动车组客室空调制冷剂不足故障诊断模型

以CRH380B(L)型动车组为研究对象,对其客室空调系统制冷循环和制冷机理进行了分析,在基于空调压缩机系统高、低压数据的基础上建立了空调制冷剂不足故障诊断模型,并运用检修历史数据对模型进行了验证。结果表明,该诊断模型能够充分有效地对空调制冷系统存在的制冷剂不足故障进行诊断,大大降低了动车组上线时空调故障发生率,有效保证动车组的有序运行,同时对空调系统的检修维护工作具有重要的指导意义。     

CRH_3动车组空调系统故障的检测及分析

结合空调系统的工作原理,通过HVAC Monitor软件准确的对动车组空调系统进行故障检测、分析。本文主要研究CRH3动车组空调故障的检测及分析,通过故障代码确定空调系统的工作性能,有效防止动车组在运行过程中出现空调系统故障,影响动车组的运行安全及旅客的舒适度。     

基于多源数据分析的TEDS故障识别技术研究

单点运行的动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）故障自动识别功能存在识别准确率不足，误判率高的问题。为此，提出了一种基于多源数据的动车组故障图像识别方法，以联网运行的TEDS数据为基础，结合传统的差异检测法，对不同空间与时间TEDS采集的同一列车图像进行多源数据融合与权重差异计算，实现了动车组车体异常部位的检测。试验表明，该方法建立了更为准确的对比参考源，减少了环境对成像内容的影响，能够提高动车组运行故障自动识别率，降低误报率。     

基于人工智能的高铁动车组智能运维数据分析系统的构建

针对高速铁路（简称：高铁）动车组部件故障诊断和预测的业务需求,依托动车组故障预测与健康管理（PHM,Prognostic and Health Management）系统,在基于人工智能的高铁动车组智能运营维护（简称：运维）算法研究平台中构建高铁动车组智能运维数据分析系统。介绍了高铁动车组智能运维算法研究平台的架构,以及高铁动车组智能运维数据分析系统的数据处理流程和关键算法。并以高铁动车组客室空调为例,选取客室空调相关传感器数据进行数据分析,得到影响客室空调健康状况的特征,并对聚类结果进行健康度数据标注,作为客室空调健康评估模型开发的基础。     

基于BP神经网络的动车组客室空调故障识别与预警研究

动车组客室空调良好的制冷效果是旅客舒适度和动车组稳定有序运行的重要保证,但客室空调故障的发生具有突发性和隐蔽性特点,给空调系统的日常检修维护带来极大困难。采用BP神经网络算法建立客室室温预测模型,并运用Matlab编程计算实现客室室温理论预测。根据预测模型在CRH380B(L)型动车组客室空调系统中的实际验证情况,制定客室空调故障识别与预警的阈值、规则和等级,为后期客室空调系统故障自动识别与预警系统的开发奠定基础,完善动车组客室空调故障识别和预警机制,对动车组客室空调故障的在线实时识别与潜在故障的预警具有重要意义。     

基于可靠性的动车组制动系统故障对比分析

分别用传统故障频次分析和故障比重比分析两种分析方法,对所采集的CRH2型动车组制动系统故障数据进行了统计分析,找出了影响动车组制动系统可靠性的薄弱环节,为提高动车组制动系统的可靠性提供了研究方向。     

动车组空调装置启动对辅助供电系统影响分析

分析了动车组空调装置的主要用电设备,并对辅助供电系统的结构原理进行了介绍。运用软件MATLAB/SIMULINK成功地建立了主电路模型。仿真表明,动车组空调装置顺序启动与同时启动相比,动车组供电母线的冲击电流与电压降分别减小73.51%和95.24%,仿真结果验证了空调装置顺序启动的必要性。     

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。     

极值分布模型在动车组空调机组可靠性分析中的应用研究

实际运行动车组空调机组的故障数据具有变样本容量、截尾性质的特点,数据处理方法与常规可靠性试验不同。以极值分布模型的应用为例,研究了动车组空调机组可靠性建模过程,重点对概率分布函数的假设检验方法进行研究并作验证,通过实例证明了该方法的有效性。     

基于状态维修的动车组关键部件寿命预测

随着社会科学技术的发展,动车组维修技术得到了提高,动车组运行时间越长相应的故障率也越高。通过状态维修策略中采集实时数据,与正常值进行对比,就可以发现非正常值,然后预测关键部件的寿命,使动车组达到最优状态。利用状态维修策略建立关键部件的寿命预测模型,通过MATLAB计算数据。结果表明,所研究的模型方法可用于故障性动车组将要运行时间的确定。     

CRH1A型动车组空调冷凝器漏泄故障分析与改进

结合成都铁路局成都车辆段CRH1A型动车组运用情况,针对CRH1A型动车组空调系统主要特点,对其空调冷凝器漏泄故障进行分析,找出引起故障的主要原因,总结空调冷凝器发生故障的规律,可作为预防空调冷凝器故障的参考,提出空调冷凝器漏泄故障的预防建议.     

