机车柴油机喷射系统故障诊断专家系统的建立

通过对典型故障下高压油管压力波的波形分析和频谱分析，在压力波上定义一些特征参数作为诊断参数。将柴油机专家在喷射系统故障诊断方面的经验、知识和现场大量的统计资料进行整理，存储于知识库。采用Ｂａｙｅｓ定理进行推理，达到诊断机车柴油机喷射系统典型故障的目的。     

机车轴承故障诊断与预测系统

提出基于状态修而研发的机车轴承故障诊断系统。描述系统是通过监测振动和温度信号来对机车走行部轴承进行早期诊断和预警,而且从多个角度同时跟踪几个特征参数,量化轴承故障随时间的发展来预测轴承寿命,引入灰色预测模型故障预报理论。试运行表明:系统先进可靠,能满足机车轴承故障诊断的需求。     

基于PNN的轨道电路补偿电容故障检测研究

为及时有效地诊断轨道电路补偿电容故障,通过研究ZPW-2000轨道电路短路电流数据,提出了一种基于概率神经网络的故障诊断方法。首先,仿真机车短路电流信号并提取特征参数;然后,引入概率神经网络建立故障诊断模型;最后,通过对特征参数分析,实现故障判定。仿真结果表明:该方法相比误差反向传播算法BP,具有诊断速度快、预测准确率高的优点,具有可行性与有效性。     

基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究

针对道岔设备故障频繁、维修成本高,且现有基于故障数据的诊断方法无法描述道岔退化过程,难以实现故障超前预判的问题,进行基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究。依据采集的道岔非故障功率数据按区段提取峰值、方差、峭度等特征参数,基于平均影响值进行特征参数选择,并确定输入维数;使用自组织特征映射(SOM)神经网络对输入特征参数进行多次聚类学习,分析学习结果得到6种退化状态样本数据;构建15-13-6型BP神经网络结构模型,实现对道岔设备退化状态的识别。结果表明,采用SOM-BP混合神经网络进行道岔设备退化状态识别的准确率达到95.56%。     

基于主元分析-概率神经网络的车辆受电弓故障诊断

在城市轨道交通车辆受电弓日常检修过程中,大量检修及故障数据未得到合理利用。针对计划检修已不能满足目前受电弓检修要求的问题,提出了一种基于主元分析和概率神经网络结合的故障诊断方法。该方法运用主元分析法对受电弓日常检修中的初始特征参数进行降维,将降维后特征参数输入到概率神经网络模型中进行故障诊断,判定受电弓故障模式。仿真结果表明,该诊断方法耗时短、正确性高。     

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。     

柴油机中冷器故障诊断仪的研制

本文介绍了采用虚拟仪器技术设计的中冷器故障诊断仪的结构、特点及故障诊断原理。通过检测中冷器空气流动阻力、空气和冷却水进、出口温度等，提取反映中冷器技术状态的特征参数，可正确地诊断中冷器的状态及典型故障。     

基于粗糙集和模糊认知图的ZPW-2000轨道电路故障诊断

针对目前由人工分析监测数据进行ZPW-2000轨道电路故障判别存在判别效率低、判别周期较长、对数据分析所依赖的人员经验程度高的缺陷,将粗糙集理论和模糊认知图的概念引入ZPW-2000轨道电路的故障判别中,通过主分量启发式算法对原始故障数据进行属性约简,得到故障特征参数,利用模糊认知图构建出基于属性约简和模糊认知图的分类器,并在此过程中利用自适应遗传算法完成FCM权重的学习。通过仿真实验验证,在模糊认知图的基础上利用粗糙集进行特征的提取,再对ZPW-2000轨道电路故障进行诊断,这种方法是有效可行的,并与人工分析故障数据进行诊断的方法进行比较,发现基于属性约减和模糊认知图的分类器有较高的故障识别率以及较短的诊断时间。     

