广州地铁1号线信号与屏蔽门接口功能分析及日常维护

屏蔽门系统的控制需要信号提供相应的接口。结合信号系统与屏蔽门系统接口功能定义,介绍广州地铁1号线既有信号系统与后加装的屏蔽门系统的接口关系,以及TKCG-06型屏蔽门联动系统的设计原理、系统结构和工作模式,描述联动系统与车门回路、信号紧停回路、信号车载ATP（列车自动防护系统）、屏蔽门系统之间的电气接口内容,并分析了屏蔽门联动系统的常见故障类型以及在日常维护中故障处理流程。     

高速铁路电务基本维修组织的探索与实践

工区是电务系统最基本的维修组织。提速、普速铁路点多线长的特点以及设备用修矛盾突出、结合部问题多、设备老化磨损严重、跨站跨区间作业存在交通安全问题等原因,决定了传统的小型化、分散化的信号工区设置方式更能适应提速普速铁路设备维修需要。本文在分析提速普速铁路电务维修管理模式存在问题、高速铁路电务维修工作特点的基础上,提出按照集中、融合的管理思路推进高速铁路电务维修管理模式的探索,在综合维修管理方面迈出电务维修管理改革新的步伐。     

基于Petri网的高速铁路综合维修作业调度系统的研究

综合维修是高速铁路维修模式的发展方向。高速铁路综合维修作业调度系统基于Petri网建模,通过分析工作流网的活性和有界性,验证了建模的可靠性,提出建模的实现算法,给出综合维修作业调度系统总体结构设计。实际测试表明,系统符合高速铁路综合维修的需求。     

“教学做合一”教学模式在汽车维修专业课教学中的实践

随着我国中等职业教育的发展与普及,学校对于学生的成绩要求降低,这也就在一定程度上导致所招收的学生综合素质能力水平不足。而在学习过程中,由于学生的学习基础较差、学习兴趣不足,影响专业技术的教学,不利于中职院校课堂教学的发展与进步。要想当前对教育教学形式,满足老师老师的教学需求,就要对中职院校的教学模式进行改变与创新。而"教学做合一"的教学模式能够通过实践活动、以学生为教学中心,引导学生主动参与到课堂教学当中,有效的提高课堂教学质量与效率。本文通过对"教学做合一"的教学模式的内涵和特征进行分析,进一步进行"教学做合一"教学模式在汽车维修专业课教学中的探索与实践。     

新能源汽车维修中电子诊断技术的应用

新能源汽车属于新型汽车,近几年开始进入到我国汽车行业中并不断发展。为此,本文首先分析了电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用优势,其次分析了电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用类型及方式,旨在为电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用提供参考,以此来提高新能源汽车维修质量和效率。     

数控机床伺服系统故障维修措施探讨

伺服系统作为数控机床的核心,保障机床正常运转,一旦发生故障,影响范围及后果极大。文章介绍了数控机床伺服系统的组成和分类以及伺服系统故障类型,阐述了数控机床伺服系统常见故障的基本维修流程和常用维修方法,最后归纳总结了数控机床伺服系统常见故障处理措施。     

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。     

基于故障模式、影响及危害度分析(FMECA)的地铁车辆检修工艺优化方法

提出了一种地铁车辆检修工艺优化方法。该方法采用FMECA(故障模式、影响及危害度分析),对地铁车辆运营过程中的故障数据进行分析,并根据分析结果对当前的地铁车辆检修工艺进行优化,以提高检修作业的合理性和效率。以地铁车辆高压供电系统为例,说明了该优化方法在地铁车辆高压供电系统上的实施流程;结合相关标准的规定建立了定量化的地铁车辆设备危害性风险评价矩阵,用以确定故障模式的可接受程度;通过建立可接受程度与该检修项点检修等级的对应关系,最终得到检修工艺的优化方案。     

基于FMEA法的地铁车辆牵引系统设备运维研究

地铁车辆牵引系统作为地铁安全、可靠运营的动力源头,其设备可靠性对整个地铁线网安全、准点运行起到至关重要的作用。通过对地铁车辆牵引系统建模,运用潜在失效模式与后果分析(FMEA)法对车辆牵引系统可靠性进行评估,并结合南昌地铁1号线牵引系统设计及现阶段运行状态,分析导致牵引系统失效的因素及薄弱环节,为制定适用于地铁1号线的牵引系统维修策略提供理论依据,亦为地铁行业运维可靠性、经济性提供经验。     

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。