动车组维修体制现状分析及展望

回顾了现代轨道装备维修体制的发展历程,对动车组维修体制的现状及存在的不足进行了阐述,指出计划预防修存在维修不足、过度维修、次生灾害风险高、维修成本高的弊端,分析了我国动车组开展视情维修的可行性并对此进行了论证,绘制了动车组维修逻辑决断流程图,提出了动车组修程修制的优化建议。     

CR400BF平台动车组故障预警预测研究

根据动车组运维现场实际需求,基于动车组状态参数监控标准、车载报故障逻辑,以及现场重点故障特征等信息,建立故障预警预测模型,制定预警预测故障代码及故障处置建议措施。依托动车组故障预测与健康管理系统开展模型试用,验证了模型的可行性和适用性。通过开展CR400BF平台动车组故障预警预测研究,为动车组的远程监控提供了有力的技术支撑,有效降低了动车组的运行安全风险,保障了动车组的运行秩序。     

动车组故障预测与健康管理(PHM)体系架构研究思考

从我国动车组故障预测与健康管理(PHM)技术现状出发,利用需求、功能、逻辑和物理架构(RFLP)的概念指导PHM架构设计,从不同层级、业务的需求分解,到PHM系统对动车组各业务场景的核心功能,再到各环节逻辑架构,最终形成考虑当前数据传输、信息化现状的物理架构,以便最终工程化实施落地,形成适用于我国动车组的PHM体系架构...     

动车组故障应急指挥辅助决策平台研究

针对当前动车组故障应急处置中存在的问题,结合站、段动车组故障应急处置的实际需求,研究开发了具有动车组关键数据自动获取、风险隐患智能警示、部件全景在线展示、专家指导决策快捷索引、随车机械师综合评分、故障智能统计等多功能的动车组应急指挥辅助决策平台,为动车组的故障处置、应急管理提供有力的技术支撑,有效提高了动车组应急指挥的响应速度和效率,降低了故障处置安全风险,保障了动车组行车安全和秩序。     

动车组运用维修间隔优化方法的研究

介绍现阶段航空、轨道交通领域维修间隔研究的主要方法,结合动车组维修的特点,以动车组运用维修时间间隔为优化目标,针对现行"计划预防修"体制下的"过剩维修"和"维修不足"并存的现象,基于动车组运用修故障数据,采用生存分析与可靠性理论来确定部件合理的维修间隔。关键步骤主要涵盖部件可靠度曲线的威布尔分布的拟合、利用最大似然法对两参数威布尔分布的参数进行估计以及对拟合出的可靠度函数利用条件概率确定维修间隔。并以CRH380B(L)型动车组轮对空心车轴为例,对文中介绍的方法进行验证。结果表明:对于状态不会因维修活动改变的动车组部件,其维修间隔可根据部件的可靠性确定,基于故障数据的理论计算结果与动车组维修实际吻合度较高,可为动车组维修项目周期的优化提供参考。     

CRH380B（L）型动车组中央控制单元数据的分析与挖掘

对CRH380B（L）型动车组中央控制单元（CCU）采集的数据进行梳理和分析,并从便于用户使用和分析的角度对数据进行清洗和关联,同时基于日常运用经验和需求对故障数据进行分析和挖掘,查找潜在的故障关联关系,探索动车组故障的预警预测。     

CRH380B(L)型动车组主变压器散热装置维修决策优化研究

对当前CRH380B(L)型动车组主变压器散热装置维修策略的不足进行了分析,选取实际上线运行动车组为对象进行试验研究。通过对试验动车组的主变压器出口油温进行统计和分析,结合动车组主变压器的故障报警逻辑,确定了主变压器散热装置维修决策优化方案的故障阈值和处理措施。研究结果表明,通过对主变压器散热装置维修决策进行优化使得安全风险控制能力较灵活,且大幅度降低维修工作量,对日后各铁路检修部门进行主变压器散热装置维修决策方案的改进和优化具有重要的参考意义。     

动车组入所在线智能检测系统图像自动识别的研究与实现

介绍了新型动车组入所在线智能检测系统的组成,提出并实现了基于图像自动识别算法的智能检测方案,结果表明动车组入所在线智能检测系统具有较高的检测识别率和精度.     

CRH380B动车组轮对高级修轮缘厚限值优化的可行性研究

为了优化CRH380B动车组轮缘厚高级修镟修限值,基于不同轮缘厚条件下的轮对磨耗规律和车辆动力学性能分析,采用多体动力学软件和Archard磨耗理论联合仿真求解的方式,利用非线性磨耗模型对车轮磨损进行预测,并使用多体并行仿真方法实时更新状态参数和接触力。结合仿真计算分析结果,并与实测数据对比,可发现当车辆运行速度低于350km/h时,轮缘厚度对轮径磨耗量无明显影响;当车轮发生磨耗后,设置不同轮缘厚车轮的动车组均保持良好的动力学性能。因此,在保证车辆运行品质和安全性的基础上可以将高级修轮缘厚镟修限值降低至28mm,提高车轮使用寿命,降低动车组运营成本。     

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。