基于Lasso回归的高速动车组齿轮箱性能检测方法

传动齿轮箱作为高速动车组走行系统的核心部件,直接决定列车的运行速度和运行状况,对列车的行车安全起着至关重要的作用。提出了一种基于Lasso回归的动车组齿轮箱性能检测方法,通过分析动车组齿轮箱实际运行时的性能指标与其期望值的偏离情况,检测动车组齿轮箱的异常状态,进而识别动车组齿轮箱的早期故障。实例验证了基于Lasso回归的动车组齿轮箱性能检测方法的有效性和可行性。     

一种既有动车组车轮故障在线检测系统升级方案

轮对是动车组的关键受力部件,轮对质量直接影响动车组运行安全。近期发现在定期在线检测周期范围内,车轮轮辋内部出现超过安全门限的周向辋裂缺陷。既有动车组车轮故障在线检测系统的探伤模块是表面探伤,仅限于踏面及近表面径向缺陷(10 mm以内),对内部缺陷不敏感。为了保障动车组的运行安全,急需对现有动车组车轮故障在线检测系统进行升级,使动车组列车每次回库时能够进行轮辋周向和径向缺陷的深层次检测。介绍一种对既有动车组车轮故障在线检测系统进行升级的方案。     

地铁动车组检修时受电弓带电故障的原因及改进措施

通过对广州地铁1号线动车组在用车间电源柜提供直流1500V电源进行列车车顶有电作业功能检查时，列车受电弓非正常放电故障的调查分析，总结出故障原因，并结合实际对地铁动车组的电路进行了改造，杜绝了这一安全隐患。     

基于深度学习的地铁列车走行部关键部件温度检测系统

地铁列车走行部的良好运行状态是列车安全运行的保障。针对其关键部件发热故障的检测问题，研发了基于深度学习的地铁列车走行部关键部件温度检测系统。该系统采用红外热像仪获取走行部热成像图，引入注意力机制模块和CIoU损失函数，改进YOLOv5目标检测模型，识别、定位出关键部件；对关键部件图像进行灰度化处理和自适应阈值分割等操作，提取温度。基于实验室的Pytorch深度学习平台，在南京地铁运营公司马群车辆段对所研发的系统进行实验。实验结果表明，该系统可以获取走行部热成像图，准确定位关键部件并提取其温度信息。     

影响TEDS及时率的原因分析及对策研究

动车组运行故障图像检测系统(简称TEDS)主要通过在轨边安装的面阵和线阵组合摄像头,对动车组走行部、制动配件、底架悬吊件、钩缓连接、车体两侧裙板等部位图像进行采集并对动车组故障进行分析,TEDS及时率是对通过探测站动车组的分析及时程度的体现。本文从多个方面对影响及时率的原因进行深入分析并制定相应的整改措施。     

动车组受电弓检测装置的气动特性分析

为减小动车组车载设备的气动阻力,针对受电弓检测装置左右设备分别建立单体和3节车编组的数值计算模型.基于空气动力学的数值计算方法,将列车明线运行工况归结为定常不可压缩黏性流体流动问题.利用结构化网格划分软件对计算区域进行离散化并验证网格无关性,再采用标准k-ε湍流模型预测受电弓检测装置周围流场,对比分析不同列车速度、运行...     

CRH2型动车组牵引变流器故障的原因分析及处理

速度200km／h动车组是铁路第6次大提速投入运行的关键装备，其运行品质的好坏直接影响到动车组列车的安全正点。自2007年4月18日开行以来，CRH2型动车组在5月份连续发生两次牵引变流器故障，造成动车组切除部分动力运行。为了提高动车组运用质量，需对故障的原因进行全面分析和判断处理。     

动车组受电弓可靠性数据分析

为研究动车组受电弓在不同运营阶段的故障分布规律,文章以CRH3型动车组受电弓在不同运行阶段的两组故障数据为基础,运用最小二乘法分析故障数据的分布规律。计算结果表明,动车组受电弓故障数据服从威布尔分布;动车组受电弓在早期运营阶段故障率高,后期运营阶段故障率逐渐降低。本文的分析结果可以为不同运营阶段的动车组检修与故障预测提供理论依据。     

