基于剩余寿命可靠度的地铁供电设备预防性维修研究

随着我国城市轨道交通建设的快速发展,对保障地铁车辆正常运行的供电设备的维护检修工作提出了更高的要求,当前地铁牵引供电设备的检修工作主要沿用了铁路系统定期检修的模式,该模式在一定程度上对设备的维护保养做出了积极的贡献,但也存在"维修过剩"和"维修不足"的缺陷。通过对同类设备故障信息的收集,利用最小二乘法获得设备的可靠性函数参数;通过设备剩余寿命可靠度,实现了对地铁牵引变电所内供电设备预防性维修周期的确定;通过建立全寿命周期内的成本函数模型,确定了最优预防性维修次数。结论表明,采用的基于剩余寿命可靠度的预防性维修周期确定方法可动态的调整维修周期,设备全寿命周期内的成本函数模型可直观地说明预防性维修次数的选择原因,该方法对地铁牵引供电设备的维护检修决策有一定的参考价值。     

基于可线性化Wiener过程的牵引供电设备状态检修决策研究

针对牵引供电设备运行费用高、性能加速劣化以及实际维修效果不完美的问题,提出一种牵引供电设备状态检修决策模型.该模型采用可线性化Wiener过程反映设备运行过程中的加速劣化特性,通过正态分布刻画不完美维修后设备的劣化程度,并通过定期检测确定设备劣化程度.通过遍历全寿命周期内检修情形进行分析,结合劣化程度与预防性维修阈值及...     

基于智能牵引供电系统大数据平台的供电设备寿命预测研究

牵引供电设备的安全可靠运行是确保电气化铁路牵引供电系统安全稳定运行的关键。牵引供电设备在使用过程中会慢慢老化,运行时间越长,出现故障的概率越高。设备使用周期中存在一个临界点,在临界点之前,维修成本小于更换成本;过了这个临界点后,设备的维修成本大于更换成本。因此,对牵引供电设备的寿命进行预测、找到临界点成为当务之急。文中给出了牵引供电系统的数据平台的组成及架构,提出了牵引供电设备寿命预测的原理及方法,并给出了设备寿命预测实例,对开展智能牵引供电设备的寿命预测的理论和应用研究具有一定的参考价值。     

基于遗传算法的牵引供电系统可靠性建模

采用威布尔分布作为可靠性模型,提出一种基于遗传算法的牵引供电系统及其各设备的可靠性模型拟合方法.以京广铁路郑州南牵引供电系统为例,根据其统计的14年设备失效率信息,通过拟合得到该供电系统各设备的可靠性模型.拟合优度的K-S和W2检验结果表明,威布尔分布模型足一种适合用于牵引供电设备特别是接触网设备的可靠性模型.将牵引供电系统分为牵引变电所和接触网两个子系统,在供电设备可靠性研究的基础上,基于故障树分析法建立了牵引变电所和接触网可靠性模型,综合分析得到整个牵引供电系统的可靠性模型,提出并计算系统的有效寿命,为今后维修计划的制定提供科学依据.数据还表明,牵引供电系统的可靠性在很大程度上取决于牵引接触网的可靠性.     

基于剩余寿命可靠度的地铁车辆设备多部件趋近机会维修策略

当前地铁车辆的检修存在着过修和欠修的现象.在分析车辆设备全寿命的基础上,以全寿命周期单位时间维修费用最低为目标,建立了基于剩余寿命可靠度的预防性维修周期模型,并针对多部件维修周期问题提出了应用于多部件整体的趋近机会维修策略.通过算例分析,验证了模型的合理性和可用性,以及趋近机会维修策略的有效性.     

接触网RCM维修策略研究

现行的接触网运营维修模式是按固定周期检测、按设备状态维修,随着电气化铁路运营的日益繁忙,接触网的天窗时间少,维修的工作时间也就少,为保持接触网向电气列车持续供电功能,要在有限时间完成维修任务,需要投入大量的人力物力执行维修计划,这种运维模式日益暴露出其不足。提出一种以可靠性为中心维修(RCM)的接触网维修策略,根据RCM方法结合接触网的特点,建立接触网RCM组成架构、数据流模型,然后给出接触网RCM决策的流程,由接触网RCM决策机构制定接触网的维修计划,意在减少维修项目,节省维修成本,提高维修效率。     

