基于数据驱动的机车车轮剩余寿命预测技术

为优化机车车轮运维管理，提高机车车轮剩余寿命的预测精度和稳定性，提出基于数据驱动的机车车轮剩余寿命预测模型。依托机车车轮全寿命周期的造修和运维数据，分析影响车轮服役寿命的主要因素，包括轮径、历史和环境影响因素。构建基于数据驱动的机车车轮剩余寿命预测模型，模型以轮径区间作为寿命计算单元，并引入轮径历史和环境损失率，综合考虑3类因素对寿命预测的影响。现场测试中，因某轮径区间的数据不符合计算要求，导致轮径环境损失率存在数据缺失问题，于是采用多层感知机算法对缺失项进行预测和补充。基于测试集中的车轮旋修数据，对比数据驱动预测算法和传统预测算法的预测效果。由结果可知，数据驱动预测算法的预测精度和稳定性均优于传统预测算法。     

机车同步装置动态检测系统的研究与应用

主要针对神华集团正在运用的万吨重联机车,研究开发了一种机车同步装置动态检测系统。该系统实时采集万吨重联机车的运行状态数据,运用现代通信与信息处理技术,实现对万吨重联机车的远程监视、故障诊断等多种功能。同时该系统也为机车运用、检修、整备及信息化管理等提供丰富的数据支持,进一步实现流程的信息化。     

移动式在线轮辋轮辐探伤机在机车探伤中的应用

文中叙述了机车车轮探伤的应用背景、探伤方式,调研了动车组、机车车轮在线探伤的方式及优缺点。根据动车组车轮在线探伤的应用效果,结合机车车轮在线探伤的差异,针对机车检修库场地实际情况,研究借鉴动车组车轮在线探伤的成熟技术,通过优化设计,研发应用于机车车轮在线探伤的自动化检测设备,提高机车车轮检测效率和一致性,降低劳动强度,并应用数据监管平台管理分析探伤数据,提高数字化管理水平。同时根据研究成果,制订了适用于机务检修现场的设备安装改造方案、设备探伤流程,形成了标准化作业规范。最后对设备的技术特点、现场运用效果、设备实施意义及未来技术发展进行了总结与展望。     

基于GA-岭回归分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法研究

车轮踏面磨耗量是评价机车运行安全的重要参数，但多数车轮运维现场的条件尚不能对踏面磨耗量及时、准确地进行监测。为了解决上述问题，文章提出了基于“GA-岭回归”分析的机车车轮踏面磨耗量预测算法（简称“GA-岭回归”预测算法）。“GA-岭回归”预测算法分为数据前处理和数据预测分析2部分。对于数据前处理，首先依据不同的测量方式对采集到的踏面磨耗量数据进行分类，基于车轮的实际运维情况，分析不同类型数据的特点；随后以镟修周期作为数据划分标准，对分类后的数据进行切片处理；最后采用相关标准和主成分分析法对相应的动态测量数据进行清洗、降噪。对于数据预测分析，首先划分数据集，进行数据整合，创建训练集数据的时间滑动窗口；随后采用岭回归算法对训练集数据进行回归分析训练，并结合遗传算法和验证集数据进行模型参数的调优，以提高预测准确性。基于测试集数据，分别采用传统预测算法、岭回归线性预测算法和“GA-岭回归”预测算法，对3类预测算法的预测效果进行对比分析；随后采用相同的测试方法，扩大车轮样本的数量，继续进行预测效果的对比分析。测试结果表明，采用“GA-岭回归”预测算法的预测误差和误差标准差均相对较低。经分析可知，...     

机车车轮超声自动检测系统设计

机车车轮缺陷类型复杂,自动检测难度大,且手工超声检测效率低、可靠性差,基于该研究现状设计了一种机车车轮超声自动检测系统。针对该系统的机械模块、超声探伤工艺、运动控制与软件模块等几个方面进行研究。采用踏面、内侧面2个探头组共14个探头,实现对车轮缺陷的全面扫查。利用水浸法采集超声信号,通过车轮转动、探头相对固定的方式使系统能够快速、高效地检测车轮缺陷。相比于手工检测,该系统可显著提高车轮的检测效率和可靠性。     

SS4型电力机车电气运行状态参数记录与分析系统

介绍SS4型电力机车电气运行状态参数记录与分析系统硬件组成,重点阐述该系统的软件设计.该系统可采集、处理并存储机车运行过程中电气电子系统的参数,并利用计算机完成所有数据的分析,为机车的状态检测和故障分析提供依据.该系统不需改变机车原有的电气线路.     

KZ4A型机车用传动控制单元改进型故障存储装置

针对KZ4A型机车用传动控制单元故障存储方式升级需求,提出了一种机车故障数据存储解决方案。通过利用高性能浮点DSP对高速AD采集的故障数据进行计算、储能延时和大容量存储技术,实现了机车故障时机车相关数据的有效记录,给出了装置的完整设计框图并阐述了故障记录判断的软件流程。所设计的故障存储装置弥补了老一代TEC_DU2103A型DCU故障存储的短板,缩短了现场故障实时分析时间。     

机车状态监测地面分析预测系统设计

机车状态监测地面分析预测系统(以下简称系统)接收机车上采集的数据,并对数据进行分析,具有自动诊断、轴温检测与动态显示、电机火花等级检测、定时记录曲线分析、设备故障诊断及机车运行状态与操作监测等功能.通过仿真实验平台采集的数据验证了系统的良好性能.     

