高速列车牵引系统故障诊断与预测技术综述

高速列车因其舒适、便捷、安全和准时, 已成为我国主流的城际间交通工具.CRH(China railway high- speed)动车组高速列车是一个大型复杂的机电耦合系统,作为其重要组成部分,牵引控制系统的可靠性对于高速列车的安全运行至关重要.随着在轨运行时间的增长,牵引控制系统中的很多部件都会发生不同程度的性能衰退,并引发各种故障,给高速列车的安全运行带来潜在的危险.鉴于此,针对牵引变压器、牵引变流器(整流器、逆变器)、牵引电机、转向架系统、牵引/制动控制单元等与高速列车牵引系统相关的重要部件和单元的故障诊断、容错控制与预测方法进行现状调研和分析,并对每种方法的基本思路、现阶段进展以及适用条件等进行了介绍,最后陈述了高速列车牵引控制系统故障诊断与预测领域尚待解决的问题.     

基于时变模型辨识的高速列车复合故障诊断

高速列车信息控制系统因运行条件异常变化或操作不当会造成电机警告级高温、电机电流异常变化、电机转子断条以及气隙偏心等运行故障.这些随机发生的复合故障会影响速度等级和牵引力/制动力的调节,且难以采用基于单故障诊断方法建模故障与速度的关系,以及诊断报警等级.对此,提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)时变模型辨识的高速列车复合故障诊断方法.首先,采用多元统计检测指标离线辨识故障阈值并建立复合故障时变模型;然后,借助模糊聚类算法辨识故障特征值集合,利用模糊加权最小二乘法在线估计故障幅值并进行参数收敛性分析.最后,设计故障分离机制以刻画不同故障模式的报警等级并给出稳定性分析.基于CRH5G型高速列车实际运行数据的仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

高速列车牵引传动系统故障测试与验证仿真平台研究

牵引传动系统作为高速列车能量传递与转换的核心部分, 是保障高铁安全稳定运行的关键系统之一. 故障测试与验证平台是确保实时故障诊断技术在高速列车上有效应用的重要手段和途径. 围绕高速列车牵引传动系统故障测试与验证平台中面临的挑战性问题和关键技术, 本文从故障注入、仿真可信度评估、算法性能评估和仿真平台实现等方法和技术方面进行分析, 并针对上述难题概述了一些解决方案, 提出并构建了一种集高速列车实时仿真、故障运行行为逼真模拟以及随机故障测试和故障诊断算法评估于一体的牵引传动系统故障测试与验证实时仿真平台. 最后, 总结展望了高速列车安全监测验证平台未来研究方向.     

高速列车气密性检测试验台测控系统的研究与实现

针对高速列车车体气密疲劳强度试验需求,研究列车气密性检测试验台的控制系统方案结构,论述了控制系统的控制方法策略,以及进行数据采集及监控的技术方案研究.     

基于粗集理论和证据理论的高速列车故障诊断研究

针对高速列车故障诊断中单独使用证据理论所存在的问题,如证据获取的主观性、证据组合引起的焦元爆炸等,提出了将粗集理论和证据理论相结合的高速列车故障诊断方法,用粗糙集理论剔除冗余的特征,根据决策表确定概率指派.论文给出了高速列车故障诊断系统的结构模型.研究表明,该方法是有效的.     

基于机器视觉的列车部件故障诊断方法综述

基于机器视觉的列车部件故障诊断方法提高了人工巡检的速度和准确率,是近年来机器视觉技术的研究热点之一.通过对机器视觉技术在列车故障诊断方面的研究成果的回顾,对其中的图像配准和故障诊断等关键技术进行综述,总结相关原理、优缺点、国内外发展现状.3D技术的发展为列车故障诊断提供了新的研究方向.对3D检测技术的原理及其在列车部件...     

列车信息一手掌握

五一即将到来，准备外出旅游的朋友或计划出门访亲走友的人都需要了解列车信息，如果有了全国列车查询系统。这些信息足不出户都可以轻松掌握。     

基于TCN的高速列车网络门控子系统设计

目前普通列车门控子系统功能简单,无法满足CRH3(China Railway High-speed3)型高速列车门控子系统状态多、逻辑复杂、安全性要求高等复杂的需求。从我国高速列车的应用现状出发,建立了基于高速列车网络控制系统TCN(Train Communication Network)的半实物仿真平台框架。同时,通过分析门控子系统各种门控状态关系,各控制单元之间的通信及逻辑运算需求以及车门安全操作、状态监控、故障诊断的需要,给出了相对应的硬件和软件设计。通过在半实物仿真平台上对列车进行系统测试,结果表明:该子系统达到了预期目标,可融入到半实物仿真平台中,实现模拟列车真实运行环境下的门控功能,为列车网络控制系统的深入研究和全面测试提供了条件。     

边界扫描技术在高速列车信号控制电路板测试与诊断中的应用

中国最近几年对高速铁路的投入和重视程度举世瞩目.列车作为高速铁路的运输载体,其质量尤为重要,控制系统中的信号控制板作为高速列车的“大脑”,其可靠性直接决定了整车的安全性.由于大量采用BGA、QFP封装的FPGA、DSP芯片导致测试途径有限、测试覆盖率较低等缺点,提出了将边界扫描技术与PXI总线标准仪器相结合的方法,对信号控制板进行有效的测试,可显著提高测试覆盖率并实现元器件级的故障诊断,同时减少测试时间.     

