CRH2型动车组常见空调系统故障以及预防措施

第一篇：CRH2型动车组常见空调系统故障以及预防措施

CRH2型动车组常见空调系统故障以及预防措施

摘 要：随着时代的发展，人们对出行的品质要求越来越高，过冷或者过热的环境都会影响到人们的出行品质。所以动车组上的空调维护就显得尤为重要，如果空调出现故障，应该结合动车组的实际状况，提出相应的解决措施。本文将进行相关的探讨，并给出相应的预防措施。

关键词：空调故障；预防措施；CRH2动车组

CRH2动车组上安装了一种全新的空调系统，与传统的列车空调系统有很大的区别，这种空调系统名叫EU651空调装置，它的特征一般表现为在很长时间内运行稳定[1]。不过，时间较长，也会出现故障，比如运行时候噪音太大、部分情况下制冷或制热效果降低等现象。面对这些故障，应该及时的发现并提出相应的措施，保障旅客的出行安全和出行品质。调系统媒质循环及控制原理

CRH2型动车组在动车的每一节车厢都安装了两台比较轻便的小型空调装置，这些空调装置都是和列车客室的送风道接通，而且还连接了位于列车顶板处的送风机口，连接车内回风道[2]。这给CRH2提供了很好的空气流通环境。在输送冷空气时，有两种空气相混合，分别是回风道吸入的客室空气和供气风道通过换气装置送入的新鲜空气，这两种空气在空调装置的车厢进行滤网过滤，并进行热交换，得到的就是冷却后的冷气；相反，当输送暖气的时候，空气是从回风道吸入，再和外面的空气进行混合，通过空调装置的过滤网，由加热器进行加热，就可以向旅客们提供暖气了。

CRH2动车组空调有很多控制装置，这些装置都是相互配合，共同完成制热或者是制冷工作，比如像空调显示设定器、接触器（作用是控制电路的开合）、温度传感器、变频装置等等。一般在每一节的车厢都会安装两个温度传感器，工作人员在操作的时候，会读取两个温度传感器的值，并求得平均值，如此才能够更精确的得到车厢的温度，再由变频装置和显示设定器进行比较，并进行开关的控制。CRH2型动车组空调系统故障原因

列车在工作中总会出现一些机械故障。CRH2动车组的空调装置主要是针对夏天和冬天设置的，夏天制冷，冬天制热，所以虽然是相同的空调装置，但是不同时间段，空调装置的工作原理也是不一样的。由于夏冬季的工作原理不一样，因此出现的故障也不一样[3]。下面，就几个常规的故障进行相关的讨论。

2.1 制冷或者制热的效果不佳

出现这两种状况一般有以下几种原因，首先，空调装置的回风过滤装置堵塞，这个装置对整个空调系统都非常重要，一旦有堵塞的情况发生，会使列车车厢里面没有足够的风进行循环，所以就会出现制冷或是制热效果下降的情况；

2.2 空调噪音过大

在CRH2动车组的空调系统中，噪音过大也是一种故障，这种故障一般是由空调系统的风机造成的，主要是凝风机转动不平衡和离心风机的轴承卡滞，这两个作用就造成了车体的不正常震动，列车的空调机组一般安装在列车车底的骨架上，基本和列车成为一个整体的结构，所以，空调系统震动就会引起车体本身震动。在这个故障中，轴承出现质量问题比如卡滞都会造成异常震动的现象。CRH2型动车组空调系统故障处理措施

通过上文，知道了CRH2空调系统常规的故障以及成因，在遇到这些状况的时候，就应该有对应的处理措施。

3.1 室内回风过滤器堵塞

空调的制冷和制热效果不佳一般是由回风过滤器堵塞造成的，对于这一情况，首先要事先准备新的过滤元件，清除有故障的过滤器，换上新的过滤元件，如果遇到一些突发的情况，没有事先准备的过滤元件，应该把过滤网拆下来进行清洗，再安装上去，保证回风过滤器的通畅。

3.2 室内和室外交换器堵塞

造成堵塞不外乎就是灰尘引起的，如果在灰尘不多的情况下，可以在缝隙间进行喷吹，吹出的这股气流正好和运行的气流相反，有助于灰尘的去除。再一个就是用吸尘器把脏污较多的一侧清理干净。如果在清理的过程中遇到灰尘或者别的污染物比较严重的时候，就需要维修人员进行拆卸用温水清洗。

3.3 对风机的清理

空调装置上的风机是一个重要的元件，所以上面的灰尘要及时的清理，对于风机的清理相对来说是比较严格的，必须要用到揉软的毛巾和毛刷，还要注意在清理的过程当中避免风机叶片的变形，如果操作不当，会导致叶片变形使得风机运行时产生偏心，一样会产生噪音震动。

3.4 定期检修

CRH2动车组的空调系统是相当复杂同时也是特别重要的一个系统，所以除了日常的维护之外，还要做定期的检查。在检查的时候，应该严格的按照工艺检修，这其中包括电路的绝缘值、各种控制开关、保护继电器等等。由于夏季和冬季的空调使用频率较高，因此在检修作业当中，应根据实际需求，相应的缩短空调检修周期，加强检修频率和检查力度。其中，夏季由于制冷需求量大，空调冷凝器和空气压缩机的使用频率很高，经常会出现冷凝器脏堵和压缩机过热烧损的情况，因此夏季应该特别加强空调冷凝器的清洗和维护以及压缩机的检查。而冬季由于制热需求量大，空调加热器以及防止过热的热敏电阻经常会出现烧损情况，因而冬季应该提高对空调加热器和热敏电阻的检修频率，同时通过清洁室内回风滤网等手段，尽量避免车下热空气大量堆积，引起元器件老化和烧损。根据季节性需求适当的调整动车组空调的检修周期，定期进行相应检修和维护，是CRH2型动车组空调能够长久安全稳定运行的关键。结语

通过分析和总结，可以很好的掌握CRH2动车组空调系统的故障以及形成的原因。并对此提出了相关的预防措施。在以后的不断摸索和实践中，对CRH2空调系统的故障处理以及应急措施都会得到很大的提高。

参考文献：

[1]顾峥.CRH380BL型动车组空调系统故障对策措施[J].青年科学（教师版），2014，35（02）.[2]张朝舜.CRH5A型动车组空调采暖系统故障处理[J].中国高新技术企业，2014（06）

[3]关政.CRH380AL型动车组空调系统故障浅析[J].科技研究，2014（14）.

第二篇：动车组系统故障原因及改进方法资料

目 录

第1章 绪 论...............................................................................................................................2 研究背景及意义.......................................................................................................................2 1.2国内外研究现状................................................................................................................3 1.2.1国内外动车组可靠性研究现状............................................................................3 1.2.2国内外动车组预防维修周期研究现状................................................................6 1.3文章结构............................................................................................................................7 第2章动车组故障等级的划分.......................................................................................................9 2.1动车组故障定义的建议....................................................................................................9 2.2层次分析法划分动车组故障等级..................................................................................12 2.2.1层次分析法简述..................................................................................................14 2.2.2故障等级划分的基础..........................................................................................15 2.2.3分析过程及分析结果..........................................................................................17 致谢................................................................................................................................................24 参考文献.........................................................................................................................................25

摘 要

动车组子系统的可靠性分析以及维修策略的优化研究已成为保障动车组安全、高效运营的关键课题。根据调研得到的动车组故障、维修数据，在总结和分析现有可靠性理论和模型的基础上，主要对动车组故障等级的划分、动车组子系统故障模式危害度分析、动车组子系统寿命分布的拟合、预防维修对动车组子系统可靠性的影响以及预防维修周期决策模型的优化方面进行了研究，得到如下结果:(1)对现有故障数据进行统计分析，利用层次分析法，基于故障的影响等级、影响时间以及发生概率三个维度将动车组的故障分为四个等级。由于评价指标都是针对故障本身，所以得出的结论对于分析故障、优化维修策略等都有一定的指导意义。对某型动车组高压牵引系统的故障模式进行了统计分析，提出了一种结合故障等级的故障模式危害度计算方法，计算得到此系统各种常见故障模式的危害度，并针对高危害度故障模式提出了相应的处理措施，以提高易发高故障模式的部件的可靠性。

(2)推导出了基于维修条件下动车组的可靠度函数和平均失效前工作时间表达式;采用统计学与可靠性理论，拟合出某型动车组高压牵引系统的基本寿命分布函数，并验证了其分布服从威布尔分布;将得到的寿命分布函数代入新建立的预防性维修条件下的可靠度函数模型进行定性、定量的对比分析，得到了预防维修可以明显增加此系统的运用寿命并且可以减慢其可靠度下降速度的结论，同时，也验证了此系统现行的预防维修周期较为合理。

(3)建立了一种适用于以可用度最大为目标的蒙特卡洛法制定预防维修周期的模型。在此基础上，采用多目标规划方法对提出的模型进行了优化，设置综合评价指标，综合考虑动车组在一个维修周期内的可用度、经济性和可靠度，此模型以通过调节权重系数来改变计算过程中可用度、经济性和可靠度的优先级，应用范围较广。两个模型以某型动车组高压牵引系统作为算例分别进行分析，得到了该子系统在相应目标下的预防维修周期。

关键词:动车组;状态监测;故障数据挖掘;知识库

第1章 绪 论

研究背景及意义

为了满足人们口益增长的运输需求，铁路列车的运行速度逐步提高，密度也在不断加大，铁路运输生产对列车运行的可靠性要求越来越高。动车组列车是完成铁路高速运输任务最重要的移动设备，其可靠性研究和维修策略的优化是高速铁路系统综合保障工程中的重要组成部分，也是动车组安全、高效运行的重要保障。

