基于通信的列车控制系统中计算机联锁系统故障因素分析

针对CBTC(基于通信的列车控制)系统中计算机联锁系统故障诊断复杂的特点,基于解释结构模型(ISM),从硬件错误、通信错误、比较错误和系统状态错误4个方面进行影响系统运行故障的分析,得到21个故障因子。从系统工程的角度建立了故障影响传播模型,对故障因子做了矩阵化和层次化处理,并排序确定优先级。结果表明,计算机联锁系统故障因子体系是一个四级递阶的结构,划分了导致系统故障的直接原因、间接原因和深层次原因,为隐患重点防治及故障的快速排查提供了理论参考依据。     

基于概率神经网络的S700K转辙机故障诊断方法

转辙机故障对铁路运输安全影响重大。针对转辙机故障原因与现象之间的复杂不确定性关系，提出一种基于概率神经网络的S700K转辙机故障诊断方法。在对转辙机各个状态功率曲线动作原理进行分析的基础上，根据信号不同时域特征参数，对各工作区段的特征进行提取；依据故障现象与故障类型的关系建立概率神经网络模型，以F1-Score作为诊断准确性评价指标，通过测试不同平滑因子对F1-Score值的影响，确定0.019为概率神经网络进行故障诊断最优的平滑因子；最后选择来自某电务段的81组S700K转辙机故障数据作为测试数据，验证了该智能故障诊断方法的可靠性。     

基于BP神经网络的转辙机故障检测方法

为提高城市轨道交通中ZDJ9型转辙机故障维修效率,提出基于反向传播（BP,Back Propagation）神经网络的转辙机故障检测方法。文章深入分析转辙机动作电流采集原理及现场转辙机转换过程中不同阶段电流曲线特征,确定故障电流曲线种类;对转辙机转换过程中动作电流曲线进行小波分解与重构,对重构后的曲线进行关键特征值提取,将其作为基于BP神经网络的故障检测模型训练数据,最终经过8 000次迭代训练后,故障检测模型的故障检测准确率达到96%,表明该方法能够有效检测转辙机故障及其故障类型。     

基于动态PSO优化HSMM的转辙机PHM模型研究

针对转辙机故障发生的随机性与不确定性,提出设备故障预测与健康管理的方法,对其传统维修策略进行改进。该模型将转辙机的机械部件的退化过程按照全生命周期进行划分,利用动态粒子群算法优化隐半马尔科夫模型,实现转辙机状态的故障预测。首先,建立转辙机退化状态的隐半马尔科夫模型;其次,选择动态粒子群算法对转辙机预测模型动态优化,再结合前向-后向算法对优化后的模型进行参数估计;最后,通过实例分析验证该优化模型的有效性。     

转辙机故障诊断在铁路信号集中监测系统中的应用

结合转辙机的电流曲线值、定位和反位表示、表示电压等采集值,设计了一种转辙机故障诊断模型,以实现对转辙机的故障诊断。该模型对转辙机的故障原因定位具有较高的识别率,可进一步推动信号设备由计划修到状态修转变的进程。     

基于快速贝叶斯网络的S700K转辙机故障诊断研究

转辙机故障对铁路运输安全和效益影响重大,针对转辙机故障原因与现象之间的复杂不确定性关系,提出一种基于粗糙集约简的高效贝叶斯网络故障诊断方法。首先,建立故障诊断决策表,利用改进的差别矩阵算法剔除对结果影响较小的属性,得到最简故障诊断决策表。其次,根据表中故障现象与故障类型连接关系建立贝叶斯网络模型,利用推理算法求解各类故障发生的概率。算法通过约简属性简化贝叶斯网络结构,降低算法复杂度,加快计算速度。最后,用某车站转辙机故障实例验证该智能故障诊断方法的正确性。     

ZYJ7型电动液压转辙机控制电路故障判断与处理

根据ZYJ7型电动液压转辙机启动、表示电路原理,结合日常处理故障经验,从室内到室外阐述了判断ZYJ7型电动液压转辙机启动电路、表示电路各种故障方法,为我们日常处理ZYJ7型电动液压转辙机启动电路、表示电路故障提供了准确、快捷的处理方法。     

基于GO-FLOW方法的转辙机部件预防性维修策略研究

为解决目前转辙机因采用固定时间间隔的预防性维修导致的维修资源浪费及潜在人为失误造成的安全隐患，提出一种基于GO-FLOW方法的转辙机部件预防性维修策略；依据转辙机的组成结构和工作流程，建立转辙机GO-FLOW模型，在设备整体可靠性约束下，利用故障统计数据，计算在不同服役时间段内转辙机主要部件的可靠度，据此确定维修时间间隔变化的转辙机部件预防性维修方案，以实施针对性维修，更好地平衡维修经济性和安全性。     

转辙机可靠性的逻辑诊断与故障树分析

应用逻辑诊断与故障树分析法对电动转辙机进行可靠性分析，用故障树判明了其基本故障，确定其故障的原因与影响的逻辑关系。通过收集现场数据进行了可靠性定量分析，为进一步提高电动转辙机的可靠性提供了有力的理论依据。     

ZDJ9型道岔转辙机故障分析处理

道岔转辙机是信号系统关键设备，对行车安全起着至关重要的作用。转辙机故障造成列车晚点，影响正常行车、客运组织，其故障处理效率直接影响运营效率。以ZDJ9型道岔转辙机故障处理为例，分析监测曲线形成、故障判断方法及处理步骤。     

电液转辙机电气特性记录仪

针对转辙机电气特性测试，研制的一种智能化检测记录仪。它可以有效地预防转辙机故障隐患对行车运输安全的影响。记录仪采用计算机和信息共享技术，定期对转辙机的运用数据进行测试，并结合其他指标，对转辙机的运用性能做出综合评价。     

转辙机缺口监测技术在南京地铁道岔断表示故障预防中的应用

地铁道岔的电动转撤机经常因缺口锁块受阻产生道岔断表示故障而影响列车运行.南京地铁研制了道岔转撤机智能综合检测系统,应用道岔转辙机缺口监测技术,根据转辙机运行状态和设备变化趋势,对转辙机作及时调整,以预防道岔断表示故障,取得了明显成效.     

