电力机车的故障预测与维修周期的决策
2020-11-20薛志宇
薛志宇
摘要:在现如今,随着时代的不断发展以及科学技术的不断提高,电力机车故障诊断以及在维修的决策流程基础上面已经进行了一定的改进,在电动机车的应用上面出现故障是不可避免的,如何根据合适的流程去对电动机车进行维修,同时在电动汽车的故障诊断和维修决策上面如何设定一个合适的维修中心,也是现如今工作者需要思考的问题。本文通过,现如今在电力机车的故障预测与维修周期中存在着问题,提出了如何更好地进行电力机车故障预测与维修周期的决策。
关键词:电力机车;维修周期;决策
引言:电力机车因为其具有效率高,启动快等优势,已经逐渐走到人们的应用,同时在我们国家电力机车所承担的运输工作量已经占据了将近90%。所以说,一旦电力机车再运输过程中出现故障,很有可能导致货物的到达日期延误转问题的出现,并且在现如今的电力机车检修周期中,仍然存在着一定的问题,如何给电力机车设计一个合适的检修周期是我们本文着重探讨的问题。
一、电力机车故障诊断与维修决策流程以及其中存在的问题
在现如今我们国家的电力机车的主要故障诊断和维修决策流程的是从以下几个步骤进行的。
第一个步骤是要对机车中的特征信号进行一定的检测。在电力机车的运行过程中,是通过信号对电力技术这一设备的运行状态进行一定的展现的。如果特征信号出现问题的话,那么很大程度上是没有办法将电力机车这一设备的运行状态展示出来的,而且也会说将电力机车的运行状态展现错乱,本来原本应该是正常运行的状态,却因为特征信号的展示问题,导致工作人员误以为该电力机车出现了故障,从而影响后期的运输。在对接锂技术的特征信号的检测过程中,要通过传感器,因为特征信号,它是运用两种形式进行展现的,一种是能量形式,一种是物态形式,这两种表现形式是存在着一定的差异的。
第二个步骤是对故障特征进行一定的提取。故障特征的提取是存在于能量形式上面的能量形式,上面对故障特征进行一定的提取,能够在后期的检测中更好的分辨该故障的形式。因为在建立技术出现故障的时候,它的能量形式上面是会产生一定的改变的。而对故障特征进行提取,就是对于他能量形式上面出现故障问题的一定总结。根据故障特征,总结出能量形式变化,上面可能出现的电力机车问题,能够帮助后期机车出现问题的时候,更好地判别。
第三个步骤就是要对设备的状态进行一定的识别。在我们第一二个步骤中,都能够通过信息去判别这个技术是否有故障问题的出现。在第三个步骤,我们就是要根据这两个步骤所反馈出来的信息是对电力机车的故障问题进行判别,这辆机车是否有出现故障,出现了什么故障,是可以通过对他设备状态的识别去进行判别的。同时也能够通过对设备现如今状态的识别的话,去找出电力机车出现故障的原因,以及该故障出现在什么地方和这个故障是否会严重影响到电力机车的运行,更重要的是对设备状态进行识别之后,能够为后期电力机车的维修提供一定的信息和解决方式。
以上这三个步骤是对机车故障诊断和维修决策流程必备的一些步骤,但是在现如今生产率与维修决策流程中,仍然有的问题导致电力机车出现出现故障,够得到及时的诊断,同时也不能够能够选择正确的维修。在电力机车故障诊断和维修决策中,主要存在着以下这些问题。
第一个问题是电力机车使用人员不能够很好的对特征信号进行一定的检测。也不能够很好的判别特征信号所展示出来的信息。电力机车的使用人员不一定能够对电力机车进行维修,但是他们在使用电力机车的过程中如。如果电力机车出现问题,他们却不能够通过。侧身信号进行判别的话,那么在他们后期的运输过程中,很容易因为没有办法及时判别电力机车已经出现问题从而导致货物无法及时送达。
