基于等效故障注入试验的列车风源系统故障影响规律与分析

为获取列车风源系统故障诊断所需特征参量及故障影响规律,针对部分故障模式不可注入或注入具有破坏性等问题,阐述了风源系统的构成原理和故障模式,提出了等效故障模型设计方法及等效故障注入流程,基于等效故障注入试验研究了5种典型故障模式在不同故障程度下的影响规律并分析了故障原因。研究结果表明:等效故障注入试验可以在不对风源系统造成破坏的情况下再现供气不足、油温高以及压缩机不加载3类典型故障现象,且不同故障模式的影响规律和特征参量不同。进气过滤器严重堵塞时总风压力不足740 kPa,造成供气不足现象;温控阀严重卡滞时最高喷油温度和机头排气温度分别较正常值增加了约20℃和17℃,冷却油流量最大减小了约14 L/min;冷却器积灰引起冷却效果下降,环境温度分别为20℃、35℃和50℃时,最大下降约3℃;油严重泄漏时喷油流量高出正常值约19 L/min,机头排气温度最高可达105℃,造成油温高现象;卸荷电磁阀卡滞造成开度为25%~100%时总风压力只有690 kPa,造成供气不足现象,开度为0时空压机第一次正常工作并停机后无法重新启动,造成压缩机不加载现象。研究结果为基于温度、压力等多传感器数据的故障诊断算法设计以及智能风源系统传感器布局提供了参考。

基于PLC的相控机车牵引电机云母槽下刻机控制系统研究

通过对国内铁路行业相控机车牵引电机换向器云母槽下刻工艺进行分析,设计了一套基于PLC的云母槽下刻机控制系统。介绍了该系统的组成及下刻过程,并对系统的软硬件设计进行了阐述。通过对控制系统进行调试,分析了试验参数,验证了设计的合理性。

基于Super smoother和3σ原理的列车动态测试趋势性异常数据清洗方法与分析

列车动态测试存在数据采集环境干扰大,重复成本高等问题,需要尽可能的从存在异常的数据中保留更多的有效信息。本文针对其中存在的长周期,低频率的趋势性异常数据清洗问题,首先介绍了一种基于Super smoother和3σ原理的数据清洗方法。然后通过与其他常用异常数据清洗方法如神经网络,小波变换等的对比,分别从降噪处理,数据漂移处理,缺失数据补充处理和短暂快速异常波动处理四个方面对方法的数据清洗能力进行了分析和验证,结果表明清洗后数据的Pearson系数由0.785上升到0.923,方法在快速清洗和数据修补方面具有较大优势。最后以某城轨列车制动温升试验数据为例,对实际线路测试数据进行了数据清洗处理,结果表明方法能够较好的解决列车动态测试中存在的趋势性异常数据清洗问题。

高速列车制动系统故障识别与诊断维护

针对高速列车制动系统故障预警与定位的问题,提出了一种制动系统"三层"故障诊断框架。首先,运用"黑盒"理论将制动系统隔离,提出了制动系统服役性能演化评价的"三特征"分析方法,建立了系统级的故障预警模型。其次,构建了制动系统故障状态矩阵空间,实现了故障索引与被测信号间的映射关系,完成了制动系统的故障表征。针对制动系统故障识别中的可观测性与可分辨性,进一步提出了基于符号有向图(Signed Directed Graph,SDG)方法的故障监测传感器配置与优化方法,建立了子系统级的故障定位模型。最后,为了进一步了解故障原因、部位和剩余使用寿命,基于加速退化/寿命试验方法建立部件级的故障诊断及预测模型。具体介绍了3个层次的研究方法和应用实例,验证了方法的可行性,为高速列车制动系统故障诊断与维护提供了思路。文中所提方法也可适用于其他轨道交通诊断与维护。

轨道车辆制动系统智能控制与维护技术研究进展

围绕轨道车辆普遍采用的微机控制直通电空制动系统,介绍了制动系统的结构组成、工作原理和控制原理,分析了制动系统的技术特性,总结和探讨了制动系统智能化的技术发展趋势,从制动系统的智能控制与智能维护两方面,对制动系统的研究现状、存在的问题进行了综述。研究结果表明:轨道车辆制动系统是一个复杂的"机电气(液)"耦合的动态时变非线性控制系统,其服役过程与故障行为具有不确定性、模糊性和小样本性的特征;在制动系统控制技术方面,相较于理论制动力控制,速度黏着控制和减速度控制2种制动控制模式在处理外界干扰影响时控制效果均有所提升;针对制动系统控制中存在的外界干扰、性能衰退或潜隐故障等不确定因素,基于参数辨识和闭环反馈的自主智能控制是制动系统智能控制技术的发展趋势,核心目标是实现外界干扰的自适应、性能衰退的自保持以及潜隐故障的自调节;在制动系统维护技术方面,制动系统运用维护主要涉及状态监测、故障诊断,对于故障预测与状态评估的研究还很少;充分利用制动系统服役状态信息,加强多源因素耦合作用下的制动系统服役行为与演化规律研究是制动系统智能维护技术的发展趋势,应进一步开展制动系统的服役性能一致性分析评价、传感器布局优化和剩余使用寿命预测方法研究。