城轨信号系统电子设备故障预警与管理研究

为进一步提升城轨信号系统的运营服务与故障管理能力，视故障情况进行主动维修，对影响运营服务水平的故障开展预警与管理研究。阐述国内外故障预警与管理现状，构建基于数据驱动和模型相结合的故障预警与管理框架，通过收集与梳理现场故障、报警、日志、设计等输入数据，以及故障逻辑模型构建、故障特征参数分析、故障评估模型构建、故障事件与运行状态构建等过程，对数据进行分析，确定故障预警机制，最终给出建议性的故障预警维修措施，为信号系统电子设备的故障预警与主动维修提供一种新思路。     

机车柴油机增压系统故障诊断仪的研制

增压系统的状态直接影响柴油机的经济性和动力性，对增压系统的状态及时进行监测和故障诊断，是保证其在良好状态下工作的有效措施。为此，研制了增压系统故障断仪。本文介绍了仪器的工作原理，软硬件组成和特点。根据机车柴油机的结构和特点，该仪器选择进气管中空气的压力和温度作为特征参数，不但能准确反映增压系统的状态，而且检测方便，利用模糊理论对增压系统的状态进行诊断，提高了诊断结果的准确率，运用表明，该仪器可实现对增压系统的不解体检测和故障诊断，是实现增压系统状态修理的理想设备。     

基于模糊认知图模型的轨道电路故障诊断

针对目前人工分析监测数据进行ZPW-2000A轨道电路故障判别存在判别效率低、判别周期较长和对数据分析所依赖的人员经验程度高的缺陷,将模糊认知图的概念引入到ZPW-2000A轨道电路的故障判别中。通过分析10类故障产生的机理,结合现场经验,对不同类型的故障数据进行分析,得到故障特征参数,构建出基于特征参数与故障类别的模糊认知图分类器。在此过程中利用自适应遗传算法完成FCM权重的学习。研究结果表明:根据监测数据用ZPW-2000A轨道电路故障判别的FCMCM判别方法是有效可行的,较人工分析监测数据判别故障的方式具有较高的故障识别率和较短的判别时间。     

基于灰色关联理论的ZYJ7型电液转辙机故障诊断研究

以全主机多点牵引道岔第1牵引点为ZYJ7型转辙机的外锁闭道岔为例,通过分析转辙机动作过程中液压油压力的标准曲线和典型故障曲线,提取特征参数建立特征矩阵,对特征矩阵进行无量纲化处理,建立关联矩阵。对于实际出现的故障,提取特征向量,通过计算与关联矩阵的关联度大小,实现对道岔故障的智能诊断,可提高道岔故障诊断效率,对现场维修维护具有很大的指导意义。     

基于三相电流检测的逆变器开路故障诊断及容错方案研究

为解决逆变器开路故障诊断问题及充分利用剩余桥臂资源,针对基于矢量控制的异步电机驱动系统中逆变器开路故障诊断及容错方案,采用逆变器输出三相电流信号作为特征参数,利用小波分析理论提取特征向量,进而通过支持向量机(SVM)判断逆变器是否故障。当SVM检测到逆变器故障时,逆变器由传统的六开关拓扑切换为四开关拓扑,采用四开关模式"七段式"空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法调制。通过计算机仿真验证了SVM诊断逆变器开路故障及四开关容错控制的正确性和有效性。     

基于组合模型的轨道电路复杂故障诊断方法研究

由于轨道电路的性能受环境因素的影响较大,其故障的发生具有较大的随机性和模糊性,而单一诊断方法因考虑角度的片面性以及知识库的不完善性,往往很难满足轨道电路故障诊断的实际需求。鉴于单一诊断方法存在的不足,本文根据模糊故障诊断法、遗传算法和灰色系统理论3种诊断方法各自的诊断结果,构造最优组合模型,对25Hz相敏轨道电路进行故障诊断。诊断结果表明,利用组合模型对轨道电路故障进行诊断可以克服单项诊断方法信息单一、诊断片面等不足,具有更高的故障诊断准确度。     

