《电力机车维修文献综述问题研究开题报告3400字》

-PAGE4--PAGE3-开题报告书课题名称电力机车受电弓常见的故障分析课题来源自选题目课题类型AX导师学生姓名学号专业选题目的和意义从1997年到2007年的十年中，我国的铁路进行了六次重大提速。随着国民经济的发展，高效，低污染的电力机车得到了越来越广泛的应用[1]。随着铁路在高速，重载方向上的不断发展。随着国内高速铁路的不断发展，蒸汽机车，柴油机车，电力机车以及当今的动车组和高速铁路的发展是显着的[2]。中国电气化铁路的发展无可争辩，机车日常故障维护所伴随的问题不断增加。在电气化铁路的运营中，根据多年来的驾驶事故统计，受电弓故障引起的驾驶事故占相当大的比例[3]。受电弓是电力机车和悬链线之间的过渡部分。它是高速运行和摩擦损失的主要组成部分[4]。它很有可能发生故障。中断机车的电力供应和运行对铁路运输的安全产生严重影响。电气化铁路面临着一个非常突出的问题。受电弓和接触网故障的不断发生，将严重影响电气化铁路的运输安全，制约我国铁路工业的发展[5]。机车的高速运行，受电弓的复杂应力以及恶劣的工作环境使受电弓的组件易于发生各种类型的故障并影响悬链线。未能及时找到并处理它可能会导致受电弓事故[6]。因此，在这种情况下受电弓常见故障的分析和处理对于电气化铁路的安全运输具有十分重要的意义。铁路运输系统的发展与我国客运量大的现状十分吻合，因此随着国民经济的发展，高效率，低污染的电力机车得到了越来越广泛的应用。但是，随着高速重载铁路技术的不断发展，机车的运行速度越来越快，受电弓的应力也越来越复杂[7]。另外，工作环境恶劣，最终导致受电弓组件发生各种故障和影响。联系网。如果不及时发现和处理，可能会发生弓网事故。另外，就整条道路而言，机车跨局运行过程中受电弓类故障发生，很难确定受电弓类故障断面，因为没有有效的证据表明受电弓在内部。局供电局的工作状态。目前，与实际应用相比，国内外电力机车受电弓受力在线监测在有效性，实时性和直观性方面还存在一定差距。为了解决这个问题，减少受电弓接触网事故的隐患，分析受电弓可能发生的故障，及时进行预防和处理，以应对受电弓故障的风险。良好的运行，有效地减少了接触网的接触失败。国内外研究现状国外近几年的研究集中在弓网离线诊断研究方面，如Sami等人（2003）[8]采用小波多分辨率分析弓网离线故障的方法，该方法是通过建立的弓网受流特征提取模型，利用小波变换技术，分解弓网正常及离线状态下的牵引电流，通过得到的数据从而判断弓网是否发生离线现象；Aydin等人（2013）[9]利用模式识别技术以及图像处理技术，在线检测弓网离线故障，该故障诊断方法采用Canny算法对图像边缘进行检测，利用Hough变换提取受电弓和接触网接触点的特征参数，最后利用D-马尔科夫状态机对弓网离线故障进行识别，从而判断弓网离线是否属于故障现象[10]；Aydinl等人（2016）[11]通过采集到的弓网电流以及电压信号的数据，使用数学形态学的方法对受电弓和接触网发生离线拉弧现象的特征进行提取，根据快速傅里叶变换得到相应的功率谱，从而判断弓网是否发生离线故障。Mehmet等人（2017）[12]采用了一种快速模糊匹配的弓网故障诊断方法，该方法是采用图像处理技术，通过金字塔近邻平均算法对接触网的图像进行分层处理，对处理后的图像做归一化互相关计算，根据所提取到的峰值点从而达到快速模糊匹配的目的，分析提取匹配目标区域的横向灰度奇异值，最终判断接触线是否平顺[13]。孙洪强等（2013）[14]对DSA380型受电弓进行了研究，统计了投入运行后的常见故障，主要是受电弓的紧固件易发生故障，而受电弓的电气控制系统则未出现过故障。藤莉娜（2014）[15]对DSA250型受电弓原理及常见故障做了分析，其升降原理是当电控阀接收到电路信号后动作打开，压缩空气经由此阀进入气路控制阀板，通过打开气路控制阀板上的升弓阀，将压缩空气传输给气囊，气囊充气带动升弓装置，最终实现受电弓的升起，并根据受电弓的原理及其在实际使用的运行状况总结，认为故障主要分为电路故障和气路故障两大类，运行中的动车组因易发生异物打击，因此气路故障较多，而电路故障则易发生在入库进行维修和调整时。彭瑞刚（2017）[16]提出动车组受电弓与接触网高速动态接触，极易受到环境异物（飞鸟、垃圾等）或接触网松脱配件击打而损坏，导致动车组无法供电，短编组双弓故障无法实现自轮运行，严重影响高铁运行安全和运输秩序，并以CRH2A型动车组DSA250型受电弓为例，提出应急处置办法，快速恢复动车组自轮运行，减少高铁秩序影响。吴海鹰等（2019）[17]对DSA200型受电弓的故障进行了分析，从机械磨损、电气故障、接触不良和接触压力等方面进行了分析，最后提出解决故障的处理方法。冯磊等（2020）[18]指出ＨＸＤ２型电力机车受电弓的常见故障有滑板磨耗、滑条脱胶、受电弓安装绝缘子出现裂纹、受电弓部件损坏和升不起弓或自动降弓无类，并提出减少这五类故障的措施，包括定期检查滑板条、定期对接触网进行检测调整、定期检查和更换滑板、定期检测受电弓升弓状态、可加装车载受电弓检测系统。范瑾等（2020）[19]对CRH2型动车组受电弓扭簧断裂问题进行了分析，针对CRH2型动车组在动车所入库检修时发现DSA250型受电弓扭簧断裂现象，研究受电弓扭簧断裂的问题，主要从DSA250型受电弓扭簧的安装结构、受力分析、断口分析、金相分析等方面进行了系统的解析及试验验证，并通过改进后的实际运用验证了技术方案的有效性。