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문제 정의
- 고장정보 관리 시스템을 이용하여 시운전 중에 발생한 서브시스템의 고장 정보를 입력하고, 신뢰도에 대한 자료를 축적하여 고장 발생 시의 대책을 수립할 수 있는 기본 정보를 얻는다. 시스템의 신뢰성을 향상시키는 방법으로는 고장의 빈도를 줄이거나 고장에 의한 악영향을 완화시키는 방법이 있다.
- 하지만 한국형 고속열차와 같은 개발열차의 경우 신뢰성시험 샘플이 1대 뿐이기 때문에 제한된 시간 동안 충분한 주행거리를 확보하기 힘든 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 평균 고장률을 이용하는 대신 전체 시운전 시험 데이터를 활용할 수 있는 방법을 고려하였다. 즉, 개선활동을 통하여 고장 원인이 밝혀지고 이에 대한 근본적인 해결책이 적용된 고장은 고장률 계산에서 제외하는 방법이다.
- 시스템의 신뢰성을 향상시키는 방법으로는 고장의 빈도를 줄이거나 고장에 의한 악영향을 완화시키는 방법이 있다. 따라서 차량 시스템의 신뢰성 분석을 통해 고장의 결과를 평가하고 고장 저감을 위한 대책을 마련하고 고장의 영향을 최소화 할 수 있도록 한다. 신뢰성 분석 방법에는 여러 가지 형태가 있는데, FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis), 신뢰성 블록선도(Reliability Block Diagram) 모델링, 그리고 고장목 분석(Fault Tree Analysis) 등이 그 예이다.
- 반면 Duane 성장 모델은 비교적 적은 수의 표본에 대하여, 통계적 적용 방법을 사용하지 않으면서도 간단히 성장률을 계산할 수 있으며 도시화 할 수 있기 때문에 본 연구에 적용하였다. 본 논문에서는 이 Duane의 모델을 이용한 신뢰성 성장 평가에서 신뢰성 향상을 위한 개선활동의 효과를 반영할 수 있는 방법에 대하여 다룬다.
- 본 논문에서는 현재 한국형고속열차의 안정화 및 신뢰성 확보를 위해 수행되고 있는 신뢰성 성장 관리 절차에 대하여 기술한다. 시제차량에서의 신뢰성 평가의 문제점과 함께 시운전을 통해 얻어진 고장정보를 이용하여 차량의 각 하부시스템의 신뢰성 성장을 평가하기 위하여 사용된 Duane 성장모델의 적용 방법을 기술한다.
- 본 연구에서는 철도기술연구원에서 주관하여 개발하고 현재시운전 중인 한국형고속열차의 신뢰성 성장 관리 및 평가에 대한 방법을 다루었다. 한국형고속열차는 2002년 처음 시운전 시험을 시작한 이후로 현재 총 누적 주행거리가 140,000knm를 넘어서고 있으며 매회 시운전 시험 후 6개의 서브시스템에 대한 고장 정보를 데이터베이스화 하여 관리하면서 신뢰성 성장을 평가하고 있다.
- 신뢰성 성장은 고장의 근본 원인을 제거하여 신뢰도를 개선함으로써 시스템의 안정화를 앞당기는데 목적이 있다. 특히 한국형고속열차는 신기술을 적용한 시제차량이기 때문에 신뢰성시험 목적은 단순히 신뢰도를 예측하는 것뿐만 아니라 각종 개선활동을 통하여 차량시스템이나 서브시스템의 신뢰도가 얼마만큼 증가하는가를 보는 것이다.
- 특히 한국형고속열차는 신기술을 적용한 시제차량이기 때문에 신뢰성시험 목적은 단순히 신뢰도를 예측하는 것뿐만 아니라 각종 개선활동을 통하여 차량시스템이나 서브시스템의 신뢰도가 얼마만큼 증가하는가를 보는 것이다. 일반적으로 철도차량의 신뢰성은 고장에 의한 지연 없이 얼마만큼 운행하느냐로 평가하기 때문에 한국형고속열차의 신뢰성을 평가하는 척도로 "고장간 평균 주행거리(Mem Kilometers Between Failure: MKBF)" 또는 이의 역수인 고장률을 사용한다.
가설 설정
- 신뢰성 성장을평가하는 여러 모델 중 개발되는 시스템과 같이 MKBF의 성장 또는 고장률의 개선이 지속적인 경우에는 Duane의 신뢰성성장 모델을 이용할 수 있다[3]. Duane 모델은 누적고장률이 시간에 따라 지수적으로 감소한다고 가정한다. 즉
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