（安全技术及工程专业论文）地铁车辆牵引系统故障诊断技术及系统的研究.pdf

a bs t r a c t f o ral o n gt i m e , u r b a nm a s st r a n s i to p e r a t i o n a ls a f e t yi s s u e sh a v eb e e ng i v e nc l o s c a t t e n t i o nb ya l ll e v e l so fg o v e r n m e n ta n dp u b l i c a n dw h e t h e rm e t r ov e h i c l e ss a f e t yo r n o ti sc l o s e l yr e l a t e dt op a s s e n g e r s s a f e t y f u r t h e r m o r e , i nr e c 脚ty e a r s ，t h ec o m p l e x i t y o fm e t r ov e h i c l e se q u i p m e n ti si n c r e a s i n g , a n dt h ef a i l u r er a t ei sr i s i n g t h e r e f o r e ，h o w t od i a g n o s et h et r a c t i o ns y s t e mo f m e t r ov e h i c l e se f f i c i e n t l y , r a p i d l ya n da c c u r a t e l yi sa n i m p o r t a n ti s s u et ob er e s o l v e d i nt h i sp a p e r , b a s e do nt h er i g o r o u ss u m m a r i z a t i o nt or e s e n tr a i lt r a n s i tf a u l t d i a g n o s i st e c h n o l o g yi nt h ew o r l d , w eh a v ed o n ea ni n - d e p t hr e s e a r c ho no p e r a t i o n a l v e h i c l e si n s h a n g h a im e t r o ，c o n d u c t e da n da n a l y z e d t h ea p p l i c a t i o na n df a u l t o c c u r r e n c eo ft h ek e ye q u i p m e n t , a n di d e n t i f i e dt h em l e sa n dc h a r a c t e r i s t i c so ff a u l t k n o w l e d g e b a s e do nt h ea b o v en e e d sa n a l y s i sa n dr e s e a r c h , t h i sp a p e rh a sd e s i g n e da f a u l td i a g n o s i si n t e g r a t e ds y s t e mo ft h et r a c t i o ns y s t e mo fm e t r ov e h i c l e sw h i c hs e t s o a r b o m c , m e t r od e p o ta n dc o n t r o lc e n t e ri no n e a n dw eh a v ee s t a b l i s h e dt h ef u n c t i o n a l s t r u c t u r eo ft h es u b - s y s t e m s ，a n dt h e nt h ed e s i g no fe x p e r ts y s t e mi sd e m o n s t r a t e di n d e t a i li nt h i sp a p e r k n o w l e d g ea c q u i s i t i o ni st h eb a s i so ff a u l td i a g n o s i s t h i sp a p e r f i r s ta n a l y z e st h e s o u r c eo fd i a g n o s i sk n o w l e d g ea n da c c e s sm e t h o d s ，a n di t sa c , c a 淄m e t h o d sh a v et w o w a y s ：f i r s t ，a c q u i r i n gf r o mk n o w l e d g ee n g i n e e r sa n de q u