地铁车辆牵引系统常见故障分析

赵福仟 勾洪伟

摘 要：本文以地铁车辆牵引系统为研究视角，针对牵引系统的常见故障诊断分析做出分析讨论，期待为进一步提高地铁车辆牵引系统运维工作效率贡献绵薄之力。

关键词：地铁;车辆;牵引系统;故障

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.01.029

0 前言

随着城市化进程的加快，地铁在诸多城市已经出现，并发挥重要作用。为了确保地铁车辆的安全稳定运行，必须要對其常见故障进行精准分析，从而提高诊断以及维修效率。

1 故障诊断流程

对于地铁车辆牵引系统的常见故障进行诊断的过程中，通常利用的方法都是测试对比法，所谓测试对比法也就是结合参考模型当中所设定的标准数据以及参数同车辆实际运行过程中所输出的真实数据进行对照，在对照的过程中，如果发现某一参数偏离标准参数值，那么就可以诊断车辆的某一构件发生了故障，同时结合数据所出现的位置是可以在故障信息当中对故障征兆或者风险进行分离的，然后在通过故障的征兆的风险以及具体情况去分析导致故障出现的原因，之后采取相应的措施对相关故障进行维修，从而保证地铁车辆牵引系统的正常运行，最终实现地铁车辆的安全性[1]。

2 构建故障模式结构表

在地铁车辆牵引系统运行的过程中，对于相关故障数据的挖掘以及整理需要故障模式结构表的支持，利用健全的故障模式结构表对车辆运行过程中所发生的各类型故障现象做出分门分类的梳理，最终形成一个完善的故障分析以及诊断的参照依据，有利于全面提高故障诊断的效率。常见的地铁车辆牵引系统故障模式结构。当地铁车辆运行的过程中，如果牵引系统发生了故障，相关维修人员进行现场勘查的时候通常只能搜集到司机或者相关工作人员对于故障情况的描述等信息，而在牵引系统运行的时候，故障类型是多种多样的，导致故障出现的原因往往也是多元化的，而同样的故障也可以由不同的原因引发，同样的原因又会引发不同的故障，总而言之，地铁车辆牵引系统的故障是非常复杂的[2]。所以在实际工作的过程中，单纯依靠外在的故障情况描述是不足以有效的分析故障产生的原因的，而故障产生原因不能被有效的挖掘出来就会影响后续的相关维修工作。基于此，在日常工作中建立健全故障模式结构表，可以将工作实践中的具体故障情况整理在一起，当相关故障出现的时候，针对现场探查的信息与数据库进行对比之后，就可以快速的诊断出故障的类型以及导致故障出现的原因，从而可以采取更具针对性的措施对其进行维修，最终提高故障诊断以及维修的工作效率。

3 故障诊断系统

为了切实保证地铁车辆的安全稳定运行，在牵引系统发生故障的第一时间，相关工作人员要对故障进行有效的诊断以及分析，同时开展维修活动，为了保证这一动作的高效开展，必须要构建起一个完善的故障诊断系统，也就是Fault Diagnosis Syste of Traction System of Meteo Vehicles，简称MVTS-FDS。构建这一系统的主要方式是通过相关诊断专家在实践中所获得的工作经验，同时将这些实践经验与电子计算机技术相结合，使得地铁车辆牵引系统故障处理、故障报警、故障级别以及隔离、故障处理和目的融为一体，最终使得故障的诊断可以在人工智能技术中完成，从而大幅度提高牵引系统故障诊断的效率，为后续的运维工作开展提供科学的依据。

在故障诊断系统当中，主要由四个配置构成，其一是车载设备，其二是网络信息传输设备，其三是监控设备，其四是维修设备。通过这四项基本配置的分工协作，可以实现故障数据的及时传输，故障信息的远程诊断，故障维修的应急预案生成的目的。在整个系统当中，按照功能进行分类，可以分为三个子功能系统，其一是车载级别的分析系统，其二是车辆段的分析系统，其三是监控中心的分析系统，在三个子系统当中，车载级别的分析系统发挥基础性作用。

车载级分系统主要包括在地铁车辆各个车厢当中所需要进行监管与控制的车门系统、制动系统以及牵引系统等关键配置的状态检测、智能化控制、故障警报以及后续的应急处理方法等等。通过系统当中的设备监控装置对各个子系统的运行状态进行时效性的监控与信息采集，进而完成对于整个地铁车辆的监控以及运行状态的反馈。

在构建起故障诊断系统之后，通过对比的方式就可以实现对故障的分析，在对比分析的过程中主要应该实现一下四个目标功能：第一，要在实践中积累以及构建起专家级别的诊断思维，从而建立起完善的专家知识数据库，从而为故障的诊断以及原因分析奠定基础;第二，对于特殊的故障类型，应该构建起专门的数据库;第三，结合工作实际的要求以及上述两个数据库，构建起专家诊断系统;第四，应用专业软件工具，实现对地铁牵引系统常见故障的智能化管理。

4 结论与展望

综上所述，地铁车辆牵引系统常见故障的诊断分析是一项复杂而系统的工作，在具体工作实践中不仅要求相关工作人员能够恪尽职守、兢兢业业，同时需要相关系统进行辅助。希望通过文章的阐述可以使得相关部门快速构建起牵引系统故障诊断分析系统，切实保证地铁车辆的安全稳定运行。

参考文献：

[1]龚伟.大数据地铁车辆牵引系统故障诊断技术的分析[J].上海电气技术，2017，10（01）：1-4+10.

[2]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.