为解决地铁车辆传统预防性维修工作中的欠维修或过维修现象,在传统预防性维修策略的基础上,本文提出一种综合的机会成组维修模型。该模型考虑部件可靠性对机会维修的影响,通过偏遗传算法优化求解预防性维修役龄和机会维修役龄,综合聚类分析方法对役龄进行成组,最终达到优化总维修费用、减少地铁维修停机次数的目的。在此基础上,以北京某地铁公司B型车辆的记录数据为例,通过对前述模型进行求解分析,充分表明该新检修模式能有效减少固定维修次数、延长检修周期、降低总维修费用、提高列车正线运营率。进一步地,通过C#语言结合MATLAB以及SQL数据库进行维修决策系统搭建,将机会车贵族维修决策可视化信息化处理,从而为现代化的修程修制的改进提供依据和实践参考。主要内容和结论如下:(1)根据地铁车辆故障数据的固有特点,分析确定了最佳的可靠性分析方法:极大似然估计和K-S检验,通过MATLAB科学编程计算分析得出故障数据分布类型为威布尔分布,并确定其具体参数与相应表达式;(2)从减少整车停车维修次数、降低维修费用的检修角度出发,建立了针对多单元部件系统的机会维修模型,提出了用于多部件分组的成组维修决策方法,即新型聚类分析方法,并提出综合的机会成组维修策略。(3)以北京某地铁公司B型车为例,通过联合MATLAB进行遗传算法迭代求解,得到机会维修、成组维修、综合的机会成组维修模型对应的列车关键部件的总维修费用;对比结果表明与现行传统预防性维修比较,三种模型各节约了33.88%、48.69%、50.81%的维护费用,减少42.11%、63.16%、63.16%的停机次数,验证了维修模型的工程适用性。(4)结合C#编程语言、SQL Server数据库和MATLAB数据分析软件,在维修策略分析研究的基础上设计开发了一个地铁车辆维修决策支持系统。经运行与测试,证明其能够切实实现用户信息管理、车辆信息管理、可靠性分析、机会成组维修决策优化等功能。