Abstract
Railway turnout systems are one of the most important systems in a railway and abnormal turnout systems can cause serious accidents. To detect an abnormal state of a turnout, turnout clearance detectors are widely used. These devices consider a failure of a turnout clearance detectors to be a failure of the turnout system, that could hinder train operations. Analysis of turnout clearance detector failures is very important to ensure normal train operation. We categorized failures of detectors into four groups to identify failure characteristics of the 140 detectors, which are composed of main line detectors (A), side tracks (B), detectors that are in operation more than 80 times a day (C) and detectors that are in operation fewer than 10 times per day. Failures of detectors have mainly been caused in the control part, in the cables and sensors; failures are classified into four groups (A, B, C and D). We have tried to find failure density distributions for each type of failures, inferring the parameter distributions a priori. Finally, using the Bayesian inference we proposed a maintenance time for control parts through the mean time of the detector, life and the life expectancy.
철도 분기기는 철도에 가장 중요한 시스템 중 하나이며, 분기기가 이상이 발생하였을 경우에는 사고가 발생할 수 있다. 분기기의 상태를 검지하기 위해서 밀착검지기를 사용한다. 밀착검지기의 고장은 분기기의 고장으로 간주되어 열차운행에 커다란 장애가 될 수 있다. 분기기 밀착검지기의 고장 특성분석은 분기기의 운용에서 매우 중요하다. 밀착검지기의 운용특성 및 고장특성을 분석하기 위해서, 밀착검지기를 본선(A) 및 측선(B), 분기기 동작 횟수가 10회 미만(C) 및 80회 이상(D)로 분류하였다. 선정된 밀착검지기 140대를 기준으로 밀착검지기 고장특성을 분석하였다. 분기기의 고장은 제어부, 케이블 및 검지센서에 발생하였으며, 이 데이터를 운용 환경(A, B, C, D)에 따라 분류하였으며 각각의 고장밀도함수를 선정하고 모수를 추론하여 사전분포 값을 선정하였다. Bayesian추론을 이용하여 기기의 평균수명과 한계수명(Life expectancy)을 예측하여 밀착검지기 제어부에 대한 교체시점을 제시하였다.