第二个问题是现如今对电力机车进行故障诊断和维修的人员较少,而且随着时代的发展,对电力机车进行故障诊断以及维修已经有了新的方式跟方法,但是部分维修人员没有办法紧跟时代潮流,仍然采用过去那种传统的故障判别方式,以及维修方法会导致很大程度上许多现如今的新型电力机车没有办法得到合适的检修。这一个问题也是导致现如今电力机车故障诊断与维修决策过程中出现问题的原因[2]。
二、如何更好地对机车进行故障诊断以及对维修决策流程进行一定的完善
对电力机车进行故障诊断以及决策流程的完善是十分重要的事情。因为在现如今我们国家的运输业上面,电力机车已经占据了一定的地位,如果电力机车的故障诊断问题,能够得到一定的解决的话,那么在后期我们国家的运输业发展也能够逐渐迈向良性的道路。那么如何更好地对汽车进行故障诊断及维修决策流程的完善,可以从以下几个方面进行入手。
第一个方面是在电力机车进行运行之前,一定要对该机械设备进行寿命预测。我们国家电力机车的生产厂商都是多样,不同的价格所带来的电力机车的质量也是不一样的。企业根据自身的企业实力选择不同价格的电力机车,这一方面是没有问题的。但是在对电力机车进行应用之前,一定要对这机械设备进行一定的寿命检测。部分部两厂家可能会在一些电力机车中运用一些较差的设备,从而导致电力机车的寿命是较短的,没有办法满足企业的运输需求。而且在電力机车的运行过程中,因为内部零件的磨合等。会导致零件的老化和腐蚀,同时也会因为外界因素而影响电力机械的使用寿命。在电力机车应用之前,对它进行寿命的预测,能够更好地避免在后期运输过程中问题的出现。
第二个方面是要提升电力机车运行中人员的素质,以及检修人员的知识水平。现如今,随着科学技术的不断发展,上文中我们也有提到过。电力机车的设计以及它的维修方法已经进行了更新换代。虽然在过去我们也有对电力机车进行应用,同时过去也储备了一批电力机车的维修人员。但是仍有部分维修人员没有办法跟上时代潮流,学习新技术的因素。这一问题我们应该要进行一定的改变。企业应该在一定时间内组织员工学习新技术,让他们能够更好地对现如今生产出来的电力机车进行维修。同时也是要维修人员根据电力机车,现如今新技术的融入程度以及根据新型电力机车的使用方式。进行一定的判断,这种新型电力机车能够使用的时间长度,再设立一定新的维修周期[3]。
第三是要对机车的系统故障进行合适的分析和诊断。因为在整个机车过程中,可能他其中一个环节出现问题,影响的是整个机车系统。其中一个环节出现问题,那么接下来可能第二个环节的问题也会发生,要对电力机车进行更好的故障预测与维修周期的决策的话,一定要更好地了解电力机车的系统。在后期解决完一个问题之后,对他下一个可能出现的问题,进行及时的预测以及检修[4]。
三、结束语
在现如今电力机车系统逐渐完善,同时它的系统构造也在逐渐复杂,针对不同的故障,我们要采取不同的应对方法,但是在故障发生之前,对故障进行及时的预测也是十分重要的一个环节。我们要尽可能的对电力汽车系统进行一定的故障预测,以及完善他的检修周期。才能够更好的帮助我们国家运输业的发展,以及推动我们国家综合国力的提升。
参考文献
[1]蒋泽. 基于运行状态的变压器全寿命周期检修决策研究[J]. 电工技术, 2018, 486(24):52-53.
[2]王舟. 制造单元设备故障预测与维修决策研究[D]. 2019.
[3]曾慧洁, 郭建胜. 双向LSTM神经网络的航空发动机故障预测[J]. 空军工程大学学报:自然科学版, 2019(4):26-32.
[4]蓝祝光, 黄铭. 海堤故障预测和健康管理系统的多目标维修决策优化模型[J]. 工业建筑, 2019, 49(01):128-134.