高铁动车组数字化检修工艺结构化技术研究

高铁动车组检修中,因车型多、车组多、检查项点多等因素造成繁重检修工作任务,为进一步规范管理检修检查作业、提高检出效率,结合可视化技术、融入数字孪生技术,基于ThingJS-X平台对动车组检修基地进行数字可视化研究。对推广数字孪生在轨道交通领域内的应用、提高动车组检修作业的数字可视化程度、减少人员信息误传,以及提高设备设施智能运维管理、动车组检出效率、数字可视化培训等方面具有重要意义。

机车车辆车轮多边形检测算法研究

车轮不圆度作为机车车辆车轮运行安全检测的最重要的参数之一,其是否能被准确的检出直接决定着列车的行车安全。文章介绍了一种机车车辆领域的不圆度检测系统,针对周期不圆的特殊情况–多边形做了详细的研究。该系统通过测量车轮的轮缘高度变化量,进而得到反应车轮不圆度状况的波形,针对波形中电噪声及钢轨磨耗及安装偏差等起伏干扰,提出基于传统谱减算法的改进方法,对波形进行去噪预处理,去噪效果明显,降低了多边形漏报风险,提高了多边形检测准确率。

不除漆状态下的动车组空心车轴涡流检测

动车组空心车轴外表面横向疲劳裂纹是典型的危害型缺陷,若未及时发现,可能引发断轴事故。提出了一种阵列涡流无损检测方法,其能在有300μm厚漆层覆盖的情况下有效检出0.3 mm深人工裂纹,检测能力优于既有超声检测的1 mm深刻槽当量。该方法可融入既有动车组车轴无损检测流程,也可用于轴身等部位超声检测疑似缺陷的复核,具有较强的实用价值。

动车组一级修机检设备应用研究

目前全路动车组一级修作业通常采用传统的人工目视或简易工具实施,存在检修范围广、作业难度大、作业过程繁琐等问题。采用先进机检手段代替人检可有效提高检修作业效率,精简库内动车组检修内容压缩库停检修时间,避免人为因素造成的漏检、漏修。基于修程修制改革思路,动车组一级修综合检测系统是一套通过人机协助的模式构建的,以入库线全车运行故障动态图像监测系统为主、库内一级修车底综合检测系统为辅的智能化的检测体系。

地铁列车转向架焊缝电涡流检测系统

转向架作为城市轨道交通列车走行部的重要部件,对于列车的安全行驶起到了重要作用。随着列车运营里程数量的增加,转向架焊缝位置处极易产生缺陷或损伤,亟待被检测处理。文章以地铁列车转向架焊缝缺陷为研究对象,介绍了一种针对焊缝缺陷的自动化电涡流检测系统,并使用COMSOL Multiphysics仿真软件对系统检测校验中的标定试块及缺陷进行数值分析,得出相应的表面缺陷电涡流密度及磁感应强度分布变化。同时,开展相关标定试块的缺陷电涡流检测试验,进一步评估缺陷在漆层覆盖条件下的检测效果。结果表明:该系统能够很好地进行转向架焊缝缺陷的自动化定位及电涡流检测信号的提取与分析,并且针对漆层覆盖下的焊缝缺陷检测能力较高。

动力集中型动车组撒砂管高度检测方法研究

全车运行故障动态图像综合检测系统安装在客整所入段线上,对动力集中型动车组的车底走行部、车侧转向架、车体车窗及车顶部位进行动态检测,自动识别判断关键部件变形、脱落、异物等异常情况。撒砂管是动力集中型动车组的一个重要部件,由于其并不是密封在动车内部,所以容易受到异物的撞击和外力的作用,使得撒砂管高度产生变化,对行车安全和乘客的生命财产安全造成威胁。基于全车运行故障动态图像综合检测系统,提出了一种结合2D图像与3D点云数据处理的撒砂管高度检测方法。首先根据3D点云数据拟合参考平面的平面方程;然后在2D数据上通过深度学习技术定位出撒砂管所在区域的数据并根据2D数据与3D点云数据的对应关系获取到对应的3D点云数据;最后对3D点云数据进行连通域分析和滤波处理提取撒砂管的底面点云数据,并根据提取到的底面点云数据和参考平面方程计算撒砂管高度。实验结果表明,该算法能够克服复杂背景对测量结果的干扰,96%的数据测量误差不超过3 mm,90%的数据测量误差不超过2 mm,所有测试数据中最大测量误差不超过4 mm,满足实际行车过程的检测需求。

动车组入库检测设备(LY、SJ)维护作业评价系统研究

动车组入库检测棚安装在动车组入库咽喉处,对通过的动车组轮对及受电弓进行动态检测,保障动车组运行安全,是动车组安全检测的关键设备之一。根据国铁集团设备运用标准规范、上海局设备运用检修经验,基于计算机技术、行为识别技术、智能诊断技术,开发了一套动车组入库检测棚(LY、SJ)维护作业评价系统,对检测棚上道作业维护人员进行监控,保障人身安全。