i p m e n td a t a ；a n dt h eo t h e rf r o m t h ef m e af o r m t h e nw el o o kp r o d u c t i o nm l e sa s 觚e x p e r ts y s t e ms h a l l o wk n o w l e d g e , a n dd e n o t et h ef a i l u r eo ft h et r a c t i o ns y s t e mu s i n gp r o d u c t i o nr u l e s c a u s a l i t yd i a g r a mc a bp r e s e n tc a u s a lr e l a t i o n s h i pb e t w e e nf a i l u r ei n t u i t i v e l y , s a t i s f i e sw i t hp r o b a b i l i t yt h e o r yr i g o r o u s n e s s ，a n dh a s h tr e s t r i c t i o nf o rt h et o p o l o g yo f g r a p h s t h e r e f o r e ，b a s e d0 1 1t h ec a u s a l i t yd i a g r a mt h e o r y , t h i sp a p e rh a se s t a b l i s h e d c a u s a l i t yd i a g r a mm o d e la b o u tt r a c t i o ns y s t e m ，a n dl o o ki ta sd e e pk n o w l e d g ei ne x p e r t s y s t e mf o rd i a g n o s i s i nv i e wo ft h ed i v e r s ee x i s t i n gr e a s o n i n ga l g o r i t h m sf o rc a u s a l i t y d i a g r a m ，t h i sp a p e ru s eac o n v e n t i o n a lc a u s a l i t yd i a g r a mr e a s o n i n ga l g o r i t h m f o r a u t h e n t i c a t i o n ，t h e nw ef i n dt h a tt h i sa l g o r i t h mi sv e r yc o m p l i c a t e d t h e r e f o r e , t h i s p a p e rf i n a l l yc o m p u t e st h ec a u s a l i t yd i a g r a mu s i n ga na p p r o x i m a t er e a s o n i n ga l g o r i t h m t h i sa l g o r i t h mi sp r e s e n t e di nc o m p u t e rp r o g r a m f i n a l l y , t h i sp a p e rh a sd e v e l o p e dt h ef a u l td i a g n o s i ss y s t e mo ft h et r a c t i o ns y s t e m o fm e t r ov e h i c l e s f i r s t ，f u n c t i o n a lm o d u l e sa n ds y s t e md a t a b a s e sa r ed e s c r i b e d ，a n d 北京交通大学硕士学位论文 t h e ns y s t e mo p e r a t i o n a li n t e r f a c ei sp r e s e n t e d f u r t h e r m o r e ，t h i sp a p e rh a sc o m b i n e d w i t hs h a l l o wk n o w l e d g ea n dd e e pk n o w l e d g ef o rd i a g n o s i s ，w h i c hn o to n l ya p p l i e st o c u r r e n tf a u l td i a g n o s i s ，b u ta l s oa p p l i e st or e a s o n i n gt h eo c c u l t e n c cp o s s i b i l i t yo f p o t e n t i a lf a i l u r e s t h er e s u l t sd e m o n s t r a t e dap r e f e r a b l ev a l i d i t y k e y w o r d s ：m e t r ov e h i c l e s ；f a u l td i a g n o s i ss y s t e m ；r u l e sd i a g n o s i s ；c a u s a l i t y d i a g r a md i a g n o s i s c l a s s n o ： 请输入分类号，以分号分隔。】 