公交车故障分布特性的调查与统计分析

翟浩龙，薛亮，裴东东

（1.长安大学汽车学院，陕西 西安 710064；2.河南省公路工程局集团有限公司，河南 郑州 450000）

公交车故障分布特性的调查与统计分析

翟浩龙1，薛亮1，裴东东2

（1.长安大学汽车学院，陕西 西安 710064；2.河南省公路工程局集团有限公司，河南 郑州 450000）

文章以城市公交车故障分布特性研究为对象，通过分析公交车维修数据库，准确掌握公交车故障分布规律，实现了车辆使用可用度最大化与总维修费用最小化的统一，对于改善维修管理水平,促进我国公交企业提高维修成本效益具有一定意义。

故障分布；维修；里程；配件

CLC NO.:U472.6Document Code:AArticle ID:1671-7988 (2017)02-208-03

引言

随着国家公交优先政策的逐步落实，各城市都在大力发展城市公交，车辆在不断更新，各种新技术、新产品在公交车上的应用使得车辆的操控性更好、更安全，各种乘车的优惠措施也吸引着广大市民选择公共交通出行，这就要求公交企业能够提供舒适、快捷的出行条件。城市公交公司一般拥有成百上千辆车，每年需进行多次维修和保养来保证这些车辆的正常运行。根据调查结果，维修和保养费用在车辆运行成本中占有很大比例，一般可高达25%。而维修和保养的时间及方式对车辆运行成本影响很大。因此，准确掌握公交车故障分布，不仅可以提高其可靠性提供了可靠的依据，同时，也便于车辆使用与维修部门及时掌握车辆的运行技术状况和使用可靠性，合理地安排运输生产和维修作业。

1、调查方案

在以前，故障的统计分析是很多行业常用的提高设备运行效率、降低维护成本、或者改进设备制造质量的手段。目前在汽车维修行业，由于测量手段的丰富和测量仪器技术水平的提高，企业对故障统计分析工作不够重视，主要开展的工作是按照汽车制造厂商的要求在指定维修站进行售后服务的故障统计，其中的原因：一方面，车辆故障通常认为是具有个案性的，因而，汽车驾驶员、汽车运输企业和维修企业普遍不重视故障数据的收集、整理和分析；另一方面，这种综合分析需要进行大量故障数据的统计分析，由于人力财力的原因，维修企业也不便于开展这种数据分析工作。

根据可靠性理论，车辆故障统计分析着重于车辆故障的时间分布，即研究车辆技术状况的变化规律，以改进产品质量和确定合理的维修周期。车辆故障的空间分布即故障的发生部位方面的统计分析则针对其具体使用条件。调查方案为：

1）在一定数量有一定规模的公交车维修企业了解情况。

2）对车辆所出现故障的类型与分布情况进行调查并收集故障数据。

3）故障调查与数据收集的时间应有足够的跨度，样本在时间上的分布应该均匀。

2、调查结果

文章以西安市某公交公司的公交车为研究对象，该公司承担市内1/5以上线路的运行，拥有上千辆车。公司针对这些车辆，主要采取指定维修保养厂专门对公司所属车辆进行维修，涉及车辆品牌有恒通、黄海、金陵、亚星、骊山、上饶、申沃、扬子江、宇通、中通、金龙、东风等；目前该公司所属公交车使用的燃料主要以天然气为主，也有少量汽油车，柴油车，及纯电动车。本人通过实地蹲点调查，并结合该维修厂近两年的所有公交车的维修档案，并加以统计分析。

2.1 数据的预处理

通常公交车维修厂管理信息系统中汽车配件的数据很多，没有必要对所有的配件进行精细管理，由于数据库中定义了许多汽车故障类型，多数情况下许多不同的故障类型在维修时只需更换某一种配件即可，比如“减振器安装孔衬套开裂”、“减振器安装孔衬套磨损”等，在相关故障发生时的处理方式都是更换衬套。由于故障类型太多不便统计分析，从而需要借助 Excel将使用配件相同或者发生故障在同一部位的故障类型进行合并处理。其统计结果见下表1。

由表1中数据，可清晰看出公交车常见故障的部位分布情况，结合公交车在城市道路复杂的路况，以及每天上下班高峰时段，超载负荷条件下工作，也加剧了这些故障部位的发生。

2.2 确定故障的分布规律

有了预处理过的故障类型和故障里程数据，就可以确定这种故障服从何种分布以及分布的参数，从而确定其故障分布规律。具体来说，先选择一种分布并进行参数估计，然后给定显著性水平分别对每种分布进行拟合检验，从而确定合适的分布类型及参数。

