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对两起CRH1E动车组车门集控故障进行案例分析,通过试验模拟,还原故障现象,对车门不能释放、车门不能打开、车门不能关闭等三种情况进行分析总结,并提出途中应急处理措施。 相似文献
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以CRH1A型动车组在运用过程中报出“门没能闭锁”故障为线索,对影响车门关闭成因进行了深入分析,根据空调隧道模式下风门两种不同工况对车门关闭影响进行了模拟测试,提出优化动车组空调风门控制逻辑改善车内外压差,从而解决因车内外压差过大导致报出车门没能锁闭问题。 相似文献
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根据动车组客室车门系统故障数据对车门进行寿命分析,获得了其故障间隔符合威布尔分布的结论。在车门系统可靠性满足运营要求的条件下,建立以单位时间维修费用最低为目标的维修模型。结合所提维修模型,对中国铁路上海局集团有限公司的CRH2A型动车组客室车门系统维修周期进行优化,并验证了优化后维修模型的实用性和经济性。 相似文献
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文章以某国外市域动车组项目客室车门控制器通信故障引起的列车网络控制系统通信干扰问题为切入点,对故障现象进行统计与理论分析,查找故障的原因,提出相应的优化措施,并通过测试与正线运营来验证优化后的效果。结果显示,优化方案准确有效,优化后的动车组在运营考核中未出现类似故障。 相似文献
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根据CRH2型动车组的控制电路设计特点,设计了站台识别和车门安全控制电路。在保证动车组运行安全的前提下,可实现停靠站台侧位提示功能及安全开启相应站台侧车门功能,还可以有效杜绝错开非站台侧车门现象。 相似文献
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通过对动车组列车在站运行外部环境及各型动车组开门人机界面分析,提出控制动车组列车正确开启站台侧车门的技防、物防、人防控制措施。 相似文献
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《铁路通信信号工程技术》2016,(1)
正机车车辆租赁公司Porterbrook公司已经授予Barnbrook Systems公司一份"五位数"的合同,Barnbrook Systems公司将会提供蓝立方(Blue Cube)无线传感器,实现对于大西部铁路公司运营的158级柴油动车组的车门状态远程监视。该传感器将会监测每次停车的时候每扇车门的开关时间,从而使得动车段管理人员能够发现故障的车门或者开关缓慢的车门。 相似文献
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分析了新形势下高速动车组列车网络控制系统与塞拉门系统的通信接口。一方面介绍了高速动车组列车网络通信发展现状和特点,另一方面系统介绍了高速动车组车门分类和配置。基于列车控制监视系统与子系统通用通信接口模式,介绍了两种车门集控方式,分析了列车控制监视系统和塞拉门系统的接口功能。最后,分析了未来车门技术发展特点。 相似文献
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《电力机车与城轨车辆》2020,(5)
CR200J型动车组设置了车门安全环路,并可实现对拖车外侧塞拉门的集中控制。文章对动车组车门安全环路的电路结构、控制原理进行说明,针对失效模式进行分析并给出处置建议。 相似文献
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采用FMECA方法对地铁车辆车门系统进行可靠性分析,确定车门系统主要故障部件并进行等级划分,对12种故障模式进行了详细的故障模式影响及危害性分析,得到了车门系统的危害性较大的故障模式,为车门系统设计及维修提供了决策参考. 相似文献
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动车组检修设备是动车组运用检修的重要技术装备.建立功车组检修设备管理信息系统对于保障检修设备高效安全运用,及时快速处理故障具有重要意义,在研究铁道部、铁路局、车辆段、动车基地及动车运用所各级车辆设备管理部门和维修单位用户需求的基础上,提出系统总体架构,实现了设备技术档案管理,运行状态实时监控,多种信息化手段支持的设备检修、维护与保养,并与动车组运用检修作业紧密结合,有效支撑动车组的检修生产,保障动车组的安全、高效运营. 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2017,(11):151-154
动车段承担动车组高级修作业,是保障动车组安全可靠运行、有效延长动车组续航里程的重要设施,动车段工程设计是高速铁路设计技术的重要课题。在成都动车段工程设计中,基于既有路网规划,测算全路动车组检修数据,发现存在检修能力缺口,大胆提出需补强路网检修能力,增设成都动车段;根据成都枢纽布局特点,首次提出"两站一段"的段址选择模式,有效实现资源共享;总图布置充分考虑地形条件、工艺技术因素,避免与市政道路干扰;创新采用大量工程技术,比如转向架流水修采用"直线型径路流水修,关键工序双工位补强"方式,采用水泥搅拌桩加固库内地基方案等。成都动车段工程技术创新,完善了工程设计,积累了动车组检修技术经验,继承发展,为其他动车段工程设计提供借鉴。 相似文献
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及时全面掌握动车组运行状态信息、故障信息是提升动车组检修运用水平的重要方法。使用车地通信,能够实时检测动车组运行状态,有效保障动车组的运行安全;对于动车组非实时车载数据的运用,能够有效的提升检修能力,改善动车组检修水平。介绍动车组车载信息系统的发展现状,研究系统总体架构,主要功能及各项关键技术,为动车组车载信息综合应用系统的建设提出了建议。 相似文献
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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。 相似文献