高速铁路技术已经成为衡量一个国家铁路技术发展水平的重要标志。截至到2014年底，中国高速铁路总运营里程已超过一万六千公里，全路动车组保有量已超过一千余列，分成5大系列14种子车型fl-Zl。为了满足社会和国民经济对交通运输需求的口益增长，根据我国铁路发展战略确立了铁路近期的发展规划:在2020年以前，构建以北京、上海、广州和武汉为中心，部分省会城市为节点，辐射全国主要城市，逾几万公里的铁路客运专线网。届时，将会有更多的cRH系列高速动车组投入使用。国产C动车组结构复杂，其运用、维修方式与传统机车车辆有所不同，并且动车组开行密度大、运营里程长、运用环境复杂、检修质量要求高，所以动车组能否保证以高可靠度，安全、高效的运行，成了铁路部门科研工作者和技术人员所关注的最重要问题。

动车组运行速度快、运行图编排密集，过长的停车时间会大大降低运输效率。动车组的故障可能会直接影响高速铁路的运行安全，造成运输中断、线路阻塞，给国民经济造成较大损失。为此，提高动车组的可靠性是今后保障铁路安全的一项重要工作。

本论文是在中国铁道科学研究院行业服务技术创新项目《高速动车组故障规律分析及可靠性试验方案研究》的支持下开展研究的。通过对我国动车组的可靠性评估及维修技术的深入调研发现:基于动车组实际运行故障数据来探索动车组系统故障规律及评估可靠性的研究较少，而我国动车组维修策略也主要是借鉴国外的一些维修制度。我国动车组维修的技术政策是“在计划预防修的前提下，逐步实施状态修、换件修和主要零部件的专业化集中修”。计划预防修符合先进维 2 修理论思想，属于预防性维修，也适用于我国铁路维修现状。但是，我国动车组可靠性研究刚刚起步，动车组子系统的可靠性分析与维修决策优化方面的理论基础和指导方法比较少，对于动车组故障的定义以及故障等级的划分尚无明确、统一的标准，所以仍需要在这方面进行一些基础研究，为动车组运用部门优化维修策略提供了理论依据，具有一定的实际意义和参考价值。

1.2国内外研究现状

1.2.1国内外动车组可靠性研究现状

发达国家轨道交通行业的可靠性工程已发展到比较先进的水平，建立了系统的可靠性行业标准，具备先进的可靠性设计分析技术和有效的验证方法。国外已经尝试将可靠性技术运用于机车车辆并逐步渗透到动车组列车，以可靠性为中心的维修体制将其设计、制造、评估和维修有机的结合成一体，为动车组安全可靠运行提供了保障，已引起国内相关研究者的高度重视。德国联邦铁路非常重视机车车辆的可靠性工程研究，率先建立了可靠性数据库，收集全路各机务段和修理工厂的数据，并进行数据处理、分析。

德国联邦铁路特别重视对机车车辆故障的分析研究，包括运用中的故障以及机务段、车辆段和修理工厂在机车车辆检修中发现的故障。联邦铁路认为，采用近代可靠性工程方法，可以最大限度地利用故障数据资料，得出具有参考价值的结论，对机车车辆的近期以及中长期的发展均有一定的指导作用。联邦铁路还应用可靠性工程方法对机车车辆主要零部件的磨损情况进行了研究，取得了一定的成果。近年来，德国ICE列车在设计和评价方面充分融入了可靠性理论，采用了模块化设计和等寿命设计原则，在保证可靠性的前提下降低养护维修费用。在列车系统和部件设计制造完成以后，有关部门将对其进行大量的可靠性试验考核，包括单一零部件的可靠性考核和装车后整车的可靠性考核，并对其可靠性做出评价，直到确认所有零部件和整个系统是完全安全可靠的，才允许批量生产和投运营使用

英国铁路对机车车辆的可靠性十分重视，在上个世纪60年代就规定了机车车辆的可靠性指标:发生故障前行驶里程不足24000 km的机车为不良机车，超过 3 24000 km的机车为合格机车，大于48000 km的机车为良好机车。英国铁路经对17个系列2500台内燃机车的故障进行了统计，计算得出它们的可靠性指标，经过对比分析找出主要故障部位以及故障原因，进而采取改进措施，提高了机车的可靠性

日本原国铁于上世纪70年代对新干线高速铁路及机车车辆大力开展了可靠性工程方面的研究工作，以保证高速动车组运行的可靠性和安全性。口本原国铁利用电力机车及动车组列车在干线上发生的故障数据进行了威布尔解析分析，并推测出电力机车的可靠度，所得结论证明了当时电力机车和动车组的故障皆处于初期故障和偶发故障阶段，为延长检修周期找出了依据。与此同时，他们根据可靠性工程理论和现场实际损坏的数据来确定机车车辆主要零部件的寿命，从口本机车车辆最佳全寿命周期费用的角度来检验维修工作的正确性。口本原国铁利用机车车辆监测系统和信息系统对发生的各种故障形式随运行公里或运行时间的变化进行分析，分析结果可供可靠性设计参考;用故障树(FTA)和故障模式及影响分析(FMEA)对机车车辆故障及其影响进行了分析，找出系统的薄弱环节，从而改进设计来提高机车车辆及其主要零件的可靠性和安全性

美国各大铁路公司广泛开展了可靠性工程的研究。例如美国联合太平洋铁路公司建立了完善的可靠性信息系统，利用可靠性工程理论对数据进行处理分析，从而使机车及其零部件的可靠性评价由定性分析提高到定量分析，并制定了可靠性定量指标。美国机车车辆制造公司也应用可靠性技术来提高机车车辆的可靠性，例如在提高内燃机车的可靠性的问题上，不只是通过对薄弱零件的改进来解决，而且要将可靠性技术贯穿于内燃机车设计、制造、试验、使用、维修和管理等各个环节，形成一个系统工程，只有这样才能使复杂先进的内燃机车系统达到真正的高可靠性的目的

我国铁道部门近年来在提高机车车辆可靠性方面做了很多工作，并取得一定的成效。设计制造部门针对机车车辆运用中暴露出来的问题和故障进行了分析研究;在机车车辆企业中推行了全面质量管理，提高了质量意识，促进产品质量的提升;运用单位在车辆运用中积累了大量的可靠性数据与经验，运用维修效率不断提高;一些高校和科研单位也开始开设有关可靠性工程的课程和培训班，并招收了相关专业的学生，为可靠性工程的研究提供人员保障。中国铁道科学研究院 4 对机车车辆可靠性工程的研究始于机车车辆研究所在1992年开始的“可靠性工程理论在机车车辆中的应用”课题研究，经过科研人员的多年努力，现已取得了一些成果。中国铁道科学研究院开发了动车组运用检修管理信息系统，该系统采集了目前国内运用的全部动车组的全寿命周期各个阶段的故障信息和维修数据，动车组在运用检修过程中产生的故障维修数据，是动车组在真实运行环境条件下产生的第一手资料，是动车组可靠性的真实反映，为今后的可靠性研究积累了重要的数据。

Bocchi W 机械产品的可靠性进行了研究，初步得出其可靠性分布模型服从指数分布的结论;但经后续研究表明Bocchi W J.的评价结果相对保守，有学者通过论证分析，认为机械产品的可靠性分布模型大多服从威布尔分布，这种分布成为现今对有耗损的动车组子系统进行可靠性分析时常用的分布，Rafal Dorociak建立了贝叶斯网络算法，即通过建立故障传播模型来给出机电整合系统的主要解决方案，适用于复杂的机电系统的可靠性分析，贝叶斯网络算法的优点在于有效识别关键弱点并定义各自的对策，其优越性在动车组可靠性研究领域得以体现;Hanmin Lee等建立了产品资料管理的方法(PDM)，处理动车组的部件管理维护和历史故障数据，以确保系统运行的可靠性和安全性，研究表明此法有助于减少动车组的故障率，使其可靠性增加了30%;王华胜基于我国动车组实际运用状况，依据可靠性理论和现场数据统计分析，验证了动车组整车可靠性服从指数分布的规律，依据可靠性抽样检验理论，计算不同置信度、不同故障率等级要求下的动车组允许故障发生的次数和最小累计运行里程，据此给出动车组整车可靠性的验证方法、CRH2型动车组结构功能特征和运用维修特点，分析了各系统、分系统间逻辑功能关系，初步建立其可靠性模型，并根据其对可靠性的不同要求划分评价等级，采用综合评分法对动车组整车可靠性指标进行分配;胡川建立了动车组系统及其子系统故障树模型，运用蒙特卡洛法和MATLAB软件，对动车组可靠性进行仿真试验和分析，并依据假设检验理论对动车组故障数据进行分析，基于可靠性抽样检验理论，给出动车组可靠性抽样检验的方案;刘建强等分析了CRH3型动车组高压电器系统组成结构及逻辑功能关系，建立高压电器系统的可靠性框图模型，依据系统可靠性理论与故障统计数据，推导并证明CRH3型动车组高压电器系统各部件的可靠性规律，给出可靠性评估指标的计算方法，分 5 析计算高压电器系统各部件的故障率与可靠度。

我国动车组在可靠性工程领域的研究刚刚起步，尚缺乏全面、系统的可靠性工程方面的规划、研究和分析。随着我国经济的发展和科学技术的进步，动车组在安全可靠的前提下向着高速的方向前进，许多可靠性问题函待解决，进行相关可靠性工程的研究工作迫在眉睫。动车组可靠性工程是一个系统工程，需要有关各部门进行长期的工作和积累，投入大量的人力、物力，才能真正达到提高产品可靠性、扩大运输能力、增加运输效率以及降低运输成本的目的。1.2.2国内外动车组预防维修周期研究现状