基于方法组合的轨道电路故障诊断模型

为了解决单一方法对25 Hz相敏轨道电路的故障诊断精度偏低等问题,提出基于最优权值的多方法组合故障诊断模型。首先通过模糊综合评判、灰色关联分析和BP(Back propagation)神经网络3种不同的诊断方法,对轨道电路进行初步故障诊断,然后根据各诊断方法的误判率计算出对应的最优权值,最后对各方法的诊断输出进行最优权值加权平均得到综合诊断的输出结果,确定故障类型。诊断结果表明:组合诊断模型有效地提高了轨道电路故障诊断的准确度,并证明了组合诊断模型的诊断准确度随着诊断方法的数量增加而提高。     

基于多功能车辆总线的机车轴承故障诊断系统

研制开发的基于多功能车辆总线的机车轴承故障诊断系统是通过监测温度和振动信号来对机车走行部轴承进行早期诊断和预警,把组合预测模型引入机车轴承故障预警,使用灰色模型和时间序列模型预测故障增长性趋势和波动性趋势,再将预警值加以综合。给出了诊断系统的硬件结构、软件功能与特点。试验表明所开发的系统有很强的鲁棒性,能有效监测机车轴承故障。     

轨道车辆门电机信号的时域特征提取研究

提取门电机特征参数是模式识别、故障诊断的基础部分,对轨道车辆门系统的智能监测与诊断具有重要意义。文章首先对信号的时域特征进行了简单的介绍,然后分析了轨道车辆门系统开关过程中电机信号的变化过程,最后总结了从门电机信号中提取的特征参数,并通过增大阻力开门试验对提取的特征参数进行了验证。     

机车车辆滚动轴承故障振动诊断技术

机车车辆轴承故障（表面损伤）与故障征兆（振动的各类特征）并非简单的对应关系。一种故障征兆并不仅仅对应一种故障，几种故障可能都有同一故障征兆；同时，一种故障又可能有多种故障征兆，这种不可逆性使轴承诊断变得复杂而又困难和一种参数，一种方法难以包容众多的故障，难以发现众多的故障征兆，据此，作者研究提出双参数简易诊断与共振解调精密诊断相结合的诊断技术，并研制成ＪＳＣ－２０６机车车辆轴承诊断仪，取得了满意的     

JZ-7型制动机多媒体故障诊断专家系统的设计与实现

针对ＪＺ－７型制动机的特点，分析了制动机故障状况，并依据专家进行故障诊断的方法，构建了故障诊断知识库。采用多媒体表现制动机工作原理过程与故障状态的方法，实现了制动机故障多媒体智能诊断专家系统。     

城市轨道交通车辆故障诊断方法

为提高城市轨道交通车辆检修效率并降低车辆运维成本，对城市轨道交通(以下简称“城轨”)智慧运维体系中的数据传送链路结构及故障数据筛选诊断方法进行了研究，建立了故障诊断及数据处理运维管理体系框架。根据我国城轨车辆的维修特点，基于FMECA(故障模式影响及危害性分析)矩阵对重点故障进行筛选，并利用SPC(统计过程控制)统计法对重点故障进行分析，提出一种城轨车辆故障过程诊断与数据处理方法。研究结果表明，所提方法可以对城轨车辆故障信息及其产生原因进行筛选分析，并能够针对这些故障制订相应的故障处置措施，在一定程度上实现数据处理的自动化。实例分析结果表明：某型城轨车辆车内环境控制系统与高压牵引系统的故障率较高，需要更多地关注这两个系统的检修维护；辅助电气系统与供风及制动系统均处于稳定状态，可适当延长其维修周期，以降低全寿命周期成本；转向架驱动装置更易发生故障，而驱动装置出现故障的部位集中在齿轮箱。