动车组故障轨边图像自动检测系统的设计与实现

动车组故障轨边图像自动检测系统(TEDS)是集高速数字图像采集、大容量图像数据实时处理技术、精确定位技术、模式识别技术、智能化与网络化技术以及自动控制技术于一体的智能系统,可采集运行中动车组车体底部、车体两侧裙板、车辆连接装置、转向架等可视部位的外观图像,并实时传输至监测中心,对图像进行故障识别报警。TEDS系统采用人机结合方式,可及时发现动车组关键部位故障,有助于提高动车组检修作业质量,保障行车安全。     

动车组PHM模型数据处理架构优化及关键技术研究

动车组故障预测与健康管理（PHM,Prognostics and Health Management）模型研究工作围绕动车组运维数据开展。数据是动车组PHM模型的驱动力，数据计算是动车组PHM模型的核心。文章从动车组PHM模型应用现状出发，对动车组PHM模型数据架构进行了优化设计，研究了动车组车载信息无线传输系统（WTDS,Wireless Transmission Device System）数据清洗及存储等关键技术，提升了PHM模型源数据处理效率。     

动车组数据资源目录

为便于动车组信息资源的交换和共享,对动车组业务提供准确可靠的数据支持,在对现有多个动车组相关信息系统进行充分调研的基础上,编制了动车组数据资源目录;明确动车组数据资源的业务域划分,根据结构化与非结构化数据的特点,对分散在多个系统中的动车组数据进行整理和采集,依据相关标准完成动车组主数据的数据元定义、代码集统一编码和元数...     

高速动车组空调控制器故障分析及改进措施

结合高速动车组实际运行情况,对其空调系统控制器故障进行了统计归纳和分析总结,并提出通过提升控制器板卡工艺质量、改进控制器低压控制电路以及优化控制器软件等措施来提高空调控制器可靠性,从而达到降低动车组空调故系统障率的目标。     

关于动车组故障轨边图像检测系统的设计

说明了图像检测技术在动车组故障检测上应用的必要性,在介绍目前成熟的客车故障轨边图像检测系统原理的基础上,结合动车组图像检测范围和动车组物理构造,对动车组图像检测内容进行分析。在详细描述了系统采用的关键技术后,给出了动车组故障轨边图像检测设备的设计方案,并对西安动车所系统的应用情况和故障进行了简单的展示,最后提出了未来动车组故障图像检测技术发展的前景。     

铁路车辆牵引主回路接地故障诊断与处理半实物仿真系统设计

针对铁路车辆牵引主回路接地故障诊断与处理功能测试需求，设计了一套半实物仿真系统。通过分析动力集中动车组牵引主回路正常情况及发生接地故障时的电压电流关系，建立牵引主回路模型和故障注入模型，并利用该动车组牵引控制单元对设计的仿真系统进行了实时测试与验证。测试结果证明了该半实物仿真系统及模型的有效性，既可以用于正常工况下牵引回路控制性能仿真，也可以用作故障诊断与处理功能的仿真测试，具有较高的应用价值。     

动车组空调机组运用故障分析

基于我国动车组空调机组主要结构功能特点,从故障变化趋势和规律、故障模式影响分析等方面,对严重影响动车组运用和舒适性的空调机组运用故障进行了重点分析。分析表明,我国动车组空调机组总体质量稳定、可控,空调机组具有很强的季节性工作特点,空调机组故障应急处置能力一定程度上影响着其故障后果,压缩机、蒸发风机、冷凝风机、空调控制装置等少数关键部件主导了空调故障率水平。为此,建议从动车组空调机组的设计、制造、运用、维修等全寿命周期各环节开展优化工作。     

动车组故障率统计分析方法

针对我国动车组故障影响特点和运用管理要求,按照故障严重程度不同对动车组事故和故障进行分类,制定了动车组A类、B类、C类和D类故障的可靠性指标;依据可靠性工程理论,给出动车组百万km故障率指标定义及其计算式;提出动车组故障率统计分析方法,并对某型动车组寿命周期内故障率变化规律、高级修效果和特定部件周期性故障规律进行分析。结果表明:动车组的早期惯性故障经过有效整治后,故障率显著降低并持续平稳;高级修前故障率呈逐渐上升趋势,高级修后呈微弱的早期故障期,随后明显下降;空调系统的季节性故障率变化趋势分析表明,在每年夏季的6—8月间具有明显的故障率峰值,应强化维修保养措施。示例分析表明,此方法可基于运用维修大数据对动车组故障规律进行验证和分析。     

CR400BF平台动车组故障预警预测研究

根据动车组运维现场实际需求,基于动车组状态参数监控标准、车载报故障逻辑,以及现场重点故障特征等信息,建立故障预警预测模型,制定预警预测故障代码及故障处置建议措施。依托动车组故障预测与健康管理系统开展模型试用,验证了模型的可行性和适用性。通过开展CR400BF平台动车组故障预警预测研究,为动车组的远程监控提供了有力的技术支撑,有效降低了动车组的运行安全风险,保障了动车组的运行秩序。