曹阳等（2020）[20]以DSA250型受电弓为研究对象，考虑运动副磨损与杆件尺寸的不确定性，结合可靠性理论建立受电弓运动可靠性模型，利用基于遗传一次二阶矩法（GA-MVFOSM）的受电弓运动可靠性计算方法分析其运动可靠性，并与传统方法进行对比，基于遗传一次二阶矩的计算方法可以有效提高传统方法计算精度，为提高受电弓工作可靠性提供参考依据[21]。研究内容总结HXd3D型电力机车受电弓的基本结构和主要组成部分，并介绍了其工作原理，以及三种常用的电力机车受电弓。然后分析了电力机车受电弓常见的几种故障及其处理方法，最后关于受电弓的日常检查、维护、电网整改以及检修优化提出了一些具有参考价值的建议。四、研究方案1、结合大量国内外相关资料，选出与课题研究内容相关的知识作为理论基础；2、分析HXd3D型电力机车受电弓的基本结构和主要组成3、针对HXd3D型电力机车受电弓常见的故障作出分析4、针对HXd3D型电力机车受电弓的故障作出相应的维修对策及维护五、进度安排序号设计各阶段名称时间安排1论文总体构想、资料收集，拟订题目第1-2周2查阅资料、初步构架论文框架，编写开题报告第3-5周3撰写论文，形成论文初稿第6-9周4撰写论文初稿，完成英文文献翻译。第10-11周5完善论文，与指导教师沟通，查找论文不足，修正论文第12-14周6制作答辩PPT，做好答辩相关准备。第15周六、参考文献[1]徐立洲.基于Kinect的三维重建技术研究[D].东南大学,2016.[2]罗俊豪,李慧敏,张力文,等.基于Kinect的物体三维重建研究[J].山东工业技术,2016(21).[3]李翔,李泽丰,李治江.基于Kinect的人体三维重建方法.计算机系统应用,2018,27(6):178–183./1003-3254/6449.html[4]卢灵青,曾玉珠,李俊.基于Kinectv2三维重建的研究与实现[J].电脑编程技巧与维护,2018,No.395(05):129-132.[5]杨鑫.基于Kinect的3D室内场景重建框架设计与实现[D].西安电子科技大学.[6]丹熙方.基于Kinect的室内场景实时三维重建[D].[7]卢冰.基于Kinect的室内场景三维重建方法研究[D].2016.[8]郭连朋,陈向宁,徐万朋,等.基于kinect传感器的物体三维重建[J].四川兵工学报,2014(11):119-123.[9]佟帅,徐晓刚,易成涛,等.基于视觉的三维重建技术综述[J].计算机应用研究,2011,28(07):2411-2417.[10]IzadiS,KimD,HilligesO,etal.KinectFusion:real-time3Dreconstructionandinteractionusingamovingdepthcamera[C]//ACMSymposiumonUserInterfaceSoftwareandTechnology.SantaBarbara,California,USA,2011:559-568.[11]Dense3DPerceptionforBroadMobileRobotApplications,proposalabstractforDARPABAA0221,February,2003[12]WeissA,HirshbergD,BlackMJ.Home3Dbodyscansfromnoisyimageandrangedata[C]ComputerVision(ICCV),2011IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2011:1951-1958.[13]NguyenCV,IzadiS,LovellD.ModelingKinectSensorNoiseforImproved3DReconstructionandTracking:Proceedingsofthe2012SecondInternationalConferenceon3DImaging,Modeling,Processing,Visualization&Transmission,2012[C].IEEEComputerSociety.[14]刘鑫,许华荣,胡占义.基于GPU和Kinect的快速物体重建.自动化学报,2012,38(8):1288–1297.[15]乔思航,程志全,陈寅,等.基于三Kinect的个性化人体重建.系统仿真学报,2013,25(10):2408–2411.[16]周瑾.基于Kinect深度相机的三维人体重建技术研究[硕士学位论文].杭州:杭州电子科技大学,2013.[17]席小霞.基于多台Kinect摄像机的三维重建系统研究[硕士学位论文].太原:中北大学,2016.[18]谭红春,耿英保,杜炜.一种高效的人脸三维点云超分辨率融合方法.光学技术,2016,(6):501–505.[19]范小娜.基于Kinect三维重构及织物模拟研究[硕士学位论文].杭州:浙江大学,2014.[20]周文.基于RGB-D相机的三维人体重建方法研究[硕士学位论文].合肥:中国科学技术大学,2015.[21]刘洋.基于RGB-D序列及模板的三维人体建模[硕士学位论文].北京:北京工业大学,2014.[22]王欢,汪同庆,李阳.利用Kinect深度信息的三维点云配准方法研究.计算机工程与应用,2016,52(12):153–157.[doi:10.3778/j.is