基于历史故障数据的列车故障处置分析

关捷

（西安高铁基础设施段，西安，710000）

摘要：本文对西安局ATP系统的典型故障进行了归纳，从车辆-ATP故障频次、ATP系统类型-故障频次等维度进行统计分析，提出了故障预防和处置方面的建议，对高铁列车的日常运维和故障处置管理具有重要借鉴意义。

关键词：ATP 故障案例 统计分析 频次

列控车载 ATP 系统是基于地面数据和列车特性，用于防止列车超速、保证列车运行安全的信号设备。

1 ATP系统典型故障

西安铁路局动车组列控设备ATP类型主要有CTCS3-300T、CTCS3-300S、CTCS3-300H、CTCS2-200H、CTCS2-200C[1]。各型列控设备ATP典型故障下：

（1）CTCS3-300S：EVC通信中断、300S板件故障、BTM故障、RIM故障、测速系统故障、无线连接超时、应答器信息缺失、DMI故障等；

（2）CTCS2-200C：单系故障、DMI故障、200C板件故障、LKJ故障、应答器组信息不完整、测速系统故障等；

（3）CTCS2-200H：STM信息不合理、应答器组信息不完整、VC1/VC2故障、DMI故障；

（4）CTCS3-300H：VC1/VC2故障、DMI故障、无线连接超时、速度传感器故障、TCR传送不良等；

（5）CTCS3-300T：ATP时间异常、DMI故障、BTM故障、应答器信息缺失、速度传感器故障、主机与DMI通信中断、测速雷达故障、TCR故障、无线连接超时各型设备典型故障如图1所示等。

[2]

图1  ATP设备典型故障图

32 故障统计分析

从长期积累的ATP系统故障案例看，故障频次与车辆、ATP系统类型与高频故障等，表现出强相关性。下面以车辆-故障频次和ATP高频故障统计为例，说明ATP故障的规律性。

3.1 车型-故障占比统计

图2为2022年1季度、2021年和2020年3个时间段，车型-故障占比统计图。

[3] 

（把200K删了吧，前面统计了5个车型，就不要200K了）

图2 车型-故障占比统计图

可以看出，随着车龄增加和新车数量增加，200C车型、300T车型故障率显著提高。2022年1季度、2021年、2020年，200C车型、300T车型和300S车型故障总占比分别为90.29%、[4]93.85%、100.00%。（这三个数没看明白？什么意思呢？）特别是300T车型，每年故障占比始终接近50%，需要重点关注。

3.2 1 车辆-ATP故障频次统车号-故障频次统计

11辆车故障总数分别占2022年1季度、2021年度和2020年当年统计故障的13.86%、23.74%和12.50%。特别是CRH380AL-2638和CRH380AL-2626在2022年一季度故障发生频次较高，作为同型车，在相同时段出现这种情况，深层次原因值得深究。

图3 车型-故障占比统计图

3.3 2 ATP系统高频故障-车型统计

图1是200C型ATP系统高频故障统计图。统计表明，在2022年第一季度和2021年，200C200C型车型ATP系统单系故障频发，甚至在2022年第一季度达到了该车型ATP系统所有故障的70%。说明该故障已经成为200C型该车型ATP系统的主要故障，需要结合故障原因，进行进一步的预防性处置。

图1  200C型ATP系统高频故障统计图

图2 ATP系统类型-应答器丢失故障分布图，

图4高频故障-200C车型统计图统计表明，与其他类型ATP系统相比，300S型ATP系统更容易发生应答器丢失故障，可能是由于车辆设计缺陷所致，应该借助厂方力量，对列车该设计问题进行彻底解决。

图2 ATP系统类型-应答器丢失故障分布图

相应的，BTM故障、单系故障和应答器信息缺失故障，是300T车型的高频故障。特别是随着车辆运行时间增加和新车型投入，BTM故障已经成为影响300T车型正常运行的关键故障，故障占比达60%，值得警惕。

[5]