动车组的维修是客运专线系统综合保障工程中的重要组成部分，国内、外动车组普遍采取以预防维修为主，与事后维修相结合的维修方式。预防维修思想要求装备及其零部件在即将磨损到限，或者即将发生故障之前要及时更换、修理，维修工作在故障发生之前进行。在预防维修思想的指导下，形成了以磨损理论为基础的预防维修制度，这种计划维修制度以机械装备的故障率曲线来确定维修的时机。计划预防维修制度的具体内容可以概括为“定期检查、按时保养、计划修理”，通过降低故障率来保证设备的高可靠性。这种维修制度最关键的一步是确定设备或者子系统的预防维修周期，进而合理划分维修等级和维修周期结构，制定相应的维修规程和规范。所以，预防维修周期的制定成了可靠性范畴内研究动车组维修策略关键的一步。国内一些学者和相关专业技术人员对此做了很多工作，研究最为广泛的模型是以最大可用度为原则确定最佳预防维修周期和以最大经济性为原则制定最佳预防维修周期，随着这方面研究的深入和对动车组维修、运用的逐渐熟悉，也出现了一些其他方法来制定最佳预防维修周期。

Joung E J等指出只通过改善驱动电机来提高动车组的可靠性是难以实现的需要对动车组的零部件和各个子系统分别预测可靠性目标，基于可靠性目标对零部件进行设计和运行检测，对不同零部件和子系统制定不同的维修周期，以提高动车组子系统的可靠性、可用性和可维护性;Lee K M等提出通过统计动车组实际的检验任务周期的方法来确定其预防维修周期，该方法是基于以可靠性为中心的维修、将不必要的检查次数降到最低并尽可能减少维护成本;宋永增等提出利用可靠性的理论，对客车零部件的故障记录进行了数理统计，根据最大有效度原 6 则，得出旅客列车零部件最佳预防维修周期取决于平均预防性维修时间和平均事后维修时间之比;郭乃文对比了货车转向架零部件维修周期的可用度模型和经济性模型，得出在定量分析中最大可用度模型更加方便的结论，并结合实例从理论上计算出转向架零部件的最佳预防维修周期;王彩霞以可靠性工程为基础，通过危害度评估方法确定了动车组不同零部件的维修方式，并建立了分析动车组维修周期常用的任务可靠度模型、经济费用最小模型和最大有效度模型;王灵芝在以可靠性为中心的维修思想指导下，确定了高速列车设备维修决策过程，着重研究了设备重要度分析、设备寿命模型、预防维修周期及维修优化等。

目前，国内针对动车组子系统预防维修周期的研究较少，一方面是由于动车组子系统包含的部件较多，故障模式也比其他机械设备复杂，所以并不能完全套用之前对其他机械设备或系统的预防维修周期决策模型;另外，动车组的维修数据的统计涉及到多个部门，由于没有统一的故障数据管理体系和标准，导致可靠性数据的缺失或者数据统计难度增大。所以动车组运用、维修部门应该在以后的研究过程中，逐渐建立规范的可靠性数据收集、管理体制，为今后进一步的研究提供强大的数据支撑，为动车组可靠性理论研究打下基础。

1.3文章结构

本文分为五个章节，第一章为绪论，第二章为动车组故障等级的划分，第三章为动车组子系统在预防维修条件下的可靠性分析，第四章为动车组子系统预防维修周期决策模型的研究，第五章为结论和展望，具体结构如图1.1所示。

第2章动车组故障等级的划分

可靠性工程是从宏观的角度分析发生故障的可能性、故障分布规律以及发生的故障对整个系统的可靠性带来的影响，是从总体上以系统工程的观点来分析和研究故障的，所以故障数据是可靠性工程研究的基础。想要研究故障，首先要明确故障的定义、对故障的等级进行合理的划分，然后才能科学地筛选、整理、分析数据，从而在庞大的数据库中获取有价值的资料。

采用结合故障等级的危害度计算方法，对某型动车组高压牵引系统常见故障 模式的危害度进行计算，并针对易发生高危害度故障模式的系统或部件提出了提 高其可靠性的建议。

2.1动车组故障定义的建议

根据国家标准GB3187，失效(故障)的定义为:“产品丧失规定的功能。对可修复产品通常也称为故障。”由此可以看出，失效与故障在含义上大致相同，又有所区别，他们都是指“产品丧失规定的功能”，但传统意义上的“故障”一词，用于可修复产品，而“失效”一词多指不可修复产品。动车组属于可修复产品，在机车车辆专业中“故障”一词已经被相关专业人员普遍使用，所以本文在下面讨论中使用“故障”来表示动车组丧失规定的功能。另外，定义中所指的“丧失规定的功能”包括以下情况:产品发生破坏性故障，使其无法工作，因而丧失其功能;产品尚能工作，但有一个或几个性能参数达不到规定的要求;因操作失误而造成产品功能丧失;由于环境应力变化，导致功能丧失。

以前的机车车辆的可靠性分析中，各国铁路对故障定义不尽相同，例如美国、德国规定，列车在线路上由于破损而停止运行，则算作故障;而英、法和口本铁路都以列车破损造成的时间延误而算作故障。并且不同国家对延误时间值有不同的规定。因此，在利用可靠性指标对动车组进行评价时，首先要明确动车组故障的定义。

下面是国外机车车辆对故障的规定，如表2.1所示。

我国目前还没有对机车车辆的故障做出规定，有文献[25]曾经针对其提出了建议，即:在可靠性工程分析中，凡是由于机车车辆破损造成的机破事故就算作故障。也就是说，由于机车车辆破损而造成行车事故的，即列车在区间非正常停车或在车站内非正常停车时间超过3 Omin以上，或由于车钩破损而造成列车分离的均为故障。

对于动车组的运用故障尚没有明确的定义，有专门的动车组书籍[}a6]中提出了，影响运行的故障定义为出现下列情况之一: ①动车组在经过维修后仍能正常运行，但维修导致超过15 min的延误。②动车组经过维修后部分功能受到影响但仍然可以运行，维修导致的延误超过15 minx ③动车组需要被救援或回送。在动车组的实际运用中，故障可能在运用过程中或者预防性维修过程中发现。在预防性维修过程中发现的故障其实是出现在上一个运用周期中，只是没有对行车造成明显的影响，而在运用过程中出现的故障，对行车造成了非正常停车等影响，即影响运行的故障。我国动车组的运用是处在预防维修条件之下的，所以讨论在运行过程中发生的造成晚点或运输中断的故障(运行故障)更有意义。随着动车组技术的进步和动车组维修保障技术的完善，动车组的可靠性已经达到了一个相当高的水平，发生严重故障的几率大大降低。所以，传统的故障定义已经不能完全满足当今动车组可靠性分析的需要。

根据CRHIA,CRHIB,CRHIE,CRH2A,CRH2B,CRH2C,CRH2E,CRH380A,CRH380AL, CRH380B, CRH380BL, CRH380CL, CRH3C, CRHSA共计14个车型980列动车组8557条晚点记录，对晚点时间进行了统计分析，结果如图 2.1所示:

由图2.1可知，超过15 min晚点的情况只占所有晚点情况的7.14%，超过3 0 min晚点情况只占所有晚点情况的2.59%，由此可见，目前动车组非正常停车造成的晚点绝大部分在15 min以内，所以文献中建议的故障定义已经不能完全满足可靠性逐渐提高的动车组的故障定义需求。

动车组的运用范围越来越广，运用条件也越来越苛刻，我国新形势下的运输需求对动车组的可靠性提出了更高的期望，所以结合国内外对机车车辆故障的定义，以及对故障引起的晚点时间的统计分析，本文对动车组故障定义的建议为: ①动车组在经过线上或站内处理、维修后仍能正常运行，但维修导致临时 停车或晚点。

②动车组经过线上或站内处理、维修后部分功能受到影响但仍然可以运行，但维修导致临时停车或晚点。

③动车组经过线上处理、维修后可以限速运行到附近车站，但无法担当后 续交路，需要乘客换乘热备车。

④动车组在线路上非正常停车，无法继续运行，需要被救援与回送。即动车组只要发生非正常停车或因其他原因造成晚点，这种情况就算作一次故障。对故障进行定义是对故障分析的基础，对故障的分析又是开展可靠性工作的基础。故障数据是可靠性分析中最重要的开展可靠性研究的数据，建立故障数据存储和处理系统对推进可靠性技术的发展起着重要作用。故障问题贯穿于产的整个寿命周期，在产品投入使用后，对故障产品进行故障数据分析也是可靠性工程中极其重要的一环，所以故障问题是可靠性工程的核心问题之一。故障数据分析可以对可靠性工程的整个过程做出有效、实际的检验和评定，而且，最重要的 是故障数据是对使用现场的真实反馈，通过运用、检修数据的积累和分析，指导设计、制造运用部门逐步规范业务流程，持续改进检修工艺、优化修程修制、控制维修成本，完善和优化动车组运用检修生产力布局，为动车组高效运营提供了强有力的支撑，作为可靠性设计和可靠性试验以及评审的依据。

目前，国内对动车组运用维修的故障数据统计记录最及时、最准确、最完整以及连续性最好的系统是中国铁道科学研究院开发的动车组运用检修管理信息系统，它是客运专线信息化的重要组成部分，是支撑客运专线运营的必要技术手段。该系统是实现全路动车组运用、维修信息化管理，及时掌握动车组检修运用状态，提高动车组专业化管理水平的重要技术平台，也是已上线运行的重要铁路生产系统之一。它采集了国内几乎所有动车组全寿命周期各个阶段的故障信息、维修数据。动车组在运用过程中产生的故障维修数据，是动车组在真实运行环境条件下产生的第一手资料，是动车组可靠性的真实反映。对其统计的故障数据进行归纳分析和等级划分具有如下的意义: 分析动车组故障，可以从中提取出表征动车组可靠性的特征属性，为掌握动车组的故障规律提供理论基础;动车组的可靠性分析就是根据动车组故障模式、故障机理、故障的影响及其后果的严重程度，分析动车组各个关键零部件的失效规律，预测关键零部件的寿命分布模型和可靠性指标，从而采取有效措施，提高高速列车的可靠度;划分故障等级，并通过危害度分析，可以确定动车组关键零部件的维修方式，同时，动车组各子系统的可靠性评估及其薄弱环节的辨识可为可靠性改进设计及维修策略的制定提供参考依据。