独创性声明 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：享锰乙堡签字日期：矽口尸年月，日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名： 缘诬 签字日期：如，尸年厂月偌日 名：渤仫 签字日期：矽口尸年厂月r 日 致谢 本论文的工作是在我的导师贾利民教授的悉心指导下完成的，贾利民教授渊 博的学识、严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷 心感谢两年来贾利民老师对我的关心和指导。 蔡国强副教授从论文的选题、研究进展，一直到论文的完成，都倾注了他的 心血，并悉心指导我们完成了实验室的科研工作，在学习上和生活上都给予了我 很大的关心和帮助，在此向蔡国强老师表示衷心的谢意。 感谢轨道交通控制与安全国家重点实验室的王艳辉、秦勇、徐杰、李晓峰、 程晓卿等诸位老师在实验室学习工作期间的关心：在实验室工作及撰写论文期间， 感谢李熙师兄及杨晓明师弟，在项目和学习上的热情帮助，在论文撰写时提出建 设性的意见和建议；感谢实验室0 7 级所有患难与共的同学们，在生活和学习上给 予我无私的支持和帮助。 感谢杨建伟教授对我的科研工作和论文提出了许多宝贵意见，在此表示衷心 感谢。 感谢我的朋友田明振，在生活上给予我莫大的关心以及在论文撰写中给予我 很大的帮助，在此向他表达我的感激之情。 感谢北京宏德信智源信息技术有限公司的领导和同事们在实习期间，在工作 和生活上的帮助。 在此论文完成之际，更感谢我的家人，感谢他们对我的养育之恩，并对我学 业的支持。 绪论 1 1 研究背景及意义 1 绪论 近年来，我国城市轨道交通大力发展，其运营里程和建设里程不断增高。这 就对城市轨道交通运营安全成套装备的现代化提出了迫切需求和较高要求。随着 现代科学和控制技术的飞速发展，现代地铁车辆技术在不断改进和提高，地铁车 辆结构越来越复杂，功能越来越完善，自动化程度越来越高，导致地铁车辆发生 故障概率不断升高，故障类型复杂多样。 国内外事故统计分析表明：车辆、信号、轨道及供电系统等是引发轨道交通 事故的关键装备，尤其以关乎乘客生命安全的车辆更是重中之重。车辆由众多关 键设备( 安全疏散门、车门、辅助部、牵引系统、制动系统和车载信号系统等) 组成，故障后的危害性极大。 以上海地铁为例，2 0 0 7 年7 月3 0 日，一号线中山北路站点，一列车因车门 发生故障而停运，约2 0 分钟才启动，将乘客运至黄陂南路站后停在站台上，导 致列车发生严重故障，必须清客回库维修，给乘客带来严重不便。另外还有多起 因停电故障、触网故障、屏蔽门故障等导致地铁事故的案例。据统计，上海地铁 l 、2 、3 号线2 0 0 5 年造成列车晚点5 分钟以上的原因中车辆占3 7 8 ；信号及 通信占2 4 3 ；供电占8 9 ；线路占o 。上海地铁l 、2 、3 、4 号线2 0 0 6 年 造成列车晚点5 分钟以上的原因中车辆占3 8 8 ；信号及通信占2 5 9 ；供电占 2 8 ；线路占2 1 。由此可见，由车辆故障而导致运营事故的比例占很大一部 分，其中尤其以电气故障居多，并且牵引系统作为地铁车辆最关键的设备之一， 因此，本文中诊断的故障为牵引系统故障。 由于地铁车辆结构复杂、组成部件繁多，检测参数多，使得发生的故障类型 也繁多复杂，各种突发故障、交叉故障、组合故障以及链式故障占了很大的比例。 并且产生同一故障现象的原因也可能多种多样，因此故障诊断及维修较为困难。 现有故障维修系统都是在线记录故障信息而离线处理，其诊断故障的原因也基本 依靠经验维修，所以对故障发生原因及故障衍射影响进行推演显得尤为重要。因 此，以人工智能诊断技术辅助检修人员在地铁车辆故障诊断与维护中做出正确抉 择，快速有效的查找车辆运行过程中出现的故障，方便检修和维护人员发现问题、 解决问题，是本论文研究的动机之一。 此外，我国城市轨道交通中拥有自主知识产权的技术主要是上层的集成软件 系统，基础关键装备的核心仍然被国外公司( 如西门子、阿尔斯通、庞巴迪、日 北京交通大学硕士学位论文 立等) 所控制，缺乏集监控预警、故障诊断及推演为一体的综合诊断系统。 因此，对地铁车辆关键装备的故障特征进行准确分析，研究基于故障集实例 的故障关联关系，建立必要的故障诊断系统，是地铁车辆维修技术中非常重要的 内容，也是现代地铁车辆保障运营安全不可缺少的一个重要组成部分。 本文研究依托于国家“8 6 3 计划”项目- 轨道交通运营安全的关键装备监 控预警及应急技术”。 