地铁车辆转向架轴承故障诊断方法研究

地铁车辆转向架轴承状态对车辆的安全运行至关重要。现有地铁车辆转向架轴承的监测与诊断存在智能化程度低、准确性差等不足。针对此不足,对地铁车辆转向架轴承故障模型进行推导,提出一种地铁车辆转向架轴承故障智能诊断方法。该方法根据转向架轴承径向振动加速度信号,采用小波包-包络分析和故障识别搜索算法,诊断轴承故障及故障类型。为了验证所提出方法的有效性,设计并搭建了轴承故障诊断试验台,基于此试验台对广州地铁车辆转向架故障轴承进行了测试。试验结果表明:所提出的转向架轴承故障诊断方法能够准确识别轴承故障,为地铁车辆转向架轴承故障诊断的自动化、智能化提供了新思路。     

铁路货车车辆转向架无源无线振动传感与监测系统

转向架是铁路货车车辆的关键部件，因货车上无电源供给，且车辆在运用过程中存在随机编组，因此很难开展铁路货车转向架状态监测与故障诊断的相关研究。针对这一问题，文章研究了一种包括车载转向架无源无线振动传感与监测组件、测速发电模块、轨旁数据基站和远程故障诊断中心的铁路货车转向架无源无线振动传感与监测系统，系统通过安装在货车轴端的微型轴端测速发电机、测速发电模块为车载转向架无源无线振动传感与监测组件供电和提供速度信号，由振动传感与监测组件的信号采集处理CPU经组合传感器、信号调理电路、模数转换电路同步采集货车转向架的振动、冲击和温度信号并预诊断后通过WSN网络发送到轨旁数据基站，轨旁数据基站运用多线程WSN网络接收并缓存货运车辆的运行状态监测数据后再通过4G/5G网络自动将数据传输到远程故障诊断中心，远程故障诊断中心对列车运行状态数据进行分析处理与故障诊断后实现对货车转向架的智能运维。该系统已装车进行运行试验，试验结果表明，系统能实现铁路货车转向架的无源无线振动传感与监测，及时发现故障，确保货运列车安全行驶。     

动车组主变流器的状态数据仿真研究

为解决传统动车组主变流器维修模式的缺陷,引入故障预测和健康管理技术对动车组主变流器维修进行设计研究,探讨了基于HMM模型+小波分析的主变流器故障预测与健康管理的故障诊断原理,通过仿真研究建立了MATLAB仿真模型,验证上述方法是可行的。     

基于4G网络的站台门远程监控与诊断维护系统设计

为了提高站台门系统的可维修性、降低故障维修时间和维修成本。设计以4G网络为载体、诊断维护服务器为核心、信息安全传输为关键的网络架构,实现对地铁站台门系统运行过程中的监视、故障诊断和维护,满足跨区域异地监控站台门系统各功能的运行状态。对发生的故障进行维护管理与决策,同时根据故障数据,诊断出故障原因,并生成指导性维修预案,从而提高故障诊断的准确性和现场故障的维修效率,代替人工完成对站台门系统的监控与故障诊断。     

机车车载安全监测系统

介绍了一种机车车载安全监测系统,通过对监测数据的采集和分析,可以实现对机车整体安全状态的实时监测。文章重点分析了该系统的转向架车载监测子系统,通过对转向架关键部件温度和振动数据的采集和分析,可以了解转向架关键部件的安全状态以及预测未来可能会发生故障的部件,提前做好预防性维修,将机车存在的隐患消除在萌芽状态,为机车的安全性与可靠性提供重要保障。     

城轨转向架轴承故障形式及诊断方法研究

随着我国城市轨道交通运营里程持续增加，如何有效保障其运营安全，持续提高运营维保水平，降低全生命周期成本已成为城市轨道交通行业持续健康发展的核心问题之一。轴承是列车走行部的重要组成部分，轴承可靠性对列车安全运行起到了重要的作用。文章首先介绍了城轨车辆转向架轴承的分类及其故障特点，接着对轴承常见的故障类型及其原因进行了分析，然后对目前主流的轴承故障诊断技术如温度诊断技术、振动诊断技术等进行了介绍与分析，并对其应用场景与优劣势进行了探讨，最后对轴承故障诊断方法的未来发展方向进行了初步的探讨。     