（300T设备没有单系故障，得删除）

图5 高频故障-300T车型统计图

3.4 典型故障-车型分布统计

该分析表明，与其他车型相比，300S车型更容易发生应答器丢失故障，可能是由于车辆设计缺陷所致，应该借助厂方力量，对列车该设计问题进行彻底解决。

图6 车型-应答器丢失故障分布图

43 故障处置建议

通过以上分析可以看出，历史故障案例对于ATP故障预防、诊断都具有重要意义。笔者归纳西安局日常列车运维过程故障案例的记录、收集、整理和归纳工作经验，主要有：

1.维护好列车健康档案

列车健康档案，是对列车生命周期内所有状态变更、故障处置和维护保养等详细信息的完整记录，有机整理形成的。一般以车号为根本索引字，按车号建档、登记、追踪核查、对号销帐。登记的信息要素包括故障信息、处置时间、处置追踪复查情况等，信息登记要简练但关键信息要完整，既便于检修人员“对症下药”处理故障，又便于管理人员追踪督办，防止车辆“带病”出库和“旧病复发”。

2.加强列车故障数据自动挖掘分析能力

列车运维过程中，会形成大量的宝贵数据，一类是工作人员统计、归纳和分析形成的，如列车健康档案、故障报告、动车设备质量分析工区交接班记录表和ATP车载设备配件板件更换历史记录表等；另一类是由设备自动记录的，如AE-LOG、JRU、DUMP、MID、SAM[6]等一系列日志文件。目前，这类数据的关联和分析主要依赖于人工，存在挖掘不充分，效率低等问题，若通过分词技术和关联规则等数据挖掘算法，实现海量历史文本故障数据(（ATPCU-AE-LOG文件）中故障特征的提取并组成故障规则库，基于故障规则库进行故障诊断和故障预测，可以达到事半功倍的效果。

3.抓好频发故障的处置和预防

统计表明，列车高频故障具有车型ATP系统、车次和位置时间相关性分布规律。例如，软件版本升级后、地面应答器调整后等时机，要关注某类关联性较强故障的出现，进行重点预防。比如，某型车软件升级后，频繁出现“无线连接超时”故障，就要及时系统性地分析原因和措施，预防性地分析由于软件变更成造成的系统性影响，提前加以处置，防止出现大规模连锁反应。

5 4 总结

本文根据列车历史故障数据统计分析，从车辆-ATP故障频次统计、车型-故障占比、车号-故障频次、高型故障-车型、典型故障-车型ATP系统类型-故障频次等不同维度分析了列车故障的规律性和关联关系，并给出了做好故障处置的建议，对为故障针对性预防和故障发生后快速处置具有借鉴意义。

参考文献

[1]吕岩琪.CTCS3-300T列控车载应答器传输系统故障分析及处理建议[J].铁路通信信号工程技术,2021,18(09):99-103.

[2]毕慧敏.CTCS3-300T车载设备VDX故障分析[J].铁路通信信号工程技术,2021,18(08):85-89.

[3]禹志阳,陈璞,杨宏图.自主化CTCS-3级列控系统关键技术研究与试验[J].中国铁路,2021(06):21-27.

[4]肖伟. 自主化CTCS-3级列控系统新增场景建模及安全分析[D].兰州交通大学,2021.

[5]周晓勇. 地铁车载ATC设备故障诊断与预警系统研究[D].北京交通大学,2021.

[6]徐效宁,宋志丹.CTCS-3级列控车载设备融合C0功能的方案研究[J].铁道工程学报,2021,38(05):77-80+96.

[7]安武霞.降低车载单电台软件故障的措施与建议[J].铁道通信信号,2021,57(04):14-17+21.

[8]高忠利.CTCS3-300T车载ATP设备测试系统方案探讨[J].铁路通信信号工程技术,2020,17(12):25-29.

[9]严伟.CTCS3-300H型ATP车载设备BTM维护及故障分析处理[J].中国设备工程,2020(22):61-62.

[10]滕学真.CTCS-3级列控车载设备侧无线故障分析处置[J].铁道通信信号,2020,56(07):72-75.

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[1]这删了个200K

[2]200C的应答器信息缺失和应答器信息不完整是一回事，得删掉一个

[3]不应该有200K，前面统计的就5个ATP系统，这不加200K

[4]这三个数没看明白什么意思？100%？

[5]300T车没有单系故障，这个图中单系故障要删了

[6]修改部分