高速列车智能化故障诊断方法.pdf

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1、第4期田静宜等.高速列车智能化故障诊断方法531高速列车智能化故障诊断方法田静宜1杨业1杨雪峰2郭阳(1.河北联合大学轻工学院,河北唐山063000;2.唐山轨道客车有限责任公司,河北唐山063035)摘要介绍基于粗糙集理论的高速列车智能化故障诊断方法,以动车制动系统为例,分析该方法的可行性和实现步骤。该故障诊断方法通过优化制动系统的特征值,来提高故障诊断的效率和准确率。关键词故障诊断CRH3动车组祖糙集理论削动系统特征值优化中图分类号THl86文献标识码A文章编号1000.3932(2013)04-0531-03高速列车

2、缓解了我国节假日铁路交通运输部门的压力,CRH3动车组是在VelaroE型高速动车组的基础上消化吸收和再创新设计的,创造了380km/h的世界运营最高速度。根据相关文献资料,目前我国针对中、低速客运列车,对其部分重要零部件的状态设计检测和诊断系统。高速列车在运行过程中,需保证列车的可靠性、安全性和舒适性,当最高车速达到380km/h时,任何微小的故障都可能引发致命的安全事故。所以在高速动车组长达20—25a的使用寿命中,迫切需要一个功能完备的高速动车组故障诊断系统,尤其是制动系统的故障诊断尤为重要。随着高速列车运行速度的提

3、高,制动负荷急剧增加,制动系统也愈加复杂,如何对复杂的制动系统进行故障诊断以保证列车运行的安全性,是一项重大课题。目前,故障诊断的研究重点已转向新兴的计算机智能控制领域,诊断方法也发展到智能化阶段。现代故障诊断方法,如小波包变换、人工神经网络及粗糙集理论等,虽然在其他机械设备上被广泛利用,但在动车故障诊断系统中的应用还不成熟。为此,笔者介绍粗糙集理论及其在动车智能化故障诊断系统中的应用。1粗糙集理论粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具,在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简来简化知识表达系统。在故障诊断领域,可

4、用于对采集到的特征值进行约简,达到优化特征参量的目的。1.1知识与分类粗糙集在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简导出问题的决策或分类规则,在分类过程中,将相差不大的个体归为一类,它们之间的关系即为不可分辨关系(记为IND)。设U是对象组成的非空有限集合(论域),R是非空有限集合U上的等价关系。若对任意子集义∈U,称髫为是非空有限集合u中的概念或范畴,则u中的任意概念族称为是非空有限集合U中的知识,g=(U,R)称为知识库。对于任意石,Y∈U且(膏,Y)∈R,称对象石和Y在K中是不可分辨的,尺被称为一个不可分辨关系。1.

5、2知识的约简与核约简与核是粗糙集理论的核心内容,约简是在保持知识库分类能力不变的前提下,删除其中不相关或不重要的知识。设Q∈R,如果Q是独立的,且IND(Q)cIND(R),则称Q为R的一个约简。根据不可分辨关系,R可以有多种约简。R中所有必要关系组成的集合称为露的核,记作CORE(R),CORE(R)=nRED(R)。2高速动车组故障诊断系统2.1故障诊断过程高速动车组的故障诊断就是判定动车组各个部分参数的实际状况与理想状况的偏差,高速动车组的故障诊断首先是监测状态参量,看其是否与理想状态相符;然后对发现的偏差进行信息合

6、并与逻辑分析,即通过故障诊断方法做出诊断结果分析;接下来提出对故障问题的改正和维护措旌;最后对故障和维护的信息资料进行存档和故障模式分类,用于以后的经验反馈。收稿日期:2012-11—12(修改稿)532化工自动化及仪表第40卷2.2系统构成高速列车的控制系统包括中央控制单元、人机界面和多种控制子系统,控制子系统又包括牵引控制系统、制动控制系统及火灾报警系统、电池控制系统、转向架控制系统及车门控制系统等。各个控制子系统通过通信网络与中央控制单元进行信息交流,完成列车的控制、监测和诊断功能,最后将诊断信息传送到人机界面,为司

7、机和乘务员提供维修处理信息。各系统的关系如图1所示。牵引控制单元II制动控制单元II转向架控制系统人机界面中央控制单元电池控制系统Il车门控制系统ll火灾报警系统图1列车控制系统关系示意图2.3制动控制系统的故障诊断高速列车的运行速度越高制动的负荷越大,制动系统也就变得愈加复杂。“和谐号”动车组的制动系统包括:弹簧停放、常用、紧急、间接和紧急制动。目前,国内外较为先进的制动系统的微机控制和电控制动系统都是按照“故障一安全”为原则设计的,但是列车在运行过程中会遇到很多与国外不同的状况。“和谐号”动车组制动系统的故障诊断包括器

8、件诊断、子系统诊断、板卡自检及系统通信诊断等,其中器件诊断就是通过检测分布在制动系统里的大量传感器来进行故障识别,如监测制动系统的压力传感器及速度传感器等,当这些器件检测到的特征参数与正常状态下有偏差,就说明制动系统的某部件可能发生了故障。应用智能故障诊断方法,对特征参数分析处理,得到可靠的诊断结果。这

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