动车组制动控制系统故障分析及改进

动车组制动控制系统故障分析及改进（精选6篇）

篇1：动车组制动控制系统故障分析及改进

摘要

随着高速铁路在我国的普及，动车组的运行安全问题受到越来越多的关注。如何保障列车安全可靠的运行，成为近期的研究热点和难点问题。

制动控制系统作为动车组制动系统的关键组成部分，能否正常稳定工作，直接影响动车组的安全可靠运行，因此对制动控制系统的状态监测和故障诊断显得尤为重要和关键。由于动车组制动控制系统的复杂性及引进消化吸收的时间不长，制动控制系统故障仍较为多发，严重影响着动车组的正常稳定可靠运行。因此本课题对动车组制动控制系统中关键设备和部件的故障及潜在故障隐患开展深入研究，提出和改进了己有的故障特征提取技术和故障诊断方法，用于动车组制动控制系统关键设备和部件的故障诊断，以提高制动控制系统的可靠性、稳定性和主动安全防护能力。设计开发了制动控制单元自动化测试与故障诊断系统，并运用在CRH2型动车组制动控制系统的监测与故障诊断中，取得了很好的效果。

关键词:制动控制系统故障;诊断;集成经验模态分解;最小二乘支持向量机;粒子群算法

目录

摘要.....................................................................................................................1 第1章制动控制系统故障诊断研究现状及存在的问题...................................5

1.1故障特征提取技术.................................................................................5 1.2故障诊断方法.........................................................................................6

(1)基于专家系统的故障诊断方法......................................................6(2)基于人工神经网络的故障诊断方法..............................................7(3)基于案例推理的故障诊断方法......................................................8(4)基于多智能体的故障诊断方法......................................................8(6)基于主成分分析的故障诊断方法..................................................9(7)基于支持向量机的故障诊断方法..................................................9 1.3智能故障诊断系统...............................................................................10 1.4存在的问题...........................................................................................12 第2章故障特征提取技术与故障诊断方法.....................................................14 2.1主成分分析法.......................................................................................14 2.2集成经验模态分解方法.......................................................................15 2.2.1经验模态分解...........................................................................15 2.2.2集成经验模态分解...................................................................16 2.3最小二乘支持向量机的原理及结构参数优化方法...........................17 2.3.1最小二乘支持向量机的原理...................................................17 2.3.2最小二乘支持向量机结构参数优化方法...............................18 2.3.3遗传算法...................................................................................18 2.3.4模拟退火算法...........................................................................19 2.3.5粒子群算法...............................................................................19 2.4最小二乘支持向量机的多分类方法...................................................19 2.4.1一对多的多分类法...................................................................20 2.4.2一对一的多分类法...................................................................20 2.4.3有向无环图的多分类法...........................................................21 2.4.4二叉树结构的多分类法...........................................................22

2.4.5基于改进最优二叉树的多分类法...........................................23 本章小结......................................................................................................24 参考文献..............................................................................................................25

绪论

随着高速动车组在我国的飞速发展，动车组运行的可靠性和安全性受到越来越多的关注。作为动车组九大关键技术之一，制动系统能否稳定可靠工作直接关系到动车组的安全稳定运行。而制动控制系统作为制动系统的大脑和控制核心，负责制动系统的操作和具体执行，其工作安全可靠性显得尤为重要。

故障诊断技术是一门了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是正常还是异常，早期发现故障及其原因，并预报故障发展趋势的技术。随着科学技术的进步和人民生活水平的提高，乘坐动车组出行变得越来越普遍。如果动车组上的某台设备出现故障而又未能及时发现和排除，其结果不仅会导致设备本身损坏，还可能造成列车非正常停车或发生事故，甚至发生车毁人亡的严重后果，造成巨大的经济及人员损失。因此，对动车组组成的各个设备和零部件进行故障诊断具有极为重要的意义。

制动控制系统是一个复杂的系统，产生故障的环节较多，如制动控制系统制动控制单元通讯故障可能涉及到内部所有控制板的工作状态;制动控制系统中的传感器故障可能导致列车制动性能的下降或紊乱。由于列车在运用过程中，工作环境和列车操作状态等会实时发生改变，从而导致制动控制系统的某一故障可能只有在特定的条件下才能够出现。因此有些故障需要结合车型和设备类型才能查找故障的根本原因。

当前大部分的动车组制动系统及其制动控制系统都已经具有一定的自行诊断功能，能够诊断出常见的系统故障，但是由于出现故障的不可预知性和系统运行现场环境的多变性等因素，工作人员无法完全知道整个系统可能出现的所有故障。另一方面，设备的自诊断功能也不能诊断出设备运行的所有故障和其自身内部的故障，有些故障需要通过电压、电流、温度、压力和速度等特征描述，需要应用信号处理、数据挖掘和信息融合等多种技术进行分析。由于这些技术的先进性、复杂性和智能化高等特点，往往需要专门的维修人员到现场维修，这就导致故障拖延时间长、故障原因查不清楚和维修费用高等问题。

第1章制动控制系统故障诊断研究现状及存在的问题

目前故障诊断的理论方法主要分为三类:基于知识的方法、基于数学模型的方法和基于人工智能的方法。其中基于人工智能的故障诊断方法由于其方法的智能性和多领域结合，取得很大的进展和成就。目前对故障诊断技术的研究主要分为两部分:故障特征提取技术的研究和智能故障诊断方法的研究，下面分别对二者作简要的概述。

1.1故障特征提取技术

在故障诊断技术的发展过程中，最重要最关键而且也是最困难的问题之一就是故障特征信息的提取。在某种意义上，特征提取也可以说是当前故障诊断研究中的瓶颈问题，它直接关系到故障诊断的准确性和故障早期预报的可靠性。

传统的频谱分析、傅里叶分析、包络分析、相关分析和最大墒谱分析等信号处理方法，在设备状态监测与故障诊断中发挥了巨大作用，仍是目前最常用的故障特征提取方法之一。设备的故障通常以各种各样的信号表征出来，可以通过信解决措施，防止类似故障的再次发生，在Entroncamento-Guarda货运机车上应用后取得很好的效果。号分析的方法获取某一故障的特征信息，进而对故障进行诊断。具体到动车组制动控制系统，故障特征提取与分析技术就是应用各种信号分析技术对动车组制动控制装置的监测信号进行各种分析，进而提取出对特定故障敏感的特征信息的技术。

早期的信号分析研究主要集中在经典信号分析方法，取得了大量的研究和应用成果。然而以傅里叶变换为基础的经典信号分析方法也存在明显的缺点，傅里叶变换反映的是一段信号的整体统计特性，适合平稳信号的分析。实际上设备发生故障后，故障信号是包含噪声等其他信号的非线性、非平稳随机信号，而傅里叶变化对信号的时频细节分解不够，在分析非线性、非平稳信号时存在重大缺陷。随着新技术的发展，针对非平稳信号、非线性信号的新分析方法如小波分析、希伯特一黄变换和主成分分析等信号分析方法不断出现，并且很快应用到列车的设备状态监测和故障诊断中，取得了很好的效果。Lin Lixin等在对SS7E电力机车变流器故障诊断中，采用小波分析的方法提取变流器输出电流波形，提取小波特征嫡组成特征向量，输入到神经网络中进行故障诊断，仿真试验证明了提出方法的有效性。Lei Yaguo等采用EEMD分解和小波神经网络对机车的滚动轴承进

行了故障诊断，可以识别轴承故障的严重故障以及识别多种复合故障，取得了很好的效果。Morgado等”针对葡萄牙铁路公司2600系列机车的齿轮箱外壳故障，采用PCA分析对引起外壳故障的振动和疲劳情况进行归纳分析，并提出了相应的解决措施，防止类似故障的再次发生，在Entroncamento-Guarda货运机车上应用后取得很好的效果。

1.2故障诊断方法

随着人工智能技术的发展，故障诊断方法由传统的故障树分析方法和逻辑推理法等系统诊断法发展到当前的专家系统、人工神经网络、粗糙集、支持向量机、信息融合理论和多智能体方法等基于模式识别等智能化诊断方法。智能诊断技术为人们提供了用智能技术解决复杂系统故障诊断问题的强有力的工具。

在本课题中，对动车组制动控制系统关键设备和部件的故障诊断是属于元器件级、电路板级和设备级的故障诊断，针对动车组制动控制系统组成设备和部件，国内外提出了很多的故障诊断方法，常见的故障诊断方法如图1所示。

(1)基于专家系统的故障诊断方法

专家系统主要由知识库、数据库、推理机、解释机构、机器学习、人机接口等组成，它是研究最多、应用最为广泛的一种故障诊断方法。

西南交通大学的张永春和刘晓卉等分别设计开发了基于故障树的机车制动系统状态监测与故障诊断专家系统，通过对机车制动系统的组成和原理进行深入分析后，在Visual C++6.0开发环境下设计开发了制动系统专家故障诊断系统的软硬件，在模拟试验台上进行了模拟试验，取得了较好的效果。但该系统仅对电力机车的折角塞门误关和空气管路泄露故障进行了故障诊断分析，并没有对制动控制系统开展相应的研究。

中南大学的林立新设计开发了基于知识的SS7E电力机车电气故障诊断系统，运用逻辑识别法和模糊识别法通过对SS7E电力机车的电气故障进行认真全面的梳理和分析，构建了电气系统故障知识库，并运用正反向推理和故障树分析法，对电气系统故障进行诊断。但是只对电力机车电气故障进行诊断，且主要工作为设备开关量故障的检测与诊断。

汪子皓等采用二叉树的分析方法设计开发了二叉树模式的知识库和推理机，用于内燃机车的故障诊断，取得了整车故障诊断的高效率。

由于专家系统存在知识获取较难，学习能力较弱、容错能力差以及大容量知识情况下的知识爆炸现象，限制了其性能和推广应用。(2)基于人工神经网络的故障诊断方法

人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)模仿人脑神经细胞结构和功能，具有自学习能力、并行计算能力和联想能力，从而使人工神经网络理论在机车车辆设备的智能故障诊断中得到广泛的应用。中南大学的聂哗提出了基于改进遗传算法优化的BP(Back Propagation)神经网络故障诊断方法，用来诊断动车组转向架轴承的故障，取得了不错的效果。杨建伟等};]提出了基于小波包变换和BP神经网络的轴承故障诊断方法，对轴承的振动信号利用小波降噪，并提取故障特征向量，输入到BP神经网络进行训练，实现智能化的故障诊断。

图1 常见的智能故障诊断方法

大连交通大学的严书荣也提出了基于神经网络的高速列车制动故障诊断专家系统，把神经网络和专家系统相结合，发挥各自的优点，对高速列车制动故障 7

进行故障诊断。

但是人工神经网络在故障诊断中还存在以下问题:需要大容量的样本进行训练学习，且学习算法收敛的速度慢;网络的泛化能力和自适应能力较弱，网络学习率不稳定，易陷入局部最优。

(3)基于案例推理的故障诊断方法

案例推理是一种基于经验知识的类比推理方法，适用于没有完整、精确的数学模型，而有丰富经验和大量详细历史一记录的领域，对于复杂系统的故障诊断具有很大优势，相比于基于规则推理的专家系统，其知识获取容易，具有记忆功能，更容易开发和实现等优点，被广泛的应用在铁路机车车辆的故障诊断领域中。美国的Anil等提出了基于案例推理的机车故障诊断系，通过对机车故障案例的整理分析，运用案例推理的优势，开发了机车故障诊断系统。

中南大学的赵明也提出了基于案例推理的机车故障诊断专家系统，通过分析和研究机车故障诊断领域知识特点和大量的故障维修日志，构建了基于案例推理方法的专家系统，并对案例推理的知识工程和案例检索技术进行深入的分析，最后设计和建立了系统的概念模型、物理模型和软件原型系统，并进行了仿真测试，证明了方法的有效性。