2.2层次分析法划分动车组故障等级

故障等级的划分是为了便于掌握零部件的故障对系统的影响和造成后果的严重程度，以便进行可靠性评价和故障模式及影响分析，也是对于决策发生此故障模式的子系统或部件维修方式的一个依据。

之前的故障等级的划分依据是:按故障造成人员伤亡的情况;按故障造成设备和环境的损失情况;按故障造成的直接和间接损失的情况。根据《铁路行车事故处理规则》中的行车事故等级，有文献[28]建议将我国机车车辆故障等级划分为五级，如表2.2所示:

在故障模式的描述中，通常采用发生频度的高低、严酷度的大小等模糊语言，判断标准由于人员各异而产生不同，这给系统的可靠性分析带来了较大的困难。模糊数学能够通过定量的方法来处理定性问题，使得其评价更为科学和准确 传统的故障等级的划分，参照的主要是故障产生的事故造成的损失，伤亡人数和经济损失，是通过对事故的损失情况来衡量故障的严重程度的，并没有针对故障本身，对于动车组后续的故障研究以及可靠性研究并没有指导意义。并且，随着动车组技术的进步和预防性维修体制的不断完善，动车组的运用可靠性已经达到了一个相当高的水平，即使发生故障也极少会出现表2.2中工、且、且I.IV以及V中A类所描述的危害情况。故障并不等同于事故，表2.2更加适用于故障造成的事故等级的评定。并且，在实际运用过程中，列车由于故障晚点情况比较复杂，发生的概率也有所不同，用表2.3中将故障概念和事故概念混在一起，无法客观地对故障的严重程度进行等级的评定，不适用于可靠性工程中对于故障的分析，所以有必要针对故障本身对动车组故障等级进行划分。2.2.1层次分析法简述

层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简记AHP)是一种定性和定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法。它是将半定性、半定量问题转化为定量问题的行之有效的一种方法，使人们的思维过程层次化，将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次。构建层次结构模型后，利用较少的定量信息，把决策的思维过程数学化，进而求解多目标、多准则结构特性的复杂决策问题。具体地说它是用一定标度对人的主观判断进行客观量化，在此基础上进行定性或定量分析的一种决策方法。

层次分析法把人的思维过程层次化、数量化，并运用数学分析、决策、预报或控制提供定量的依据。应用层次分析法分析问题时，首先把问题层次化，根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同组成因素，并按照因素间的相互影响关系以及隶属关系将因素按不同层次组合，形成一个多层次的分析结构模型。并最终将系统分析归结为最底层相对于最高层的重要性权值的确定或相对优劣次序的排序问题。综合评价问题就是排序问题。在排序计算中，引入1}9标度法，并写成判断矩阵形式，可以通过计算判断矩阵的最大特征值及相应的特征向量，计算出某一层相对于上一层某一个元素的相对重要性权值。在计算出某一层相对于上一层各个因素的单排序权值后，用上一层因素本身的权值加权综合，即可计算出层次总排序权值，总之，由上而下即可计算出最底层因素相对于最高层 14 的相对重要性权值或相对优劣次序的排序值。

层次分析法是一种模拟人的思维过程的工具。如果说比较、分解和综合是大脑分析解决问题的一种基本思考过程，则层次分析法对这种思考过程提供了一种数学表达及数学处理的方法。因此，层次分析法十分适用于具有定性的，或定性、定量兼有的决策分析，是一种十分有效的系统分析和科学决策方法。由于层次分析法有着严密的数学逻辑，所以可以借助计算机程序进行辅助计算，大大简化了分析过程。

2.2.2故障等级划分的基础

根据调研得到的5000余条运行故障记录，考虑故障影响程度、故障影响时间和故障发生概率三个方面来对动车组故障等级进行划分。

根据运行过程中发生的故障对于动车组后续运行、整条线路产生的影响以及社会影响等，综合考虑对故障的处理方式、处理难度以及处理时间，将故障影响程度分为4个等级，如表2.4所示。

动车组发生不影响继续运行的故障，可以运行到站后由随车机械师或者站内工作人员进行快速的检修，一般操作为隔离、复位等，对旅客的出行和线上其他车次动车组影响极小，故将其划为轻微影响;线上临时停车或限速，将会影响故障动车组所在的整条线路其他车次动车组的正常运行，根据临停时间或限速造成的晚点时间的不同，将其划分为一般影响对旅客的出行造成的影响也会随之不同但是影响不大闭临线围较大将会影响上在出现线上临时停车后机械师下车检查的情况时，需要封下行两条线路上的其他车次的动车组的正常运行，影响范且机械师将承担一定的风险，故将其划分为较大影响;当动车组产生故障不能继续运行时，需要救援车来救援或者需要旅客全部换乘到热备车上以进行后续的旅程，这种情况无论对车上乘客的正常旅行，还是整条线上其他车次动车组的正常运行都会产生很大的影响，车上乘客的不满情绪如果通过网络迅速传播会对铁路运用部门造成负面的社会影响，故将其划分为严重影响，铁路部门应尽量避免此类故障的发生。

每种等级的影响下，都会造成不同的晚点时间，参照表2.3“京津城际铁路高速动车组故障等级的划分”以及对实际故障数据的统计与归类，将晚点时间分为5个等级，如表2.5所示。

不同的故障发生的概率也不一样，小概率故障也可能引起严重的危害，所以在划分动车组故障等级的时候也应该考虑到故障发生概率的因素。参考《故障模式、影响及危害性分析指南》[33]，对不同的故障模式发生概率的等级进行划分，如表2.6所示。

对于影响程度等级高的却并没有对动车组、线路的正常运行产生影响的故障(即未临时停车、限速或晚点)，并不能与影响等级低却造成了长时间晚点的故障直接进行严重程度的对比，而不同故障发生的概率也不尽相同，甚至还有一些小概率事件，所以，用某单一的标准来评定故障的等级并不科学。本文同时考虑影响程度等级、影响时间等级和发生概率等级三个维度，利用层次分析法进行系统的分析得出一个综合评价的排序，使得我们对于动车组发生故障的严重程度可 以进行更加客观的评价。2.2.3分析过程及分析结果

构建递阶层次结构 应用层次分析法分析实际的问题，首先要把问题条理化、层次化。构造一好的层次结构对于问题的解决极为重要，它决定了分析结果的有效程度。通过对指标体系分析，建立一个由目标层，指标层和方案层组成的递阶层次模型，如图2.2所示。

建立问题的层次结构模型是AHP法中最重要的一步，把复杂的问题分解成称之为元素的各个部分，并按元素的相互关系及隶属关系形成不同的层次，统一层次的元素作为准则对下一层次的元素起支配作用，同时它又受上一层次元素支配。对于评价故障影响这个问题来说，层次分析模型主要分成三层。最高目标层只有一个元素，为对故障影响的评价，中间层则为准则、子准则，在这一问题中准则有影响等级、影响时间、发生概率三个维度，最下面的一层为方案层，即可能出现的各种故障情形。参考专家的意见，将指标层中的三个指标的重要度进行排序:故障影响程度>故障影响时间>故障发生概率。构建两两比较判断矩阵。

建立层次分析模型之后，我们就可以在各层元素中进行两两比较，构造出比较判断矩阵。层次分析法主要是人们对每一层次中各因素相对重要性给出的判断，这些判断通过引入合适的标度用数值表示出来，写成判断矩阵。判断矩阵表示针对上一层次因素，本层次与之有关因素之间相对重要性的比较。判断矩阵是层次分析法的基本信息，也是进行相对重要度计算的重要依据。

假定上一层次的元素从作为准则，对下一层元素代，C1..C2……Cn………有支配关系，我们的目的是要在准则层乓下按它们的相对重要性赋予代C1..C2……Cn………相应的权重。在这一步中要回答下面的问题:针对准则Bk，两个元素C= 25 C….哪个更重要，重要性的大小。需要对重要性赋予一定的数值。赋值的根据或来源，可以是由决策者直接提供，或是通过决策者与分析者的 对话来确定，或是由分析者通过某种技术咨询而获得，或是通过其他合适的途径来酌定。

对于个元素来说，得到两两比较判断矩阵C一Ct72 X 72。其中C=J表示因素Z和因素J相对于目标的重要值。

一般来说，构造的判断矩阵取如下形式:

对于这类矩阵称为正反矩阵。对于正反矩阵，若对于任意i……., j, k有C.C二C，此时称该矩阵为一致矩阵。在实际问题求解时，构造的判断矩阵并不一定具有一致性，常常需要进行一致性检验。

本文采用萨蒂提出的19标度法构建两两判断矩阵。各级标度的含义如表 2.7所示。经过相关领域专家依据其工作及实践经验的判断决策，得到指标层相 对于目标层的判断矩阵如表2.8所示。

构造出比较判断矩阵后，即可对判断矩阵进行单排序计算，在各层次单排序 计算的基础上还需要进行各层次总排序计算，在这个过程中存在一个判断矩阵的一致性检验问题。

(3)计算权重

计算权重是计算判断矩阵的特征值最大值，及其所对应的特征向量，得出层次单排序，通过获得准则层对于目标层的重要性数据序列，从而获得最优决策。由于故障情形较多，计算比较复杂，故借助Matlab编制了计算权重和一致性检验的计算程序，输入判断矩阵即可输出权重系数以及一致性检验结果。计算过程具体如下所示:

