城市轨道交通车辆设备种类繁多、关系复杂,人工故障诊断普遍存在精度低,速度慢,错误率高等问题。以制动子系统为例,经对制动系统故障模式和故障产生逻辑关系研究后,采用故障树分析法(Fault Tree Analysis,FTA)对制动系统建立故障树模型...城市轨道交通车辆设备种类繁多、关系复杂,人工故障诊断普遍存在精度低,速度慢,错误率高等问题。以制动子系统为例,经对制动系统故障模式和故障产生逻辑关系研究后,采用故障树分析法(Fault Tree Analysis,FTA)对制动系统建立故障树模型,通过产生式规则建立制动系统故障诊断知识库,结合知识库与故障树模型进行故障诊断定位。实验表明,该方法能有效针对制动系统进行故障诊断,减少对车辆维护人员的依赖,提高车辆维护效率,实现城市轨道交通运维智能化。展开更多
阐述国内外转辙机故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术的发展现状,提出转辙机PHM技术的原理框架,并给出转辙机PHM技术的关键点,包括敏感参数分析、数据采集、故障物理分析、特征提取、健康评估、故障诊断、...阐述国内外转辙机故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术的发展现状,提出转辙机PHM技术的原理框架,并给出转辙机PHM技术的关键点,包括敏感参数分析、数据采集、故障物理分析、特征提取、健康评估、故障诊断、故障预测以及决策计划等,为转辙机PHM技术的工程应用提供理论基础。展开更多
文摘城市轨道交通车辆设备种类繁多、关系复杂,人工故障诊断普遍存在精度低,速度慢,错误率高等问题。以制动子系统为例,经对制动系统故障模式和故障产生逻辑关系研究后,采用故障树分析法(Fault Tree Analysis,FTA)对制动系统建立故障树模型,通过产生式规则建立制动系统故障诊断知识库,结合知识库与故障树模型进行故障诊断定位。实验表明,该方法能有效针对制动系统进行故障诊断,减少对车辆维护人员的依赖,提高车辆维护效率,实现城市轨道交通运维智能化。
文摘阐述国内外转辙机故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术的发展现状,提出转辙机PHM技术的原理框架,并给出转辙机PHM技术的关键点,包括敏感参数分析、数据采集、故障物理分析、特征提取、健康评估、故障诊断、故障预测以及决策计划等,为转辙机PHM技术的工程应用提供理论基础。