液压转辙机油路故障分析和处理

通过对液压转辙机结构分析，找出造成油路故障的原因，归纳出故障种类和故障现象及解决方法。     

降低电动转辙机返修率

正1前言牡丹江电务段管辖177个站,共计4 894台转辙机在现场运用。在转辙机设备实际运用过程中,经常出现由于机内零部件锈蚀严重、机内潮湿、灰尘大,导致的故障电流不稳定、电动转辙机不能正常转换现象。由于电动转辙机机械动作复杂,经常发生故障,返修率较高,大大增大了维修成本。面对严峻的设备返修形势,段狠抓精细化管理,提高对转辙机设备的维修质量,创新设备修程修制,提高检修工艺,促进设备质量的提升,延长设备的使用寿命。     

基于模糊综合评判的转辙机健康评估研究

综合考虑转辙机的历史与现状、电气与非电气因素以及运行状况等,对转辙机进行健康状态评估。提出一种基于模糊综合评判的转辙机健康评估方法。针对转辙机受自身质量、检修维护情况和运行环境等诸多不确定随机因素影响的问题,引入模糊理论,建立基于模糊综合评判的转辙机健康评估模型。根据不同因素对转辙机健康状况的影响情况,应用层次分析法结合专家经验,确定健康影响因素权重,采用模糊综合评判法实现对转辙机健康状况的综合评估。该评估方法能较好地适应转辙机健康影响因素的模糊性和复杂性。通过实例分析验证该方法的有效性和可行性,为实施转辙机的状态检修提供理论依据。     

便携式ZYJ7电液转辙机应急手扳装置的设计

基于ZYJ7电液转辙机油泵组故障抢险需求,研究了一种便携式ZYJ7电液转辙机应急手扳装置,分析了应急手扳装置设计原理及结构,以及在南宁轨道交通线路中的试验情况。     

铁路道岔转辙机安装装置故障分析

针对道岔转辙机安装装置与尖轨连接处的尖端铁出现断裂故障的问题,采用现场测试结合有限元仿真的方法对故障原因进行分析研究.通过对道岔及转辙机安装装置进行三维建模和有限元模态分析,结果表明,道岔及转辙机安装装置系统一阶模态与实测得到的斥离侧基本轨响应频率接近,判断道岔斥离轨的振动响应引起转辙机安装装置共振是造成转辙机安装装置...     

地铁道岔转辙机辅助维修系统的研究开发

针对地铁道岔转辙机设备现场维护及故障处理的特点,研究了转辙机不同维修模式下的故障诊断方法;提出在故障修和预防性维修模式下分别采用故障树和模糊识别技术以提高诊断效率及精度;在转辙机三维仿真及评估系统中集成开发了S700K辅助维修系统,同时运用计算机虚拟现实技术对诊断结果及故障处理方案进行快速搜索和引导,提高了辅助维修系统的准确性和便利性。     

磁浮列车系统故障模型的建立与分析

作为一种新型的交通工具,磁浮列车对安全性和可靠性有着极高的要求.系统的故障模型是对系统进行故障预防、故障诊断,从而提高系统安全性、可靠性的重要基础.分析了国防科技大学CMS-03A型磁浮列车的结构,阐述了磁悬浮列车中供电、悬浮、牵引/制动三个重要子系统的结构、工作原理和故障状态,并由此建立了磁浮列车关键子系统的故障模型.结合关键子系统的故障模型,在整理和综合前人研究工作的基础上,提出了一套相对完整的磁浮列车系统故障模型并对故障事件进行等级划分.这是一个开放的模型,可以通过后继的工作对其进行进一步的细化和扩展.模型使用动态故障树方法(FTA / DFTA)中的一些常用符号表达逻辑关系,但并不依赖于故障树方法或者其他某种具体的故障诊断方法,可以作为今后CMS-03A型磁浮列车故障分析研究的平台.     

基于改进对抗网络与自适应数据对齐的转辙机故障诊断研究

针对转辙机故障监测数据的非均衡小样本的诊断问题，提出一种基于改进生成对抗网络数据增强的转辙机故障诊断方法。该方法以故障诊断为目标改进ACGAN网络，利用生成器扩充样本分布空间及判别器的辅助分类器学习故障曲线的特征分布模式，以少量样本训练模型实现对常见故障的精确诊断。鉴于转辙机动作电流数据长度不一致，采用自适应压缩实现数据对齐，避免了以往硬填充或硬截断对齐方式对模式特征的破坏，进一步增强了故障诊断性能。最后采用成都地铁四号线的转辙机实际数据进行测试验证并与相关方法对比实验。结果表明，本文方法对转辙机非均衡小样本的数据集具有良好的适用性，其故障诊断AUC指数为0.999,诊断准确率高且实时性好，具有较好的现场应用前景。