基于故障预测与健康管理的高铁信号设备维护技术研究

周期修和计划修结合的信号设备传统维修模式沿用至我国高铁,需要不断完善优化和创新。提出基于故障预测与健康管理(PHM)的设备维修新模式的管理模型,在高铁信号设备维护管理方面进行尝试和探索。     

基于新一代信息技术的重载铁路工务设备智能运维系统总体架构研究

以重载铁路固定资产投入、运营成本优化和可持续发展为目标,应用BIM、大数据分析、物联网等新一代信息技术,研发工务设备智能运维系统,对设备从上线、运行、维护到更换的全过程进行科学的闭环管理,以提升工务设备全寿命周期价值为出发点,实现工务设备管理从被动维护到主动检养修和掌握全局转变。工务设备智能运维系统提供了设备资产全寿命周期管理、检测监测一体化管理、状态评估与预测决策和安全生产管理功能,实现了工务设备相关数据的归集、管理、治理和分析应用全流程数字化管理,以及设备状态评价、设备状态趋势预测、辅助维修决策分析等多方面的服务。该系统的研发顺应并促进了重载铁路数据管理专业化、数据处理自动化、数据分析智能化的智能运维发展趋势。     

动车组轮对精准镟修管理系统及其应用

介绍了动车组轮对精准镟修管理系统。该系统基于车轮磨耗机理和车轮磨耗数据,建立车轮磨耗规律模型和镟修规律模型,进而建立车轮退化规律和寿命预测模型;同时基于车轮失效机理、车轮维修数据,建立车轮多边形风险预测模型和滚动接触疲劳模型,实现车轮失效风险预测;在车轮磨耗、镟修、寿命预测、风险预测模型的基础上,以车轮全寿命周期检修综合成本为目标,建立车轮运用维修决策模型,实现车轮状态修和计划预防修。实践证明,动车组轮对精准镟修管理系统可有效降低轮对运维成本。     

城市轨道交通供电系统状态维修模式研究

分析了广州地铁供电系统维修模式现状及存在问题,讨论了计划维修和状态维修的研究内容。在现有技术条件下,针对设备综合信息数据库的建立、地铁供电设备故障诊断、地铁供电设备健康状态评估、地铁供电设备维修维护策略的4个关键技术,提出城市轨道交通供电系统状态维修模式研究思路。     

6C系统信息综合应用技术方案研究

供电安全检测监测系统(6C系统)实现对高速铁路牵引供电设备全方位、全覆盖的综合检测监测,为牵引供电设备维修提供决策支撑。充分利用6C系统检测监测数据,进行数据集中、有机融合、综合应用和信息共享,实现6C系统检测监测数据的集中管理和可视化分析,对指导高速铁路供电设备的运行检修具有非常重要的意义。     

基于健康指数的轨道电路设备寿命预测方法的研究

对轨道电路设备进行健康状态评估和剩余寿命预测是开展设备状态修的重要前提,可以有效地保障系统安全运行。建立基于模糊综合评判的ZPW-2000A轨道电路设备健康指数模型,对其设备进行健康状态评估,以评估结果即健康指数HI为基础,针对系统设备受运行环境、设备自身质量、维护检修状况等各种随机、不确定因素的影响,建立基于随机模糊理论的ZPW-2000A轨道电路设备寿命预测模型。通过模型预测确立设备的健康指数随运行时间的变化规律,实现对轨道电路设备的寿命预测。实例验证表明,根据设备的健康状态可以快速有效地预测其寿命与剩余寿命,为有关维修部门开展设备的状态修提供理论依据。     

重载铁路线路设备智能运维关键技术研究北大核心

重载铁路线路设备运维中汇集了大量检测监测数据,融合应用多源大数据分析,研究建立线路设备可视化全寿命周期管理和智能运维决策技术是实现重载线路设备智能运维需解决的关键技术问题之一。本文以朔黄铁路线路设备运维为背景,应用BIM、GIS等技术,将设备履历、状态、维修情况、病害等信息进行“一张图”融合,研究桥隧BIM+GIS融合以及轻量化技术;对比常用大数据分析方法的特点,提出基于结构仿真+大数据分析的智能运维决策方法研究思路,并以轨道结构状态评估为例,建立了基于模糊层次分析的状态评价方法。     

基于RCM的动车牵引变压器的维修优化研究

本文研究基于RCM的动车牵引变压器的维修优化问题,为制定牵引变压器的预防性维修计划提供了决策支持.首先给出了RCM的维修逻辑决策图和维修策略评价指标,然后采用截尾试验法估计牵引变压器的故障率的威布尔分布参数,在满足设备可靠性的前提下根据故障率演化规则确定预防性维修间隔,优化预防性维修次数,使牵引变压器在其生命周期内维修成本率最小.试验结果及其分析,验证了本文提出方法的正确性与可推广性.     