1 2 故障诊断技术研究现状 1 2 1 故障诊断原理及方法 故障诊断以数学的思想本质上可以这样表述【1 】：设被检测对象全部可能发生 的状态( 包括正常和故障状态) 组成状态空间s ，它的可观测量特征的取值范围 全体构成特征空间y ，当系统处于某一状态s 时，系统具有确定的特征y ，即存 在映射g ：g ：s y 反之，一定的特征也对应确定的状态，即存在映射f f ：y _ s 状态空问与特征空间的关系可用图1 1 表示。 f 图1 - 1 故障诊断表述【l 】 f i g 1 1e x p r e s s i o no f f a u l td i a g n o s i s ( 1 】 如果厂和g 是双映射函数，即特征空间和状态空间存在一对一的单满射，则 由特征向量可唯一确定系统的状态，反之亦然。故障诊断的目的在于根据可测量 的特征向量来判断系统处于何种状态，也就是找出映射厂。 若系统可能发生的状态是有限的，例如可能发生，1 种故障，这时把正常系统 所处的状态称为品，把存在不同故障的系统所处的不同状态称为墨，s ，s n 。当 系统处于状态墨时，对应的可测量特征向量为z = ( y i ，) 。故障诊断是由特 征向量y = ( j ，y m ) ，求出它所对应的状态s 的过程。因为一般故障状态并非绝 对清晰的，有一定模糊性。因此，它所对应的特征值也在一定范围内变动，在这 种情况下，故障诊断就成为按特征向量对被测系统进行分类的问题或去对特征向 量进行状态的模式识别问题f l 】。 2 绪论 与数学相对应，一般系统故障诊断的在实际应用时的基本原理是对比测试法 【2 1 ，即根据实际系统输出与参考模型输出或与标准值的比较，来判断系统是否存 在故障。若存在故障，则从检测到的故障信息中分离出故障征兆，据此识别故障 原因，将故障源定位，并采取相应措施。原理如图1 2 。 但是对于复杂系统，由于其故障是多种多样的而且其故障与征兆之间不存在 一一对应的简单关系，其故障诊断往往是一种探索的过程。原理如图1 3 。 图1 - 2 一般系统故障诊断原理图闭 f i g 1 - 2s c h e m a t i cd i a g r a mo f g e n e r a ls y s t e mf a u l td i a g n o s i s 2 1 图l - 3 复杂系统故障诊断过程流程图 2 1 f i g 1 - 3f l o wc h a r to f c o m p l e xs y s t e mf a u l td i a g n o s i sp f 略s i n 矿1 故障诊断技术经过多年的发展，至今已经提出了大量的诊断方法。按照国际 故障诊断权威，德国的p m f r a n k 教授的观点【3 1 ，所有的故障诊断方法可以划 分成基于知识的方法、基于解析模型的方法、基于信号处理的方法三种。随着故 障诊断技术的不断发展，近年来又出现一些文献【4 】未提到的方法，如基于p e t d 网的故障诊断方法等，本文对文献【4 】的分类图进行扩充，得到如图1 4 所示的新 的故障诊断方法分类示意图。 1 2 2 国外故障诊断技术研究现状 美国是最早研究故障诊断技术的国家。早在1 9 6 7 年，在美国宇航局和海军 研究所的倡导和组织下，成立了美国机械故障预防小组( m f p g ) ，开始有计划 的对故障诊断技术分专题进行研究。目前美国的故障诊断技术在航空航天、军事、 核能等尖端技术领域仍处于领先地位。 目前英国在摩擦磨损、汽车、飞机发动机监测和诊断方面具有领先优势。 尽管日本的起步较晚，但发展很快，其做法是密切注视世界各国的发展动向， 北京交通大学硕士学位论文 图l _ 4 故障诊断方法分类示意图 f i g 1 - 4s c h e m a t i cd i a g r a mo ff a u l td i a g n o s i sm e t h o do fc l a s s i f i c a t i o n 4 绪论 特别注意研究美国故障诊断技术的发展，积极引进消化最新技术。目前，日本在 钢铁、化工、铁路等民用工业的诊断技术处于领先地位。 经过文献查阅和总结，近两年国内外故障诊断技术迅猛发展。其中h u ic h e n g , m a t sn i k u s i s 等提出一种新的动态因果图方法，用来隔离已发生故障与未发生故 障的部件，并且还提出了一种通过弧来定位过程故障的推理机制。基于动态因果 图的故障诊断方法包括两个步骤：故障检测与故障隔离。故障检测是通过动态因 果图模型的仿真产生和检测的误差来实现的。故障隔离可以简单通过递归计算一 个检测集合中节点的可疑度而实现，其中检测集合是由仿真误差中的检测变量组 成的，运用模糊逻辑进行仿真和预测误差。当节点的可疑度超过预先定义的阈值 时，则相关节点也被列为可疑行列并很容易形成故障传播路径。这种新的基于动 态因果图的故障诊断方法已成功应用于造纸机的短期流通过程中。 j i a n - d aw u i q 等应用概率神经网络方法进行内燃机车的故障诊断；j c h e r t , c r o b e r t s l 7 等把神经模糊系统应用于铁路轨道电路故障检测与诊断系统中；v a n t u n gt r a n s 1 等把决策树与神经模糊推理相结合而进行感应电动机的故障诊断；s s i m a n i a g j 提出了基于系统辨识的故障诊断方法，并成功应用于工业燃气涡轮原型 的故障诊断系统中。