目前，案例推理中故障案例的检索、重用以及故障案例库的维护成为案例推理推广的瓶颈，案例推理需要大量的故障案例，不适合小样本情况下的故障诊断。

(4)基于多智能体的故障诊断方法

多智能体理论和方法是分布式人工智能领域的重要成果，自20世纪70年代以来得到迅速发展，具有集体智能、可扩展性高鲁棒性和高可行性的优点，适合于解决大规模的复杂问题。

针对电力机车电气系统结构的复杂性和故障的并发性，中南大学的赵治平和、ang Yingze等分别将多智能体技术(Multi-Agent System,MAS)引入到机车故障诊断系统中，建立了基于多智能体技术的的8G型电力机车故障诊断系统结构模型，采用多智能体组合技术进行电力机车电气系统故障的协同故障诊断，并采用智能决策方法进行最终诊断结果确定。Yang Yingze等还搭建了20000吨重载列车同步制动系统在线状态监测和故障诊断系统，并应用到重载机车上。

目前关于多智能体理论还不完善，如智能体的知识表达、推理机制和智能体 8

学习等;系统构建复杂，各个子智能体间的协同及冲突解决问题还有待深入研究。

（5）基于贝叶斯网络的故障诊断方法

贝叶斯网络是一种能够对复杂系统建模、推理和学习的重要工具，为了提高制动系统故障诊断的有效性，北京交通大学的胡玲玲在详细阐述了贝叶斯基本原理基础上，建立适合空气制动系统故障诊断的贝叶斯网络的具体模型。诊断结果表明应用该方法进行空气制动系统故障诊断的有效性，而且可以有效的解决不确定故障的诊断。

(6)基于主成分分析的故障诊断方法

针对机车制动系统多工况的特性，中南大学的侯文明提出了一种基于多工况多主元模型的在线诊断方法，并通过仿真试验验证了主成分分析方法在制动系统故障诊断系统的有效性和可行性。

(7)基于支持向量机的故障诊断方法

支持向量机((Support Vector Machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的学习算法，它基于结构风险最小化原理，很好地解决小样本、非线性及高维情况下的分类问题。支持向量机一开始用于模式识别，近年来在故障诊断领域得到广泛应用。与人工神经网络相比，支持向量机样本需求少，训练时间少，抗噪能力强，并能很好解决局部收敛、过学习与欠学习等问题。

中南大学的耿永强等提出了利用经验模态分解和支持向量机诊断机车轴承故障方法，运用经验模态分解方法对轴承振动信号进行分解，将得到的若干个内察模态函数((Intrinsic Mode Functions,IMF)形成初始特征向量矩阵，然后对该矩阵进行奇异值分解，提取其奇异值作为故障特征向量，并进一步根据支持向量机分类器的输出结果来判断机车轴承的工作状态和故障类型，仿真实验结果表明该方法的有效性和小样本情况下良好的泛化能力。

Luo Jianhui等利用基于模型和支持向量机的智能故障诊断方法，结合系统方程和非线性观测器获得系统残差，以消除噪声的干扰，然后利用非线性观测器获取特征信息，输入到支持向量机中进行训练和辨识，应用于制动系统四种传感器参数的故障诊断中。

支持向量机中不敏感损失参数、核函数参数和规则化参数等的选择对诊断效果有着很大的影响，需要选择合适的优化算法对其参数进行优化处理，以获得更 9

好的诊断效果。

1.3智能故障诊断系统

铁路机车车辆故障诊断技术，国外发展比较快，目前国外的高速列车上都安装有相应的列车监测诊断系统，美国GE公司开发了内燃机车故障诊断系统DELTA和电力机车的LOCOCOMM系统，德国西门子公司开发了SIBAS32系统，加拿大的庞巴迪公司开发了MICAS系统、法国阿尔斯通公司开发了AGATE系统，德国的ICE2.2高速列车安装的DAVID诊断系统;日本新干线高速列车的监测与诊断系统主要是列车控制信息管理系统，如日本新干线200系动车组的MON 1监控系统，400系动车组的MON4监控系统、800系动车组的智能化故障监测装置等;俄罗斯国铁250km/h高速电动车组安装有“雄鹰250”安全检测与诊断系统。这都是20世纪90年代中后期发展起来的新兴高速列车监控和智能诊断技术。美国和加拿大致力发展的智能化铁路系统，将整个铁路构成一个实时网络系统进行考虑，确保铁路安全、高效地运行。在车载方面，分别在列车和货车上安装有完备的传感器组，以保障列车的安全运行。

我国铁路机车车辆故障诊断技术起步较晚，但是经过多年的不断摸索，从早期的仿制到后来的引进消化再吸收，逐步对铁路机车车辆的制造和运用形成了一系列行之有效的方法，对机车车辆控制和故障诊断技术有了比较明确的认识。国内从事诊断方法及实现技术的研究较多，但对诊断设备的研究较少，虽然有的试制了样机，并在铁路现场实验考核运用过，但由于种种原因，最终没有形成一种产品真正的大批量在机车车辆上普及应用。如中国铁道科学研究所机车车辆研究所在2004年开发的“KAX 1型行车安全监测诊断系统，在列车高速运行中可对基础制动装置的作用、转向架的性能、防滑器的工作状态等进行监测、诊断和报警。中南大学黄志武等研制的HXD2型机车法维莱制动机故障诊断系统，建立了制动机功率键合图模型和解析冗余方程，并应用到太原铁路局湖东机务段的HXD2型机车上。青岛四方机车车辆股份有限公司开发了“高速动车组制动测试系统”，利用测试系统模拟各种速度信号、车辆空簧载荷信号及再生制动模拟信号，并把模拟信号输入到动车组，通过车辆制动系统施加制动动作，输出制动信息，进而通过对制动信息数据的采集分析，判定制动系统的各项性能能否满足设计要求。北京交通大学的方科挺设计开发了CRH2动车组的应急故障模拟与维修

培训系统，以方便动车组司乘人员熟练掌握应急故障处理方法和措施。

在我国引进的动车组系列中，CRH 1, CRH2, CRH3和CRH5分别安装有国外相关公司的状态监测和故障诊断系统，如引进的CRH2动车组安装有日本东芝 的车载故障诊断系统，CRH3安装有西门子的SBIAS车载控制和故障诊断系统诊断系统总体框架结构如图2所示。CRH 1和CRH5也分别安装有各自研发的列车控制监控系统。高速动车组诊断系统是一个层次化的诊断系统，其层次化体现在高速动车组是由一系列控制子系统组成的，每个控制子系统具备检测自身故障的能力，且当故障发生时，能够对故障信息做出相应处理。

图2高速动车诊断系统总体框架

CRH2 型动车组具有比较系统全面的故障诊断系统，它的诊断以监测或设备测试的形式集成在动车组中。每个功能都可进行诊断，并报告可能的故障和各自的功能限制给动车组中央诊断系统，以便进行诊断。但是CRH2型动车组车辆诊断系统也存在一些不足，列车的诊断系统经常会发生故障误报情况，经常由于某个系统方面的单个原因产生一个故障信息，由于它们是相对独立的，所以它的故障描述及解决方案是片面的，往往无法准确描述出故障点，使得维护人员根据故障提示往往找不到故障原因。故障诊断系统是系统级的故障诊断，没有具体定位到具体设备或部件内部的故障现象，不能给出故障的深层次原因，也不具备潜在故障预警功能。

1.4存在的问题

目前国内对于动车组制动系统，特别是制动控制系统的故障诊断的工程应用和理论研究还很少，而在动车组运行中制动控制系统在制动系统中起着至关重要的作用，包括对制动系统的控制、传感器信号的采集处理和制动的性能等，都依赖于制动控制系统。制动控制系统是制动系统精确控制中重要的子系统，而长时间的线上运行，制动控制系统中的设备和部件容易产生故障或故障隐患。故障或故障隐患对于制动控制系统有的是突发的，故障特征明显的，而有些是因为长时间在恶劣环境下工作导致的漂移、电磁干扰等缓变型故障，这类故障虽然不会造成制动控制系统马上制动控制失灵等严重故障，但是制动控制系统的性能却己经受到影响或改变，给动车组的安全运行埋下隐患，而且缓变故障是长期发生的，无法用精确的数学模型刻画，传统的基于知识的专家系统无法对这些潜在的故障和隐患建立相应的规则数据库。随着时间的增加，缓变故障会产生从量变到质变的过程，一旦故障发生，就会对列车制动控制系统的闭环控制产生不可估量的影响和后果，甚至导致列车制动失灵或者颠覆等严重危及列车安全运行的事故。所以研究动车组制动控制系统故障的智能诊断对于动车组的安全运行具有十分重要的理论意义和工程价值。

随着现代科学技术的发展及自动化程度的提高，动车组制动控制系统故障诊断技术也在不断的成熟，但是由于动车组的制动控制系统是典型的机电、气、液一体化的大型复杂系统，结构庞大而复杂，很难建立起准确可靠的数学模型:另外由于制动控制系统组成的设备众多，结构存在差异，导致故障特征的共性较差;

而且在现场的应用中，制动控制系统有效状态信息的获取面临着极大的困难，传感器性能或者不能满足测试环境要求、或者价格昂贵。目前制动控制系统的故障诊断方法很多，比较凌乱，还不存在一种较为通用性的方法。这也是制约动车组制动控制系统故障诊断技术发展的主要因素。具体来说，目前存在的问题主要体现在以下几个方面:(1)制动控制系统故障诊断建模过程中过度依赖于系统运行维护中收集的故障信息和专家经验知识，诊断模型知识完备性差;(2)目前动车组已有的故障诊断系统属于系统级的故障诊断系统，诊断的层次较低，不能定位具体故障和给出故障深层次原因，无法及时的消除故障和故障隐患;(3)由于动车组引入时间较短，还处于消化吸收的阶段，对动车组制动控制系统的故障机理和故障信息的收集还比较匾乏，状态监测和故障诊断系统的开发也受到很大的制约;(4)对于动车组制动控制系统，一旦出现重大故障将会产生严重的政治影响和经济损失，事后诊断己经远远不能满足列车运行维护的要求，需要开展故障预警和预测研究，提高动车组的主动安全防护能力。

第2章故障特征提取技术与故障诊断方法

故障特征提取的准确与否直接关系到智能故障诊断的准确性和早期故障征兆预示的可靠性。由于不同信号处理方法能够从不同的角度提取故障特征信息，而且对于复杂关键设备的早期、微弱和复合故障，其故障特征往往不明显。因此，需要解决在故障早期就能把故障的原始特征准确的从高维映射到低维特征空间的问题，而多种不同的信号处理方法联合使用更可能获得准确的故障信息特征。基于人工智能的智能故障诊断方法是目前研究的热点，己经广泛应用在各个领域。本章分别对目前常用的故障特征提取方法和故障诊断方法深入分析。首先对目前常见的几种特征提取方法进行归纳分析，然后对LSSVM的基本原理及其多分类方法进行深入分析和讨论，并提出了改进最优二叉树结构的LSSVM。

2.1主成分分析法

基于主成分分析的特征提取方法(Principal Component Analysis, PCA)是传统的基于统计理论的特征提取方法中的最典型的方法，己经被广泛应用在模拟电路故障诊断、传感器故障诊断、机械设备故障诊断和工业过程监控及故障诊断等中作为主要的故障特征提取方法。PCA是从特征对分类是否有效的角度，在尽可能多地保持故障特征分类的相关信息的基础上，通过线性变换，从数据空间中接近数据方差的一组向量，从而实现数据的降维，这样既保留了数据的核心信息，而且各主分量之间相互独立，降低了数据处理的复杂性。