地铁信号系统车载设备维保策略优化

主要研究基于故障树的贝叶斯网络分析、基于状态的维修模型以及维保策略优化.在获取地铁信号系统车载设备故障数据的前提下,采用贝叶斯网络分析方法研究信号系统车载设备重要度的辨识方法;在周期预防性维修的基础上,采用基于状态的维修模型进行针对性优化,实现风险与成本双目标优化的目标,改善信号系统车载设备关键部件薄弱环节.     

轨道交通关键行车设备 维修周期优化模型及应用

从轨道交通行车设备维修管理现状出发,以优化关键行车设备维修周期为研究对象,对轨道交通可修复和不可修复关键设备提出相应的寿命数据收集和处理方法;利用统计学原理,对设备的寿命数据进行分布检验与判别,把握行车设备寿命的分布规律.在此基础上,考虑设备维修停时损失,以单位维修周期内的平均安全运营维修成本最低为优化目标,建立轨道交...     

基于LMDP的铁路钢轨网格化维修规划编制模型

铁路钢轨设备维修规划的优化编制,能够辅助合理分配维修资源与控制维修成本。构建了一种新的铁路钢轨维修规划编制模型。按照某一长度分割铁路线路,得到多个连续等长的小钢轨区段,这些小钢轨区段称为钢轨网格。以钢轨网格为研究对象,采用Markov随机过程理论,个性化地描述了钢轨网格状态劣化规律,利用隐形马尔科夫决策过程方法,建立了基于状态的维修策略模型,以一个规划周期内的期望总成本最小为优化目标,确定规划周期内的最优检查策略、维修策略,并采用陇海线的实际数据,对提出模型的有效性进行了验证,计算结果表明提出的模型优于既有的基于阈值的管理方法。     

基于数字孪生技术的变压器状态监测研究与探索

大容量变压器正常工作是保障铁路牵引供电系统正常运行的重中之重。本文基于数字孪生技术搭建数字化模型，实现多维度、多概率、全息影像映射的全过程仿真，在虚拟空间中完成实体设备生命周期内运行状态监测和管理，对变压器内部零件建立模型，完成3D实时运行动画映射。对变压器运行状态进行实时监测，利用模型进行赋值和虚拟-现实微观可视化展示，结合监测分析获得变压器实时运行数据，发出故障预警信息，并提出运行建议方案。利用历史运行数据，结合运行状态给出维护决策，根据自动生成的状态检修和风险管理策略完成对变压器的状态维修和寿命的精准预测，实现设备全方位的健康管理。     

铁路供电故障预测与健康管理大数据平台方案研究

铁路供电故障预测与健康管理(PHM)系统是以大数据技术为核心,以供电管理信息系统、6C数据中心、SCADA系统为支撑,按照国铁集团-铁路局-供电段三级管理架构进行设计和建设的供电设备大数据分析管理平台.基于大数据框架的PHM系统涵盖针对高速铁路接触网和牵引变电所的PHM技术方案,在多时空尺度上实现铁路供电故障预测与健康指标评估,全生命周期可靠性、可用性和可维修性的可视化分析和风险评估,以及优化维修决策.本文阐述了铁路供电故障预测与健康管理大数据平台方案的基本设计原则和系统架构,并对该平台涉及的关键技术和系统重要功能进行了探讨.     

融合退化过程和谱分析的接触网检修模式优化研究

针对以周期修为主的维修模式存在效率低下、灵活性差、作业时间长等问题,将接触网系统状态作为考察变量,对维修计划进行优化。建立高速铁路接触网状态评价体系,构建接触网状态退化模型,结合谱分析结果刻画接触网系统状态退化过程,进而实现接触网系统状态维修。经实际线路分析验证,所述模型能准确描述接触网状态退化趋势,在保障接触网系统安全性的同时可有效降低维修成本,提高接触网维修管理水平。