总之，故障诊断技术尤其在最近几年发展迅速，应用领域也 越来越广 1 2 3 国内故障诊断技术研究现状 我国对故障诊断技术的研究起步较晚，在2 0 世纪7 0 年代末期开始。目前， 故障诊断技术在我国的化工、冶金、电力等行业得到了广泛的应用，取得了可喜 的成果。在基于知识的设备故障诊断技术的研究方面也取得了长足的进展。 故障诊断技术在化工领域的研究主要有华南理工大学化工学院的钱宇、许亮 等【l o j 学者对其长达8 年的研究并取得了一定的成果。此外，自1 9 9 4 年张勤教授 提出的因果图】理论，其后的相关研究及其在故障诊断中的应用也发展迅速。 因果图理论是在信度网理论基础上发展起来的不确定性知识表达和推理模 型。该理论结合传统的信度网和故障树技术，通过引入布尔逻辑运算，克服了信 度网之不足。它具有如下一些显著的特点【2 】： ( 1 ) 完全基于概率论，有良好的理论基础； ( 2 ) 能够处理因果环路结构。因为因果图表达的是用事件概率描述的领域 随机变量间的因果关系，在其中蕴涵了一种联合概率分布，这样它对图形的拓扑 结构没有限制； ( 3 ) 在网络中引入了逻辑门，使得对因果关系的表达更加清晰、自然、容 5 北京交通大学硕士学位论文 易理解、便于解释； ( 4 ) 采用直接因果强度而不是条件概率，避免了在给定知识时知识间的相 关性问题。这与领域专家头脑中的知识结构相对应，便于专家知识获取。 ( 5 ) 引入了动态特性，能根据在线收到的信息动态变换因果图形结构使之 更符合当前时刻的客观实际； ( 6 ) 具有灵活的推理方式，既能由因到果( p r x l c a u s e s ) ，也可由果到因 ( p r x l c o n s e q u e n c e ) ，还可因果混合( p r x l c a u s e s & c o n s e q u e n c e ) ： ( 7 ) 支持从二值、多值到连续系统的建模与推理，适用面广； ( 8 ) 引入了初因事件和非初因事件的概念和算法，使之对故障诊断能够利 用更多的信息和知识进行分析推理，并能处理复杂的多重故障。 由因果图的特征可以看出，因果图的知识表达与复杂系统的故障特征有很好 的对应关系，它能够有效地的表达复杂系统的故障知识，又具有灵活的推理方式 和有效的推理算法。因此，研究因果图用于复杂系统故障诊断的方法，对于缩短 故障判定时间，减少故障损失，提高检修准确性，节约维修费用等有着重大的理 论意义和应用价值【2 】。 1 3 国内外轨道交通故障诊断技术研究现状 1 3 1 国外轨道交通故障诊断技术研究现状 在对地铁车辆的故障诊断技术研究之前，了解国内外高速列车、动车组及地 铁列车的故障诊断技术现状非常必要。 国外的高速列车基本都配备有相应的机车故障诊断系统，来实现对整个机车 的综合诊断。其中北美铁路中，1 9 8 4 年前后，g m 公司就已经开发了基于检验工 程师4 0 多年的电传动内燃机车故障检测系统( c a t s ) 。近年来，g m 公司电力驱动 分部( e m d ) 又开发了基于商业无线通讯网络的机车远程监测诊断系统，利用车载 监测装置测量记录机车的状态信息，通过无线网络将数据发送到e m d 的机车管 理中心，那里的专家可对数据进行分析并对机车状态做出判断，发现故障可及时 通知检修基地做好相应准备。这一系统使机车的运行和状态数据实时性更强，能 及时发现并排除故障，提高了运输安全性，此外可以缩短检修停时，提高机车的 可用性和实际利用率【l 引。 为提高高速列车运行的安全性和舒适性，日本研究开发了车载监测诊断系 统，主要有日本新干线2 0 0 系动车组的m o n l 监控系统及7 0 0 系动车组的诊断系 统。2 0 0 系动车组的监控系统可同时监测8 个被测部位的垂向和横向振动，并根据 6 绪论 有关舒适性指标对列车运行状态进行判断，推测不良部位，以实现有效的检修， 数据可显示和打印输出【1 3 j 。7 0 0 系动车组采用了智能化监测系统，可对主要电气 装置的动作和控制状态进行直接监测，并可传送到操纵台的中央监测装置，还可 以为维修提供数据，简化维修作业【1 4 】。 欧洲铁路以客运为主，高速技术得到很大发展，法国、德国、英国、意大利、 瑞典等都是高速铁路技术发达的国家。高速机车车辆是现代高新技术的结晶，为 提高列车的性能、保障高速铁路的运行安全，欧洲各国在高速列车上都采用了计 算机控制和诊断系统【1 5 1 。i c e i 高速列车装设了计算机辅助故障管理系统，它具有 从故障产生到故障排除及统计分析的全面管理作用，覆盖了车上的大部分主要部 件或系统。其综合控制装置包含1 0 0 多个由计算机控制的分系统，控制计算机同 时承担诊断任务【1 6 】f 1 7 1 。此外，我国d j i 型电力机车的控制系统主要采用了德国西 门子股份公司专用的3 2 位微机铁路自动系统- s i b a s 3 2 系统，其中配置了故障诊 断系统【l 酊。