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铁路机车简单故障诊断系统设计研究

发布时间:2022-03-28 08:43:23 浏览数:


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【摘 要】随着铁路建设事业的发展,社会对建设铁路单位安全体系给予极高的关注度。铁路建设工程需要经常在工程线路上使用铁路机车,但工程线路质量与运营线路存在极大的差别,运行机车大部分也不属于建设单位,提高机车故障诊断的准确度可保障铁路机车的安全运行。因此,本文通过对铁路机车的运行现状进行研究,分析机车故障的引发途径及表现形式,探讨故障诊断系统的设计。

【关键词】铁路机车;故障诊断;系统设计

近几年,铁路机车成为我国一项科研领域,特别是故障诊断系统,成为科研知识的聚集地,利用专业知识和评估系统,实现铁路机车的故障诊断。基于机车运行的实际状况,故障诊断可以提高铁路机车的安全性能,确保故障的及时发现,避免发生事故。受多项影响因素的制约,机车发生的故障表现形式多种多样,如何快速发现机车故障,成为铁路行业的主要研究对象。

1 铁路机车故障的表现特点

铁路机车本身属于复杂的项目,在零件与动力的配合下,完成运输。机车故障的出现属于必然行为,因为机车在运行时,不仅涉及大量工科知识,而且处于运动状态,受磨合与性能的影响,引发机车故障,对机车故障的表现特点做以下分析。

不明确性。机车中的故障信息,并没有明确的界限,故障与故障源之间也没有明确的联系性,导致故障判断不明确,模糊故障诊断的方式。

突发多变性。部分机车发生故障属于瞬间性的,没有提前做出故障发生的预兆,通过肉眼基本观察不出机车的不正常,也无法判断机车是否处于故障变换阶段,而且在故障突发后,容易引发机车的其他故障,由于发生故障,导致机车运行系统瘫痪,逐渐演化成整体机车故障。

延伸性。机车发生故障时,会体现出延伸特性,展示由小变大、由无到有的过程,或者是机车故障呈现辐射性散发,直至引发机车系统瘫痪,增加故障诊断的难度,不能确定引发故障的为某一单纯的点,而是在多项零件同时具有故障倾向的作用下,形成故障表现,必须以综合、系统为出发方向,分析故障的源头和特性。

层次性。机车的正常运行,需要数以万计的零件为基础,各类零件并不属于相同的系统,其在运行时,需要极大的磨合周期,增加耦合程度,即使机车发生故障,也很难判断引发故障的具体层次。所以机车故障,表现多发的层次性。

2 简述铁路机车故障诊断系统

铁路机车故障诊断系统,是以专家系统为基础,实现故障的准确判断。诊断系统包含两大基础内容:数据采集单元以及简单分析诊断系统的构成。

首先集中收集机车运行数据,通过系统内的检测仪器,快速载入信息数据,经过仪器分析和汇总后,以信息批量的方式,传输到诊断系统,再由系统对真实的机车数据进行参数分析,比对标准参数值,查看机车参数是否超出标准参数的限制;然后是故障诊断,经过一系列的参数分析、比对,得出故障诊断的结果,以此判断机车是否需要维修,制定维修策略或计划;最后将故障诊断系统的结果,如需要可通过计算机整理并打印,作为记录储存,便于分析机车故障,预测机车需要故障检测的周期。

3 铁路机车故障诊断系统的设计

故障诊断系统的设计,我们以DF4B型内燃机车为例,我们在原有机车加装以下传感器:

选取DF4B型内燃机车作为研究对象原因有三:1. DF4B型内燃机车在铁路建设工程使用率极高;2. DF4B型内燃机车设计年限相对久远,当时机车上未加装太多传感器,直接加装各类传感器极为方便。

简单分析诊断系统结构如下图:

由上图分析:知识库是支持系统故障判断的主要部分,其以专家系统为基础,包含大量的知识,而且具备高效质量诊断的能力;推理执行主要是以知识库为基础,一旦遇到相似故障,推理执行可以迅速在知识库中搜索相关的信息,对目前出现的故障进行锁定、搜取,得出故障产生的原因,并给予科学的解决措施建议,由此可见:知识库与推理执行,属于故障诊断系统中的主要部分。对故障诊断的整体做以下分析:

3.1 知识库

知识库具备实时性的特点,库内包含大量机车检测的数据,通过PB机制,保障数据库快速更新的状态,严格规定数据更新的频率和规模。利用PQ原理推定知识库的运行,即由P推出Q,根据相关策略在知识库中诊断机车发生的故障为P,则可以根据P推出对应的解决措施Q,应用于机车故障处理,其推断运算的速度非常快,例如:机车发生打滑,车轮(轮对)转动的线速远大于机车车速,基本数据迅速传输到知识库内,然后PB机制对其做有效判断,寻找知识库中的P,进而得出Q,应用于实际机车故障处理。

3.2 推理执行

利用“面向对象”的推理方式,借助搜索算法,实行故障的推理执行。根据机车故障的表现特点,分析故障源的发生路径,通过识别故障所处的环境,将数据向量映射到机构函数中,模拟两者之间的关系,定位故障源,避免层次故障的特点,推理执行时,优先分析功能故障,定位故障后实行测试,将所有故障因子,输入反馈推理机构中,利用运算,判断推理是否有效,诊断机车故障。

3.3 解释机构

受故障诊断不明确特点的影响,对推理实行二次解释,验证推理试验的正确度,如故障诊断中的推理结果相同,则表示故障诊断有效,相反无效。解释结构属于诊断系统中的条件控制,不能作为最终的故障诊断结果,只能增加故障诊断的可信度。

3.4 知识获取

利用“数学集合”作为知识获取的途径,统计机车诊断的知识,避免机械知识对整体知识系统造成影响。获取无限的机车知识,可以提升故障诊断的能力,以机车故障实例为分析依据,实现知识的逐步完善,知识获取的途径并非单一,在多种知识获取方式的基础上,保障知识的扩充性。

3.5 人机接口

人机接口主要起到数模转换及信息传输的作用,连接机车与故障诊断系统,实现信息交互。

综上所述,故障诊断系统的设计,不仅涉及大量的数学算法,而且具备高质量的属性要求,促使诊断系统处于优质的运算状态,准确发现机车潜在的故障,确保铁路机车运行的安全度,推进铁路建设事业的发展,进而创造经济、社会效益。

4 结束语

利用故障诊断系统,可以快速判诊断故障,及时实行故障分析,提出有效的解决措施。故障诊断系统主要在多方面对机车故障实行诊断,如:12回路、轴承等,利用专家级别的经验,准确定位机车故障,检测铁路机车是否处于故障状态,根据系统的诊断反应,实现合理推理,最终应用到铁路机车体系中,完成准确的故障诊断。

参考文献:

[1]王武,王红玲.内燃机车电气故障诊断的专家系统[J].煤矿机电,2012(03).

[2]李健锋,吴张永.液压专家系统故障诊断技术研究[J].流体传动与控制,2011(06).

[3]王冬梅,王黎.基于专家系统的铁路机车故障诊断系统[J].吉林大学学报(信息科学版),2012(06).

作者简介:

曾昊,男,河南信阳人,项目机械设备部部长,助理工程师,本科,电气工程及自动化。

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