在本课题的研究中，PCA方法被用于模拟电路软故障的故障特征提取，基于PCA的模拟电路故障特征提取和故障诊断系统结构框图如图3所示。首先把激励信号输入到待诊断电路，同时采集输出的信号响应，经过归一化处理后建立故障特征的特征矩阵，然后计算故障特征矩阵的特征值和特征向量，最后根据故障特征值的方差贡献率选取PCA，经过PCA方法将故障特征向量降维后输入到故障诊断网络，进行故障识别和分类。PCA方法降低了诊断网络的规模、维数和计算复杂度，提高了故障诊断的速度。但是因为概率密度函数的分布问题使最优变换矩阵的计算陷入困境，而高分辨特征提取所需的映射常常是非线性的，因此基于PCA的线性变换方法在使用时受到了限制。

图3基于主成分分析的模拟电路故障诊断

2.2集成经验模态分解方法

2.2.1经验模态分解

1998年美国科学家Norde E.Huang等提出了利用经验模态分解方法来分析非线性非平稳信号的新方法。经验模态分解算法是一种自适应的信号分解方法，该方法不受不确定原理的限制，在时域和频域都具有很高的分辨率，克服了传统的Fourier变换和小波变换的缺点，可应用在非线性、非平稳信号的分析处理上。

在满足一定的条件下，瞬时频率即是IMF函数。IMF函数是一种简单的不带骑行波的信号，可以将信号分解成若干只包含这种信号之和，又由于IMF不仅局限于窄带信号，而且其振幅和频率也不是固定不变的，所以它能表示非平稳过程。EMD分解算法流程图如图4所示。但是EMD在分解过程中存在模态混叠现象，这是由于信号的突然中断引起的，为了有效的解决模态混叠，国内外提出了不少方

法，但是都性能都具有局限性。Wu Zhaohua等在对EMD分解白噪声研究的基础上，提出了集成经验模态分解的方法，有效的解决了EMD存在的模态混叠现象，下节对集成经验模态分解的原理进行详细的阐述和分析。2.2.2集成经验模态分解

EEMD方法基于信号的局部特征的时间尺度，克服了EMD方法的模态混叠现象，分解出的各个内察模态函数突出了数据的局部特征，对其进行分析可以更有效的掌握原始数据的特征信息，每一个IMF函数都是自适应的。其具体的分解步骤如下：

图4 EMD算法流程图

2.3最小二乘支持向量机的原理及结构参数优化方法

2.3.1最小二乘支持向量机的原理

近年来，在机器学习领域中备受瞩目的支持向量机在许多领域得到了成功的应用，显示出巨大的优越性。支持向量机克服了神经网络网络结构确定困难、收敛于局部极小和不适合小样本等缺点，有效解决了小样本、高维数和非线性等学习问题。但在应用中，采用逼近算法和多类分类不如两类分类效果显著等不足，训练速度慢，造成支持向量机泛化能力的下降。

最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)是由Suykens和Vandewalle，提出的对SVM的一种改进算法，它用二次损失函数取代

SVM中的不敏感损失函数，通过构造损失函数将原SVM中算法的二次寻优变为求解线性方程，降低了计算的复杂性，具有更好的抗噪能力和更快的运算速度。LSSVM因其求解速度快、收敛速度快而在故障诊断、回归预测、模式识别和模型优化等领域得到了广泛的应用。

2.3.2最小二乘支持向量机结构参数优化方法

目前，国内外优化支持向量机结构参数的主要方法有传统的基于分析的方法和近年来成为研究热点的基于人工智能的启发式搜索优化算法。基于分析的方法是通过推广误差的梯度来确定最优的结构参数，如试凑法、交叉验证法、梯度下降法、网格搜索法]和三步搜索法等，但这些算法往往存在计算复杂，耗时长，易陷入局部最优，不一定能获得全局最优等缺点。第二类方法确定结构参数的采用启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法、人工免疫算法、粒子群优化算法等，下面对各种启发式优化算法的优缺点做简要归纳总结。2.3.3遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种借鉴生物界自然选择自适应搜素的全局优化算法，通过对自然界遗传的交叉验证环节与人工智能的结合，适合处理复杂的非线性问题的求解，具有并行搜索、群体寻优的特点。重庆大学的李峰等提出了基于遗传算法优化的LSSVM结构参数求解算法，并用于风机传动系统的故障诊断，取得了很好的效果。遗传算法分层优化支持向量机的核函数参数和规则化参数，可以在小样本空间内对LSSVM的结构参数进行寻优，避免了传统的故障类型和规则知识的限制，提高了LSSVM的故障预测精度和自适应诊断能力，并可以推广应用于线性、径向基、Sigmoid等核函数条件下的LSSVM优化，深沟球轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。

华北电力大学的王平等[ioy提出了基于GA优化的LSSVM的时间序列预测建模方法，并将该方法用于十维的Mackey-Glass混沌时间序列预测，实验结果证明了该优化方法具有自动获取最有参数、训练速度快、精度高和泛化能力强的优点。

但是基于遗传算法优化运算较复杂，存在交叉、变异等运算使群体中的染色体具有局部相似性，导致算法易陷入局部最优，不一定寻找到全局最优值。

2.3.4模拟退火算法

模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是以Markov链的遍历理论为基础的基于物理中固体物质的退火过程与组合优化问题之间的相似性的启发式搜索算法。模拟退火算法采用Metropolis准则使得模拟退火算法能够保证局部寻优的精度，避免陷入局部最优，而逐渐获得全局的最优结果。

山东大学的隋文涛提出了基于模拟退火优化的LSSVM算法，利用模拟退火算法对LSSVM参数和特征进行寻优，并用于滚动轴承故障诊断中，与其他方法相比，故障的分类正确率更高。

虽然SA能解决优化组合问题，能克服优化过程中陷入局部最优和初值依赖性问题，但其计算时间长，全局收敛性能很差，存在结构复杂、时间复杂度高等问题。

2.3.5粒子群算法

粒子群优化算法((Particle Swarm伽timization,PSO)是一种启发式的搜索进化算法，具有较好的全局搜索和局部搜索能力，可以对LSSVM的结构参数进行优化。

石家庄铁道大学的耿立艳等]提出了基于灰色关联分析和粒子群优化的LSSVM算法，用于铁路货运量的预测，通过对我国1980-2009年铁路货运量实例分析表明:该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。但是粒子群存在早熟现象易陷入局部最优，影响 LSSVM结构参数的最优化。

中南大学的龙文等提出了混合PSO优化的LSSVM模型用于锅炉延期含氧量的预测控制，通过采用以粒子群优化算法进行大范围的全局搜索，在局部使用拟牛顿法进行局部搜索方向的计算，以求避免粒子群易陷入局部最优的缺点，但是对于局部搜索存在盲目性，不能从本质上解决粒子群早熟和局部最优的问题。

综上可知粒子群优化算法的局限性是由于粒子群优化算法特有的粒子间单向信息流的影响，粒子群优化算法具有非常快的收敛速度，经过不太多次的迭代进化后，种群中的各粒子往往具有相同的特征。这样，导致种群缺乏多样性，难以跳出局部最优，往往很容易形成过早收敛。

2.4最小二乘支持向量机的多分类方法

由于标准的LSSVM只能解决二分类问题，但是现实中大部分诊断和分类都是

多分类问题的辨识和识别问题，为了有效解决LSSVM多分类问题的方法，国内外提出了很多多种分类方法，典型的有一对多多分类法、一对一多分类法、纠错编码多分类法、有向无环图多分类法和二叉树多分类法。2.4.1一对多的多分类法

对于k分类问题，一对多的多分类(One-Versus-Rest,O-V R)方法通过构造k个二值向量机分类器，每一个支持向量机分别将某一类的数据从其他类别中分离出来(图6)。虽然OVR方法可以通过取决策函数输出值最大的类别确定测试样本的类别，但由于在分类中存在大量的不可分区域，而使其推广性受到很大的影响。O-V R多分类方法简单有效，对于k类样本只需训练k个支持向量机，因所得的分类函数个数较少，在决策分类时具有较快的速度。但也存在以下缺点:(1)当类别数增多时，训练样本间的不平衡将影响分类结果的准确性;(2)存在不可分盲区，泛化能力较弱;(3)容错能力欠佳。

图6一对多分类方法

2.4.2一对一的多分类法

一对一多分类法((One-Versus-One,O-V O)是利用在不同分类类别之间建立二类分类器，把多分类问题分解为多个两分类问题，对k个类别共需要建立k(k-1)l2个支持向量机，然后分别训练相关的两分类样本(图7)，分类决策时采用“最大赢”算法，每一分类器对故障特征向量分别决策，分类结果是值最大的类。由于每个支持向量机只对二分类问题进行分类，因此训练速度比O-V R很快。但O-V O多分类法主要缺点有:(1)存在过学习问题;(2)存在推广误差无界的问题;(3)算法运行时间随着分类数目增大而快速增长，导致分类决策过慢;(4)存在拒分问题。

图7一对一多分类方法

2.4.3有向无环图的多分类法

有向无环图(Decision Directed Acyclic Graph LSSVM, DDAG)多分类方法是根据图论中的有向无环图的思想，通过构造k(k-1)/2个两分类器实现k分类的多分类问题。DDAG方法简单易行，分类决策时只需使用k一1个决策函数即可得出结果，其分类精度与O-V O法相当，但运算速度更快。不过因为有向无环图是层次结构，存在“误差积累”效应，王艳等在考虑到DDAG的特殊结构后提出了利用基于类分布的类间分离性测度区分各分类之间的距离，并对DDAG的节点顺序从新组合设计，构造了基于分离性测度的DDAG支持向量机，通过3个典型数据集的仿真测试，证实了提出的方法性能优于传统DDAG算法。图8是四分类问题的有向无环图结构框图。

图8有向无环图多分类法

2.4.4二叉树结构的多分类法

Hsu Chinwei等提出利用二叉树结构来构造支持向量机的多分类方法，可以在较少支持向量机的情况下提高训练和决策速度。基于二叉树结构的多分类方法是把所有分类先分为两个子分类，然后各个子分类再分为两个子分类，直到所有的节点只有一个分类为止(图9)。二叉树结构的支持向量机多分类方法具有子分类器少，不存在拒分区域、分类效率较高的优点。但是二叉树结构的支持向量机多分类方法也存在以下缺点:(1)多分类方法的性能取决于二叉树的生成方法;(2)存在“误差积累”现象。

近年来，有学者在二叉树结构的基础上提出了几种二叉树的改进算法，以修正SVM的分类正确率，Yang Chih-Cheng和杨琳等。Zsa26}提出和应用了Huffinan树构造二叉树的概念，通过构造Huffman树自下而上来生成二叉树的方法。分类测试表明最优二叉树的分类识别率比随机偏二叉树多分类方法要高很多，这说明二叉树的结构对其分类的正确率有很大影响。崔江等提出了聚类二叉树的SVM，通过引入SOFM神经网络对训练样本进行分层聚类，最后形成聚类二叉树，然后对样本训练和测试，仿真实验表明，聚类二叉树SVM与其他多分类方法(O-V O,O-V R)相比的测试时间最小，而获得的精度较高，且测试复杂度和诊断时间较小。

但是以上这些改进基本上对于二叉树的生成并未提出更好的解决方法，只随机地或者借助有限的方法人为主观的决定二叉树的结构，未从提高推广性能角度设计二叉树的生成算法，如何生成完全二叉树结构，尽可能减少误差积累现象等

是基于二叉树结构的多分类支持向量机需要解决的关键问题。

图9二叉树结构的多分类方法

2.4.5基于改进最优二叉树的多分类法

从二叉树结构的支持向量机多分类方法的基本原理可知，只有在顶层节点以最优的分类方法将不同类别分开刁‘可以获得最优的多分类性能。因此，需要在每一个二叉树子类分类时选择与其他类别差别最大的类别将其分开，在吸收王艳各自算法优点的基础上，对最优二叉树的测向距离引入基于类分布的类间分离性测度概念，用类间分离性测度来刻画类别之间的差异，然后通过构造改进的树来生成二叉树从而产生改进的最优二叉树多类法。