该系统可以在机车调试或运行中出现故障时，由铁路专家系统根据基 础数据库查找导致故障的各个环节，并根据基础数据库定义将之分解成若干问题 进行分类诊断处理【1 9 1 。 法国t g v 列车于1 9 8 3 年正式投人运营，其车载计算机分为司机室计算机、牵 引电机控制计算机和拖车控制计算机，它们可以对几乎所有车上设备进行监测和 控制，显示列车工作状态及故障情况，并利用车上网络和无线网络进行数据传输 【2 川 。 俄罗斯铁路上世纪末开发完成的2 5 0 k m h 高速电动车组“雄鹰2 5 0 样车， 采用了许多新技术，在动车和拖车上都配备了计算机，基于计算机的控制系统包 含了许多部件的安全检测和诊断功能，不同的控制诊断系统或模块之间采用以太 网( e t h e m e t ) 方式进行通讯，在动车操纵台的显示器上显示相关信息，可保证列车 的运行安全【2 1 2 2 1 。 从世界高速铁路技术较成熟的几个国家来看，对高速列车的状态监测及故 障诊断技术的研究起步较早，发展迅速。尤其以客运为主的欧洲高速铁路以及日 本新干线，对车载各予系统的安全检测和故障诊断技术都较先进，处于世界领先 水平。 1 3 2 国内轨道交通故障诊断技术研究现状 我国铁路f 1 2 0 世纪8 0 年代起，积极开展了诊断技术在机车车辆上的应用工 作，在铁道部运输局装备部( 包括原机务局和车辆局) 的宏观指导与积极推动下， 铁道科学研究院、北京交通大学与西南交通大学等院校、一些铁路局科研所、铁 7 北京交通大学硕士学位论文 路外科研机构等在铁路局、机务段和车辆段的配合下，进行了内容广泛的诊断技 术研究、开发和应用，技术上取得了很大进展，并获得了明显的经济效益【1 5 1 。 株洲电力机车研究所、南京紫金山天文台、铁道科学研究院等分别开发了机 车和客车轴温报警装置，将温度传感器安装在轴箱和牵引电机上，对轴箱轴承和 机车牵引电机轴承的状态进行监测，已在机车和车辆上应用【1 5 1 。 铁道科学研究院机辆所等研究了振动诊断技术在机车车辆轴承、齿轮及旋转 机械中的应用，开发了从便携式仪器到机电一体化系统的多种诊断设备，以适应 不同用途和场所的需要，绝大部分产品已在现场应用【矧。此外，铁道科学研究院 还开发了货车运行状态地面安全监测系统，可监测运行货车的动力学状态、踏面 擦伤和超偏载，已在京沪铁路线上安装应用。 株洲电力机车研究所等开发了列车运行监控记录装置及机车安全信息综合 监测装置，可随车监测和记录列车的运行信息及弓网状态等信息【2 4 1 。另外，我国 对故障诊断技术在轨道交通的应用主要有南京理工大学孙宇教授带领下的对“轨 道交通自动门远程故障诊断技术”【2 5 】的研究以及中南大学以彭军教授为首的“电 力机车故障诊断技术”【2 6 】的研究。 从以上可以看出，目前我国对列车的振动检测、轴温检测等诊断技术已较成 熟，列车运行状态监控记录装置也对列车的提速起了安全保障作用。目前一些主 流电力机车如s s 4 g 型、s s 8 型、s s 9 型等都已配备有列车运行监控记录装置和 机车状态显示系统，可以显示线路信号和机车运行状态并具有简单的在线故障诊 断功能，但其主要功能仍为机车状态显示和司机操作监控，即使是一些最简单的 故障发生时，只能进行故障提示，不具备故障分析功能，更不能给出合理的故障 处理方法【2 7 1 。 城市轨道交通的故障诊断技术现状，可以总结如下： 广州地铁四号线使用的列车管理系统( t m s ) 集中提供了控制和监视车载系 统和设备的功能。列车的操作，车载系统的故障诊断、故障数据记录、事件分析 和报告等功能都集成在一个分布式智能系统中。主要实现监视、故障指示、显示 和键盘输入、故障记录以及数据上传下载等功能。主要监测对象有辅助电源、 牵引逆变器、空调、车门、制动、l c d 系统、d v a s 系统等这些设备。 北京地铁机场线的列车故障诊断功能主要由列车中央控制单元( c c u ) 集中 完成。所有诊断信息以及列车故障信息可自动提供给整组列车。在该系统中，对 于每个连接到车辆总线上的子系统控制单元，c c u 都可以通过列车总线控制系统 接受从各子系统传来的故障信息，并附带一定的相关数据和相应的时间。列车中 央控制单元主要实现对故障进行识别、处理以及输出故障信息两大功能。 上海地铁采用西门子、阿尔斯通等公司的车辆较多，深圳地铁采用庞巴迪公 绪论 司的车辆较多，其故障诊断功能基本与广州、北京地铁的车辆大同小异。 另外，从我国引进的动车组的故障诊断技术来看，c r h l 、c r h 2 、c r h 3 及 c r h 5 虽然没有专用的故障诊断系统，但在功能上已经包含。 c r h i 、c r h 5 的故障诊断功能主要以l k j 2 0 0 0 及t a x 2 型机车安全信息综 合监测装置实现。 c r h 2 的故障诊断包含在列车信息控制系统中，通过贯穿全列车的总线传输 信息，并且对列车运行状况及车载设备动作的相关信息进行集中管理，可以有效 地实现对司机和乘务员的辅助作用、加强对设备的保养和提高对乘客的服务质 量。列车信息控制系统具有控制指令传输、设备状态监视和故障诊断三大功能。 它除具有传输各设备动作的控制指令外，还具备以下功能：发生故障或异常时， 在操纵台信息显示器上显示报警及操作指导信息、安全设施故障记录的显示以及 最新故障记录的显示等功能。 