1、利用判断矩阵计算权重系数，由公式:

因为CR<0.1，因此该判断矩阵与一致性检验符合要求。所以得到，指标层相对于目标层的权重为:、二(0.5278, 0.3325, 0.1396)o(4)综合评价

根据以上论述，故障影响的等级分为四个等级(工级、且级、III级、IU级)，故障影响时间分为五个级别(A, B, C, D, E)，故障发生概率的等级分为五个等级(1, 2, 3, 4, 5)，因此，故障情形可以分成100种情况。首先对各个指标的不同级别进行量化表示，以便能够对这100种情况进行比较分析。

为了使所有指标具有可比性，对三个评价指标均采用百分制原则进行量化评分处理，从而消除了量纲的影响。量化处理方法如表2.10所示。

利用计算得到的各指标的权重向量、_(0.5278, 0.3325, 0.1396)，对100种情况进行综合评价，得到结果如表2.11所示。

根据以上分析得出了各个情形的故障等级由高到低的排序，表2.12可以作 为一个库，将对应的故障对号入座。

致谢

我历时将近两个星期的时间终于把这篇论文写完了，在这段充满奋斗的历程中，带给我是涯无限的激情和收获。在论文的写作过程中遇到了无数的困难和障碍，都在同学和老师的帮助下度过了。尤其要强烈感谢我的论文指导老师何老师何曹老师，没有他们对我进行了不厌其烦的指导和帮助，无私的为我进行论文的修改和改进，就没有我这篇论文的最终完成。在此，我向指导和帮助过我的老师们表示最衷心的感谢！同时，我也要感谢本论文所引用的各位学者的专著，如果没有这些学者的研究成果的启发和帮助，我将无法完成本篇论文的最终写作。至此，我也要感谢我的朋友和同学，他们在我写论文的过程中给予我了很多有用的素材，也在论文的排版和撰写过程中提供热情的帮助！金无足赤，人无完人。由于我的学术水平有限，所写论文难免有不足之处，恳请各位老师和同学批评和指正！

参考文献

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第三篇：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

第四篇：CRH5A型动车组轴温误报警故障原因分析及预防措施范文

CRH5A型动车组轴温误报警故障原因分析及预防措施

摘 要 主要对CRH5A型动车组轴温检测系统的组成、功能及工作原理进行阐述，对轴温误报警故障原因进行分析，并提出库内检修预防措施及建议。

关键词 动车组；轴温；误报警

中图分类号：U266 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）06-0074-01

轴温检测系统是CRH5A型动车组的重要安全监控设备，其工作稳定性是保证动车组安全运行和铁路正常运输秩序的关键。自CRH5A型动车组投入营运以来，在运行途中因轴温误报警故障造成临时停车所占比例较高，严重影响着动车组安全、正点运行，也长期困扰着全路配属有CRH5A型动车组的运用检修部门。本文对CRH5A型动车组轴温检测系统的组成、功能及工作原理进行了阐述，对轴温误报警故障原因进行了分析，并提出库内检修预防措施及建议。CRH5A型动车组轴温检测系统的主要组成CRH5型动车组轴温检测系统主要由头车I/O模块、热轴主机、SUT盒、集成传感器、车下接线盒、以及连接这些设备的相关配线、网络控制线等组成。CRH5A型动车组轴温检测系统各部件的功能、位置分布及工作原理

热轴主机主要负责对轴温系统供电和相邻两辆车采集的各轴箱集成传感器温度信号的处理。每列动车组的1车、3车、6车、0车配电柜内各装有一台热轴主机，其中1车热轴主机负责1车和2车各轴箱集成传感器温度信号的处理；3车热轴主机负责3车和4车各轴箱集成传感器温度信号的处理；6车热轴主机负责5车和6车各轴箱集成传感器温度信号的处理；0车热轴主机负责7车和0车各轴箱集成传感器温度信号的处理。各热轴主机利用CAN线相互串联在一起，并通过MVB线经由充电机、卫生间相互连接，与两端头车的TCMS（舒适）构成通讯，最终通过司机室RIOM在显示屏上显示温度值，另不同的是在1车和0车上各设有一个输入输出模块（I/O），实现热轴主机与BPS屏间的信号传输。

SUT盒相当于一个数模转换器，将模拟信号转换为数字信号，在每个转向架上装有2个SUT盒，分别为SUT1盒和SUT2盒，结构互为冗余。相邻两辆车（四个转向架）上的所有SUT1盒利用CAN线1相互串联在一起，与热轴主机形成通讯，而终端SUT1盒利用CAN线1与热轴主机连接进行信号反馈，形成一个闭合通讯环路。同理，相邻两辆车（四个转向架）上的所有SUT2盒利用CAN线2相互串联在一起，与热轴主机形成通讯，而终端SUT2盒利用CAN线2与热轴主机连接进行信号反馈，形成一个闭合通讯环路。

集成传感器主要由热敏电阻组成，通过温度变化来改变电流采集原始模拟信号，每个轴箱装有一个集成温度传感器，分别为PT1000 1和PT1000 2，结构互为冗余，每个转向架上的所有PT1000 1与SUT1盒连接形成通讯。同理，每个转向架上的所有PT1000 2与SUT2盒连接形成通讯。

轴温监测系统车下位置分布图 CRH5A型动车组轴温误报警故障现象

1）BPS屏轴温系统警示灯点亮，监控屏显示轴温正常。

2）BPS屏轴温系统警示灯点亮，监控屏显示轴温跳变或“？”。

3）BPS屏轴温系统警示灯显示正常，监控屏显示轴温跳变。

4）BPS屏轴温系统警示灯显示正常，监控屏显示轴温为“？”。CRH5A型动车组轴温误报警故障原因分析

1）轴温检测系统网络信号传输异常。

2）轴温检测系统设备本身故障，如热轴主机、SUT盒、集成传感器等。

3）SUT盒本身及连接SUT盒的航空插头密封不良，雨雪天气容易进水短路。

4）线路屏蔽效果差，信号传输受干扰造成轴温跳变。

5）集成传感器安装座螺丝松动，造成连接插松动接触不良。

6）轴箱端盖内部碳粉及油迹对集成传感器的信号采集有所干扰。库内检修预防措施及建议

1）坚持车载数据下载分析。每次运行入库后下载车载TCMS数据，对轴温系统故障信息进行分析处理；对热轴主机利用软件监控轴温信号传输状态及温度显示状态。

2）改变安装在转向架上的SUT盒位置。对SUT盒本身及连接SUT盒的航空插头涂打密封胶防水，并将SUT盒的安装位置移至车体舱内部。

3）增加检修项点。在利用18万公里检修对空心轴探伤时，对轴端集成传感器安装状态进行检查，并擦拭传感器上的油迹及碳粉；对轴温检测系统各接插件插头处线路屏蔽层进行检查。

参考文献

[1]刘建国.高速铁路概论[M].北京：中国铁道出版社，2009.[2]李芾，安琪，王华.高速动车组概论[M].成都：西南交通大学出版社，2008.[3]王树宾.动车组网络控制系统的研究[D].北京：北京交通大学，2008.

第五篇：CRH1型动车组随车机械师岗位作业设计标准

摘要

党的十六大会议拉开帷幕以后，科学发展观作为铁路一直坚持的信念，并且以经济社会发展作为前进动力的基础，从而进一步加强和推进铁路的文明和谐建设。现在是铁路发展可遇不可求的机会，我们必须抓住。在这个契机下很大一部分铁路建设取得到了一定的发展进步，技术装备的现代化发展不在是天方夜谭也有了质的提升一切都在向着好的方向发展。现在全国的完善并且较为发达的铁路网也形成了一定规模，一定程度上打破了铁路运输需缺的状况，铁路对社会的经济发展也产生了深远的影响。

人才作为现在社会发展的基础和关键对社会各个方面的发展有着不同层次和深度的影响。而我国面临的一个难点就是铁人人才稀缺，打开铁路现代化建设和发展人才的“钥匙”就是人才的利用和铁路职工人员队伍高素质建设。伴随着我国铁路客运专线和新型高科技技术装备投入运营和使用以及随着铁路和谐文明建设的进一步深化发展。铁路运输生产力要满足更多的标准；比如迅速，稳定，可持续。对于设备维修管理、技术型的人才需求也是迫在眉睫。栽培出一批能够适应铁路建设的高素质人才是我们所需要攻克的难题，因为这是一个发展的必然趋势也是对铁路进一步建设提出的新挑战和目标，更是新时代赋予我们的考验。

该毕业设计结合我国铁路现代化发展实情以及理论知识相结合设计出合理的CRH1型动车组随车机械师的人才岗位作业标准，以此来规范一部分的人才建设并满足铁路现代化事业的建设需求。

关键词：CRH1型动车组随车机械师；岗位作业设计标准；高速动车组

I

目录

第 1 章绪论..................................................................................................................1 1.1设计背景.........................................................................................................1 1.2设计思路.........................................................................................................1 第2章动车组和随车机械师介绍................................................................................2 2.1高速铁路概况.................................................................................................2 2.1.1高速铁路发展沿革.....................................................................................2 2.2 动车组组成及其特点....................................................................................3 2.2.1 动车组技术特点........................................................................................4 2.3 动车组随车机械师........................................................................................5 第3章随车机械师作业................................................................................................6 3.1随车机械师第一次出乘作业标准.................................................................6 3.2随车机械师岗位职责.....................................................................................9 第4章 CRH1型动车组随车机械师应急故障处理...................................................10 4.1 应急故障处理原则......................................................................................10 4.1.1动车组随车机械师故障应急处理基本流程...........................................10 4.1.2应急故障处理的几点注意事项...............................................................11 4.2动车组重联与解编........................................................................................12 第5章 CRH1动车组随车机械师动车组检查测试...................................................15 5.1动车组出库检查............................................................................................15 5.2 PIS检查测试................................................................................................15 5.3 IDU测试........................................................................................................17 参考文献..............................................................................................................19 致谢......................................................................................................................20