基于麦克风阵列的机车车辆转向架跑合试验的故障监测研究

针对目前机车车辆转向架跑合试验信息化和智能化程度较低,在试验过程中难以快速准确地实现轴承和齿轮箱故障诊断及故障定位的现状,将麦克风阵列技术应用于跑合试验中,可直接通过声信号实现故障诊断与故障定位。针对转向架常见的轴承内外圈故障进行故障模拟试验,对故障轴承产生的声信号进行采集分析,通过特定的数据处理方法得到信号包络谱,实现故障诊断;同时结合基于到达时延的定位算法确定故障轴承位置,实现故障定位。为满足现场需要,设计了1套便于麦克风阵列精确布局与灵活变换的阵列支架,通过模拟试验 验证了所述算法与阵列支架的可靠性和准确性。     

基于HMM的客车转向架故障诊断与应用

介绍隐马尔可夫模型（HMM）算法在转向架故障诊断中的应用.利用HMM方法研究转向架在运行过程中抗蛇行减振器正常、异常状态,HMM的参数根据试验数据统计训练出,提出了一种新的转向架故障诊断方法,试验证明该诊断方法可行.     

故障预测与健康管理技术在地铁列车上的应用

故障预测与健康管理(PHM)技术能提高城市轨道交通的运输效率,降低设备的运营维护成本,提高车辆及关键部件的维修效率,实现地铁列车的故障预测与健康管理。给出了维修策略建议,以期提高地铁列车的可用性与可靠性,促进地铁列车设备由计划修向状态修转变。     

国外重载货车转化架发展综述

９６国际重载货车转向架会议对推动世界货车转向架的改进和发展有极为重要的意义。本文在分析传统三大件货车转向架所存在的问题的基础上，着重介绍了美国，加拿大等国家在重载货车转向架设计上的新进展；分析了车轮踏面损伤及其对策；论述了采用先进视频图像技术和轨道改进对提高故障诊断水平及降低轮轨动作用力的实际效果。文中还针对我国情况，提出了加速发展我国重载货车转向架的若干建议。     

基于EHM理念的铁路机务设备大数据健康管理系统的设计与实现

为更好地进行铁路机务设备工作状态管理,降低维修成本,设计并实现了基于设备健康管理(EHM,Equipment Health Management)理念的铁路机务设备大数据健康管理系统。该系统通过层次分析法、自回归(AR,Autoregressive)模型、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)模型,实现了铁路机务设备运行状态实时监测、健康趋势预测分析(准确率到达96.2%)、故障预测分析(准确率到达99.08%)、风险评估预警等功能。系统的运用有效的降低铁路机务设备维修成本,为铁路机务设备的信息化健康管理起到示范作用。     

城市轨道交通车辆门系统故障预测与健康管理

车门系统是城市轨道交通车辆系统中的一个重要子系统,而故障预测和健康管理是保障车门系统安全可靠的重要手段。从城市轨道交通车门系统结构出发,将车门典型故障进行分类,包括开关门障碍检测故障、关锁到位开关故障、3秒不解锁故障、电机位置编码器故障及控制器驱动电路MOS管短路故障。针对各类典型车门故障,提出相应的故障预测和健康管理框架,内容包括数据采集、数据预处理、特征值提取、状态监测、健康评估及最优维护。     

动车组故障预测与健康管理系统方案研究

结合国内动车组实际需要和列车运行传感技术的发展现状，对现阶段建立动车组故障预测与健康管理地面系统的数据、用户及业务需求进行了分析，提出了基于超融合技术、铁路总公司和动车段两级硬件部署、铁路总公司–铁路局–动车段–运用所四级应用的系统设计方案，明确界定了故障预测与健康管理系统与既有动车组管理信息系统的接口和预测故障的闭环管理机制，并对动车组健康管理系统的应用前景进行了展望，对建设动车组PHM系统，实现动车组视情检修，提高动车组运用、维修效率进行了积极的思考。     