c r h 3 除具备上述诊断功能外，目前已经实现了故障数据实时车地传输及远 程诊断功能。 纵观世界铁路机车车辆及地铁车辆的监测诊断技术发展现状，其主要特点如 下： ( 1 ) 对高速铁路、既有铁路及地铁车辆的故障诊断装置，主要分为地面故障检 测诊断设备、便携式诊断设备、以及车载和道旁监测诊断设备四大类。其中，我 国经过多年的开发与应用，地面和便携式的诊断设备取得了很大的进步，积累了 一定的经验。对于车载的诊断设备，我国现在的技术水平与国外还有一定差距， 这对车辆故障进行早期的故障诊断、故障的及时处理等功能实现上有一定的局限 性。 ( 2 ) 故障诊断装置的诊断对象不够综合，车载诊断系统还没有达到对所有重要 部件和子系统的监测和诊断，地面诊断系统有的也只是针对单一的子部件或子系 统。如何将诊断系统的诊断对象综合化、现有诊断系统的功能集成化，也将是未 来值得研究的一个问题。 ( 3 ) 现有地铁车辆缺乏集车载、地面与监控中心为一体的网络化监测和远程诊 断的综合系统。 ( 4 ) 现有诊断系统对故障的诊断仅限于简单的报警功能与应急操作指导。对故 障之间发生的因果关系，以及可能导致的隐患故障等领域都没有进行研究与实 现。 ( 5 ) 现有动车组以及地铁车辆的故障诊断核心技术仍掌握在国外车辆供应商手 中。 9 北京交通大学硕士学位论文 1 4 研究内容及技术路线 1 4 1 研究目标及方法 针对以上国内外轨道交通故障诊断技术的几个特点，本文以上海地铁l 号线 直流电传动系统改造的t g n 3 9 型d cl5 0 0v 供电i g b t 牵引逆变器的1 0 2 号试验车 中的关键设备为诊断对象，其研究目标是： ( 1 ) 设计集车载、地面与监控中心为一体的地铁车辆牵引系统监测和诊断 的综合系统； ( 2 ) 以提高诊断系统智能性为出发点，结合地铁车辆牵引系统电气故障的 特点，旨在研究一种新的故障链式智能诊断及推演技术，并形成一定的故障推演 理论体系，能够在上海地铁车辆应用中得到验证。 ( 3 ) 基于因果图推理理论，将故障数据进行层次化分析，通过图形化方式 表示故障发生的推演过程，不仅能诊断当前发生的故障，而且对即将可能发生的 故障进行推算，能够达到预报故障的目的，从而排除发生事故的隐患。 通过对上述国内外故障诊断技术及方法的深入分析，结合地铁车辆故障知识 的特点，基于所要达到的研究目标，本文采用了专家系统作为故障诊断方法，首 先利用产生式规则作为浅知识对系统进行诊断，然后利用因果图理论这种深知识 对所建立的因果图模型进行不确定性推理，不仅能够图形化的表示故障发生的因 果关系，而且能够对即将发生的故障进行推理计算。最后通过系统开发对故障诊 断系统及方法进行验证。 1 4 2 技术路线 围绕课题研究内容，对上海地铁现有车辆的故障发生情况及设备应用情况进 行现场调研，在综合分析上海地铁运营故障数据的基础上，明确了本文的研究重 点及研究思路，其研究路线图如图1 5 所示： l o 绪论 图l - 5 研究技术路线图 f i g 1 - 5s t u d yt e c h n o l o g yr o u t e 1 4 3 论文结构及主要内容 本文共有六部分组成，各章具体内容安排如下： 第一章：绪论。本章首先介绍了国内外故障诊断技术的现状，着重介绍了轨 道交通领域的故障诊断技术研究现状，通过分析，了解到欧洲、日本等国的高速 铁路的故障诊断技术起步较早，发展较快，技术处于领先水平。针对轨道交通故 障诊断技术的现状，提出相应的特点及问题，确定本文的研究目标、研究方法及 技术路线。 第二章：地铁车辆牵引系统故障诊断系统的知识组织方式。知识是进行故障 诊断的前提，知识的积累是一个长期的过程。本章首先分析了知识的来源，然后 分析故障知识及传播的各种特点，最后分析了获取知识的几种方式，并建立了牵 引系统的产生式规则。 北京交通大学硕士学位论文 第三章：基于因果图的地铁车辆牵引系统故障诊断推理技术研究。因果图在 本文中作为专家系统的深知识进行诊断。本章首先介绍了因果图的知识表达方 式，然后针对因果图的特点，给出了进行因果图诊断推理的流程；着重对牵引系 统的层次进行分析，建立了牵引系统的因果图模型。最后介绍了现有的几种因果 图推理算法，通过算例进行分析总结这些算法的优缺点，并分析计算机实现的可 行性。 第四章：地铁车辆牵引系统故障诊断系统的总体设计。本章主要是基于国内 外地铁车辆现有故障诊断技术的研究及现场需求调研，分析设计了集车载、地面 与监控中心为一体的地铁车辆牵引系统监测和诊断的综合系统，并对本文的研究 重点一专家系统的结构进行了详细阐述。 第五章：地铁车辆牵引系统故障诊断系统的实现。本章首先对系统总体的各 个模块进行了介绍，然后对系统的数据库进行设计，最后对系统的运行界面进行 了展示。 第六章：论文结论与展望。本章对本文的研究成果作了总结，并提出不足之 处，最后提出在此基础上需要进一步研究的问题。 1 2 地铁车辆牵引系统故障诊断系统知识组织方式 2 地铁车辆牵引故障诊断系统知识组织方式 知识库中知识是否完善直接关系到专家系统诊断的准确性，所以对知识的获 取及组织显得尤为重要。