ZYJ7型转辙机道岔检修及维修要点分析

经济的快速发展促进并加大了我国对于铁路运输的需求,铁路尤其是高速铁路的需求在不断的增大,通过提高铁路运输速度能够使物资更为方便、快捷的完成流通是现今乃至今后一段时间铁路运输的重点。ZYJ7型转辙机道岔是一种在高速铁路运输体系中应用较为广泛的道岔,其安全、高效的使用对于确保铁路的安全运输有着极为重要的推动作用。ZYJ7型转辙机道岔是一种由电气控制的自动化道岔,其工作的可靠性受到周边环境的影响,因此为确保ZYJ7型转辙机道岔的正常工作需要加强对于ZYJ7型转辙机道岔的检查为维修以确保ZYJ7型转辙机道岔能够正常工作。文章将在分析ZYJ7型转辙机道岔特点的基础上对ZYJ7型转辙机道岔维修与调整的要点进行分析阐述。

S700K型电动转辙机道岔控制电路常见故障及处理对策

列车运行速度逐渐提升,S700K型电动转辙机普遍应用到实际中。本文主要探析S700K型电动转辙机道岔控制电路常见故障,及由此提出的解决对策。

外锁闭转辙机道岔的安装调整与维护

转辙设备的维护是信号专业维修的重点和难点,其运行的好坏直接关系到列车的正常运行。总结、分析外锁闭转辙机在现场运用、改造施工、日常维护中发现问题,提出加强日常检修维护、进行工电道岔联合专项整治、应用微机监测系统等具体措施,保证外锁闭转辙机道岔设备运行稳定。

城市轨道交通道岔转辙机智能运维系统研究

道岔转辙机是信号系统核心设备,其维护量大、维保难度高、设备故障影响程度较广,随着智能运维研究在城市轨道交通行业的兴起,道岔转辙机智能运维是实现城轨信号维护智能化、运维生产组织模式智能化的基础。总结传统微机监测系统的不足,结合行业道岔转辙机维保难点和痛点,提出一套智能运维系统,主要包括关键状态感知、故障智能诊断、关键状态预警及健康评估等,并提出具体的实现方法。该系统目前已成功应用于南宁轨道交通4、5号线,具有显著效益。

基于ITD-SDP图像特征和DSCNN的道岔转辙机故障诊断

针对道岔转辙机故障诊断问题,提出一种基于ITD-SDP图像形状特征和深度可分离卷积神经网络的故障诊断方法。首先对时域压力信号使用固有时间尺度分解算法进行分解,获得一系列固有旋转分量;然后进行对称点模式变换,将分解得到的固有旋转分量映射为雪花图像;最后通过深度可分离卷积神经网络算法实现道岔转辙机的故障诊断,同时与传统的CNN模型进行对比。实验结果表明:图像特征能够有效表征道岔转辙机的工作状态,深度可分离卷积神经网络模型对道岔转辙机4种状态的平均诊断准确率达到98.5%,验证了本方法的有效性和优越性。

基于多通道输入和1DCNN-LSTM的道岔转辙机故障诊断

针对三相交流道岔转辙机故障诊断问题,提出一种基于多通道输入和一维卷积神经网络(1DCNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)的故障诊断方法。首先使用经验模态分解算法对动作功率信号进行分解,获得若干个尺度特征不同的固有模态函数信号;其次建立基于1DCNN和LSTM的组合故障诊断模型,使用1DCNN提取功率信号中的局部特征,使用LSTM选择性提取局部特征中的长距离特征;然后通过所建模型诊断出道岔转辙机的故障类型,并结合t-分布随机近邻嵌入展示诊断效果;最后与经典的诊断方法进行对比分析。对比实验结果表明:本方法在道岔转辙机故障诊断中具有较高的准确性和稳定性,且具有较好的泛化性。