标准的Huffman树，又称最优二叉树，是一类带权路径长度最短的树，最优二叉树的基本构造原理如下:首先从二叉树所有的根节点中选取权值最小的两个根节点，从新构成一棵新的二叉树，则该新二叉树两个子树的权值之和就是根节点的权值，然后把新构造的根节点替代左右两个字数加入到根节点组合中，循环以上二叉树构造的流程，直到只剩下最后一个根节点。

在提出的改进算法中，也是采用自下而上构造二叉树的方法，即先寻找最难分割的两类作为二叉树的下层结点，然后再寻找次难分割的两类，直到剩下最后两个类为止。在对训练数据评估各类间的分离度时，通常采用欧氏距离衡量类间分离性测度，但是欧氏距离并不能全面客观的代表类间的分离度。图10为两类类间分离性比较，圆形范围代表某一类别样本的分布范围。可知，图10(b)的类间距离明显大于图10(a)的类间距离，但是图10(a)中的两类别显然要比图2-15（b）中的两类别要容易分离。这是因为类间的分离度不仅与类间间距有关，而 23

且和类别样本的方差有关。类间距越大，方差越小，分离性会越强。

图10类间分离性比较

本章小结

本章对常用的故障特征提取技术进行概述，重点对主成分分析、小波包分析技术、数学形态学滤波方法、经验模态分解和集成经验模态分解等故障特征提取方法进行了深入的研究，并利用仿真试验对比分析每种故障特征提取方法的优缺点及其适用范围。然后对LSSVM的原理进行了详细的论述，并对其结构参数的优化方法和多类分类方法进行了归纳分析，并提出了改进最优二叉树LSSVM的多分类方法，标准样本多分类测试证明了提出的多分类方法在保证实时性的情况下提高了分类的正确分类率。

参考文献：

[1]张曙光.CRH2型动车组.北京:中国铁道出版社，2008.[2]黄采伦，樊晓平，陈特放.列车故障在线诊断技术及应用.北京:国防工业出版社，2006.[3]黄栋杰.200公里级CRH2型动车组制动控制系统的研究.成都:西南交通大学，2010.25

篇2：动车组制动控制系统故障分析及改进

车门故障一直是影响动车组正常运行的主要故障之一，本文通过介动车组车门的工作原理，针对动车组车门故障的几起典型故障案例，按机械类、电气类等故障引发的原因分类进行分析总结，并就零部件专业检修、动车组运用检修提出对策措施。2013年年底，全路动车组在运营过程中发生多起车门故障，严重影响了铁路运输正常秩序，成为影响动车组运行安全的极大隐忧，为降低动车组车门系统故障率，确保运输秩序，通过梳理车门故障记录，分析查找共性问题，并以典型案例为突破点进行分析研究，制定完善动车组检修检修整治方法。关键词;动车组车门故障分析处理措施。

I

目录

摘要..................................................................................................................................................I 第1章绪论.......................................................................................................................................1

1.2动车组的发展....................................................................................................................3 第2章塞拉门介绍...........................................................................................................................6

2.1塞拉门系统组成................................................................................................................6 2.2塞拉门主要功能简介........................................................................................................7 2.2.2塞拉门控制....................................................................................................................7

2.2.3拓展功能................................................................................................................9

2.3典型故障原因及分析...............................................................................................................10

2.3.1动车组运行中通过司机室监控屏显示的几种故障现象........................................12

2.4动车组车门常见故障分析.......................................................................................13

第3章动车组车门系统的日常管理和维护.................................................................................15

3.1减少动车组运行中车门故障的数量.......................................................................16 3.2加强对相关部件清洁和润滑...................................................................................16 3.3对策措施...................................................................................................................17

致谢................................................................................................................................................19 参考文献:.......................................................................................................................................20

II

第1章 绪论

随着世界经济的迅速发展，人们生活中的交通不仅变得越来越便利，同时还给社会发展带来了巨大的帮助。在这其中，动车因为自身具有安全和高效的工作特点，成为了社会各界共同关注的问题，其中单翼塞拉门与双翼对开门一直是动车中对应的自动门系统最为典型的两种结构。本文将目前新型动车中自动门系统自身工作原理以及结构性能进行了一次阐述，并且以此作为基础对塞拉门方面的电气控制系统进行了研究。

当今，社会的发展与人们周边的交通环境是分不开的，交通方面的问题一直是自古以来人们共同关注的问题。由于最近几年交通事故在国内引起的社会反映非常强烈，所以交通状况也逐渐成为了人们在生活中经常谈到的话题。在动车方面，因为其自身所具有的快速以及安全等特点，自从出现以来就一直被社会各界的人们所喜爱。本文对动车中塞拉门电气相关控制系统进行了一次分析，并将其中存在的相关问题进行了解决。

动车组最先是从德国与法国这两个国家开始进行研究的，在1903年，世界第一辆动车组在德国诞生。由于德国和法国自身国土面积相对较小，同时欧洲各国自身铁路路基所具有的承重能力相关标准有着巨大的差异，因此在德国以及整个西方国家之中，动车组的发展速度一直都比较缓慢。但是在日本，人们在1964年的时候首先进行了高速新干线的建设与开通，直至今日，日本高速机车方面都在不断地发展着，其传动方式也一直在不断地发生着变化，并且进行着持续地更新和进步，对应的动车组速度也从每小时210千米逐渐提升到了每小时300千米。而和日本情况不同的是，德国与法国两个国家在对动车进行研究的时候，其主要的研究内容是以动力牵引相关模式为主的，法国主要研究的为动力集中式，并且对应的当地第一条投入运行的铁路干线在1983年出现，在动力集中牵引这一作用下，动车组自身速度能够达到每小时270千米，而在1990年，其最高的运行速度已经达到每小时300千米。在德国，人们于1962年所研制出的客车能够达到每小时160公里，在1977年之后便提高到了每小时200公里。在1989年的时候，德国终于开始对高速列车进行制造，并且在1990年的时候这种列车被投入使用。至今，德国已经研制出第三代具有动力分散功能的高速列车，其车速最高 能够达到每小时300千米。在这之中，动车组自身车门都是电动车门，是通过系统进行统一控制的，人们在上下车以及乘车的过程中如果挤靠车门，那么可能会发生严重事故。现在在国内，大部分动车所使用的都是塞拉门式的电气控制相关系统。

1.1动车组简介

动车组，亦称多动力列车组合（Multiple Units,MU），电力动车组叫做EMU，内燃动车组叫DMU，把动力装置分散安装在每节车厢上。动车的动力来源分布在列车各个车厢上的发动机，而不是集中在铁路机车上。电力动车组又分为直流电力动车组和交流电力动车组两种。动车一般指自带动力的轨道车辆，区别于拖车。动车和拖车一起构成动车组。动车类似机车要牵引拖车，因此，某动车的时速肯定大大高于它所在动车组的时速。动车组有两种牵引动力的分布方式，一是动力分散，二是动力集中。但实际上，动力集中式的动车组严格上来说只能算是普通的机车+车辆模式的翻版再升级。动车组是城际和市郊铁路实现小编组、大密度的高效运输工具，以其编组灵活、方便、快捷、安全，可靠、舒适为特点备受世界各国铁路运输和城市轨道交通运输的青睐。

我们通常看到的电力机车和内燃机车，其动力装置都集中安装在机车上，在机车后面挂着许多没有动力装置的客车车厢。如果把动力装置分散安装在每节车厢上，使其既具有牵引动力，又可以载客，这样的客车车辆便叫做动车。而动车组就是几节自带动力的车辆加几节不带动力的车辆编成一组，就是动车组。带动力的车辆叫动车，不带动力的车辆叫拖车。

动车组有两种牵引动力的分布方式，一种叫动力分散，一种叫动力集中。动力分散电动车组的优点是，动力装置分布在列车不同的位置上，能够实现较大的牵引力，编组灵活。由于采用动力制动的轮对多，制动效率高，且调速性能好，制动减速度大，适合用于限速区段较多的线路。另外，列车中一节动车的牵引动力发生故障对全列车的牵引指标影响不大。动力分散的电动车组的缺点是：牵引力设备的数量多，总重量大。动力集中的电动车组也有其优点，动力装置集中安装在2～3节车上，检查维修比较方便，电气设备的总重量小于动力分散的电动车组。中国的动车组列车分为三大级别：高速动车组（时速250及其以上，标号G，主要对应高速铁路），目前还没有上限时速；一般动车组或中速的（标号D，时速160和200公里，主要对应快速铁路）、低速动车组（南车青岛公司把技术能力下延而研究时速140公里的，以适应城市轻轨）。

2007年，动车组开进了北京站、兴城站。

图1 动车组展示

中国的动车技术时速上升很快，株洲南车集团动车组技术仅用了不到4年就从时速160公里起步到2008年实现时速300公里的大飞跃，后来的试验时速接连突破一个个台阶。另外，2015年8月它中国出口马来西亚的米轨铁路动车组创下了时速176公里的米轨铁路世界速度之最。另外，种类发展多，如研制高寒型、城际型如2013年中国首列时速160公里城际动车组下线并准备时速下延以覆盖更多

1.2动车组的发展

动车发明了，单节车厢会动了。由动车编成的动车列车和与无动力车厢混编的列车也有了。编组灵活，加速能力强，有些动车、动车列车或混编列车甚至两头都有司机室，不用专门的调车作业就能往返运行。

早期的动车各节自成体系，不能相互操作，列车中每节动车都要有人操作。然而通勤线路九曲十八弯，通勤列车又走走停停，即使是经验丰富的老司机之间的配合也难免会出差错，一旦前车猛然减速而后车刚好加速，又寸到弯道上。

频繁的脱轨事故使得动车列车编组只能很小，这大大扼杀了动车编组灵活的优势。好在车到山前自有路，一项来自新型电力机车的技术──重联──砸碎了动车发展的枷锁。重联，指用特定手段将兼容机车的联系在一起，由一个司机室操纵。最常见的手段是用一组重联电缆连接多台同系列机车的操控系统或动力系统。动车由电力机车发展而来，产生于电力机车的重联技术也很快用于动车列车。从此，动车列车与无动力车厢混编的列车可以由一个司机全面操控了。从此，动车组诞生了。动车组展示

二战结束，内燃机车也能重联了，内燃动车组出现。

70年代，法国试制了燃气轮机高速动车组──TGV-0。80年代，高速铁路网在欧洲延伸，风驰电掣的各系TGV以300km/h的速度成为法国人的骄傲。

90年代，TGV试验速度突破500km/h。

新世纪，TGV试验速度突破570km/h。中国CRT实验速度突破600公里每小时。

然而在大多数场合，动车组担负的都是市内、市郊、城际通勤任务。大多数轻轨、地铁以及国外大多数城际列车都是动车组。高速列车在动车组中只占很小比例。

引用一份来自网络的统计，世界各国/地区的铁路系统中，使用动车/动车组最大的为日本，占87%；荷兰、英国次之，分别占83%和61%；法国、德国又次之，分别占22%和12%。

我国400km/h以上速度动车组关键技术获得突破

（2015年）8月7日从科技部获悉，近日，科技部高新司在北京组织专家对“十二五”国家科技支撑计划“更高速度等级动车组转向架关键技术研 4 究及装备研制”（2011BAG10B00）项目进行了验收。

项目由青岛市科学技术局组织实施，在南车青岛四方机车车辆股份有限公司、北京交通大学、西南交通大学、同济大学等课题承担单位共同努力下，研制出适用于400km/h以上速度等级动车组转向架样机，并通过台架试验验证。这也标志着我国高速轨道交通技术在350km/h动车组技术平台的基础上得到了进一步的提升与完善

