基于Matlab的CRH2动车组空调变频控制仿真

介绍了CRH2动车组空调控制系统,并用Matlab/Simulink对动车组空调系统进行建模仿真,将空调变频控制系统与通断式空调控制系统二者作用下的客室温度和制冷量作比较分析,同时对过分相时动车组空调运行做了仿真.仿真模型能够较好地模拟动车组空调运行过程中客室温度和制冷量的变化.     

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。     

动车组空调及换气装置检修线的研制

介绍了动车组空调及换气装置的检修工艺流程,重点阐述了动车组空调及换气装置检修线的组成。     

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。     

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。     

“神州号”动车组空调制冷不良原因剖析及建议

针对神州号动车组空调制冷不良进行了分析，提出增加滤网、改进压力保护器等方法，确保了神州号动车组空调制冷效果良好。     

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。     

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。     

高速动车组空调CO2工质应用研究与实现

介绍了空调工质的基本要求;总结了高速动车组空调常用工质为R22、R134a、R407C并阐述了其性质;分析了目前和谐号、复兴号高速动车组空调工质使用情况、全球变暖直接效应、维修成本大幅上升及工质可获得性差等问题,提出了高速动车组空调采用新型自然环保工质的必要性。通过分析CO_2工质的优势并与既有常用工质和其他自然工质的对比研究,提出了CO_2是高速动车组空调工质的选择方向。通过中车大连所45 kW CO_2空调系统的研发和在中车长客股份400 km/h高速动车组装车应用的实现,说明了CO_2工质用于高速动车组空调的可行性。