第 1 章 绪 论

1.1设计背景

世界上最早的铁路在英国第一次工业革命中诞生。中国最早的铁路建设也是借鉴和模仿英国的技术，但是在短短不到十几年的时间我国的铁路技术水平已经和国外最先发展铁路的发达国家水平相差无异，甚至超过了部分国家。为什么中国的铁路发展如此迅速？归根到底是因中国高铁结合了中国的实情和历经了不同的复杂地理环境考验，并得到了令世界叹服的350千米/公里时速的优异成绩。李克强总理在2016年全国进行的“十三五”规划(2016-2020年)的政府工作报告中指出，2020年中国高铁将覆盖80%以上的大城市。重点是在“十三五”期间，铁路上的资金投资将涨幅一个亿，此外新的铁路建设里程数也将达到3万公里。随着铁路线和动车组的投入增加与使用，动车机械师的需求也逐步上升，尤其是建设一支高素质的铁路职工队伍，培养优秀的机械师任重而道远。设计一个合理优化的岗位标准，从而培养出一批优秀的动车机械师，并为动车组在中国铁道线上能够持续良好安全的运行和我国铁路迈向高速时代信息化打下了坚实基础。

1.2设计思路

关于随车机械师工作岗位标准的设计应始终贯穿和落实以当前工作所从事的动车组随车检修的管理工作为基础和结合国外其它先进成熟的随车机械师检修经验，以铁道部颁发的各类作业标准，规章作为依据和执行基础和实际情况相结合，从而对本论文的CRH1型动车组随车机械师工作岗位标准进行设计，并坚持实践是检验真理的唯一标准，从实践中发生和出现为问题不断进行修改和完善，进一步让设计的内容和成果和现场情况紧贴，进一步的提升该论文的含金量和使用价值。第2章 动车组和随车机械师介绍

2.1高速铁路概况

什么是高速铁路？在不同的时期和不同的国家有着不同的定义，早在西欧时期高速铁路的定义:速度是250—300公里/每小时，旧线改造是200公里/每小时。在中国高速铁路的定义是这样的：新型铁路客运专线不低于250公里/每小时高速铁路称之为高铁。世界上第一条铁路在1825年的英国建成和开始通车，由于铁路有着“三高”的新型代名词（安全高，速度高，环境保护高）所以这一新型的交通方式便很快的登上了世界的交通舞台并一举成为了世界上最主要的交通运输方式之一。随着铁路带来的良性影响许多国家都逐渐在发展高速铁路和改建旧的铁路沿线。

列车的运行速度随着时代的变化和提速也在不断提高和改变着。早在1963年世界铁路里程达到了13000千米。在2008年8月1日，我国也诞生了具有完全自主知识产权、世界一流水平的高速铁路—京津城际铁路。该高速铁路长120千米，其中列最高运行速度也达到了350千米每小时。

2.1.1高速铁路发展沿革

1.日本高速铁路

日本东海道新干线东京到大坂高速铁路（世界上第一条完全参照高速列车标准建的铁路）在1964年10月1日正式开通并投入商业运营，该列车最高运行速度有210千米每小时。这条铁路线的开通对日本的经济和社会的发展有着潜移默化和深远影响，同时也加强了日本铁路运输与高速公路和航空的竞争运输增强了交通运输的多样性，提高了人民出乘的可选择性。2002年，日本新干线运送量日均80万人次左右，全年客运量达3亿人次，该数据是航空公司的4倍。

2.法国高速铁路

法国的主要运输方式为陆地运输，而法国国营铁路公司SNCF简称法国国铁在1967年开始研究高速铁路新计划。TGV高速列车在东南线南端部分投入运营，时速在实验过程中达到380千米每小时，商业运行速度达到了270千米每小时，打破了传统铁路的速度概念。515.3千米每小时的世界纪录由1991年5月TGV 在大西洋上所创造从这一点告诉我们进步永不止步。2007年4月更达到了恐怖的574.8千米每小时的世界新纪录。

3.德国高速铁路

德国在历经第二次世界大战后东，西德分开治理历经了40年之久。到目前为止铁路线为38500千米，其中1915年铁路线为62400千米（黄金时期）。高速铁路最快速度达到了330千米每小时并于2002年的8月开通。现在为止开通高速列车的国家有：意大利，瑞典，美国，俄罗斯，奥地利，西班牙，韩国等。高速铁路的安全性、舒适度、准时性、环保、运输能力强的新时代影响和带来的社会经济效益显著的特点受到世界人民的热爱和各国政府支持。

2.2 动车组组成及其特点

什么是动车组？动车组有两种组成方式，一种是拖车和动车组成，另一种由动力车全部组成的车组。其中高速动车组的动力配置也分为两种：集中型和分散型。随着时代的发展动力集中型机车以不能适应社会发展和列车提速需求。

动车组由下列部分组成： 1.车体

动车组车体又分为带司机室车体和不带司机室车体。它既可以接待乘客又可以让司机驾驶，更是安装与连接其他设备部件的基础。为了进一步提速所以只能进一步减轻车体重量，众所周知铝合金和不锈钢作为金属材料将会很大程度上减轻车体重量，所以未来车体的主要材料也将有铝合金逐步代替使用直到科研团队研发出更轻便的材料。

2.转向架

转向架是保证列车高速安全平稳运行的“灵魂”部件。对转向架性能的提升随列车速度和时代发展的速度也不断的在提升。其中转向架有两种类型：动力转向架（可以是全动轴，也可以是部分动轴），非动力转向架。

3.制动装置

保证列车安全运行缺一不可装置。动车组有两种制动模式：动力制动摩和擦制动的复合制动模式，制动控制系统包括动力制动控制系统(再生制动)和空气制动控制系统。另外还有电子防滑器及基础制动装置等。

4.牵引传动系统 该系统包括主电路、高压设备、受电弓、主断路器、主变压器、牵引变流器和电机及电传动系统的保护等。

5.车辆连接装置

车辆连接装置对列车运行编组有决定性作用，其中机械连接包括车钩缓冲装置和风挡等。同时还有车辆之间的电气和空气管路的连接、高压电器连接、辅助系统和列车供电连接，以及控制系统连接等。

6.车辆内部设备

服务于乘客的车内设有的装置。例如车内的供水系统、供电系统、通风系统、取暖和制冷系统、车门、行李架、旅客信息服务系统等。

2.2.1 动车组技术特点

随着时代的发展和动车速度的提升，对于高速铁路的要求也在不断提升可以说高铁代表了当今社会科技发展的前沿，是社会各领域的体现，比如：材料、电子、机械、计算机和控制等现代化技术。那么动车组的主要技术特点有：

1.车体机构轻量化

为了进一步节省列车牵引功率和资源利用，以及提升旅客乘车的舒适度和降低因速度过快而引起的列车对线路的损耗和车体的损伤，所以需要最大限度的降低车体重量。关于材料的选用以铝合金为主导材料。

2.高性能的转向架技术

列车运行速度的提升的核心问题在于稳定性和安全性，而稳定和安全的决定因素在于转向架。俗话说的好“好马配好鞍”，列车也是如此。想要列车在高速运行中保证其安全和稳定就需要配备高性能的转向架。当然转向架的要求不仅如此另一方面还要保证快速运行时旅客乘坐的舒适度。

3.优良的空气动力学外形

大家都知道当速度过快的时候会产生“音爆现象”随着速度的提升列车与空气的摩擦不仅会造成强烈的刺耳噪音还会对列车的运行性能产生一定的影响，更为严重的是列车的高速运行下产生的气动现象对周围的环境也会产生影响。那么解决这一系列的关键就在于列车头型的设计要呈流线型并减少空气阻力。

4.复合制动技术 高速列车运行时最让人棘手的难题则是制动技术。为什么这样说呢？是因为列车的动能随着速度增长将会出现速度平方增长的现象（正平方比例）所以传统的空气制动远远不能满足现代化发展的需要。现在列车的运行采用电，空联合制动模式，其中电制动优先最受欢迎，而且普遍装有防滑器。因此电空制动可以更好的保证列车拥有充足的制动力。

5.列车自动控制及故障诊断技术

保证高速列车安全运行的核心与精髓就在于列车自动控制系统，殊不知世界各国政府在研发高速铁路时都十分重视和关心动车组的自动控制系统。因此投入大量的资金进行多种基础技术设备的研发工作。例如：列车超速防护系统、GPS卫星定位系统、智能控制系统、车载微机自动监测和诊断系统等。到目前为止世界高速铁路上的自动控制方式有两类，一类是人机共用、人控制为主的方式，其中法国TGV高速列车为代表，另一类是设备为主，人控为辅的控制方式，其中日本新千线采用的ATC(列车自动控制)为代表。

6.密接式车钩缓冲装置

它是提高旅客舒适性和列车安全的重要部件并对缓解列车冲击起到了一定性作用。目前世界各国高速列车普遍采用密接式车钩连接装置，该装置两车钩连接面的纵向间隙一般都下小于2毫米，上下、左右的偏移也很小，这一点对提高列车的运行平稳性和电气线路、风管的自动对接提供了保证。

