对大数据地铁车辆牵引系统故障诊断技术浅述

杨毓伟

摘要：众所周知，城市的轨道交通在日常的生活中扮演着尤为重要的角色。地铁车辆的检修与维护是地铁运营的重点和难点之一，对地铁牵引系统所产生的故障进行精确化诊断和处理，能够对一些发生的潜在故障进行及时性的预防。本文主要针对地铁车辆牵引系统特征，以大数据的统计原则进行应用，对其故障进行更为全面的诊断和分析，通过数据客观真实的反应出造成故障的原因，希望通过相关分析进一步提高地铁车辆牵引系统的故障诊断水平。

关键词：大数据地铁车辆；牵引系统故障；技术诊断

1.基于大数据地铁车辆牵引系统故障原因分析

1.1监控中心

所谓的控制中心层指的是，对车辆在各种测量段所发生的故障进行系统的信息收集处理。利用该监控中心，能够对其产生故障的原因进行科学化的分析和及时性的处理，当车辆发生紧急事故时，也能通过控制中心所储存的海量信息数据进行对比，从而提供作为科学、准确的技术支出。此外，监控中心还能够更好的对地铁车辆段的分段系统故障信息进行共享化，让整个地铁系统在控制中心的作用下更好的功能联动，促使系统的运行水平有效的提高。在图一中汇集了各个车辆段内所有车辆的总里程数，由图可知，约66%的车辆其实际运行里程未达到50万千米，系统仍旧处于较为正常的运行阶段；6%的车辆在行使里程达到50万千米后，会进入到需要修理、诊断的阶段。

在对各个车辆段一年之内发生同一牵引系统的车辆故障情况进行统计后，绘制成图2可以清晰的观察到，地铁车辆牵引装置系统发生故障的主要集中位置在，中央控制装置、速度传感器以及数据插头。当系统维修人员在进行障碍维修时，会在指挥中心信息库搜索产生问题的根源原因及科学的解决方法，进而有针对性的根治出现的故障。

1.2车辆段分系统

车辆段分系统其主要组成结构为：网络接口、路由器、局域化网络开关、以太网开关和数据服务器等等，如图3所示。该系统的设计和研发主要针对于所有车辆段的车辆，当系统在正常运行的过程中，对车辆进行实时的监控和信息数据收集、质量评估、检测与维修等相关工作。其主要的技术功能在于能够在车辆发生故障时，对相关数据信息进行远程的诊断和控制，并传输到最高的管理体系中，进行海量故障数据的统计、分析、评估等。对于车辆的历史故障进行更深层处理时，要从发生故障的时间和部位等多角度出发，利用大数据原理进行系统的分析。当经过上述操作后，能够为地铁车辆维修人员提高更为详细的列车系统运行状况信息，同时也为后期的周期性修理方案提供了制定的方向和指导意见。

1.3车载级分系统

车载级分系统在结构内部配置有32位处理器的计算控制系统和车辆内部网络系统。能够同时对车辆故障信息进行收集、传输和预防性处理，并进行简单的诊断和应急功能。其具体功能如下：第一，能够在牵引、制定设备在正常运行的过程中，一旦涉及到行车安全故障时进行简单而有效的功能处理，在进行该项处理时，要保证行车人员的人身安全以及设备的完整性、车辆的有效性等等。第二，具有对空调、广播等相关无线设备运行情况进行远程的操控和管理，由于这些设备的故障情况等级未达到伤害乘车人员的安全和设备的损害，因此其产生的故障信息不用进行地面的接受和处理，等待车辆返回到检修库后进行处理即可。第三，具有进行初级维护和辅助诊断的功能，可以预先提醒司机对会发生故障的情况进行诊断和排查。第四，系统能够支持多类型的报警，可以在内部的报警系统根据报警的条件和级别进行顺序上的设定和布置，还可以根据报警记录进行信息的摘取。该信息条应当包括有：故障车辆的编号、设备型号、故障类别以及故障发生时间和地点等等。第五，车载级分系统数据的处理和传输是由控制单元进行辅助的，将各个子系统的运行参数和故障进行实时的记录，通过内部进行嵌入式以网太网和无线网进行地面数据的传输。因此具有一定的故障信息远程发送功能，能将设备发生故障的维修申请发送到车辆诊断中心，进行后续的车辆维修。

2.结语

地铁车辆系统是多学科相互交叉的复杂系统工程，随着信息技术以及互联网技术不断发展，基于大数据地铁车辆牵引系统故障诊断技术是地铁车辆检修的重点。为进一步有效的提高地铁车辆运行的稳定性和安全性，需要在原有故障诊断技术上进行优化和创新，设计和研发出具有信息化思路的诊断技术，进一步为地铁的安全运营保驾护航。

参考文献

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（作者单位：南京地铁运营有限责任公司）