转向架是城轨列车的重要组成系统,随着列车运行里程增加,列车在行驶中可能出现疲劳强度不足、零部件磨损、断裂等一系列故障问题,影响着列车整体安全。为了提高列车可靠性,本文引入FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis)的故障预测分析方法,对某A型转向架故障信息进行数据处理,确定出关键零部件并提出改进措施,本文主要研究工作如下:(1)对某A型转向架进行定义,确定出零部件系统框图,利用采集到的数据进行FMEA分析,通过FMEA分析表确定转向架系统所有故障模式进行CA危害性分析,计算出零部件故障模式风险优先系数,初步确定主要故障模式。(2)利用FMECA分析与模糊层次分析相结合的方法,对系统所有故障模式进行评判,计算出系统权重占比,对子系统零部件展开一级和二级模糊评判,计算出零部件风险等级大小并且进行排序。(3)以故障间隔里程为决策变量,应用经验分布方法确定数据分组,运用Python语言对数据进行处理,计算出某A型转向架的分布类型、故障率、概率密度及可靠度,确定出子系统不可靠度,结合模糊FMECA得出的风险等级进一步确定零部件关键度大小。(4)针对零部件故障模式对某A型转向架进行动力学分析,利用Solid Works建立转向架3D模型,导入Ansys Workbench对转向架进行有限元分析,确定出危险区域,并结合零部件关键度大小最终确定关键故障模式,对关键零部件提出对应的改进措施。本文应用FMECA分析、模糊层次分析方法找出关键的故障模式,利用python语言高效进行数据处理计算关键度,运用Solid Works、Ansys进行动力学分析,按照确定出系统关键零部件可能发生的故障模式为分析路线,多角度进行可靠性分析并为关键零部件制定改进措施提供依据。