地铁车辆牵引控制单元的故障诊断方法

王森

轨道交通的建设和安全运行是我国城市建设的重要内容，也是直接关系着居民日常出行的便利及安全的重要因素。随着我国轨道交通建设的不断发展，技术水平不断提升，对故障的诊断和处理能力也不断提，在地铁和车辆的运行过程中，牵引控制单元是地铁车辆牵引系统的重要组成部分，一旦牵引控制单元出现故障，会造成车辆运行过程中的安全隐患，给广大乘客带来一定的威胁。本文通过探讨地铁车辆牵引控制单元的故障诊断方法，为地铁车辆的安全运行提供保障。

地铁车辆;牵引控制单元;故障诊断方法

地铁车辆的牵引控制单元，是一种用于地铁车辆的模块化微处理器控制单元，牵引控制单元是SIBAS32系统的中的重要组件，一般用来控制铁路车辆和地铁车辆的牵引系统，是地铁车辆牵引控制系统中的核心组成内容。在地铁车辆的日常运行过程中，牵引控制单元需要保持稳定的工作状态，一旦其发生系统故障，很容易给车辆运行带来影响。因此，地铁车辆牵引控制单元的日常维护保养、故障发现与排除是地铁车辆管理单位的重要工作职责，技术人员需要根据故障诊断方法快速找到地铁车辆牵引控制单元中发生故障的环节，并迅速进行故障处理，才能确保地铁车辆运行的稳定性，为市民安全出行提供保障。

一、目前我国地铁车辆故障诊断的发展现状

故障诊断系统对地铁车辆的安全运行而言至关重要，直接影响着市民出行安全，目前国际上的技术先进国家针对地铁车辆都配备了故障诊断系统，我国是世界范围内在地铁车辆建设上走在前列的国家之一，但我国针对地铁车辆故障诊断的技术和系统建设，较先进国家而言起步较晚且技术水平还存在一定差距。但一段时间以来，我国政府及交通部门对地铁车辆故障诊断系统的建设一直非常重视，已经建立了一定的地铁车辆故障诊断装置，且具备了一定的技术经验，在未来一段时间内，我国仍将致力于对地铁车辆故障诊断方面的技术研发和技术更新，以求实现更为智能化、精确化、系统化的地铁车辆故障诊断技术。

二、地铁车辆牵引控制单元故障诊断系统的发展

而对于地铁车辆牵引控制单元的故障诊断而言，需要在牵引控制系统运行的过程中对其工作状态进行实时的监测，并准确判断出故障所在的位置，分析故障类型并确立相应的故障处理措施。一般而言地铁车辆牵引控制单元的故障诊断系统可以分为车外诊断系统和车载诊断系统两种。车外诊断系统就是使用牵引控制系统的专业检测仪器对故障进行准确判断，通过测试台进行故障模拟，准确判断故障原因。这种故障诊断系统的优点是准确率较高，且操作安全，但缺点是由于地铁车辆在运行中牵引控制单元的故障时随机出现的，且具有不稳定性，因而故障排查的实践相对较长，故障捕捉的难度也相对较大;而车载诊断系统就是利用地铁车辆运行中牵引控制单元的各项参数数据，对其进行分析，通过参数的监测和分析，准确发现异常，并进行精准的定位和准确的故障判断。

三、地铁车辆牵引控制单元的故障诊断方法

针对地铁车辆牵引单元的故障诊断，目前我国主要采用三种方法：

（一）以数学模型为基础的诊断方法

这种诊断方法是建立在对被诊断的对象进行数学建模的基础上的，按照数学方法对地铁车辆牵引单元的故障进行信息计算，从而通过数学模型对地铁车辆牵引控制单元进行结构拆分，并准确诊断故障部分和故障原因。

（二）以信号处理为基础的诊断方法

信号处理诊断方法就是利用地铁车辆的信号进行建模，通过函数计算、频谱分析、小波处理等要素，对地铁车辆牵引控制单元的信号进行测试和分析，提取信号中关于信号频率、信号波值、信号方差等的数据，从而通过信号信息准确判断故障位置和故障种类的诊断技术。

（三）以人工智能为基础的诊断方法

随着信息技术的快速发展，人工智能的应用为各行各业提供了巨大的便利，人工智能在地铁车辆牵引控制单元的故障诊断中同样发挥着巨大作用。其可以通过数学计算和神经网络技术等的綜合应用，对地铁车辆的牵引故障单元进行准确的故障检测和诊断，其结果准确率高，且反应迅速。

四、地铁车辆牵引控制单元故障诊断系统的技术发展趋势

随着我国在轨道交通建设及维护技术上的不断提升，在未来我国将不断致力于地铁车辆牵引控制单元故障诊断系统的技术更新和优化，更多依靠电子技术与人工智能，将故障检测与故障控制和处理等技术进行融合，并不断提升地铁车辆牵引控制单元故障处理系统的智能化和自动化程度。

（一）牵引控制单元的故障分析自动化

通过大数据分析与人工智能等技术，对地铁车辆牵引控制单元的运行参数进行智能化的分析和计算，如对系统记录的牵引电动机的电流参数进行检测和数据分析计算，从而判断电流产生异常的原因，找出问题的所在，为维修人员提供相应的数据支持和帮助。

（二）牵引控制单元的故障检测自动化

通过机电一体化和传感技术的发展，对地铁车辆牵引控制单元的故障进行自动化、智能化的检测，采集有效的数据，通过数据计算对故障位置和故障原因进行科学排查。

（三）对牵引控制单元故障检测结果的精准分析

借助大数据技术和神经网络技术的发展和广泛应用，对地铁车辆牵引控制单元在日常运行中的数据进行有效的监测、筛选、整合、计算等，确立有效数据，为牵引控制单元的运行质量和稳定性提供科学的管理，一旦出现数据异常，系统能够精准化定位故障位置，并查找解决方案。

（四）对牵引控制单元故障信息的网络化分析

由于地鐵车辆型号的不同，对牵引控制单元的不同故障信息也存在着一定的差异，如果全部由维修人员依靠人力的方式进行故障排查、诊断和处理的话，效率很低、工作难度极大，且容易出现失误，而通过牵引控制单元故障信息的网络化分析，可以提升数据共享、数据传送、数据分析和计算的效率，利用大数据对不同车型、不同配件型号、不同牵引控制系统的车辆牵引控制单元进行科学的管理，为维修人员的维修工作提供数据吃撑。

结语：

针对地铁车辆牵引控制单元的故障诊断工作而言，应合理利用大数据技术、人工智能技术等先进的科学技术，不断提升故障诊断的效率和准确度，有效配合维修人员开展地铁车辆牵引控制系统的故障排查和维修，从而提升工作效率，降低错漏，为地铁车辆的安全运行提供保障。

参考文献

[1]刘志亮，潘登，左明健，李兴林.轨道车辆故障诊断研究进展[J].机械工程学报，2016（14）：134-146

[2]卢海明. 地铁车辆牵引控制单元的故障诊断方法[J]. 电力机车与城轨车辆， 2017（1）：68-71.