以 2 参数威布尔分布为例，其分布函数为：

式中1—故障里程数，α＞0，β＞1，表示参数。

对式（1）2边2次取对数得：

下标 i表示样本序号，则有：

利用已有的数据可进行线性回归分析并求得 a 和 b，进而推导出参数 α、β。然后，对各种分布类型及其推出的参数进行检验，如果检验通过则认为服从该分布，如果 2 种以上分布都通过检验则选择置信度大的。

2.3 确定任一里程数某故障的故障率

确定某故障的分布规律后，就可以确定该故障任一里程数上的故障率，由于故障可能重复发生，所以这里分为 2 种情况：

情况 1：对于故障发生周期很长的故障类型，通常其对应的零备件设计寿命也很长，在任一里程数上的故障率可用下式表示：

情况2：对于故障发生周期较短的故障类型则通常对应设计寿命中等的零备件，由于系统的原因，首次发生故障并更换零件后，该零件的寿命通常不及新车状态下同种零件的寿命。因此，更换零备件后的故障分布描述要进行修正，仍以威布尔分布为例，修正后的分布函数为：

式中：10—首次发生故障并更换备件的里程数；

1—自更换零件算起的新里程；

此时任一里程数L上的故障率为：

式中故障率的构成主要分为 2 个部分：一是从未出现故障情况下，在该里程时首次故障的概率；

二是以前某里程上已出现故障并更换，在该里程时再次出现故障的概率。

对于威布尔分布则有：

2.4 确定配件需求，为车辆维修提供更好的依据

确定了某故障在任一里程数下的故障率，再根据故障与备件的对应表、当地整车的保有量、行驶里程数，即可确定某一时段的备件需求。由于使用要求和使用条件不同，即使是同时销售的不同车辆，一段时间后其行驶里程是不一样的，并且无法精确统计，但是数据库中整车销售时间是确定的，从而可以确定整车的使用时间，因此建立销售时间与行驶里程数的对应关系，并以使用时间t 近似取代行驶里程l。

对维修档案中所有该型车的行驶里程数以及购买时间进行分析，先求每辆车的日均行驶里程（km/d），再对样本求均值，由于本文的研究对象是客车，在同一地区使用规律基本相似，因此样本散布不太大，且服从正态分布。经计算分析（剔除了少数明显例外的数据），本文研究对象的日均行驶里程为200 km/d。

从而得出自首批销售日起至T 时刻某故障的故障数X为：

式中N(t)——某地区销售时间为 t的整车保有量。由于预测未来某一段时间的备件需求量（比如某月的需求量），则这段时期的备件需求量为：

式中：t1,t2——计算期的起止时间。

实际操作中，因许多数据特别是销售数据是按月统计的，

因此上式可写为：

式中：k——自销售期至统计期的总月数；

N(kj)——使用了j 月的整车保有量；

lj——与使用时间对应的里程数。

故障数确定了，根据故障与配件的对应表，相应的配件需求就可以确定，因此确定配件需求的关键在于对汽车故障规律的分析。

3、结论

文章以最小化公交运营企业的维修费用为目的，通过对公交车故障分布特性的研究，科学合理改进公交车维修策略，维修厂能够按照最佳维修检测间隔，科学合理更换配件，进行有针对性和有预见性的维护、维修活动消除车辆故障，在保证可靠性的前提下，有效地减少或消除安全隐患，避免维修不足和维修过度，降低维修材料积压和消耗，研究成果具有重要理论指导意义、学术价值和工程实用价值。

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[4]肖伟,赵嵩正.设备可靠性与维修决策关系研究[J]. 机械科学与技术.2004(01).

Investigation and Statistical Analysis of the Distribution Characteristics of Bus fault

Zhai Haolong, Xue Liang, Pei Dongdong
( 1.School of Automobile, Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064; 2.Henan Provincial Highway Engineering Bureau Group Company, Henan Zhengzhou 450000 )

This article is aimed at the the fault distribution of the city bus, through the analysis of the bus maintenance database, accurately grasp the bus failure distribution, to achieve a unified vehicle availability maximization and minimization of the total maintenance cost, to improve the level of maintenance management, and promote China's public transport enterprises to improve the maintenance cost and benefit has certain significance.

Fault distribution; Maintenance; Mileage; Accessories

U472.6

A

1671-7988(2017)02-208-03

翟浩龙，就读于长安大学汽车学院。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2017.02.071