黄石邦柯科技股份有限公司

<正>TEDS动车运行故障图像检测系统评审文号:辆设[2014]108号动车组运行故障图像检测系统(Trouble of moving EMU Detection System,简称TEDS)是利用轨边安装高速相机,采集运行动车组走行部、制动配件、底架悬吊件、钩缓连接、车体两侧裙板、转向架、踏面、轮缘、轮辋等部位图像,采用图像自动识别技术,对图像进行自动异常分析和分级预警,同时利用图像传输技     

CRH380A型重联动车组电磁干扰问题的探讨

针对重联动车组运用中经常出现异常自动紧急制动、受电弓自动升降弓、网络传输异常等现象,通过线路运行跟踪检测、试验,及对相关线路信号设备、动车组局部控制电路进行修改设计、验证,提出了移动装备抗电磁干扰和优化牵引回流的改进措施和建议。     

作动器故障时摆式电动车组受电弓主动倾摆控制系统的自动容错控制方法

通过分析摆式电动车组受电弓主动倾摆控制系统的结构和工作原理,建立其状态方程和非完全失效故障情况下作动器模型.考虑到倾摆控制系统参数和作动器故障的不确定性,采用基于参考模型的自适应容错控制策略,通过将故障作动器损失的驱动力平均分配给其他无故障的作动器,实现作动器驱动力的重组.以某摆式电动车组的受电弓主动倾摆控制系统作动器发生故障为例,对电动车组以120km·h-1速度通过半径为800m的圆曲线线路时的容错控制进行仿真研究.结果表明;倾摆控制系统能够跟踪给定的参数输出并使状态跟踪误差迅速收敛为0,基于自适应容错控制技术设计的自适应故障补偿控制器能够有效实现部分作动器故障后作动器驱动力的重组,表明给出的自适应容错控制方法完全适用于摆式电动车组受电弓主动倾摆控制系统的不确定性运行环境.     

高速铁路ATP车载设备健康状态监测及智能诊断系统研究

为解决高速铁路列车自动防护（ATP,Automatic Train Protection）系统车载设备故障定位困难、人工检查任务繁重等问题,研制高速铁路ATP车载设备健康状态监测及智能诊断系统。该系统由轨旁检测设备、车载诊断记录单元和地面维护中心设备构成。车载诊断记录单元自动采集ATP车载设备各单元应用软件的日志数据及关键部件电气特征数据,并通过车–地无线传输通道将数据传输至地面维护中心;轨旁检测设备根据不同车型,准确地采集动车组车外ATP车载设备的图像及安装测量数据。该系统能够自动识别ATP车载设备的外观缺陷和安装异常,提供ATP车载设备健康状态监测和故障分析诊断功能,有助于提高ATP车载设备维护效率。     

基于支持向量回归的地铁受电弓滑板磨耗趋势预测模型研究

针对列车供电系统中重要组成部分之一的受电弓滑板磨耗问题，设计了一款预测模型对地铁受电弓滑板磨耗趋势进行有效的拟合和预测，弥补了现有的检测系统只能对受电弓进行实时检测的不足。利用线性支持向量回归（SVR-Linear）、最小二乘支持向量回归（LSSVR）和优化后的最小二乘支持向量回归（MI-LSSVR）对检测系统得到的受电弓滑板数据进行训练和拟合，并利用训练后的模型实现滑板磨耗的预测，其中，MI-LSSVR的拟合精度最高，达到97.3%。此外，利用地铁行走的里程数据进行预测，提前得到下一次运行后的滑板厚度，在滑板即将磨耗到限时进行预测，可得到滑板还能承受的运行里程，减少受电弓检修人员的工作量，提高受电弓的使用效率。     

