地铁机电设备故障监测与智能诊断系统

阐述北京地铁线网建设加速后地铁机电设备安全运营和设备维护维修面临的相关问题。为提升机电设备养护水平,提高运营维修维护效率,规避设备运行安全风险,提出利用智能诊断技术和智能信息化技术建立地铁机电设备故障监测与智能诊断系统的思路,并针对目前需求和运营管理模式,对系统的逻辑架构和系统构成方案进行论述。     

基于DSP和MVB的机车瞬间故障检测记录仪

为了对电力机车上的设备和系统运行状态进行检测和故障诊断,将故障诊断技术与嵌入式技术相结合,设计开发了基于DSP和MVB网络的车载瞬间故障检测记录仪,其主要功能包括机车故障的在线诊断、故障信息的存储及与机车其他网络节点的通信。首先对车载瞬间故障检测记录仪的软硬件设计进行了介绍,并重点分析了数据采集和故障诊断的设计方案及实现。实际运行结果表明,机车瞬间故障检测记录仪性能稳定,集采集存储、故障诊断、状态检测和通信等功能于一体,在电力机车故障诊断和状态检测中发挥了重要作用。     

基于故障树的HX_D3型电力机车牵引变流器可靠性设计

文章介绍了HXD3型电力机车牵引变流器的基本组成、主要部件的技术参数,按照故障树的结构对引起牵引变流器故障的原因进行了分析,将故障进行了分级,说明基础设计、例行试验和维护检查几方面进行全方位的可靠性设计方法。     

铁路信息化、数字化、智能化关系演化模型及评估方法

针对旅客服务与生产管控平台（简称：管控平台）在传统运营维护（简称：运维）方式下的告警机制不完善、故障定位不明确等问题,设计并研发了管控平台综合监控告警系统（简称：监控告警系统）,阐述了该系统的架构设计、功能设计、关键技术和实际应用情况。应用情况表明,监控告警系统改进了传统运维的基本流程,可及时挖掘潜在异常、预测故障演变态势,提升了管控平台业务数据分析、处理、挖掘的能力,从整体上提升了管控平台的数智化水平。

     

乌鲁木齐地铁1号线穿越断裂带的设计与施工

乌鲁木齐是全国断裂带发育最典型的城市,其活动对地铁建设造成严重威胁,乌鲁木齐地铁建设的关键是如何妥善解决地铁隧道穿越断裂带的问题。以乌鲁木齐地铁1号线区间穿越八钢—石化断裂带为研究对象,结合西安地铁穿越地裂缝的防治经验,分析地裂缝与断裂带的成因,介绍乌鲁木齐地铁1号线穿越断裂带的结构、防水、限界、轨排、抗震等防治措施。依据乌鲁木齐地铁特殊变形缝施工中发现的问题,提出取消特殊变形缝外环\"?\"橡胶止水带的优化建议。     

基于光纤测温的动力电池温度监测系统设计

为了验证光纤测温原理用于新能源汽车动力电池温度检测的可行性,文章首先分析了 分布式光纤测温的原理,然后设计了以 AT89S52 为核心,由主控芯片、模数转换模块、温显报警模块、脉宽调制模块、电源模块、半导体激光器和传感光纤组成的分布式光纤动力电池 测温系统。经计算,脉冲宽度和空间分辨率符合测量要求。最后通过编制相应的程序,搭建仿真环境,对温度的实时显示、声光报警、脉冲宽度调制等功能进行仿真测试,达到了预期效果。光纤测温技术在动力电池温度监测上的成功应用可在一定程度上实现更早、更准的故 障定位,以降低安全隐患。     

全地下式污水处理厂地下空间内涝风险分析与防治措施

对全地下式污水处理厂地下空间的内涝风险源进行识别与分析,建立地下空间内涝故障树.由FTA可知,对于全地下式污水处理厂,机械设备联动故障是其地下空间内涝产生的最重要因素.从设计、建设及运行方面对全地下式污水处理厂地下空间内涝风险防治措施进行探讨,分别提出了应对厂区超量进水、内部渗水、外部雨水等情况的防汛措施.     

基于局部均值分解与局部离群因子动力电池故障诊断

动力电池故障诊断是保证电动汽车正常运行的关键。提出一种基于局部均值分解和局部离群因子的动力电池故障诊断方法,用于电池组故障识别与定位。通过局部均值分解对电压信号预处理,并根据相关系数高低重构电压信号。进一步提取重构信号的峭度因子作为故障特征输入到局部离群因子算法中,根据局部离群因子算法自适应阈值输出故障电池。采用实车数据验证了所提方法能有效、准确地检测出故障,具有较好的可靠性与鲁棒性。     

基于复合基尼指数和最大相关峭度特征模态分解的轴承故障诊断算法

最大相关峭度特征模态分解可以有效去除冗余信息,实现故障特征增强,但是其效果受分解模态数量、初始化滤波器个数和滤波器长度的影响.针对此问题,文章提出了一种基于复合基尼指数(Com-pound Gini Index,CGI)与最大相关峭度特征模态分解(Maximum Correlated Kurtosis Feature Mode Decompo-sition,MCKFMD)的轴承故障诊断方法.首先,将时域平方基尼指数和频域平方基尼指数结合,构建了一种能够同时量化时域和频域周期性脉冲丰富度的新稀疏测度指标,命名为复合基尼指数,并对其性能特性进行评估验证;其次,使用CGI作为沙丘猫群优化算法(Sand Cat Swarm Optimization,SCSO)寻优的适应度函数,快速准确地得到MCKFMD的最优参数组合,实现故障信号的自适应分解;最后,利用CGI选取最优模态,并进行希尔伯特包络解调,实现故障特征提取.通过仿真信号和试验信号验证了所提方法的有效性.对比性研究表明,与参数优化VMD和固定参数MCKFMD相比,文章所提方法在提取周期性故障特征方面更为有效.     

基于FTA-BN的综合交通枢纽中地铁车站安全风险评价

以综合交通枢纽中的地铁车站安全为研究目标,综合考虑综合交通枢纽中特殊的客流组成和乘客特征,以踩踏、火灾、水灾、公共卫生和大面积滞留5类易发风险事故作为研究对象,基于FTA-BN方法对其影响因素进行分析,识别其风险因素,建立相应的事故树模型,转化为贝叶斯网络模型进行风险评价;引入三角模糊数处理专家自然语言,得到贝叶斯网络中的先验概率和条件概率分布,然后通过贝叶斯网络模型进行网络推理计算和敏感性分析,找出地铁车站中的薄弱部分,制定相应的风险管控措施,从而提高枢纽中地铁车站对于紧急事件的应对能力。以广州南站地铁车站为例进行快速评价,结果表明：广州南站在公共卫生安全方面存在一定危险,发生概率为42.98%,且较易发生大面积滞留事件,可能性为30.40%。