移动闭塞系统列车组合定位导航技术研究

首先,分析了移动闭塞系统及其定位导航技术的研究现状,建立了基于网络实时动态测量(RTK)技术的GPS/INS/MM的定位导航组合方案;然后,提出了用伪距差分计算用户站概略位置和用载波相位差分计算整周模糊度单差值的快速差分算法.并讨论了有助于列车导航和控制的列车信息移动管理和基于GPRS的数据通信等;最后,对网络RTK快速差分算法进行了仿真分析,其结果验证了该算法对实现列车实时精确定位导航的可行性.     

基于模糊神经网络和证据理论的列车智能控制系统多信息融合故障诊断研究

针对列车智能控制系统故障诊断中的多故障特征信息输入时的时变、冗余、不确定性和空间分布性,给出了一种列车智能控制系统多信息融合故障诊断的系统结构。讨论了采用模糊神经网络进行特征层融合和证据理论进行决策层融合相结合的列车智能控制系统多信息融合故障诊断方法。故障诊断实例的结果表明:该方法能够有效地提高诊断的可信度,减小诊断的不确定性。     

基于故障传播与因果关系的故障溯源方法及其在牵引传动控制系统中的应用

针对故障溯源问题,提出一种基于故障传播与因果关系的故障溯源方法.该方法首先建立体现时空特性的系统故障传播模型;其次利用Granger因果关系技术判定不同观测点信号间的因果关系,确定适合提取信号故障特征用于故障诊断的观测点;然后提取系统运行时这些观测点故障特征和故障传播时间;最后同故障传播模型中对应观测点的时空特性相匹配,从而确定故障类型与位置,实现故障溯源.所提方法在高速列车牵引传动控制系统半实物仿真平台上进行了实验验证,结果表明该方法可行有效.     

高速隧道监控系统的故障诊断设计分析与改进

高速隧道监控系统控制设备有着种类多、数量大、难管理、易损坏的特点且隧道内空间封闭,环境恶劣,一旦高速隧道监控系统发生故障,将对高速公路的安全产生危害。因此良好的监控系统故障诊断能力对于高速公路的安全至关重要。文章结合军用产品测试性设计分析的流程和方法,提出了一套针对高速隧道监控系统的故障诊断分析与改进提升方法,根据系统设计架构进行故障模式与影响分析,得出系统故障模式以及故障率、严酷度等信息,进而针对性地开展BIT诊断电路设计改进,使故障诊断对故障率和严酷度高的故障覆盖率达到80%,为高速隧道监控系统设计开发提供更高效的思路和技术途径。     

Incipient sensor fault isolation based on augmented Mahalanobis distance

Incipient sensor fault diagnosis is important to an efficient and optimal operating condition for modern industrial systems. Recently, a new fault detection index called augmented Mahalanobis distance (AMD) has been proposed in our previous work for incipient fault detection. Following detection, fault isolation is also quite desired so as to investigate root causes of the occurred fault. In the present work, the AMD statistic is first revisited and a geometric illustration of AMD is provided, which intuitively shows its superiority for incipient fault detection. Then, with available fault direction information, an incipient sensor fault isolation approach is proposed. Its fault isolability condition is analyzed theoretically and compared with that of the conventional method. For complex sensor faults whose fault direction information is unknown, a corresponding fault isolation strategy is also briefly discussed. Case studies on a high-speed train air brake system and the continuous stirred tank reactor (CSTR) process are carried out, which demonstrate the effectiveness of the AMD based fault detection and isolation methods, in comparison with conventional approaches.     

High-speed train fault detection with unsupervised causality-based feature extraction methods

With the development of smart sensors, large amount of operating data collected from a complex system as a high-speed train providing opportunities in efficient and effective fault detection and diagnosis (FDD). The data brings also challenges in the FDD modelling process, since the various signals may be redundant, useless and noisy for the FDD modelling of a specific sub-system. The data-driven methods suffer also from the curse of dimensionality. Feature dimension reduction can reduce the dimension of the monitoring dataset and eliminate the useless information. Different from the classical methods based on the correlation among variables, recent studies have shown that causality-based methods can make the FDD model more explanatory and robust. From the adjacency matrix of the causal network diagram, three unsupervised causality-based feature extraction methods for FDD in the braking system of a high-speed train are proposed in this paper. By constructing the causal network diagram among the raw monitoring feature variables through the causal discovery algorithm, the proposed methods extract informative features based on the causal adjacency matrix or the full causal adjacency matrix proposed in this work. These methods are adopted for fault detection with real dataset collected from the braking system in a high-speed train to verify their effectiveness. The experimental results show that the proposed causality-based feature extraction methods are effective and have certain advantages in comparison with the classical correlation-based methods. Especially, the feature extraction method based on the correlation matrix constructed from full causal adjacency matrix achieves better and stable results than the benchmark methods in the experiment.     

高速铁路运行控制与动态调度一体化的现状与展望

高速铁路运行控制系统是高速铁路的大脑和神经系统, 对列车的安全和高效运行至关重要. 随着我国高铁里程数和客运量的快速增加, 现有的控制手段和调度方法在快速、有效解决列车运行过程中出现的突发事件(比如电力故障、突发地震、山体滑坡、异物侵限等)方面尚有一定差距. 目前列车运行控制与调度采用分层架构, 突发情况下主要依赖调度员和司机的人工经验进行应急处置, 列车晚点时间较长, 旅客满意度不高. 因此, 如何针对高速列车运行过程中可能出现的突发事件, 提升其应急处置能力, 成为保障高铁安全高效运营的一大难题. 本文围绕高铁运行控制与动态调度一体化这一前沿研究热点, 对现有运行控制和动态调度的发展现状进行梳理, 在此基础上给出一体化的基本架构, 明确其基本内涵, 最后提出了未来的主要研究方向.