和谐型机车故障预测与健康管理系统总体设计

为推进和谐型机车周期性计划预防修向数字化精准维修转变、防范重大事故及故障发生,基于大数据和云平台等技术,采用视情维修的开放体系结构（OSA-CBM,Open System Architecture of Condition-Based Maintenance）,设计和谐型机车故障预测与健康管理（PHM,fault Prediction and Health Management）系统,包括系统的总体架构、技术架构和功能架构。旨在掌握机车及重要零部件性能演化规律、保证机车在途运行安全、实现精准维修、降低全寿命周期运用维修成本。     

HX_D1型机车车轮不圆度试验研究

阐述HX_D1型机车车轮不圆度状态。对4种干线HX_D1型机车超过4 000个车轮进行不圆度测试。基于现场试验获得的大量数据探讨制动系统、制动控制方式和车轮镟修定位方式对车轮多边形的影响。研究结果表明,HX_D1、HX_D1C型机车车轮存在17～19阶多边形磨耗,HX_D1B、HX_D1D型机车车轮主要以偏心磨损为主。HX_D1型机车车轮多边形与制动系统和制动控制方式关系不大,与车轮镟修时的定位方式关系较大。     

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。     

SS4改型电力机车运行状态数据采集与回放系统

以P87C591单片机为核心设计车载数据采集子系统，采用LabWindows／CVI软件开发地面机车运行状态回放子系统。车载子系统可以采集并存储机车运行状态的重要数据，并通过地面计算机对存储数据进行回放，直观地反映出机车运行状态，为检修人员进行故障诊断提供了依据，提高了检修效率。     

SS4改进型机车电气故障诊断专家系统

以SS4改进型机车为研究对象,设计系统可以在机车和地面分别进行机车状态监测和专家级故障诊断。该系统采集并存储机车运行状态信号,由故障诊断专家程序对信号进行诊断,并将诊断结果发送到显示屏指导乘务员维护机车安全运行。地面软件可使用拷贝的数据对机车运行状态进行回放,同时进行故障诊断。系统已经成功安装上车,数月运行试验显示工作状况良好。     

机车综合信息实时在线采集与监管系统

针对目前国内大型钢铁冶金企业运输部门机车信号离线采集实时性差、维修成本大、运行安全事故频发及绩效考核困难等问题,设计出一套基于3G平台的机车综合信息实时在线采集与监管系统,阐述该系统借助对机车各类状态信息的实时采集、传输、接收与处理,实现对机车的运行状态进行实时在线监管。实际运用表明,系统在提高机车运行安全性的同时,有效降低了机车维修成本,强化了对驾驶员的绩效管理,提高了生产效率。     

机车质量控制及检修管理信息系统

机车质量控制及检修管理信息系统由数据采集子系统、日常信息管理子系统、检修过程管理子系统和综合分析处理子系统4部分组成。数据采集子系统采集车载、整车、部件检测数据,并对采集到的数据进行整理、过滤,按照统一的数据规范传送到指定数据库。日常信息管理子系统包括职工指纹信息、数据字典、机统—6、机统—28、机车走行公里、机车检修计划等功能模块。检修过程管理子系统包括用户管理、机车检修作业过程控制、大部件管理等功能模块。综合分析子系统包括机车电子档案、机车台帐信息、机车及部件质量管理分析、机车动态信息查询等功能模块。运用机车检测、检修、日常基础信息对机车及部件寿命、质量进行综合分析。利用检修作业过程中材料消耗信息,统计分析机车检修成本。系统经机务段实际使用,效果良好。     

基于ARM9的机车蓄电池状态监测系统的设计

运用S3C2410芯片作为上位机处理芯片,ATmega16作为下位机主控制芯片,本文设计了一种机车蓄电池状态监测系统.系统完成对蓄电池电压,温度数据的采集,显示和存储.为判别蓄电池状态提供一定依据.     

机车运用状态实时监测系统的研制

为了获取运行状态中机车的质量信息,通过采用GPRS、CAN总线、单片机、数据库等技术研制开发机车运用状态实时监测系统,对运行中的机车进行监测,实时地将机车的电机信息、控制信息及重要部件的工作状态存储、发送到地面,并对这些信息进行分析,实现对机车质量的动态监控和部件的故障诊断。     

机车车轮磨耗统计数据处理方法与镟修周期预测模型

本文基于数理统计理论,研究一种机车车轮磨耗统计数据处理方法并建立机车车轮镟修周期预测模型。以D20E型机车车轮磨耗统计数据为算例,按照χ2标准分别对其与7种概率分布的合适性进行了检验。通过分析可知,正态分布模型能准确反映该型机车车轮的实际磨耗情况。采用该统计模型绘制D20E型机车车轮磨耗速率的密度分布与概率分布曲线,并计算了其统计数据特征。根据磨耗到限车轮所占比例,预测了不同的机车车轮镟修周期。在保障机车行车安全的前提下,建议D20E型机车的镟修周期为22万km。由该统计学方法计算得到的车轮镟修周期更加符合机车的实际运营情况,能够在一定程度上降低铁路的运营成本。     

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。     

铁路货运站场数据采集系统设计与实现

针对铁路货运站场设备采集数据与生产作业脱节、采集效率低、缺乏统一规划等问题,设计铁路货运站场数据采集系统。梳理数据采集内容,阐述系统总体架构和逻辑架构,并在此基础上研究数据获取和存储、基于云边协同形式的数据采集等技术。应用表明,该系统实现了对货运全流程作业数据、设施设备运用状态数据和关键安全风险环节数据的采集,为铁路货运车站智能化服务奠定坚实基础。