动机通过连接系统带动导向机构运行，门扇在导向机构的作用下向外摆动，导向系统控制门扇直线平移，携门架沿着长导柱自由滑动，从而使门扇完全打开。

3 地铁车门逆向FTF分析

在实际运行过程中，乘客上、下车时地铁车门偶尔会在开启的过程中突然关闭，进而对乘客的安全造成了威胁。因此，在设计地铁车门系统时，设计师应考虑安全因素，以免造成人员伤亡。检修人员应积极排除车门故障，并分析故障原因。由于车门系统的结构复杂，一般情况下难以找到故障位置，因此，可采用FTF分析法分析。比如，将地铁车门自动开关视为关门故障的顶事件，以此找出可能导致顶事件发生的所有底事件；列出所有底事件后，可结合历史故障及其数据对底事件进行FMECA分析，并比较其危害性。

3.1 FTA定性分析

故障树分析法的目的是找出地铁车门发生故障的所有原因，并分析故障模式，找到车门故障的潜在影响因素，从而提高故障查找效率，从根本上指导故障的修复，这具有非常重要的现实意义。为了顺利找到故障位置，在应用故障树分析法时，要列出所有可能含有潜在影响因素的故障，并保证分析的完整性，与故障树分析无关的人为因素不可列入其中，且可忽略电路设计问题和通信设备问题，以免故障树分析复杂化。因此，我们将地铁车门自动开关门故障作为故障树的顶事件，经过排查，得出了故障树模型，并将其作为底事件。具体而言，底事件用β表示，β1～β13分别为电流传感器故障、位置传感器故障、丝杆润滑不良、导柱润滑不良、上导轨位置失调、定位消磨定位槽、牙轮过紧、开关继电器故障、速度传感器故障、开关按钮故障、EDCU故障、关闭行程开关S1间隙过小、开关按钮故障。

3.2 FMECA分析

FMECA分析包括FMEA和CA两部分。通过FMEA分析能迅速确定故障发生的原因、故障的危害程度。故障等级类别和故障等级的定义如表1所示。

通过CA分析可了解各种故障的危害程度，且具有特定的计算公式：危害程度=产品故障率×故障模式频数比×故障模式影响概率×产品的工作时间。故障模式频数比是指产品的某一故障占所有故障的百分比，产品的故障率可通过计算得出，将产品在特定时间内的故障总次数除以这一特定时间，得出的就是平均时间内的故障率。故障模式影响概率是指当地铁车门系统某部件发生故障时，能影响这一故障危害等级的条件概率，因此，可对地铁塞拉门进行FMECA分析。当故障模式影响概率为100%时，表明该系统一定会发生故障；当故障模式影响概率为50%时，表明该系统有可能发生故障；当故障模式影响概率为10%时，表明发生故障的可能性很低；当故障模式影响概率为0%时，表明不会发生故障。对这些底事件进行FMECA分析后，可得出故障等级FMECA分析表和危害性矩形阵。此外，故障模式分布点与对角线的距离越远，则故障危害越大。

4 结束语

采用FTF分析法分析地铁车门系统后，可得出危害最大、发生概率最高的故障模式，分别为EDCU内部故障、导柱润滑不良、压轮过紧和丝杆润滑不足。因此，应在检修工作中重点检查这些部位，从而提高检修效率。

参考文献

[1]夏军，邢宗义，王晓浩.基于FTA的地铁车门故障诊断研究[J].组合机床与自动化加工技术，2014（04）.

[2]夏军，刘萍，任金宝.逆向FTF法在地铁车门故障分析中的应用[J].机械设计与制造，2014（03）.

〔编辑：张思楠〕