2.3 动车组随车机械师

动车组随车机械师通俗上讲就是保证列车在运行过程的安全和按时准点到达目的地。更全面上讲他是监控动车组运行安全的重要岗位人员和列车安全的“灵魂工程师”，重要的一点是要快、准、稳的处理动车组运行途中发生的故障和协助铁路工作人员为旅客提供好的优质服务工作。随车机械师责任就是负责动车出库后在铁路运行线上的运行状态和故障处理，尽量避免动车组在运行途中因故障而造成的晚点并在将列车的运行状态和情况反馈到动车所。其中途中不能处理的故障等动车组到达车库进行一级修（该修由地勤机械师负责）。

第3章 随车机械师作业

3.1随车机械师第一次出乘作业标准

1.接车作业

（1）准备出乘时随车机械师要做到以下几点按规定：穿上工作服并带好标志；提前几分钟到达动车调度室进行报到和拿动车组钥匙；随时原地待命，时刻准备着出发和其它相关注意事项。

（2）安全标志在检查作业完成后回归原位。

（3）交接主控钥匙在驾驶端部位的司机室完成，接着申请供电。（4）开出动车所之前进行车内设施检查：乘务室信息系统显示，空调系统、车次和车站情况、列车编组、照明、旅客显示信息系统。和司机两个人进行合作对乘务室与前后部位司机室进行电话通信试验检查，另外还要进行车内服务设施和安全设施检查，以及检查随车检修的工具。

（5）最后完成以上检查步骤检后像调度室进行作业汇报，到后面就只用等待随车出库运行。

作业路线图1

图1 接车作业路线

①部两侧作业路线；②交接钥匙并申请供电；③车内上部检查作业路线

当动车组出库时，随车机械师要从头走到尾，认真检查动车组工作情况是否正常，如果发现异常情况要及时进行处置，并向调度室报告异常。

当列车到达车站后，务必要从前端司机室位置下车，然后在站台侧进行巡视看一看，并对外侧车号及目的地显示器状态进行核对。作业路线见下图2

图2始发作业路线

① 内巡视作业路线；②站台侧巡视作业路线

2.途中作业

（1）发车完毕后在车内对列车运行动态和车内主要服务设施进行检查。（2）运行过程中可以通过车载信息系统监视列车运行及设备工作情况。若发现故障和异常情况列车进行报警时，走相关规定程序进行解决。

（3）若发生故障紧急停车随车机械师和司机要合作做好有关行车、安全防护工作尤其是当随车机械师下车进行检查时做好防护工作，并向动车所调度室中心进行故障汇报。如果需要救援，安装过渡车钩和连接风管需要随车机械师和司机合作完成。

（4）发生故障时客运列车员要及时奔赴第一现场进行处理，同时要做好故障写实记录。

3.折返站作业

（1）行驶到终点站时要和退乘司机与接车司机进行主控钥匙交接、签认(司机换乘时进行)最后要了解列车运行情况、并做好相关记录。

（2）等到旅客下车后开始进行从头到尾的巡视并检查车内设备技术状态，发现故障就处理并做好记录。

（3）到达乘务室，监视车载信息系统等待发车。作业路线见图3

图3折返始作业路线

①与司机交接主控钥匙了解情况；②车内巡视作业路线；③站台侧巡视作业

4.终到作业

(1)第一步确定车上没有任何乘客后关闭和锁上车门。

(2)第二部填写一天的乘务报告，发生的重点故障提前反馈给动车运用所。(3)第三步随车返回动车运用所。

(4)其中要在司机室内的检修模式下检査IDU运行信息情况如何。(5)从司机那里掌握列车的部分运行情况，并做好记录。

(6)最后去调度室现场汇报列车运行情况，签字并交接《动车组运用日志》、交接重点故障，并交还动车组钥匙，没有什么事情后可以下班。3.2随车机械师岗位职责

1.工作上要以军人的标准来要求自己，做到两个服从：服从命令，服从指挥。2.在列车上通过车载信息系统来达到监控显示器和监控动车组的运行及其设备的状态目的，发现故障时及时且准确的将故障关信息汇报给司机，并商谈怎样解决问题，最后做出正确的判断。

3.在动车组进出运用所时，要办理技术交接手续。或者是从地勤机械师获取车门集控开关钥匙，另外在司机指挥下处理有关列车防护和事故救援并做好引导救援机车联挂和安装过渡车钩，连接风管等事宜。

4.如果发生了威胁到列车行车安全的故障或其它的紧急情况时候要当机立断使用紧急制动阀停车(紧急停车按钮)或马上通知司机采取停车措施保护列车安全。

5.按规定操作动车组中的设备比如：控制车内空换气装置，控制车内客室照明，设置调节照明工作，设置事宜的车内温度，控制车内旅客信息系统正常显示并教会列车员能够正常使用车内简单设备。第4章 CRH1型动车组随车机械师应急故障处理

4.1 应急故障处理原则

动车组应急故障处理目的是为了果断、正确地处理运行中发生一些故障和问题从而来避免因故障造成旅客行程出现晚点、取消交路、救援等事件的发生。通过合理准备的应急处理，使故障导致的损失程度较低到最小化。

动车组在运行途中，只要动车组在线上发生的临时停车、晚点、运缓、救援等一些情况(无论是否属于车组质量的原因)，随车机械师(或添乘干部)都务必在事件发生的15分钟内向动车运用所调度报告情况，由值班调度员再负责按规定及时向动车运用所的领导(所长与管副所长)及其上级领导反映情况。

只要动车组发生救援情况，第一时间随车机械师必须要直接向动车运用所所长汇报（事故发生地所管辖的路局所长）。随车机械师如果碰到棘手的难题，需要技术支援时候可以向技术专职人员拨打电话请求技术支援和帮助。汇报流程简图见下图4

图4为救援情况汇报流程图

4.1.1动车组随车机械师故障应急处理基本流程

依据IDU故障提示栏来查询故障

为了更方便快速的找出故障，所以在查寻之前应快速浏览一遍IDU的当前报警及故障记录，从而可以快速的判断出故障严重程度和发生位置。

IDU产生报警的同时故障栏也会有相关应急处理方法和可能导致故障的一系列原因，最便利的是可以利用IDU在线处理来解决运行中产生的一些小故障。IDU报出的故障可以有下面几种： 第1种，针对司机的错误操作。发生时会出现提示覆盖IDU整个屏幕的情况，这个问题出现必须要马上采取措施。只有当司机解决这个问题后，屏幕才会恢复正常提示也就自动消失。事件描述栏为黑色背景。

第2种为只有出现重大故障才会出现（被称为A级报警）这时候会有声音报警提示而且信息会覆盖整个屏幕，只在IDU上点击“确认”按钮后操作人员才可以进入IDU其他界面，发生这个情况司机要重点关注。当解决问题后报警声音消失。另外一点要注意司机操作台上的Q按钮只有A类报警消音功能，没有确认故障的功能。

如果当A类警报是报警状态时并不止一处时，这时候屏幕上就只会显示最早的没有解决确认问题的那个。当第一个A类警报被解决后，才会显示后面没有解决的第二个最早警报，按照这个方法。若有这类情况发生时描述栏背景。

第3种为B级报警，这时候有故障发生的时不用太关注，但是司机仍需要了解情况。当发生事件信息仅占屏幕一部分，在屏幕上确认报警。事件描述栏是黄色背景。

第4.5种出现的时事件自动出现在屏幕上，只出现在历史记录中，当这种情况发生的时候司机没办法看到，所有故障重点在于处理第一种故障（黑色），和第二种故障（A报警红色），第三种故障（黄色）不需要特别重视，若需要关注则视情况而定就可以。

4.1.2应急故障处理的几点注意事项

1.动车出库之前确认IDU有关界。比如必须对IDU上的当前故障界面、互锁界面、外门界面、高压界面、制动界面和牵引界面检查确认。

2.重视应急处理的高效率性。如果发生故障特别严重，短时间内无法解决这时候就要节省时间并按照相关规定提出救援请求，为避免浪费过多时间 判断能否继续行车如果满足下面条件：

牵引安全回路灯和紧急制动安全回路灯全部熄灭。确认后认为制动完全缓解。

满足以上两点说明动车可以有牵引和制动条件，这时候一般情况可以维持正常运行，只是部分性能会降。3.如有转向架出现异常声音和振动等情况发生，这时务必停车仔细检查，直到确定部件无松动和脱落的情况才可以继续行车，但一定要密切监控。面对轮对轴温故障要做到三点：

一、高度警惕，二、据轴温严格把关速度，三、异常情况停车降温。

4.熟练掌握CRH1型动本组的各种复位、切换及切除方法。CRH1型动车组采用的是列车网络通信控制技术，大量的复杂功能是依靠软件来实现，传统通过查找线路来排除故障的经验和方法已经很难适应时代的发展要求。

处理故障时要减少蓄电池的电量消耗，应急处理时，升降弓、重新激活、应急通风都将消耗蓄电池能量，所以所有方法都不奏效时禁止频繁进行升降弓，这将会消耗大量的蓄电池能量。最坏的结果就是动车组因蓄电池放电过度而“死车”。可以的话可在电池电压降低到98V时将蓄电池接触器断开。

5.权衡保持故障现状和维持运行和停车处理

恢复车组性能的利弊。有的问题经过处理也许可以让动车组的恢复运行性能，但在处理的过程中也可能会浪费太多时间，造成列车晚点的情况发生。这时候我们需要知道有些故障不处理只会降低动车组部分性能并不会给行车安全带来威胁，当然最为严重的是处理不当加剧故障严重化这无一不是雪上加霜，所以随车人员更需要聪明的头脑结合当时情况综合全面做出判断。

4.2动车组重联与解编

1.动车组重联

重联操作是指2列动车组编组运行，其驾驶方式和单列动车组无差异。所有的系统彼此之间相互联系，首先从被激活的司机室进行控制。论技术和操作的话，重联动车组的驾驶和单列动车组大同小异，重要的是要遵守重联车组操作的方法。