第2章塞拉门介绍

图3 动车

组司机登乘门

2.1塞拉门系统组成

塞拉门系统主要由门板、门上部运动机构、下导轨、门控单元、门开关按钮、紧急开门装置、门锁闭和隔离装置、活动脚蹬等组成。门板、手柄、门锁以及门机构可以满足承受6KPA的空气动力载荷和800N作用于门板中央集中力的强度要求。门机构，门板，门控器，门框组成采用模块化设计。采用整体单元式门框，安装方便，易于维护保养，并具有如下的设计创新：密封采用压紧方式而非充气方式，局部损坏时对密封性影响小，压紧密封对乘客无人身危险，防冻密封系统等。门板与门框之间采用双唇加压密封方式，能保证气密性。

图4 动车组自动塞拉门的基本技术

参数 2.2塞拉门主要功能简介 2.2.1原理设计

新型动车组每节车厢共有4扇门（除特殊车型外），每扇门由独立的门控器（DCU）控制，4个DCU中设置一个主门控器（MDCU），负责与列车控制与监测系统（TCMS）进行数据交换。新型动车组塞拉门电气控制系统由硬线控制、网络控制以及网络监测3部分组成。其中对安全性和可靠性要求较高的功能由硬线控制完成，特殊功能由网络控制完成，整列车塞拉门系统的状态反馈与故障显示由网络监测完成。每个DCU均根据硬线控制命令执行相关功能，同时也接收做为诊断备份使用的网络控制信号（数据流：TCMS-MDCU-DCU）。另外，MDCU将接收从TCMS发送的指令来完成特殊的功能模式。TCMS将从MDCU接收信息用于塞拉门的状态显示、故障维护等功能。每个DCU处理硬线控制命令和网络控制命令的原则如下：

① 硬线+一致时，DCU执行相关功能。

②当硬线信号存在，网络信号无时，DCU执行硬线指令相关功能，DCU产生并在内部储存一个“网络信号与硬线信号不一致”的故障记录。

③当硬线信号无，网络信号存在时，DCU不执行任何功能，DCU产生并在内部储存一个“网络信号与硬线信号不一致”的故障记录。

④当硬线信号存在，网络信号存在但二者不一致时，DCU执行硬线指令相关功能，DCU产生并在内部储存一个“网络信号与硬线信号不一致”的故障记录。

2.2.2塞拉门控制

集控模式门侧选择为了防止司机的误操作和增加塞拉门系统的可靠性和安全性，新型车增加了门侧选择开关。当列车即将进站时，由司机根据车站调度命令选择开门。

侧门缓解、开门、关门塞拉门系统共有4条贯穿全列的控制硬线：左侧门缓解控制线，左侧门开门控制线，右侧门缓解控制线，右门开门控制线。所有的门控器均并联在相应的控制线上。

①集控门缓解功能在列车停车时，司机启动门侧选择开关后，按下相应侧的门缓解按钮，相应侧门缓解指令激活，缓解控制线得电，全列相应侧DCU得到门缓解指令。

②集控开门功能在列车停车时，司机启动门侧选择开关，相应侧门缓解按钮激活后，按下开门按钮，相应侧门打开指令激活，打开控制线得电，全列相应侧DCU得到门打开指令。

③集控关门功能在列车速度V<5km/h，司机启动门侧选择开关同时门处于缓解或者打开状态时，激活关门按钮，全列两侧门缓解控制信号消失，则塞拉门由缓解状态或打开状态变成锁闭状态。

通过速度信号关门如果DCU通过硬线信号得知列车速度大于5km/h，所有的门立即关闭。由于列车是开门行驶，必须要逆着行驶方向进行关门动作，因此DCU会增加关门的力度。通过速度信号关门具有最高优先级，即如果速度信号不符合设计要求规定的值，车门将立即关闭。

门锁闭①当DCU执行门关闭后，会将门关闭的状态反馈给MDCU，MDCU将4个门的锁闭状态通过RS485总线反馈给TCMS。

②每节车均有一个硬线环路监测门的锁闭状态。当4个门均锁闭后，该硬线环路建立，TCMS收到DI输入信号。门的锁闭状态由硬线环路反馈信号和网络反馈信号共同决定：a.当硬线环路反馈信号与网络反馈信号一致时，门锁闭状态正常；b.当硬线环路反馈信号与网络反馈信号不一致时，TCMS发出诊断报警信息。

状态反馈MDCU将4个门的状态信息、故障诊断信息汇总后通过RS485总线发送给TCMS，TCMS将信息实时显示在司机室显示器上，并在维护界面显示相关故障信息，同时生成故障记录。在司机室显示器上，车体两侧的外面各有一条长的黄色直线表示门处于未缓解状态。

防挤压功能有的电动或电控气动塞拉门均需有防挤压功能，以防止门在动作过程中将乘客挤伤。在塞拉门关闭过程中，在车门达到关闭锁紧位置之前，以下情况都可以激活防挤压功能：

①通过防夹手感应胶条的防夹保护塞拉门门扇的前缘安装有2个互相独立的防夹手感应胶条。感应胶条内有一个密闭的空气腔。关门时,在限位开关(门关闭98%)未被激活前,如果遇到障碍,就会在空气腔内产生一个压力波动信号,这个信号通过门板内的空气压力感应开关转换成电信号输入DCU，激活相应的防夹 保护功能。一旦塞拉门到达关闭和锁闭位置后，即限位开关(门关闭98%)未被激活，防夹手感应胶条可以自动失效。

②电机电流监控DCU中存有一个标准电流限界曲线。这个限界曲线不是恒定不变的，而是依据门的位置以及电机在以前关闭过程中的工作电流（变化的限界曲线）生成的。这个工作电流由DCU测量,当车门运动时所测量的电机电流超过标准的限界值，门控单元就视为探测到一个障碍物，防挤压功能激活。

③位移/时间监控塞拉门的位移传感器将门位移划分成许多小段，当在一段确定的时间段内没有走完确定的路程，则启动相应的障碍物探测功能。DCU会测量每段关闭位移的关闭运行时间同时计算下一个关闭位移的关闭运行时间。

换端模式当列车进入换端模式后，在司机离开主控司机室前，塞拉门控制系统通过网络控制信号和硬线控制信号的自动转换，使两端司机室内的相关控制按钮无效，塞拉门保持换端前的状态。

2.2.3拓展功能

远程关门模式随着铁路速度等级和服务需求的不断增长，根据用户的需求，所有乘客登车后，乘务员可以在任何一个塞拉门通过四角钥匙开关发出实现此功能的“远程关门”指令。该功能可以使乘务员不通过司机而关闭全列车的塞拉门。在执行本功能前，乘务员所在位置的塞拉门必须是打开的。执行本功能后塞拉门将执行下列动作：

①如果塞拉门此时处于关闭且缓解状态,则缓解状态取消；

②如果塞拉门此时处于打开状态，则塞拉门关闭。以上动作不包括乘务员所在位置的门。[1]模式激活与结束乘务员顺时针旋转四角钥匙开关，此动作至少持续1s,该模式激活，乘务员所在门的DCU将远程关闭车门指令发送给本车MDCU（若所在门为MDCU则直接发送），由MDCU通过RS485总线发送给TCMS，TCMS接到该指令后，通过RS485总线将指令“远程关门”再发送给各车MDCU，由MDCU通知每个DCU执行远程关闭车门指令。当其他车所有车门均关闭后，TCMS向发出“远程关门模式”指令的MDCU发出“其他所有塞拉门已关闭”信号。该MDCU接到此信号后同时评估本车4个车门的状态。如果本车除发出“远程关门模式”指令的门外，其余3个门均处于锁闭状态，那么MDCU负责激活（或负责通知相应门的DCU激活）发出“远程关门模式”指令的门的蜂鸣器。当乘务员接收到蜂鸣器的通知后，关闭自己所在位置的车门，远程关门模式关闭，所有车门被关闭。9 [2]模式取消在乘务员所在位置的车门没有完全关闭之前,按下本地开门按钮，即取消该功能，乘务员所在那一侧的门重新被缓解。

通知司机出发在所有塞拉门被安全地关闭后，乘务员向司机发出发车命令。乘务员逆时针旋转四角钥匙开关，连续做两次，此时DCU通过RS485总线向TCMS发出信号“激活蜂鸣器”，TCMS激活司机室内的蜂鸣器。司机在听到蜂鸣器鸣响后且司机室显示器上显示所有门已锁闭后开车。

当列车临时停车时，为了使司机能够在运行线路上离开列车，司机可以激活此模式，打开司机室后部的左门和右门，而不需要缓解全列其他塞拉门。1）退出司机室司机将退出司机室模式按钮按下，模式被激活并发送给TCMS。司机将四角钥匙开关顺时针从“0”打到“1”位；按下本地开门按钮打开塞拉门。离开列车后，使用司机专用钥匙将塞拉门锁闭。2）进入司机室使用司机专用钥匙将塞拉门打开，操作本地关门按钮关闭塞拉门，司机将退出司机室模式按钮恢复，模式结束。

列车进入整备模式后，列车内部人员（如清洁人员）可以下车，但是未经允许的人员不能登车（两侧塞拉门都锁闭）。司机在显示器上触发该模式，TCMS向各车MDCU发出指令。仅当两侧的车门都锁闭时，塞拉门系统才接受TCMS发送的整备模式指令，整备模式才能被激活。在进入整备模式后，塞拉门就再不会从外面打开，但可通过按下本地开门按钮从车内打开，同时头车的门可通过司机专用钥匙打开。在整备模式下，塞拉门通过以下2种方式关闭： 1在车内：按下本地关门按钮； ○②在车外：按下本地开门按钮，在该模式下，车外的开门按钮被定义成“关门”，与普通模式相反。

2.3典型故障原因及分析

案例1 XX年XX月XX日，CRH2066C担当G7002次（上海-南京，00车为主控端）交路，列车运行长江至南京区间时，CRH2066C02车3位门报车门关闭故障（代码110）。司机随即停车并通知随车机械师，随车机师立即赶往02车3位门处，检查无异常后，随车机械师手动将车门隔离，维持动车组运行。故障排查：当晚动车组入库进行详细检查，发现02车3位门机构有漏油现象 10 且油位表内已显示无油。原因分析：

车门关闭故障原因该故障为机械类故障，由于密封件（该密封件的使用寿命为3年）磨损变形导致门机构漏油，致使门机构无法动作，引起车门故障。②密封件损坏原因一是因橡胶密封圈老化引起橡胶密封圈在使用中受到油质、温度、时间因素的影响，容易出现老化现象，使密封圈本体失去弹性、密封状态发生改变，此时泄漏发生；二是因机件间的磨损引起，导向活塞表面粗糙度过大降低了密封件的寿命；三是因受力变形引起，油压缸盖与油缸、导向部与间隔筒等处。

处理措施：更换门机构，试验正常。

案例2 XX年XX月XX日RH2075C担当G7002次（上海-南京，00车为主控端）交路，列车运行至苏州至无锡区间，CRH2075C03车报2位车门关闭故障（109），司机停车后随车机师立即赶往03车查看车门关闭情况，对2位车门进行检查未发现异常，隔离2位侧2、4位车门后，司机室关门灯亮，列车恢复正常，后续交路运行正常。

故障排查：当晚动车组入库进行详细检查，发现03车2位车门关门到位开关145+线在接线端子处断开，145C线状态良好。原因分析：

①车门关闭故障原因 车门关闭故障检测原理如下：

该故障为电气类故障，因145+线断开导致DIRR21继电器失电，MON终端装置无法接收车门关闭到位信号而报出车门关闭故障，进而导致牵引丢失故障。

②145+线断线原因

车门关闭到位开关（DS2）安装于门机构上，其伴随车门的压紧动作向车体外侧移动，由于145+线捆扎余量不足，在长期运动作用下导致接线端子尾部电缆疲劳断裂。

处理措施：对145+线重新压接端子并恢复接线，多次开关门试验正常。2.3.1动车组运行中通过司机室监控屏显示的几种故障现象

(1)司机室 BPS 屏显示车门未关闭,此类故障多为车门锁闭不到位。由于车内外空气压力差过大,运行前期车门承受压力限度 60 Pa,车门关闭时经常由于内压过大导致车门无法正常关闭。经过对车门软件升级将车门压力限度调为 80 Pa 后,此类故障基本消除.(2)司机室 BPS 屏报警, TD 屏显示车门故障,监控室 LT 屏显示故障,车门显示灯红灯亮。此类故障大多为车门机构锁闭不到位,重新开关门或复位后,此故障基本可以消除。

