深圳地铁1号线列车紧急制动故障的原因分析及电路改进

针对深圳地铁1号线列车紧急制动故障,从紧急制动发生时车辆系统和信号系统的故障记录、紧急制动故障统计和试车线模拟等方面,分析了信号代码140和140-3紧急制动两种不同的故障情况.通过改进紧急制动的控制电路,有效区分了代码140/140-3紧急制动故障车辆系统和信号系统之间的接口责任.     

嵌入式系统下位机故障定位及分析方案研究

针对铁路信号领域嵌入式系统下位机的架构,梳理了嵌入式系统下位机的相关故障分类,并根据不同种类的故障,有针对性地给出相应的故障定位及分析方案,详述了每种故障定位及分析设计的原理和实现方法,最后提出了一种下位机故障定位及分析的综合方案,并将该综合方案用于铁路信号领域iBase22-TSP型轨旁安全平台的下位机故障定位中,改善了TSP平台的下位机故障定位和诊断维护功能。     

动车组故障应急处理指导系统的研究与应用

随着动车组列车开行的增加,由动车组故障生成的海量故障代码人工无法迅速判断,需要借助计算机提供辅助信息。故障应急处理指导系统帮助故障代码在不同平台的实时查询与分析,为动车维修及随车机械师处理故障提供良好的辅助作用。系统服务器端采用DotNET框架下的B/S结构,通过java实现跨平台数据交换,并采用andriod系统开发移动终端。     

空调发电车的“致命”故障及应对措施

对空调发电车燃油系统缺燃油、冷却系统缺冷却水、起动系统缺电等"致命"故障的原因进行了分析,为确保集中供电式空调列车的正常运用,保障旅客乘车的舒适度,针对不同的故障原因提出了相应的处理方法,以快速准确地排除故障,迅速恢复空调发电车供电。     

地铁自动售检票系统设备故障数据分析与维修策略

以宁波地铁1号线为例分析了地铁自动售检票(AFC)系统车站终端设备的故障数据,并找出其规律。车站终端设备中自动售票机故障率最高,而且车站客流量与终端设备故障率之间存在明显相关性。详细阐述了AFC系统故障的特点,总结了影响车站终端备置故障的主要因素。针对不同阶段运行的设备故障类型,提出设备维护与维修策略,可提高AFC设备故障维修的效率。     

铁路信号系统故障分析智能管理信息系统

铁路信号设备故障的快速判断、定位及排除是提高安全系数和铁路经济效益的重要途径。该系统采用知识库的方法,根据现场所发生的故障现象,对信号设备故障从不同的角度进行定性、定量的分析,找出故障点和对所发生的故障进行分析,对加快排除信号系统的故障有积极作用。     

铁路客票系统突发故障处理方法

1突发故障分类铁路客票发售和预订系统(简称客票系统)故障是指因设备、安全和应用程序等原因造成客票系统运行异常,不能够完成正常售票业务。根据产生故障的原因不同、故障影响的范围、影响程度不同,将客票系统故障分为设备故障、安全故障和应用程序故障。     

列车牵引系统网侧过流故障实时诊断与保护策略研究

目前机车和动车组牵引系统网侧过流故障存在诊断与保护方式单一且无法准确定位具体故障源的问题,因此提出了一种基于决策树模型的实时诊断方法:通过离线分析网侧过流故障的相关信号,得出其故障特征量并建立决策树模型;实时采集运行过程中的信号并计算其故障特征量,基于决策树模型来实现故障的准确定位;根据故障诊断结果采取不同保护策略,以实现故障的最优保护与隔离.现场测试结果表明,该方法简单有效,可实现对故障的实时诊断与最优保护,大幅提升列车可用性和智能化水平.     

基于CNN-LSTM的车辆悬挂系统故障识别方法研究

高速铁路车辆（简称：车辆）运行条件恶劣多变,车辆悬挂系统的可靠性关系到行车安全和乘坐舒适性。当车辆的悬挂系统发生故障时,振动信号呈现非线性、非平稳的特征。为此,提出了一种基于卷积神经网络（CNN,Convolutional Neural Network）-长短时记忆（LSTM,Long Short-Term Memory）模型的车辆悬挂系统故障识别方法。通过SIMPACK平台建立了包含悬挂系统的车辆-轨道耦合动力学模型,获得了车辆系统各部件在健康状态及各类故障状态下的振动信号;以与故障元件关联部件的振动加速度信号作为模型输入,通过构建的CNN-LSTM模型对时序信号进行特征提取和分类预测,进而实现对车辆悬挂系统的故障识别;通过构建不同工况的故障数据集对该方法进行评估。试验结果表明,该方法在速度等级相同的情况下,故障识别准确率可达98%;在速度等级不同的情况下,故障识别准确率可达99%,验证了该方法的有效性。     

双风管客车供风系统故障分析及改进探讨

通过介绍双管供风列车供风系统主要设备及工作原理,就双管供风客车的供风系统典型故障及原因进行分析,并就不同故障现象提出应急处置措施,对车辆、机车设施提出相应改进探讨.