一起典型的接触网跳闸事件分析

结合变电所综合监控信息和接触网设备结构特点,对一起典型的接触网跳闸事件进行了深入分析,指出了故障发生的原因,为各位同行在今后处理类似接触网故障时提供借鉴。     

高原环境对电力机车高压电缆柔性终端运用的影响及应对措施

高压电缆作为电力机车的重要部件,电缆的安全运用是机车安全运输的重要保障。随着近几年西北高原地区电力机车运用加速普及,高压电缆在高原环境运用也暴露出电缆终端放电击穿故障问题。文章对高原环境地区运用电力机车高压电缆柔性终端放电击穿故障进行了研究介绍,分析了故障的影响因素,同时提出了在高原环境下运用电力机车高压电缆的应对措施,研究成果将为电力机车高压电缆高原环境安全运用提供技术支持。     

线网运营下通号设备维护模式的思考

介绍西安地铁在线网运营后,维护方式由专业化向区域化演变的情况,以及通信、信号检修规程优化的方向和内容,说明技术专业化分析、现场区域化维护是适应线网维护模式的方向。通过技术手段加强性能监测,实现状态修、性能修,说明智能化维护是地铁线网维护手段的发展方向     

城市轨道交通轨旁安全计算机平台设计

为了满足城市轨道交通对于轨旁安全计算机平台的通用技术需求,介绍了一种安全计算机平台的总体架构、安全原理和设计实现。该平台综合采用了基于安全以太网总线的安全自律技术,完整的在线自检和双通道故障管理技术,以及基于可靠通信的双系切换技术,自主研发,已通过SIL4等级安全认证,并成功应用在基于通信的列车自动控制系统、列车自主运行系统、有轨电车信号系统等多个工程项目中。实际运行情况表明,该平台完全符合安全性,可靠性和多种信号系统通用性的技术需求。     

融合RCM、PHM和数据挖掘的城市轨道交通车辆维护决策技术研究

提出了一种用于轨道交通车辆系统维修决策的RCM(以可靠性为中心的维修)可靠性评估的新方法。针对轨道交通车辆系统故障机理复杂,影响因素冗多,提出基于RCM、PHM(故障预测与健康管理)和数据挖掘算法相融合的方法来构建系统的维护决策模型。与传统方法的区别在于,该方法能够更精准地定义维护模型,并获得系统的最优维护间隔,计算效率高,适用于复杂状态系统的可靠性计算。该方法可有效降低传统RCM的维护不足现象,降低运维成本,具有一定的推广应用价值。     

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.     

铁路沿线线性无线传感器网络路由协议研究

针对铁路沿线环境监测对象种类繁多、位置分散的特点,设计一种无线传感器网络用于将传感器采集信息传输至监测中心,该无线传感器网络由传感器节点、轨边汇聚节点、机房汇聚节点及中继节点组成,重点研究提出轨边汇聚节点与机房汇聚节点之间线性无线传感器网络路由协议。鉴于铁路沿线传感器节点采集信息的重要程度不同,该路由协议根据信息重要程度对数据包进行优先级排序。综合考虑网络寿命和信息重要程度,以网络生命周期内传输数据包数量最大化为目标,建立数据包转发模型和数据包排队模型。在网络能耗均衡的前提下,采用减少优先级高的数据包的转发次数和减少优先级高的数据包在轨边汇聚节点的排队时延两种方式,减少优先级高的数据包的总传输时延。仿真结果表明,该路由协议可以显著减少高优先级数据包的传输时延,均衡使用网络能量,最大化网络寿命。     

基于激光位移传感器的车轮踏面磨耗检测方法研究

针对当前城轨车辆车轮踏面磨耗人工检测劳动强度高、检测精度低的问题,提出一种基于激光位移传感器的车轮踏面磨耗检测方法。首先在轨道外侧安装一组激光位移传感器进行车轮踏面数据采集;其次结合标准轮对踏面轮廓数据,采用数据预处理、坐标旋转、数据融合等算法获取实际车轮踏面轮廓线;最后根据踏面磨耗几何关系获得车轮踏面磨耗值。通过踏面磨耗检测误差分析以及现场标准轮对实验和过车实验表明,所提方法检测精度为±0.2 mm,抗干扰能力强,能够满足踏面磨耗检测实际要求。     

HX_D1C型机车主变压器压力释放阀故障原因分析及解决措施

文章介绍了压力释放阀的组成及工作原理,分析了HX_D1C型机车主变压器压力释放阀故障的原因并提出解决措施,详细说明了压力释放阀的改造工艺和技术要求。     

基于Matlab的牵引变压器故障智能诊断方法研究

应用数据融合技术、模糊神经网络及遗传算法构建牵引变压器故障智能诊断模型,通过Matlab软件对该模型进行仿真,训练模糊神经网络以确定其结构和权重,并通过典型实例验证该模型在牵引变压器故障诊断中具有良好的故障诊断性能。