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动车组故障数据采集途径越来越多,不同来源的故障信息在数据结构与处理流程方面各有不同,对故障统一管理分析带来了挑战。通过对动车组多源故障来源信息进行分析,提出了动车组多源故障管理平台设计方案,构建多源故障数据标准化结构体系,实现动车组多源故障统一管理,以及故障闭环管理、统计分析、故障知识库管理、重点故障管理、故障预测与维修决策管理等功能。平台的建立有利于动车组运用维修单位对多元故障的一体化管理,降低成本的同时也为动车组配件全生命周期管理提供有效的数据支撑。 相似文献
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随着动车组开行数量的增多,出现越来越多的特殊故障,给数据分析及应急处理带来不便。本文以郑西线中继站24发生的一起动车组速度跳变为例,分析因特殊条件下轨道电路异常占用造成动车组速度跳变而发生紧急制动停车故障的原因,为动车组故障应急处理提供理论参考。 相似文献
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车载综合无线通信设备是动车组与调度、车站之间的信息交互平台,可有效保障动车组运行过程中的信息传输畅通和车辆运行安全.本文通过一起动车组车载CIR设备重复故障,分析故障发生原因并提出处理方法,为降低故障影响、预防故障发生提出建议措施. 相似文献
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全景VR技术在近几年快速发展,现已应用到多个领域,对企业的发展起到了积极和重要的作用。本研究主要运用了全景VR平台搭建技术、全景图片拍摄及合成技术、界面仿真技术及全文检索引擎技术。通过全景VR场景与动车组部件信息的深度关联,实现动车组的全方位全景仿真、HMI界面操作仿真、动车组关键部件元器件快速检索及故障代码表等内容关联。为动车组应急指挥、故障诊断及培训学习等提供技术支持。实现地面人员快速、准确、直观的查询动车组各部件结构组成,最终形成一套动车组全景仿真知识库。 相似文献
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侧门是动车组重要组成部件,侧门开闭故障将影响旅客乘降时间,部分故障甚至影响行车秩序,行车中的侧门故障影响列车运行的安全性。文中分析了CR400AF型动车组侧门工作原理,梳理了侧门常见故障,并结合工作原理进行分析,设计了常见故障的处理方法,为动车组机械师提供了快速有效的侧门开闭故障处理方法,有效提高了侧门故障处理的效率。 相似文献
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随着动车组列车开行的增加,由动车组故障生成的海量故障代码人工无法迅速判断,需要借助计算机提供辅助信息。故障应急处理指导系统帮助故障代码在不同平台的实时查询与分析,为动车维修及随车机械师处理故障提供良好的辅助作用。系统服务器端采用DotNET框架下的B/S结构,通过java实现跨平台数据交换,并采用andriod系统开发移动终端。 相似文献
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在第四代人机交互技术中,基于知识内容的特定域,人机口语对话系统正处于研究热点中.在对话系统中,如何处理好丰富多样的语言学知识与深层表达的任务域知识之间的关系是一个研究难点.本文结合了颐和园导游口语对话系统的实际开发经验,提出了语言学的知识处理和任务域的知识处理相并列的模块结构形式.在这种结构中,域知识库中的概念属性在语言处理模块中产生语义映射,自然语言生成模块的规划以域知识库的查询推理结果为基础.实际测试表明,这种模块结构形式使得系统具备良好的知识查询、表达能力和语言理解、生成能力. 相似文献
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简要介绍了知识管理的概念、理论与方法,并阐述了在铁路信息化建设进程中,加强知识管理、建设知识库系统的必要性. 相似文献
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分析了动车组检修的意义,介绍了动车组维修的特点,探讨了适合我国国情的动车组修程与修制。重点介绍了新建成的北京动车组维修基地,内容包括基地的特点、主要功能和主要设施。参考动车组高级别检修工艺和流程,北京动车检修基地结合自身生产条件和设备特点,编制了段修用CRH_(2A)型动车组3级修检修工艺和检修流程,完成了两列动车组的3级检修任务,在实际检修中验证了检修工艺和检修流程的可靠性。 相似文献
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介绍故障检测机器人技术在动车组故障检测中的应用,研究以机器人技术代替人工进行动车组车底故障检测,解决检修压力过大,检修能力不足的问题,通过采用动车组故障检测机器人减少人为不可控因素对动车组车底故障检测的精度和工作效率的影响。降低对人工检测的依赖,提高动车组检修工作效率、工作质量、检测故障准确率,为动车组车底故障大数据分析提供数据基础。对动车组故障检测机器人的组成及功能、具体设计及柔性结构的实现进行详细的研究和叙述。 相似文献
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称重设备在武汉动车组检修基地应用方式的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
本文从称重设备在动车组检修基地应用的表面现象出发,深层次地挖掘其设计方法对检修作业带来的便利,为以后动车组检修基地的设计提供参考. 相似文献
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吕龙 《城市轨道交通研究》2018,(2):99-101
介绍了高速动车组故障诊断系统总体架构。应用专家知识建立高速动车组典型事件故障树,确定顶事件、中间事件和底事件。根据故障树结构关系设计了以推理机为核心的故障诊断专家系统,并通过在列车中央控制单元中编程预先设置推理规则,实现了高速动车组的故障诊断专家系统构建。 相似文献
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动车组的故障预测和健康管理是目前的研究热点,其中,故障预测的关键是寻找动车组故障信息和状态信息之间的关联关系。频繁模式增长(FP-Growth)算法是关联规则挖掘中的经典算法之一,用来挖掘频繁项集。针对动车组故障数据提出了一种改进的FP-Growth(IFP-Growth,Improved FP-Growth)算法,采用先序遍历FP-tree的方法产生条件模式基。实验结果表明,IFP-Growth算法能够有效提高动车组故障数据挖掘的效率,并且能够有效地挖掘动车组故障信息和状态信息之间的关联关系。 相似文献
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高速动车组的运行完全依靠电路控制来实现,如何快速简便地发现电缆故障点,是减少车辆安全隐患的重要手段之一.通过对不同领域电缆故障检测技术专利进行检索,分析适用于高速动车组电缆故障检测的技术热点和空白点,以促进高速动车组电缆故障检测技术的创新. 相似文献