地铁车辆牵引系统故障处理浅谈

前言：想要写出一篇引人入胜的文章？我们特意为您整理了地铁车辆牵引系统故障处理浅谈范文，希望能给你带来灵感和参考，敬请阅读。

摘要：阐述地铁车辆牵引系统故障现状，分析地铁车辆牵引系统故障及处治措施，并提出地铁车辆牵引系统故障诊断技术的发展方向，包括故障分析智能化、故障检测智能化、故障结果分析精准化、故障信息分析网络化。

关键词：地铁车辆；牵引系统；故障处理

1地铁车辆牵引系统故障现状分析

在系统部件不出现任何分解的基础上诊断牵引系统故障，针对系统的实际运行过程做好相应的监测处理，以准确判断故障出现的位置，对故障问题进行分析处理。诊断车辆故障的过程包括两方面内容：（1）需要结合检测仪器对车外诊断系统进行故障判断，并且合理地利用测试台模拟故障的实际情况，找准地铁车辆牵引系统故障出现的主要原因。目前，基于故障随机性的基本特点分析，需要考虑到通过车外诊断系统来做好对应的诊断处理。但是使用这种方法需要一定的时间，并且对于故障的诊断难度也会有所提升。（2）车载诊断系统的分析。目前，大部分车辆牵引都会安装对应的参数记录仪，确保车辆在实际运行过程中能够合理有效地记录电压电流的输入与输出，并且可以记录运行阶段电动机温升系统的实际情况。就对应的参数分析来看，其本身属于离散型，在司机操作台上会有简单的参数显示，一旦出现故障也只能做出提示，无法进行有效准确的故障分析。所以，这两个系统都无法对地铁车辆牵引系统的潜在故障进行有效的预判和处理，在车辆运行环节难免出现隐患。

2地铁车辆牵引系统故障及处治措施

地铁已经成为人们出行的重要载体。一直以来，人们都非常关注地铁车辆的安全运行，其安全性对乘客的出行安全和生命财产安全产生直接的影响。随着科学技术的不断发展，地铁车辆构建越来越复杂，一旦出现事故需要及时进行检修，以便保证运行的安全和质量。结合实际资料分析，针对地铁车辆系统的故障进行相应的分析，其实际的处治措施如下。

2.1一般故障诊断

在分析地铁车辆故障中，可以选择使用测试对比法。一般是对比参考模型设定的数据与实际输出的数据，从而将其作为基础的故障判断依据[1]。通过对数据的合理分析，可以实现故障预判，进而做好故障排查，提出相应的解决措施。

2.2建立对应的故障结构表

建立合理的故障结构表，可以高效地挖掘故障的数据，在结构表中还可以针对各种不同的故障现象进行分类处理，为故障分析提供依据[2]。当地铁车辆牵引系统发生故障时，维修人员需要基于司机描述判断故障原因，但是考虑到其部件本身的复杂性，导致故障出现的因素较多，所以，同一种故障诱发也可能是因为多种原因，单单依靠外部情况无法确保判断的准确性。因此，针对其故障需要建立对应的结构表，从而将故障诊断的实际情况和现场收集到的信息直接归纳在一起，通过合理的对比，就可以确保短时间内发现故障产生的原因，这是故障判断的基础。

2.3牵引故障诊断系统

为了满足地铁车辆运营的安全性，一旦牵引系统出现故障，就需要做好对应的排查处理，并且针对故障产生原因做好对应的分析，有利于开展后续的维修。通过大量的数据分析，提升故障排查的效率，建立牵引故障诊断系统。主要是基于实践获取对应的经验和数据，建立相应的故障预处理、故障位置查找和故障预警为一体的诊断系统。故障诊断系统包含了网络运输层、车载设备、监控中心等故障系统配置，在具体系统中囊括了三个子系统。其中，车载设备实现了车载对应的分级处理，主要是能够满足牵引、制动、车门等关键部位的状态检测，一旦出现事故就可以及时发现，实施智能化控制，并且通过车载系统可以满足其状态监控和数据采集，最终达到车辆设备的状态反馈要求[3]。

2.4故障诊断分析系统

建立健全故障诊断系统之后，还应建立故障分析系统。故障诊断系统主要包含：（1）建立健全累计诊断思维模式，通过建立相关的专家知识库，可以实现对故障产生原因的分析与判断。（2）对于相对特殊的故障，还需要建立专门的资料库，从而做好数据的备案处理。（3）通过建立特殊故障专家诊断系统，可以实现远程的维修操控处理。（4）开发故障全面诊断软件，有利于全面提升故障诊断的准确性，同时也可以满足地铁车辆的安全运行要求。

3地铁车辆牵引系统故障诊断技术的发展

随着人工智能技术和电子技术的不断发展，在不断的研究中出现了集控制、处理、检测于一体的诊断技术。在地铁牵引系统的故障诊断中利用该技术，可以确保其向自动化、智能化的方面发展。

3.1故障分析智能化

在分析与研究专家系统技术之后，就可以在实践环节中加以利用，还能够相应地扩大实际的诊断范围，如系统中显示出来的牵引电动机过电流。通过合理利用专家系统，分析其过电流的实际原因，就可以研究问题出现的主要因素，从而为后续维修提供必要的帮助。

3.2　故障检测智能化分析

现有的计算机技术和机电一体化技术的快速发展，再加上新型传感器的普遍应用，可以在应用中采集到更多的数据信息，进而准确有效地反映故障的本质。

3.3　故障结果的精准化分析

大数据技术的持续发展基于故障树技术和神经网络等一系列的分析，可以提高故障诊断的准确性。如神经网络故障专家系统本身的容错性良好，其在信息获取方面具有极大的优势，同时也可以方便后续的处理，提升结果精确性。

3.4故障信息的网络化分析

发生故障之后，由于工作维修人员对实际的车型技术掌握程度不同，会对维修造成一定的制约，因此，需要解决维修限制。故障网络信息化不仅能够打破信息传递的空间局限性，同时还可以满足提高速度、确保资源共享、实现与专家进行技术方面的交流。针对当前的大数据技术，对于地铁车辆牵引系统故障诊断的应用还处于起步阶段，大部分理论与实践都还需要不断地研究与分析。在今后的发展应用中，故障网络信息化将有极为广阔的发展空间[4]。

4结语

为了满足地铁车辆的安全运行，通过合理有效的措施可以确保地铁车辆牵引系统的实际工作状态。所以，为了确保其牵引系统的工作状态可以满足地铁运行的实际要求，需要分析其故障原因，从而提出更具针对性的检修方案，在满足检修水平提升的同时，确保地铁车辆运行的安全性，对于我国地铁车辆运营具有重要的现实意义。

参考文献：

[1]刘洋.地铁车辆电气系统中牵引与辅助系统的故障与检修[J].居舍，2018（26）：221.

[2]杨菲.地铁车辆电气系统中牵引与辅助系统的故障与检修[J].山东工业技术，2018（10）：98.

[3]毛洪波.地铁车辆直线电机牵引系统故障应对探讨[J].技术与市场，2017（5）：90-91.

[4]史芸铭.基于Petri网的地铁车辆远程故障诊断系统研究[D].北京：北京交通大学，2017.

作者：冯跃 单位：天津市地铁运营有限公司