基于像素数量统计的道岔转辙机缺口边缘检测算法

目的:针对青岛地铁13号线现有的道岔转辙机缺口图像检测系统存在的不足,提出了基于数量统计的边缘检测优化算法,以便提高缺口检测精度。方法:利用中值滤波将采集的缺口图像中的噪声滤除且可保留图像边缘信息;利用图像形态学处理基本算法中的腐蚀、膨胀、开运算和闭运算,进一步优化图像边缘,避免图像边缘轮廓的模糊或者毛糙,为后续处理提供优质图像样本;利用Canny算子提取缺口图像的边缘特征,结合动态阈值算法对阈值实时更新;经过基于数量统计的边缘检测优化算法,对图像进行最终的边缘位置确认,从而计算出缺口数值。结果及结论:经过试验验证,算法优化后的图像缺口准确率提高了近5%,准确率提高得较为明显。因此,基于数量统计的边缘检测优化算法能够减少因检测不准确原因而出现的道岔转辙机缺口数据报警概率。

基于劣化度的轨道交通道岔转辙机健康状态评估

为准确反映道岔转辙机设备的运行状态,为设备维护人员开展设备状态维修提供判断依据,基于现场监测数据及维护经验,引入劣化度概念,结合道岔转辙机设备的特点,建立基于劣化度的道岔转辙机特征参数。基于层次分析法和熵权法建立特征参数的权重向量,采用岭形分布隶属度函数建立劣化度模糊判断矩阵,进行道岔转辙机整体健康状态模糊综合评估,并根据最大隶属度确定道岔转辙机的健康状态。

基于可视图特征与CatBoost的转辙机故障诊断

针对道岔转辙机转换油压信号难以提取有效的故障特征且传统的故障诊断方式效果差的问题,本文提出一种基于可视图特征与CatBoost的道岔转辙机故障诊断方法。首先,采用可视图算法将时域信号转换为复杂网络图。然后,提取复杂网络图的5种统计特征,即网络平均度、全局聚类系数、平均路径长度、传递性特征与网络图密度。最后,通过CatBoost算法实现道岔转辙机故障诊断。将该方法分别与其它特征提取方法、故障分类算法进行比较。实验结果表明:可视图特征能够更有效表征道岔转辙机的工作状态,CatBoost算法对道岔转辙机4种工作状态的诊断准确率达到97.5%,验证了该方法的有效性和优越性。

基于密度聚类算法和广度优先搜索算法的道岔摩擦电流智能分析系统

[目的]现场的道岔摩擦电流测试与调整存在流程繁琐且风险高、对检修人员专业水平要求高、测定数值的主观性占比大3个弊端,为此需要基于各类智能算法及技术提升道岔的智能运维水平。[方法]分析了道岔摩擦电流测试曲线4个阶段的特征,提出建立道岔摩擦电流的智能分析系统。阐述了该系统的功能及工作原理,设定了该系统的摩擦电流标准值及阈值范围。该系统可基于密度聚类算法和广度优先搜索算法自动获取道岔摩擦电流值。介绍了该系统的调试界面截图,以说明系统在获取道岔摩擦电流值如何为现场检修人员提供操作建议。[结果及结论]该智能系统具有良好的可用性,实现了节约检修时间、降低维护成本和提高检修效率的既定目的。

铁路道岔转辙机连杆的断裂原因

某铁路道岔转辙机的连杆使用不到3a发生了断裂,采用宏观形貌观察、化学成分分析、金相检验、断口分析及硬度测试等方法对其断裂原因进行了分析。结果表明:其断裂性质为高周疲劳断裂;连杆裂纹起源于连杆直径变化位置的应力集中处,该处未经感应淬火处理,且材料中非金属夹杂物含量较高,并存在组织偏析等缺陷,从而使其疲劳强度下降,在交变应力作用下,裂纹扩展,最后导致连杆发生高周疲劳断裂。

道岔转辙机振动试验研究

以道岔转辙机振动试验为切入点,对转辙机在铁路现场使用及在产品型式检验时采用振动方面的标准、试验方法及相关影响进行探讨和研究,使产品标准更加合理,试验室试验更有应用价值,确保铁路运输安全。

气动司控道岔转辙机的研制与应用

在当前煤矿安全生产局势严峻，大力提倡人性化管理的形势下，创建“本质安全”型矿井是煤矿人的宗旨，依靠科技创造安全生产环境是煤矿科技人员的责任。针对使用多年、操作笨重、可靠性差影响职工安全的闸墩式扳道器，进行技术改造革新，提高其动作灵活性、操作安全性和便捷可靠性势在必行。