(3)司机室 BPS 屏报车门故障,TD 屏显示车门故障,监控室 LT 屏显示故障,车门指示灯显示正常。此类故障主要是车门主锁闭机构上 S12限位开关位置发生偏移,造成主锁在一级锁闭时 S12开关不能正常释放,车门关闭信号不能正常传输。经过对 S12 开关调整后故障消失。

(4)司机室 BPS 屏报车门故障,TD 屏显示车门故障,监控室 LT 屏显示正常,车门指示灯显示正常。此类故障判断为网络故障,主要是网络传输异常或受到干扰导致,一般进行复位后故障可以消除。

(5)司机室 BPS 屏瞬间性报车门(主要是机械门)故障。CRH5 型动车组开行前期,经常出现司机室 BPS 屏瞬间性报车门故障,停车检查时故障马上消失,后经检查发现,动车组在高速运行时,由于空气阻力使得机械车门晃动,导致机械锁锁闭机构出现瞬间性的活动, 造成限位开关信号时断时续,以至于检测系统误判断为车门未锁闭。后来经过对机械门门锁进行改造,此类故障消除。

2.3.2动车组运行中车门一般性故障产生原因分析

(1)操作不当而产生的故障：

①自动翻板上的机械隔离锁被打到隔离位未恢复, 导致门激活信号输出后,开门按钮灯不亮。②自动翻板电隔离开关(S22)被打到 on 位,导致门激活信号输出后,开门按钮灯不亮。

③车门内、外部紧急解锁装置在使用后未复位,导致报警器长响,集控信号无作用。

④自动翻板锁在翻板竖起或放下后未锁闭到位,导致门激活信号输出后,开门按钮灯不亮。当CRH5 型动车组发生以上4 类故障时,一般情况恢复车门或自动翻版隔离开关后故障均能消除。

(2)门控器(DCU)插线排松动及自身原因产生的故障

2.4动车组车门见故障分析

（1）操作不当。故障检查完毕后,假如故障仍未消除的、则考虑故障可能是因为门控器插头松动而产生,所以建议在排除其他故障时,首先考虑门控器的插头是否松动,如有松动应紧固处理。

（2）如果门控器插头紧固后故障未能消除,考虑是否门控器故障,此时可以查看车门控器状态指示灯,如果检测到门控器故障时,需更换处理。

(3)车门反复开关故障①下踏板关闭后行程开关不到位,此时应调节罩板调节杆的长短,使其在关闭后听到清脆“咔”的一声,表明车门正常关闭。②检查 98%行程开关位置是否正常,主要是位置是否发生偏移,否则需重新进行调整。③检查门关闭及锁闭限位开关(S12)位置是否正常,车门经过长时间动作,限位开关很容易产生松动或偏移,当位置不正确时要重新进行调整。④检查气动锁的位置是否准确,不准确重新进行调整;检查气动锁滚轮上是否有灰尘等赃物,要及时对车门机构进行清洁;检查车门气动锁压力是否大于 4.5×102Pa。⑤检查自动翻板的位置是否正确,门关闭到一定程度时门胶条是否会撞击到自动翻板的边缘,导致敏感胶条被激活。

13(4)车门集控时不开门和集控时不关门故障①先检查翻版是否锁闭到位,隔离是否恢复,气动锁滚轮上压力是否正常。②检查 5 km 信号、门释放信号、高低站台的选择是否正确。检查网络信号是否到位。③检查车门敏感胶条上是否有撞痕,胶条的电气接线是否脱落。④检查车门集控时网络信号是否正常,若不正常, 车门将无法接受集控指令,导致无法集控开启或关闭。

(5)车门正常关闭且指示灯正确,但 TD 显示屏上却显示离线或故障当发生此类故障时,应打开相应位置车门检查门, 将S5 由“1”位拨至“0”位,关闭此门控制系统的电源,并在再次送电时(将 S5 由“0”位拨至“1 位”)彻底重启门控器(具体操作为送电之前按住门控器上的 Reset 键, 当门控器上的标志灯只剩下最上面和最下面两个绿灯亮时,松手),如果按此操作仍显示错误,应为网络故障,此时以门状态为准,并检查网络。

(6)其他原因导致的车门故障①车内紧急解锁长时间被激活。此操作会导致车门K1继电器始终吸合,这是一种非常规的操作,长期发生将会导致K1继电器的触点接触不良。②保洁人员在车门打开或者踏板伸出的状态下清洗车体。在车门打开状态下清洗车体或高站台翻板时,有时会使水溅到供电设备上,导致电气设备烧毁,如黄色踏板电机、台阶踏板电机等的非正常烧损也是日常车门的典型故障之一,当水流入台阶内时,还可能会使车门下踏板的转动机构生锈,从而导致下踏板开启时机械卡滞(低站台模式开门时,如果台阶 3 s 内未打开,车门将不能正常开启)。③动车组运行途中,车门集控关闭时,突然受到障碍物挤压(如夹旅客行李等),导致车门故障。④日常缺少对车门机构的保养和维护,也是造成车门故障的主要原因之一。诸如车门运动机构的润滑、维护不到位时,也会造成车门工作停止卡滞。

图3为动车组车门故障总数统计分析第3章动车组车门系统的日常管理和维护

3.1减少动车组运行中车门故障的数量

(1)加强地面检修人员的业务技能培养。作为动车组运营部门,最重要的一个环节就是动车组检修,始终坚持检修保运用的原则,抓好动车组各项检修工作。首先就是要对地面检修人员进行基础的车门控制系统的培训和实地演练,做到每个人整体业务水平的提高。

(2)加强随车乘务人员的理论培训和实地演练,可以通过现车模拟动车组运行途中出现的故障,对车门故障进行系统演练。对每个可能发生故障的部位进行剖析,分析原因。

(3)加强各项工艺标准的落实,无论是地面检修人员或是随车乘务人员,学习动车组相关检修工艺标准。

(4)建立动车组车门故障管理台帐,由专人负责收录日常发生的车门故障,并通过对故障进行分析归类,掌握车门故障的规律,采取技术措施,有效控制车门故障的发生。

3.2加强对相关部件清洁和润滑

(1)要通过对车门故障的统计分析,逐步摸索车门故障规律,适当调整有关部件检修周期,有效降低车门故障的发生。

(2)定期对车门相关部件进行集中普查,如限位开关,门控器插线排、台阶踏板行程开关等,由于动车组高速运行,势必会造成限位开关偏移、线排松动或行程开关移位等现象,可以采取定期普查的方式消除车门较易发生的故障。

(3)地勤人员根据机车交路情况,合理安排班中工作,主动了解机车运行中存在的问题,提前做好闸瓦备品、机车滑油的准备,做好小辅修作业人员地勤作业兼 16 岗培训,在机车进库较集中的时间段,抽调小辅修人员协助检查,均衡地勤作业,提高机车检查质量。

(4)按轮次确定地勤作业范围。按机车走行公里,分轮次确定机车进库检查范围,综合分析机车整备信息与碎修、临修、小辅修信息,将整备检查、走行部检测信息与动态检测信息反馈相结合,找出各轮次的检查重点,明确各轮次的作业流程。

(5)通过不断引进和运用机车检测的各种先进设备与手段,加强机车状态把控,逐步达到地勤人员按状态检查、检测,上班乘务员重点机能试验的整备作业方式。

3.3对策措施

1.完善运用检修工艺、提高检修标准 2.修订完善一、二级修车门作业指导书

针对车门部件故障发生的频次，成立攻关小组，修订完善CHR2C型动车组车门检修作业指导书，增加“客室车门专项整修”等作业指导书，完善2项作业项点<1>开门到位开关的碰头与开关碰臂配合状态；开门到位开关与周围的螺钉关系<2>有效的解决了开门到位开关动作卡滞的问题。3.加强运用检修动车组车门专业化检修质量卡控

一是动车组车门检修过程中着重注意开关门按钮、固定螺栓、门机构及继电器安装状态的检查，避免发生由于螺栓松动、继电器安装不到位等原因引起的车门故障；二是对车门润滑项目的润滑使用油量及擦拭标准进行严格卡控，切实提高车门检修作业水平；三是结合春秋两季整治，开展动车组车门的整修，对动车组车门进行一次全面的维护保养。4.加强车门常见故障的分析汇总

一是建立车门故障库，将发现的问题进行汇总分析，分析查找惯性故障点，联合主机厂和配件供应商细化作业指导书，逐项制定日常检查维护作业要点，明确相关部件间隙调整周期、项点、方法、标准等要求，从而形成常态化维护；二 17 是组建车门故障攻关组，专项负责车门故障的分析及技术攻关工作，对每一类车门故障，采取合理化措施及整修方案进行处理，有效降低车门系统故障率。5.完善高级修制造工艺、提高验收标准。5.1 完善高级修制造工艺、安装方式。

一是完善高级修部件安装方式，针对CRH2C型动车组继电器盘安装松动故障频发问题，可加强侧门继电器盘的检查，同时改进控制继电器盘各子板的固定方式，从源头质量上解决，降低车门故障发生率；二是完善高级修制造工艺针对案例1问题，对新造和分解修的压紧缸，将导向活塞表面粗糙度由1.6改为0.8，减少由于运动部件间的磨损对密封件寿命的影响，减少门机构漏油故障的发生率。

5.2提高高级修验收标准

加强出厂检验的标准，例如针对案例1问题，可在对增压缸调试过程中，延长其保压时间（由20min延长至30min），可有效防止车门漏油现象的发生。6.加强随车机师应急处理能力

定期对随车机械师开展车门故障应急处理培训，保证随车机械师在动车组运行途中能够做到快速、有效地处理好故障，维持动车组安全运行。

致谢

金工实训已经结束了,首先要感谢我的指导老师——何剑老师,谢谢他为我热心的指导和帮助,是他给我细致的解答疑问,为我提供众多的有关设计书籍资料,又为我提纲契领,梳理脉络,使我确立了本文的框架。论文设计过程中,他为我指导一些以前没有弄清楚的知识,最终圆满的完成了本次设计.通过本次金工实训论文设计使我在各方面都有了很大的提高,还要感谢各位代课老师的精心指导,使我对实际机械加工过程有了更深更全面的认识,对工艺设计公差配合等方面也有更多的了解,为我以后的工作鉴定了扎实的基础。参考文献:

篇3：动车组制动控制系统故障分析及改进

压力变换阀作为制动系统中的重要部件,用于调节制动压力,实现制动和缓解,增强制动系统的安全性和可靠性,对保证制动系统的稳定性与安全性起着重要作用。其中,上阀体与中间体作为压力变换阀上两个重要部件如图1和图2所示,由于零件内部主要加工部位为回转类结构,但是外形结构又呈现出不对称性。故本文就针对这两种零件的结构特点及加工部位,进行车削工艺分析,对原有工装进行改进,提出新工装方案,使现有机床与刀具最大限度地发挥潜能,实现自动定心夹紧、高效切削,进而体现先进加工制造技术的价值。

1上阀体、中间体结构特征及工艺性分析

图1和图2为上阀体与中间体结构图,根据图样可知,阀体内部需要加工部位是回转型结构与零件铸造的外型四方结构中心不对中,属于偏心类回转型结构[1],从主视图中能够看出回转中心与四方两基准边的位置关系,距离分别79 mm和70 mm。上阀体与中间体中部结构均为回转型,且外型铸造结构尺寸完全相同,故可在工装设计时考虑对上阀体与中间体进行合并,对偏心尺寸进行补偿,使其与机床回转中心重合后,在对需要加工的回转型结构进行车削加工。