一种单轨列车受电弓滑板磨耗检测系统的设计

针对单轨列车受电弓滑板磨耗问题,提出一种基于线结构光测量技术的受电弓磨耗在线检测方法,该方法利用线激光获取受电弓滑板轮廓畸变图像,并对图像进行图像处理操作从而计算出受电弓滑板的磨耗最大量。首先,当机车驶入指定区域,自动触发摄像机采集受电弓滑板实时状态的光条纹图像;然后将采集到的图像进行预处理,提取光条纹中心,计算滑板的磨耗量;最后根据计算的磨耗量对机车的运行状况进行评估,从而保证机车安全运行。采用磨损后的受电弓滑板实物为检测对象,实测最大磨损量为8.500 mm,使用本文磨耗检测技术得出的受电弓滑板最大磨损量最大绝对误差为0.300 1 mm,实验结果表明,本文方案满足铁路技术标准要求的最大绝对误差值0.5 mm以内的条件。     

客运专线动车组出入段列控方案思考

结合动车段的站场和线路设计情况及动车组出入段的作业特点,对动车组出入段列控方案及设备配置进行比较,提出动车组出入段列控方案的建议;通过对CTCS-2级列控系统与动车组出入段作业的适应性进行分析,提出采用CTCS-2级列控系统出入段应注意的问题及建议。     

摆式电动车组受电弓倾摆系统的模式研究

根据国外的经验，指出采用动力分散的摆式列车可有效减小轴重，降低轮轨横向力和磨耗，是在既有线上提高列车运行速度的有效途径。重点阐述了国外摆式电动车组受电弓系统的倾摆模式，并对其特点进行了系统分析，提出了受电弓倾摆系统设计所需考虑的关键技术。     

基于以太网双向环路的动车组列车人机界面多重冗余设计

HMI(人机界面)是列车网络控制系统的显示终端,是司机和维护人员监控列车运行状态的重要平台,可实现列车运行状态监视、故障诊断和警报、数据配置和车辆控制等功能,是保证列车运行安全的关键部件。因此,动车组列车HMI多重冗余设计显得尤为重要。介绍了基于以太网双向环路通信的列车HMI多重冗余功能的设计和实现方法,包括硬件设备、车辆拓扑结构及HMI软件控制策略等冗余设计。全方面的冗余设计能有效保证列车运行安全,降低列车维修维护成本,提高列车运行的可靠性。     

基于一种滤波跟踪算法的刚性接触网磨耗测量研究

城市轨道交通目前多采用刚性架空接触网供电方式为地铁列车提供电能动力。刚性接触网的磨耗状态是关乎弓网匹配关系的重要指标,磨耗如果超限后将会导致严重的弓网故障,因此对磨耗数据的监测十分重要。本研究以地铁刚性接触网为研究对象,通过线激光器与高速面阵相机实时拍摄光带轮廓,基于改进后的通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法,拟合计算出磨耗数值,有效地处理光照、尺度、遮挡等复杂因素,取得较高跟踪精度和成功率,精确度高达94%。此方法以动态连续磨耗测量代替人工测量,实现连续、全面、高效检测接触网磨耗状态,能够大幅提高接触网磨耗测量效率与精度,达到全面管控接触网的目的,为接触网预防性维护提供指导。接触网导线磨耗能够实现连续测量,较人工测量方式测量效率显著提高。研究应用后在原有接触网磨耗数据监测的基础上,增加了接触网磨耗增长率跟踪监测,当接触网磨耗增长速度过快时,增加人工检查频次,保证接触网设备运营安全。     

基于多源数据分析的TEDS故障识别技术研究

单点运行的动车组运行故障动态图像检测系统（TEDS）故障自动识别功能存在识别准确率不足，误判率高的问题。为此，提出了一种基于多源数据的动车组故障图像识别方法，以联网运行的TEDS数据为基础，结合传统的差异检测法，对不同空间与时间TEDS采集的同一列车图像进行多源数据融合与权重差异计算，实现了动车组车体异常部位的检测。试验表明，该方法建立了更为准确的对比参考源，减少了环境对成像内容的影响，能够提高动车组运行故障自动识别率，降低误报率。