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SolidWorks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SolidWorks、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。