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。     

多重调谐质量阻尼器对简支箱型梁结构低频振动控制的仿真研究

为了研究MTMD(多重调谐质量阻尼器)对简支箱型梁低频振动的控制特性,首先通过对箱梁结构进行模态分析确定受控模态,利用经典扩展定点理论进行TMD(调谐质量阻尼器)的最优参数设计,并基于位移振幅最小化的原则,建立评价函数分别进行MTMD的最优参数设计;进而利用有限元分析软件ANSYS进行谐响应分析,研究了TMD的设置个数对减振效果的影响,并针对阻尼器的质量改变、刚度改变和阻尼改变进行了参数敏感性分析。研究结果显示:在附加质量相同的情况下,MTMD的制振效果随着设置阻尼器个数的增加而增强,但个数增至一定程度后,减振效果的提升不再明显;MTMD在质量、刚度参数发生偏移时的制振稳定性随TMD个数的增加而减弱,阻尼参数偏移时的制振稳定性随TMD个数的增加而增强。     

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.     

铁路桥梁施工中冲击钻灌注桩质量控制分析

在铁路桥梁工程不断发展的过程中,冲击钻灌注桩技术的运用越来越广泛,是一项关键的工程桩基技术,在实际施工过程中技术工艺相对烦琐,存在很多干扰因素,很容易出现成桩质量差的问题,影响整体工程质量。以某铁路桥梁施工项目为例,对冲击钻灌注桩施工工艺流程进行分析,研究铁路桥梁施工中冲击钻灌注桩质量控制要点,以有效改善冲击钻灌注桩成桩质量,提高铁路桥梁工程质量。     

单相交流牵引供电系统关键技术现状及发展

介绍各国主要单相交流牵引供电制式,总结各国为了解决制约单相交流牵引供电系统发展的电分相问题所采取的多种过分相方式,为了解决电能质量问题所采取的各有侧重点的治理措施,对比国内外同相供电技术并指出国外技术中值得我国借鉴之处,最后基于已有关键技术并结合储能和新能源等背景描绘了"绿色"牵引供电系统,为单相交流牵引供电系统的发展提供新思路。     

中低速磁浮交通车岔耦合振动研究

试验分析了中低速磁浮交通试验线车岔耦合振动特性。通过采用增加台车、沙袋、液体质量双调谐阻尼器等方式进行了多次对比测试。结果表明,采用台车和沙袋相结合的方式或采用液体质量双调谐阻尼器,都能有效地抑制车岔的耦合振动。为得到稳定的阻尼减振效果,在道岔主动梁上采用多组液体质量双调谐阻尼器作为工程化应用的吸能装置,成功解决了车岔耦合振动问题,为中低速磁浮交通的工程化应用和推广积累了经验。     

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。