2工装原理分析及优化改进

2.1原有工装方案分析

图3为原有工装结构图,工装通过专用连接盘与车床主轴连接。使用一个整体的L形定位板,保证70 mm和79mm两个偏心尺寸的定位准确,这样即方便组装又增加了定位板的强度。夹紧工件时考虑原有铸造毛坯面的拔模斜度,我们采用压块和螺钉球头接触设计的方案,可以实现压紧螺钉对毛坯表面的自适应压紧[2],增加装夹的可靠性,也避免了因拨模斜度等原因而造成的夹紧力不足。由于上阀体和中间体在厚度尺寸上存在差别,我们通过调节更换夹具体上的4个支撑定位销钉的高度差,来实现两种零件在同一套工装中定位夹紧。

在实际生产使用中,发现存在如下问题:1)安装工装时,需用天车吊装拆去主轴夹盘,更换连接盘,然后再用天车吊装工装,费时费力,劳动强度较大;2)因两工件均为偏心件,车床主轴旋转时,动平衡量较大,不易进行高转速加工;3)工装夹紧方式为手动夹紧,夹紧力不易控制,夹紧力太小则夹持不稳,操作危险,夹紧力太大则容易产生加工后零件各个尺寸的变形,也容易把工件表面留下夹痕,造成外观瑕疵;4)工装定位方式固定,无自动定心功能,车削时单边吃刀量不一致,易引起振动,影响刀具使用寿命。

2.2工装优化改进分析

针对以上所述的问题,分析总结,可通过如下措施进行解决:1)不拆卸主轴夹盘,利用液压夹盘自动夹紧工件,更换专用夹爪,免去天车吊装更换工装的操作,降低劳动强度;2)因工件为不对称结构,需设计与夹盘配套的偏心夹爪,设计时需注意夹爪重量,尽可能保证重量分布均匀,调试时,通过增加配重,来补偿不平衡量,以避免动平衡量过大;3)利用夹盘的自动夹紧功能,在机床设定调节恒定的夹紧力,避免因夹紧力过大而引起加工变形,保持批量加工的一致性,上阀体壁薄,易变型,用四爪夹紧保证受力均匀,中间体壁厚,通过两爪夹紧即可;4)利用夹盘及所设计偏心软爪的自定心功能,来保证工件的精确定位,保证车削时单边吃刀量均匀,保证刀具使用寿命。

综上,只需设计并制造与主轴夹盘配合的软爪,通过调节夹爪上的定位螺钉的高度差,实现轴向定位,即可保证上阀体与中间体一序的车削加工。夹爪通过背面1.59×90°齿形实现与夹盘的精密连接,保证夹爪的重复定位精度,具体结构如图4和图5所示。

中间体和上阀体的装夹如图6所示。经过实践证明,改进后的工装,安装时,只需手动更换专用夹爪即可,省时省力,劳动强度低;主轴旋转时,晃动明显减小,能够实现高效加工;自动夹紧,减少了辅助时间,夹紧力恒定,工件不变形;自动定心,定位精确,吃刀量均匀,可保证刀具正常使用寿命。经过对加工参数的优化,刀具切削线速度[3]由40 m/min提高到70 m/min,刀具单齿进给量提高10%,整体加工效率提高了50%。

3结语

本文通过对具有典型偏心结构的上阀体和中间体进行工艺、工装分析,介绍了适合此类零件的加工工艺,如何高效、稳定的生产出合格工件。

摘要：在动车组、城轨制动系统的空气制动阀类中,存在很多偏心类结构。文中针对压力变换阀中的两个典型偏心零件上阀体、中间体为例进行工艺分析,优化改进工装方案,提高加工效率,实现高精度、高可靠性的自动定心夹紧等功能。

关键词：车削,自动定心夹紧,可靠性,高效切削

参考文献

[1]]王先逵.机械制造工艺学[M].北京:机械工业出版社,1995

[2]王光斗,王春福.机床夹具设计手册[M].3版.上海:上海科学出版社,2000.

篇4：动车组制动控制系统故障分析及改进

关键词：动车组；制动系统；故障

中图分类号：U266；U269 文献标识码：A 文章编号：1671-864X（2015）05-0045-01

引言

随着计算机技术、自动控制技术、嵌入式技术等快速发展的背景下，有效的促进了动车组制动控制系统的完善，这也使得动车组在国内发挥重要价值。随着多项技术的迅速发展，促使制动控制系统在数据管理与信号分析的功能方面取得较大的进步。国内动车组的制动控制系统当前现有的功能是对运行状态与信息进行记录，进而达到对故障进行诊断与维修的目的。除此之外，特别是在互联网技术日益成熟阶段，对动车组制动系统的故障诊断与远程分布式监测诊断系统功能进行了有效的强化。总之，在动车组运用日益广泛的同时，有必要对其中的制动系统的故障诊断与维修对策进行分析。

一、动车组制动系统的故障诊断体系分析

现阶段的动车组较为成熟，因此其制动系统在故障诊断方面的功能较完善，能够迅速在制度控制系统出现异常或故障时发现，这对于促进系统故障的快速维修与恢复具有重要作用。在对故障诊断的过程中，当出现故障时动车组的制动控制系统在对故障数据保存的同时，还能够将故障数据传输到诊断中心，然后诊断中心再将数据通过远程技术传输到总服务中心，最后实现对动车组制动系统的故障进行监测与处理。除此之外，诊断系统也可将动车组状态与故障信息与制动系统相连接并进行相互传输，这对于制动系统故障的诊断与维修中发挥着重要的作用。同时也可经系统维护终端监视、下载，实现故障定性分析、定位查找的目标。

二、动车组制动系统故障诊断指标

动车组的制动控制系统主要是由供能装置、控制装置、传动装置和制动器等构成，因此制动控制系统具有分析与判断指标的能力。关于动车组制动控制系统故障的诊断指标，主要包含以下几点：其一，是故障辨识能力。对于动车组的制动控制系统来说，较好的故障辨识能力对于故障的诊断与评价具有重要的意义，同时还能够有效的对维修对策进行指导；其二，是故障检测的及时性，动车组的运行情况直接关系到国家财产与百姓的安全，因此故障检测的及时性越强，当故障出现后便能够在最短的时间内检测出兵及时维修；其三，故障分离能力，当动车组制动控制系统检测出故障时，可借助于故障分离技术来对故障进一步准确的分析；其四，自适应能力，主要是指能够对产生的信息进行全方位的分析后，来得出诊断的结果，这对于当前的制动控制系统是非常有效的。其五，鲁棒性，该指标是指即便是在外界环境的影响与干扰的情况下，仍然能够准确的判断出制动控制系统所存在的故障，最大限度的实现降低系统漏报率与误报率的目标。最后，为误报率与漏报率，其中的误报率是指当动车组运营的过程中没有故障却进行故障报警的行为，而漏报率是指当出现系统故障时却没有检测出来，而鲁棒性便是控制漏报率与误报率的重要措施。

三、制动控制系统故障的诊断与维修对策

众所周知，动车组的制动控制系统能够有效的对故障进行确认、评估以及报告，其中涉及到多种故障，以及对其他动车组系统的影响。因此有必要对制动控制系统的故障范围、故障类型、故障原因进行详细的分析，并以最快的速度制定出维修的相关对策。对此，可从以下几个方面入手：

1.开车前的系统检查。在动车组出发前，首先需要对制动系统采用手动或者自动的方式来对制动进行测试，以实现保障动车组制动系统工作状态良好的目标。其中包含紧急制动功能、常用制动功能、紧急制动安全环路状态等。当工作人员对制动控制系统的故障进行检测后，便自动将结果传输到中央诊断系统当中，在动车组运行阶段出现故障时能够快速提出维修对策。

2.动车组运行过程中的实时诊断与维修。动车组在运行中需要及时的对数据进行诊断，以保证相关参数和数据的时效性，相对来说，有关运行参数和数据需要经过MVB接口进行诊断，进而起到实时监控故障的目的。当检测到系统中存在故障的时候，需要进行排除故障和自动修复，确保列车的安全运行。列车诊断系统存在故障的原因、提示操作等信息，将该信息传递出去告知司机的列车员，以便及时的加以解决和补救。

3.系统检查和维修时的诊断。在系统进行检查和维护的过程中，系统需要提供相应的诊断报告和实时数据，以方便维护人员的了解和掌控，为维修人员提供更大的便利，因此，需要满足以下要求：首先，制动系统提供相应的信息和数据以方便相关人员的参考和了解；其次，制动系统经过诊断和维护的信息能够为系统的维护提供便利的条件。

总结

总之，随著动车组运用的日益广泛，使得制动控制系统在故障诊断与故障导向方面趋于成熟。并且制动控制系统与动车组的其他系统之间还运用了车载交互式的诊断技术，能够实现当动车组在运行过程中出现故障时安全停车。虽然当前的制动控制系统不断完善，但是仍然具有一些不可避免的故障，因此需要对故障的原因、故障特征等进行分析，从而指导故障定位和维修，保障动车组安全运行。

参考文献：

[1]董小军.广州地铁二号线国产制动系统工作原理以及典型故障分析[J]. 机电工程技术. 2014（07）.

[2]李欢欢，司风琪，徐治皋. 一种基于鲁棒自联想神经网络的传感器故障诊断方法[J]. 中国电机工程学报. 2012（14）.

[3]陈伟，周军，王新海，曹宏发，韩晓辉. 和谐号动车组制动防滑控制理论和试验[J]. 铁道机车车辆. 2011（05）.

作者简介：刘星，男（1988-10-11）。民族：汉。籍贯：山西省吕梁市。当前职务：调度员。当前职称：助理工程师。学历：本科。研究方向：动车组技术类。

篇5：动车组制动控制系统故障分析及改进

摘 要：介绍了ControlLogix冗余系统的组成和工作原理。针对故障现象，通过对系统软件的深入研究和不断试验、实践，提出了合理的改进措施并取得了良好的效果，提高了系统的可靠性、排除了因不确定性故障所导致的系统安全。

关键词：ControlLogix冗余系统；故障；原因分析；改进措施和处理方案冗余系统应用简介

以深圳地铁一期工程为例：典型车站分为A、B两端，在A端设置两套冗余的控制器（PLC），一套作为整个车站的主控制器兼作与上位机的通讯接口，接车站 交换机，另外一套负责A端的设备监控；在B端设置一套冗余的从控制器，负责B端的设备监控；在车站的其它地方设置远程I/O设备。控制器及各远程I/O设 备通过冗余的ControlNet现场总线相连。（系统配置如图1）冗余系统的设置和工作原理

ControlLogix冗余系统硬件结构由两个完全一样的控制器框架组成，每个ControlLogix冗余系统框架中控制器模块、通信模块和SRM模 块。两个框架尺寸完全相同，模块一模一样，插放位置也一模一样，控制器中的程序也一模一样。两个控制器框架之间，完全靠系统冗余模块SRM来完成同步和数 据的交换。进入同步状态的主机控制器，自动地传送备份数据到辅机控制器，这些数据无须用户挑选和编程，只要在主机控制器中被程序运行时刷新过的数据，都会 通过交叉装载传送到辅机控制器，传送的数据量可以非常大。控制器通过与SRM的连接，得知自己是主机控制器还是辅机控制器，从而决定是传送数据还是接收数 据。这些完全不需要用户的介入，系统自动获取、自动判断、自动传送。两个控制器的同步运行和大量数据的复制，使得输出得到无扰切换。