气动司控道岔转辙机

鉴于使用多年的闸墩式扳道器操作笨重、可靠性差，兖州矿业（集团）公司济宁二号煤矿根据集成电路、防爆传感器和遥控技术使用日臻成熟的情况，结合煤矿井下现场使用条件。研制出在煤矿井下适应性强的SKDC-Ⅱ型气动司控道岔转辙机。

气动司控道岔转辙机

鉴于使用多年的闸墩式扳道器操作笨重、可靠性差，兖州矿业（集团）公司济宁二号煤矿根据集成电路、防爆传感器和遥控技术使用13臻成熟的情况，结合煤矿井下现场使用条件，研制出在煤矿井下适应性强的SKDC-Ⅱ型气动司控道岔转辙机。

基于A型脉冲反射式超声技术的转辙机缺陷检测研究

随着我国铁路行业的快速发展,铁道部电务系统对道岔转辙机零部件的检测要求越来越高。目前,转辙机关键部件检测主要依靠人工目视检测,存在漏检风险。因此,提出了一种基于A型脉冲反射式超声探伤技术的裂纹定量检测方法。首先,分析了金属材料力学性能,计算了道岔转辙机关键部件的临界裂纹理论长度,并以此为基础在与转辙机关键部件相同材料的试件上设计了刻槽缺陷模拟实际裂纹。然后,基于无损检测专业仿真平台CIVA建立了试件模型,采用A型脉冲反射式单晶直探头对试件进行检测,分析声场特点并选取最优探头参数。最后,搭建了实验平台,通过对A扫信号的分析处理获得了试件截面图,重构缺陷位置相对误差小于2%,验证了该方法的可行性。该检测方法具有成本低、精度高的优点,为解决转辙机关键部件的缺陷检测提供参考。

非联锁监控下的交流道岔转辙机动力电源防护电路设计与校验

非联锁监控模式作为道岔的一种可选模式被诸多铁路运营单位和高等职业院校采纳,该模式能展示道岔控制的逻辑过程,方便各类职工培训、技能比武等,但由于动力电源对表示支路的冲击,非联锁监控模式可用性不高。本研究设计了一套满足非联锁监控模式需求的动力电源防护电路,能够全面防护动力电源冲击,保障联锁系统工作正常,能用于单机、多机等各类交流道岔转辙系统,可靠性及可用性高,电气参数标准、定型生产、施工安装,应用前景广阔。

地铁道岔转辙机产生电火花现象原因分析

介绍了西安地铁直流牵引供电系统中轨道回流的特性,并对运营线路中发生的较为典型的道岔转辙机产生电火花现象进行了分析;结合直流牵引供电系统的特点,为消除道岔转辙机发生电火花现象的处理措施提出了建议。

铁路道岔转辙机故障分析与故障诊断监测系统研究

道岔转辙机频繁工作,作为铁路系统中最为重要的设备之一,其工作状态直接关系到列车的正常运营。目前采用"一周一小修、一月一大修"的模式对道岔转辙机进行维护。该模式效率较低,增加人工成本,无法保证相关设备的实时运行性能,不能对迅速恶化的故障进行及时排查。为解决上述问题,保证铁路系统的安全运营,必须采用相关监测设备对关键部位的数据进行实时采集和跟踪分析,并根据故障特征对设备潜在的故障进行自动识别,从而提前进行设备排查和维护。铁路道岔转辙机故障分析与故障诊断监测系统通过实时监测设备状态信息,进行设备故障临界信息的获取和自动识别,诊断故障的严重程度,及时提醒安排维护维修计划,可减少维修维护工作量,保障列车安全平稳运营,提高运输效率。

应用图像数据分析技术实现道岔转辙机运行状态远程监测

介绍了道岔转辙机智能综合监测系统的架构,分析了转辙机表示缺口图像及数据的采集过程、道岔缺口监测系统的工作原理,介绍了道岔缺口监测图像数据分析实现的程序。道岔转辙机智能综合监测系统应用图像数据分析技术,监测转辙机内表示杆缺口间隙大小;根据转辙机运行状态和设备变化趋势,可指导现场信号人员及时进行调整,实现道岔转辙机运行状态远程监测。