动车组进行联挂之前，必须满足以下条件：(1)动车组蓄电池可以供电并处于静止和启动状态。(2)无司机操控台启动且动车组处于静止。

(3)动车组之间距离应大于3m，一方面要保证有充足的时间让其速度稳定，另一方面要保证另一个动车组上的车钩已伸出。

联挂时的司机室各开关作用位见图5。

图5联挂时的司机室各开关作用位

①自动速度选择器处于“联挂”位；②使用速度限值时的速度参考值显示；③前导流罩(盖板)抬起/车钩伸出按钮；④后导流罩(盖板)抬起/车钩伸出按钮；⑤解钩请求按钮

自动联挂：

1.按车钩伸出按钮被联挂列车组上的车钩。2.在有效司机室，将主控制器调到“0”位。3.按车钩制按钮伸出车钩。4.将自动选择器转到“联挂”位。

5.将主控制器设为驱动模式，列车向前缓慢移动，速度自动为800米每小时。6.当车钩以机械方式联住在一起后，列车自动停止，计算机显示出“验证”菜单。

7.根据菜单的指导进行配置。重新配置完成后，静止的列车被配置为从属状态。

手动联挂：

1.按车钩伸出按钮伸出后被联挂列车组上的车钩。2.在有效司机室，将主控制器调到“0”位。3.按车钩控制按钮，伸出车钩。

4.使用主控制器将联挂速度调为100米每小时。将主控制器移到第一如“1”遮挡位(慢加速)，然后立即不间断地移回到恒速位，这样就将建度调到了100米每小时。注意参考板显示屏显示为500米每小时，这是能够显示的最小速度。

5.列车组联挂好后，将主控制器移到自由模式(模式0)，停止向前牵引。6.重新启动司机室，将司机钥匙调到“0”位，然后再回到“1”位。联挂后出现配置问题，要手动进行列车重新配置。如果出现下面这几种情况需要实施列车重新配置： 自动联挂后，在配置菜单中无法看见所有车辆。通过手动重启司机室并将司机钥匙调到“0”位，然后再回到“1”位。注意该操作应在一个端部司机室进行操作。

动车组解编

正常解构前要满足以下条件：

1.是否具备机械和电气联挂，否则进行“无电气连接的解构”。

2.解构请求按钮闪烁，需要满足这方面条件：列车组处于静止状态，解构处的司机室处于激活状态。如图6

图6 车组解构

①解构时的关键位置；②分离列车（可以在任何一列车组的任何一个司机室进行）

正常解钩：

1.激活解钩处的司机室并按下此时闪烁的解钩按钮，解钩按顺序启动，解钩按钮一直亮灯。

2.电气连接的解钩完成。3.机械解钩完成。

4.压缩空气连接的解钩完成。5.未激活的动车组实施紧急制动。第5章 CRH1动车组随车机械师动车组检查测试

5.1动车组出库检查

每一列动车组在出库之前，随车机械师都必须对动车组进行一次全面认真的检查，务必让动车组都完全达到出库质量标准，其中要求包括对动车组走行部设备、司机室静动态测试、客室设施检查测试等。在动车组出库检查的过程中，随车机械师应按照制订的巡视线路进行巡视，对检查的过程中出现的问题及时向调度中心反馈，保证动车组的出库质量。

5.2 PIS检查测试

可以使用PIS手持机进行操作。第一步按“下”进入测试和维护莱单，第二步按“右”进入，输入密码“55555"后，按确认键。进人后有以下3个菜单选项：

—软件版本 —司机室测试 —列车测试。—司机室设备测试

在测试菜单里选择进入司机室测试。

1.开始麦克风测试，按广播键后讲话判断司机室扬声器是否有声音输出。是OK，否NOK。

2.开始手柄测试，按PTT键后讲话判断司机室扬声器是否有声音输出。是OK，否NOK。

3.开始测试Busy灯，判断司机台上广播灯是否亮。是OK，否NOK。4.开始测试Emergency灯，判断司机台上紧急通信灯亮是否有亮，是OK，否NOK。测试完成以后也可以证明本地的司机室通信接口盒(CIB_C）正常。

5.若司机显示单元(CDU)的显示内容始终和手柄上的显示内容一致，则CDU正常。

6.另外一个司机室进行以上方法进行同样测试。客室设备测试： 同样方法进入列车测试。1.进入司机室扬声器测试，判断所有的司机室和乘务员室内的扬声器是否有“叮咚”声且别的地方没有。是OK，否NOK。

2.进入台扬声器测试，判断所有通过台的扬声器是否有“叮咚”声且其他地方没有。是0K，否N0K。

3.进行客室扬声器组1测试，判断所有车厢的左边或者右边扬声器，以及厕所扬声器是否有“叮咚”声且其它地方没有。是OK.否NOK。

4.进行客室扬声器组2测试，判断所有车厢的另外一边扬声器是否有“叮咚”声且其他地方没有。是OK，否NOK。

5.厕所可能和左边的扬声器一起响也可能和右边的扬声器一起响，但只和其中一边一起响。第一组扬声器可以是左边也可能是右边，第二组也一样，但两组扬声器都测试后、全部扬声器应都响。

6.进行显示器测试，判断所有的显示器，包括内显和外显是否全被点亮。是OK，否NOK。

7.进行列车通信测试，判断所有的其他手柄上面是否都有“正在测试”。是OK，否NOK。

8.进行手柄测试，判断所有的其他手柄上面是否都有“正在测试”。是OK，否NOK。

9.进行旅客紧急通信单元测试，判断所有的旅客紧急通信单元上的两个灯是否都在闪烁。是OK，否NOK。旅客紧急通信单元上的音频部分测试需要两个人测试，一个人在激活司机室里应答，另一个人按旅客紧急通信单元上的按钮请求通话。两个人要按顺序依次进行对所有的旅客紧急通信单元进行简单的通话测试。

乘务员室设备测试：

1.按下乘务员室里的广播按钮，若客室里有“叮咚”声，按钮旁边的指示灯亮。在扬声器里说话有声音证明乘务员室里的按钮、麦克风正常。

2.用乘务员室里的手柄做广播，客室的扬声器发出声音，证明手柄和司机室通信接口盒(CIB_C)正常

3.如果手柄的广播有声音而麦克风的广播无声音，则说明麦克风损坏如果手柄的广播无声音而麦克风的广播有声音，则手柄损坏：如果手柄和麦克风的广播都没有，声音则车厢控制器损坏。5.3 IDU测试

1.智能显示单元(IDU)上的登陆操作

CRHl型动车组有3个IDU，列车运行时全部启动。又由于指令的输入不同IDU的状态模式也就不同。IDU四种不同的状态模式如下：

（1）关闭模式是IDU启动时的初始模式(司机匙转到零位)，这时候只有少数系统信号受到监控。可以通过触摸显示屏或转动司机钥匙激活IDU。

（2）主控模式是已激活的司机室内模式。如果激活一个其余的将会成为配属。接着进行选择登录的用户（是司机还是维护人员）。在对显示的事件信息进行确认。

（3）从属模式就是除了已激活的司机室外的其他ID模式。这时候用户浏览将会受限。

（4）停车模式显示列车带网侧电压的停车信息。2.智能显示单元（IDU）上的各种操作测试

（1）进入IDU内的制动试验界面，按下启动试验按钮，根据提示进行制动试验，成功后会出现信息提示。

（2）通过IDU检查紧急制动缓解。如果列车总风的风压低于600kpa，列车将会自动进行紧急制动，当总风压达到600kpa时，紧急制动自动缓解。

（3）驾驶控制测试

进人IDU的～驾驶控制。界面，按下。启动测试。图框，按照IDU上信息提示进行操作，所有步骤全部通过时，IDU会有信息提示。

（4）牵引测试。牵引测试为自动和手动进入IDU。进入界面后可以进行不同方式的测。

点击自动测试按钮开始自动测试。全绿通过，全红失败。

点击手动测试按钮，进入到手动测试界面。手动点击选择相应车厢，然后对需要测试的设备进行手动测试如果设备测试正常，显示全绿，全红表示故障再次点击相应设备按钮，停止测试。

3.DSD司机安全装置测试（1）按下DSD测试按钮。

（2）蜂鸣器和IDU同时报警，列车自动开始8级紧急制动。（3）踩下DSD脚踏装置，同时观察紧急制动缓解。IDU上显示DSD测试通过。

4.智能显示单元(IDU)上的故障查询

点击IDU进人。故障记录。选择相应车厢号进行查询。参考文献

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致谢

毕业设计是大学生涯学习阶段得一次宝贵而难得的理论与实际相结合的机会，通过这次对CRH1型动车组随车机械师岗位作业标准的设计，让我更加的了解的随车机械师这一岗位，也在一定程度上摆脱了理论知识学习状态。关键在于实际操作锻炼了我的综合运用的能力也进一步检验了我所学的专业基础知识.为以后再单位工作打下了一定的基础。纵然毕业设计内容繁多，过程繁琐，但收获却是无穷的。在设计的过程中碰了不少壁走了不少弯路，但是老师一直给予我最大的耐心和帮助，不仅在设计上给予了我帮助，更大的是精神的鼓励。其中老师深厚的学术造诣和渊博的知识给我留下了深刻的印象，给我了深深的启迪。在此，向老师表示最心的感谢!在毕业设计的过程中，遇到了许多难题（其中就不乏格式问题），这时我得到了同学的雪中送炭。衷心感谢你们给予我的无私帮助，非常感谢！

感谢大学生涯中给予我关怀的领导和教育我的老师，以及感谢我的所有同学，因为你们，我的大学才会如此精彩，没有你们也就没有今天更优秀的我。最后已经无法用语言来表达我的感激之情。