在成对 的冗余框架中，首先上电的框架成为主机框架，后上电的框架作为辅机框架，并建立与主机控制器的同步。当出现主机控制器所在框架掉电、拔插主机框架上的任何 模块、控制器程序发生主要故障、断开CNBR模块上的ControlNet分接器或电缆、断开ENBT模块的EtherNet/IP电缆等情况，或者收到 来自主机控制器中用MSG发送的命令、来自Rslinx中SRM模块组态页面操作的命令都会发生冗余切换。系统冗余故障显示及查找

冗余系统不能正常工作，常常表现在辅机不能同步。辅机不能同步的原因有很多，查找的办法也很多，一般说来，冗余框架中的CNBR模块都有清楚的提 示，SRM模块的组态界面也存放了详尽的信息。冗余框架插放的CNBR模块的面板将显示系统的状态，面板是字符式显示，一般是缩写的大小字母，它们所表达 的意思见表1。

最重要一点的是，所有成对的模块必须是相同的产品编号、系列号和版本号，并且插放在相同槽内。如果辅机框架的 CNBR的Keeper与成对冗余的主机框架CNBR的数字签名不匹配的话，辅机框架是不能同步的。需要在RSNetworx组态软件中，选择 Keeper Status，检查辅机是否为Valid Keeper。如果不是，操作Update Keeper使之恢复正常。出现这种情况的原因可能是ControlNet网络组态时，辅机CNBR模块是关闭的或者在别的网络中组态过。

根据提示检查硬件的情况，是比较直观和容易的。但是实际使用过程中，大多数故障不是硬件引起的，而是由于参数设置不合理、通信和连接规划不好，导致控制器 出现主要或者次要故障。在深圳地铁一期工程的建设过程中，由于承包商是首次使用ControlLogix系列产品，在参数设置方面没有仔细研究和推敲。为 了追求最短的响应时间，将所有参数都设置为最小值。这样就存在控制器没有足够的时间去完成非预定性的通信、内存分配比例不合理、连续任务Watchdog 时间太短、周期性任务执行时间大于周期时间、高优先权程序执行时间超过最低优先权程序周期时间、冗余框架中CNBR模块CPU运用效率远远超过75％等一 系列隐性故障。改进措施和处理方案

4.1 保证非预定性通信的执行时间

一般说来，非预定性通信是除了控制 器I/O组态和控制器之间的Produced/Consumed之外的所有的通信——编程设备的在线、HMI的访问、执行MSG指令、响应其他控制器的 MSG、同步冗余系统的辅机框架、建立或监视I/O的连接（热拔插模块）、从控制器的串口通过背板访问其他设备等。所有的都是在任务逻辑程序执行以外的时 间进行。如果控制器组态了一个连续任务，由控制器中的System Overhead Time Slice设定值决定非预定性通信的时间；如果控制器没有设定连续任务，则在所有周期性任务执行完毕的剩余时间内完成。

深圳地铁一期工程所 有控制器内逻辑程序均为一个连续任务，多个周期性任务的配置。所以，应该适当增大System Overhead Time Slice设定值，保证控制器有足够的时间完成非预定性通信的执行。具体方法是：通过Logix5000在线连接控制器，在控制器的属性/高级属性中设置 System Overhead Time Slice。（图2）4.2 合理设置周期性任务的时间参数

对于周期性任务，必须确定最高优先权任务的执行时间是否远远小于它的周期时间，所有任务执行时间的总 和是否远远小于最低优先权任务的周期时间；Watchdog时间通常为本任务运行时间的10倍左右。周期时间、Watchdog时间可以通过 Logix5000在线连接控制器，在任务的属性/组态中修改（图3）；任务执行时间可以通过Logix5000在线连接控制器，在任务的属性/监听中查 看。（图4）

4.3 降低冗余框架CNBR模块的CPU运用效率

冗余系统中的CNBR模块需要足够的时间去处 理冗余的操作，冗余同步操作将占用CNBR模块CPU运用效率的8个百分点左右，如果超过75％，可能会妨碍冗余切换后的辅机同步。深圳地铁一期工程冗余 系统CNBR的CPU运用效率达90％以上，部分甚至高达95％，很容易出现冗余切换后CPU满负荷运行，导致同步失败。所以必须想办法把CNBR模块的 CPU运用效率降下来。

要降低CNBR模块的CPU运用效率，可以从以下几个方面着手：增大ControlNet网络的NUT（网络刷新时 间）、增大I/O模块连接的RPI（请求数据包间隔）、减少通过CNBR连接的数量、减少MSG的数量和增加CNBR模块来分流信息。由于深圳地铁一期工 程的设备已经定型，增加CNBR模块涉及到更换机架成本太高，也没有可以减少的MSG指令和通过CNBR的连接，所以只能从增大ControlNet网络 的NUT和I/O模块的RPI两个方面入手。

深圳地铁一期工程冗余系统的NUT和RPI均设置为系统组态时的默认值，分别为5ms和 20ms。也就是说，系统每5ms刷新网络一次，每20ms更新一次I/O模块数据。由于系统的监控对象是风机、风阀、温湿度传感器、冷水流量传感器、水 系统二通阀执行器等设备，所有的设备均不会发生状态的高频变化，也不用控制设备高频度开关，所以系统默认的NUT和RPI远远超过实际应用的需要。这样就 过多的耗用网络资源，占用ControlNet预定性数据的带宽。而RPI值一般设为实际需要时间的50％即可，即在一个周期内采样两次。在系统没有高频 动作设备，保证系统实时性的前提下，经过多次测试将RPI由20ms改为80ms，将NUT由5ms改为20ms（RPI=NUT*2n），成功的将冗余 系统CNBR的CPU运用效率降到了75％以下。

RPI设定可以通过Logix5000在线连接控制器，在I/O Configuration展开所有已经组态的模块，右键点击适配器选择Properties/Connection修改Requested Paket Interval为80ms。（图5）

NUT设定可以通过运行RSNetWorx for ControlNet，在线upload网络配置、编辑使能后通过菜单Network /Properties/Network Paramerters中修改Network Update Time为20ms。（图6）

参考文献

篇6：动车组制动控制系统故障分析及改进

摘 要：CRH2A统型动车组在检修运用过程中，多次发生重联失败，通过对动车组重联过程的原理、车钩组件结构、现场故障车钩的检查情况分析，有效的解决了动车组重联故障。

关键词：动车组；重联；车钩；限位开关；卡滞；故障概述

自2013年CRH2A统型动车组投入重庆北动车所运用以来，动车组根据客流变化采用单编、重联两种模式运营，常需要重联、解编作业。在动车组重联的过程中，发生多起重联不到位故障，影响了正常的铁路运输秩序。本文通过对CRH2A统型动车组重联原理、前端车钩组件结构、现场故障车钩的检查情况分析，制定出几项措施，有效地解决了CRH2A统型动车组重联不到位的故障。问题提出

2016年4月26日，重庆北动车所CRH2A-2336（01）+2274（00）动车组库内重联作业，发现CRH2A-2336列01车机械钩指针指示未完全到位，限位开关触点未动作，电钩未伸出，重联未成功，导致动车组未按时出库。动车组重联原理

3.1 前端车钩连挂系统原理及操作方法

CRH2A统型动车组头尾两端安装有前端车钩缓冲装置，用于实现动车组之间的机械、电气和风路的自动连接和自动分解，并可以手动分解。主要由连挂系统、缓冲系统、安装吊挂系统、电气连接器 等几个模块组成。可在短时间内实现机械、气路和电气的自动连挂分解和手动分解。

连挂系统采用了10型机械车钩，配置了电气车钩承载机构和风管连接器；缓冲器采用大容量气液缓冲器、环簧和橡胶轴承，拉伸方向的缓冲通过环簧和橡胶轴承来实现，压缩方向的缓冲通过气液缓冲器和橡胶轴承来实现，可以满足高速连挂时的能量吸收功能；安装吊挂系统采用橡胶支持和机械对中方式，可以提供钩缓装置的水平支撑和机械对中，同时保证钩缓装置的转动性。

连挂系统用于实现车辆间的机械和风路的连接，同时承载电气车钩实现电路连接，是前端车钩缓冲装置的主要部件。该系统分别由机械车钩、电气车钩承载装置两大部分组成，由以下部件组成：1.接线盒组成；2.手动解钩组成；3.UC阀；4.导引杆组成；5.钩舌；6.MRP阀；7.连挂杆；8.主轴组成；9.BP阀；10.解钩气缸组成。

动车组重联时，动车组机械车钩首先进行连挂，车钩凸锥滑入对方车钩的凹锥中，凸锥触发锁闭机构，棘轮离开锁闭位置，钩舌板和钩舌杆在拉伸弹簧的作用下以枢轴为中心发生顺时针（从上向下看）旋转，钩舌杆和钩舌板相互彼此啮合，完成连挂，此时棘轮从钩体外壳伸出。在机械车钩的侧面安装有机构指示器，该装置可以探测到车钩的连挂状态，如解钩、连挂，并将连挂状态以通断的电信号方式传递到车体。该装置将机械车钩内部连挂零部件的动作转移到车钩侧面的解钩手柄上，在解钩手柄转轴下部安装有两个行程开关，通过与旋转轴同心的凸轮旋转控制行程开关的通断，来实现对连挂状态的检测。红色标记对准。

解钩风管（UC）可以实现两车钩之间解钩气路的连通，这两个连接器分别安装于车钩连挂面下部，当车钩分开时，钩舌杆和钩舌板在外力的作用下（UC解钩气缸动作或者手动拉动解钩手柄）顺时针（从上向下看）转动，将棘轮拉入车钩头外壳的机构山与钩锁啮合。

3.2 动车组重联控制逻辑

动车组重联控制逻辑是由可编程序控制器（PLC）进行。可编程序控制器控制??象有车头盖罩的开闭；车头盖罩的锁定的上锁、解锁；连结切换器的切换；电连接器联解；空气管开闭器的开闭等。

动车组重联过程可通过MON屏进行监控，动车组MON屏“联挂准备就绪”键变为黄色，可操纵动车组以不超过 5km/h 的速度连接车钩。

动车组重联过程中，01车前端车钩正常连挂PLC动作流程：

（1）操作01车司机连挂按钮；（2）PLC收到连挂按钮信号后，输出开头罩解锁指令；（3）PLC收到头罩锁开锁成功指令后，输出开头罩指令；（4）PLC收到头罩开罩完成指令后，输出开头罩锁指令；（5）PLC收到头罩锁指令完成后，输出解切换器指令；（6）PLC收到解切换器到位指令后，输出解电连接器指令；（7）PLC收到电连接器到位指令后，?出测距指令，MON屏“联挂准备就绪”键变为黄色；（8）操纵动车组进行连挂并连接车钩，PLC收到机械钩连接完成指令，输出空气管开指令；（9）PLC收到空气管开到位指令后，输出联电连接器；（10）PLC通过电连接器收到他编组电连接器动作到位指令后，联切换器；（11）PLC收到联切换器到位指令后，输出“联挂完成”，MON自动跳变。

动车组重联过程中，00车前端车钩正常连挂PLC动作流程：

（1）操作00车司机连挂按钮；（2）PLC收到连挂按钮信号后，输出开头罩解锁指令；（3）PLC收到头罩锁开锁成功指令后，输出开头罩指令；（4）PLC收到头罩开罩完成指令后，输出开头罩锁指令；（5）PLC收到头罩锁指令完成后，输出解切换器指令；（6）PLC收到解切换器到位指令后，输出解电连接器指令；（7）PLC收到电连接器到位指令后，MON屏“联挂准备就绪”键变为黄色；（8）操纵他组动车组进行联挂并连接车钩，PLC收到机械钩连接完成指令，输出空气管开指令和联电连接器；（9）PLC收到空气管开和联电连接器到位指令后，输出联切换器指令；（10）PLC收到联切换器到位，通过电连接器收到他编组电连接器动作和他组联切换器到位指令后，输出“联挂完成”，MON自动跳变。故障原因分析

4.1 故障车钩检查情况