本章首先对上海地铁车辆牵引系统现有设备应用情况进 行了介绍，分析诊断所需知识的几个方面及来源，然后分析故障的特点，最后通 过知识工程师及f m e a 分析等方式获取知识，并建立了牵引系统的产生式规则。 2 1 地铁车辆牵引系统应用情况分析 首先对诊断对象她铁车辆的牵引系统进行简要介绍。上海地铁目前运营 线路有8 条，其供电方式均采用接触网l d c l 5 0 0 v ，运营最高速度一般为8 0 k m h 。 上海地铁车辆一、二号线的车辆分为三类，即a 、b 、c 车。a 车为拖车，一端 设有驾驶室。b 车为动车，车顶上装有受电弓。c 车为动车，车下装有一套空气 压缩机。地铁车辆的总体结构主要包括车体、转向架、制动装置、车门系统、牵 引系统、车辆设备及车辆电气系统等组成【2 8 】。 牵引传动控制系统原理是【2 町：受流器从架空接触网接收电能，由动车中的牵 引电动机将电能转变为机械能，驱动列车运行并控制其运行速度。上海地铁l 号 线1 0 2 号车直流电传动系统改造的t g n 3 9 型d c l 5 0 0 v 供电i g b t 牵引逆变器主电 路采用二电平电压型直交逆变电路。每辆动车装有l 台w 牵引逆变器柜， l 图2 - i 牵引逆变器原理图耻9 】 f i g 2 - it r a c t i o ni n v e r t e rs c h e m a t i cd i a g r a m 2 9 】 1 3 北京交通大学硕士学位论文 逆变器柜内装有2 个i b b m 6 0 g 犁i g b t 变流器模块，每个模块分别驱动1 个转向架 上的2 台电机，原理图如图2 1 所剩2 9 1 。 主电路由高压电器及能量释放单元、电容器充放电单元、滤波单元、电阻制 动斩波及过电压抑制单元、逆变器单元、牵引电动机及检测单元等组成。其装置 主要分为六部分：高压电器箱、线路电抗器箱、牵引逆变器箱、制动电阻箱、牵 引电动机和受流器等设备【2 8 】。 2 2 诊断知识的来源 地铁车辆牵引系统故障诊断系统所需数据主要包括g ( 1 ) 地铁车辆牵引系统运营监测故障数据； ( 2 ) 地铁车辆牵引系统运营历史故障数据； ( 3 ) 牵引系统的整体结构原理图； ( 4 ) 牵引系统中各监测设备结构原理及工作原理图； ( 5 ) 牵引系统中各部件发生的故障现象、故障等级、故障类型及处理措施 操作说明等； ( 6 ) 地铁车辆运营的安全性规范及标准； ( 7 ) 地铁车辆牵引系统中各诊断设备的诊断优先级。 其中运行现场故障数据可以通过各种检测传感器或诊断人员的观察得到，历 史故障数据则需要长期的积累形成。而有关诊断对象的结构原理及故障机理等信 息是需要在产品设计过程中就有所体现和积累。因此，诊断知识的一个重要来源 就是通过可靠性分析所产生的如f m e a 表单、可靠性预计、故障树分析及危害性 分析等结果，这些结果为将来的诊断奠定良好的基础。 诊断来源之一故障模式及影响分析( f a i l u r em o d ea n de f f e c t sa n a l y s i s ， 简称为f m e a ) 是分析系统中每一产品所有可能产生的故障模式及其对系统造成 的所有可能影响，并按每一个故障模式的严重程度、检测难易程度以及发生频度 予以分类的一种归纳分析方法【2 6 】。所谓故障模式就是将地铁车辆发生故障时所表 现出来的现象总结归纳成真正的故障原因。f m e a 的基本任务是【3 叫： 分析产品可能出现的故障状态或现象，即找出每一种潜在的故障模式； 找出产生这些故障模式的原因，即分析每一种潜在故障模式的机理； 分析产品故障模式对每一约定层次的功能、状态的影响，并对每一种故障 模式按最坏的潜在后果确定其严重度等级； 为每一种故障模式确定检测或故障再现的方法； 分析每一种故障模式的发生概率或危害程度； 1 4 地铁车辆牵引系统故障诊断系统知识组织方式 提出在设计、制造、使用等方面避免或减少这些故障模式的措施； 评定改进措施的有效性。 典型的f m e 表单格式如表2 - 1 所示： 表2 - 1 典型眦a 表单格式洲 任务阶故障影响 代名功故障故障发生检测控制备 段与工当前高一层最终 码称能 模式 原因 概率 方法措施注 作方式 影响影响影响 由于f m e a 的研究对象都是产品的“故障 ，其分析结果非常有助于故障诊断。 诊断来源之二可靠性预计【3 l 】是在设计阶段对系统可靠性进行定量的评 估，是根据历史的产品可靠性数据、系统的构成和结构特点、系统的工作环境等 因素估计组成系统的元器件、部件及系统可靠性。通过可靠性预计计算出产品的 失效率，从而定量分析产品发生故障的概率，使结果更加合理，具体应用在第三 章中详细介绍。 2 3 故障知识的特点 在轨道交通关键装备中，故障呈现扩散的特点，通常情况下从某一故障点开 始，逐渐向周围的设备扩散，最终导致事故的发生。将系统中设备或人为等因素 导致的各类故障，抽象为具有载体共性的反映特征，用以描绘单一或多故障的形 成、渗透、干涉、转化、分解、合成、演绎等相关的信号流信息过程，直至故障 的发生给系统造成损失和破坏等各种链锁关系称为故障链。通过分析故障链形成 的机理、对其理论模型的构建以及