基于GRU循环神经网络的云数据中心应用故障预测方法

云数据中心的分布式应用故障具有复杂性、随机性等特点,导致应用的运行与维护(简称:运维)管理任务难度大、效率低.为此,提出一种云数据中心应用故障预测方法,构建基于门控循环单元(GRU,Gated Recurrent Unit)循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network)的云数据中心应用故障预测...     

动车组轮对运行状态检测及健康管理系统设计

总结了动车组轮对管理的现状，在此基础上提出了轮对健康管理的思路，分别从状态监控、健康趋势评估预测、故障诊断及运维决策方面进行阐述。结合现有轮对检测系统，从基础数据收集、数据管理、数据分析以及数据应用方面对动车组轮对运行状态监测及健康管理系统构架作了详尽分析，并对管理流程进行了相应规划。最后，以轮对镟修方案的选择为例，介绍了健康管理的经济性和实用性，为轮对全寿命周期的管理提供了参考依据。     

地铁车辆转向架齿轮箱失效型式分析

齿轮箱是地铁车辆转向架传动系统中最重要的机械部件,其性能好坏直接决定转向架的性能及整个地铁传动系统是否能够正常稳定运行。文章通过分析转向架齿轮箱的基本结构,以及各部件失效对其性能的影响,对齿轮箱中齿轮、轴承、密封、润滑等齿轮箱常见失效型式进行分析和讨论,以期为地铁车辆转向架齿轮箱的维护和故障分析提供可参考方法。     

智能客站设备大数据运维服务平台的设计与实现

针对如何对铁路客运车站(简称:客站)设备进行更高效、全方位、多角度地进行管理的问题,搭建了智能客站设备大数据运维服务平台,介绍了其功能架构和设备健康状况评价体系。该平台实现了设备运行状态的实时监测、特征主动识别、故障预测、运维趋势推演、多属性健康状况评价等功能,提升了客运设备健康程度和智能客站设备管理整体智能化水平,为智能客站设备运维管理提供了新的管理思路和技术手段,为下一步客站设备健康评估应用的开发奠定基础。     

高速铁路灾害监测系统现场监测设备脱离监控分析及改进措施研究

高速铁路灾害监测系统现场监测设备脱离监控是目前灾害监测系统发生频率高、影响大的一类故障。通过对全路灾害监测系统现场监测设备脱离监控情况的调研,将现场监测设备脱离监控故障按影响范围进行分类统计,分析故障原因。结果显示,2013年1月至2017年5月期间,在全路共发生的54次大范围现场监测设备脱离监控和184次局部监测点现场监测设备脱离监控故障中,传感器故障和网络故障是造成灾害监测系统现场监测设备脱离监控的主要原因,两者占总故障原因的38%,其次是电源故障、防雷模块故障等。最后,从系统管理、软硬件维护、应急处置等方面提出相应的改进措施与建议,为优化灾害监测系统建设和运营维护提供参考。     

高速铁路灾害监测系统故障诊断方法研究

作为高速铁路安全保障系统之一,高速铁路灾害监测系统（简称：灾害监测系统）的稳定运行是列车在灾害天气和突发异物侵限事件下安全运行的根本保障。针对灾害监测系统故障数据特点,构建了基于失效模式与影响分析（FMEA,Failure Mode and Effects Analysis）的灾害监测系统故障分析表,对该系统的故障表现、故障原因和影响进行分析。在此基础上,提出了基于随机森林算法的灾害监测系统故障诊断方法。通过对比分析可知,该方法优于传统的基于C4.5决策树的故障诊断方法,有助于灾害监测系统故障的快速诊断、定位和处置,减少人工排查设备故障的工作量,为灾害监测系统的运营维护提供技术支持。