轨道车辆车门系统常见故障探究范文

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摘要:本文以轨道车辆车门系统为研究视角，针对城市轨道车辆车门系统的常见故障展开分析讨论，首先分析了轨道车辆车门系统常见的故障类型以及导致问题出现的原因，之后提出现阶段常见的故障诊断方法。希望可以为相关工作的开展带去一定的参考与借鉴。

关键词:轨道车辆;车门系统;常见故障

伴随社会的全面发展，城市交通运输体系不断完善，轨道车辆在城市交通体系中扮演着越来越重要的角色。对于轨道车辆来讲，车门系统的安全性整个车辆的稳定运行，而轨道车辆的车门系统受到多方面因素的影响，容易出现多种类型的故障。为了切实保证城市轨道车辆的安全稳定运行，必须要对车系统故障进行有效的诊断。

一、轨道车辆车门系统常见故障极其原因分析

轨道车辆的运行距离比较短，经过站台的数目比较多，在其运行的过程中车门始终处于不停的开关状态，这就使得车门的控制元件容易受到磨损，从而也就提高了故障出现的频率。轨道车辆车门系统的故障程度基本上都是依据车门开关的迟钝、经过站台时候停留的时间延长、到了车门应该开启的时候无法正常打开等情况来定的。从近年来城市轨道交通发展情况来看，轨道车辆车门系统的常见故障大体上可以分为两类:第一，电器故障，其主要出现在车门的控制单元、电源、指示灯、继电器等位置，这一故障的出现将会对车门的正常开关带来一定的影响，如广州地铁3号线的车辆在运行的过程中由于受到了外界信号的非正常干扰，使得车辆车门的开关控制系统不能及时接受控制指令，进而也就使得车门的开关时间延长，同时在关门的时候信号传输发生中断，电流在瞬间增大许多，从而也就引发了电机控制的中断，最终影响了车辆的安全稳定运行。［1］与此同时，轨道车辆是需要外体清洗的，现阶段对于轨道车辆的外体清洗基本上都利用高压水枪来完成，如果指示灯相关构件安装的位置不够合理，就会在清洗的过程中受到水的侵害，严重的就会使得指示灯发生损坏，另外车辆车门的继电器在长期使用的情况下，触点之间的接触电阻就会增大，当这一电阻增大到一定程度的时候，就会对电流的传输带来一定的影响，从而也就容易导致继电器故障等故障类型，最终会使得车辆车门的控制失效，影响轨道车辆的安全稳定运行。第二，机械故障，导致这一故障出现的原因有很多，其中车辆的车门的相关部件由于挤压等出现了变形，或者是在生产的过程中，尺寸的误差比较大而使得硬件条件不符合相关要求是最重要的因素，同时在轨道车辆运行的过程中，由于车辆车门的开关频率比较高，从而使得车门硬件条件发生变化也是导致这一类型故障出现的主要原因。在客流量比较大的时候，乘客在上下车的时候都会挤挤攘攘，很多乘客会被挤在车门的位置，长此以往就会导致车门发生变形，这样一来就会使得车门出现开关迟钝等常见故障，不利于轨道车辆的正常运行。

二、轨道车辆车门系统常见故障的诊断方法

(一)决策树诊断法

决策树诊断法是现阶段常用的故障诊断方法之一，其是利用树状图编制的方式对实践中所出现的故障以具体特征进行分类，或者将故障的属性作为基础去编制决策的集合图，在编制集合的过程中所产生的决策都是利用信息论的基本原理对车门故障做出深入分析以及回归之后所生成的。在实践中利用这一方法对轨道车辆车门系统常见故障进行诊断的时候，主要应该按照以下操作步骤完成:首先要对某一地区轨道列车的运行实践中所出现的故障进行搜集与整理;然后利用决策树的基本算法以及“粗糙理论”对车门系统故障数据库进行简化处理，并对其中比较典型的故障进行深入分析，之后按照故障的原因对故障进行分类，并要对每一类故障按照严重的程度做好排序，通过实践经验标注好每一种故障的解决方法;最后绘制出决策树，同时故障决策树还可以为车门系统的稳定性与可靠性评估提供依据，所以将决策树这一方法应用到车门系统的故障的诊断实践中可以实现对相关数据信息以及实践经验的有效总结，进而为技术人员的工作提供可靠依据。

(二)人工神经诊断法

人工神经网络是由若干个神经元相互作用联系之后形成的非线性系统结构，这一系统可以对信息进行组织与处理，同时可以进行高效的拓展思考，进而呈现出极强的容错性能，现阶段，这一系统在预测控制、模拟识别等领域的应用已经非常广泛了。这一系统不需要实施严苛的训练，将其应用于轨道车辆车门系统故障诊断当中，首先需要做的就是将之前工作实践中典型的故障案例输入到系统当中，并以此来训练系统的“敏感程度”，结合工作需要对系统中的各项参数进行调整，准确测定车辆车门系统运行过程中的位移轨迹以及速度曲线，制定预制相对应的模型，之后在系统当中仿真模拟各类型故障发生时候的实际情况，并对相关数据进行记录，之后就可以将其应用于具体的故障诊断实践当中了。利用这一系统对轨道车辆车门故障进行诊断，可以有效提高故障诊断的效率，实现人工智能化的操作，对于全面提高运维工作效率发挥极大的促进作用。

(三)贝叶斯诊断法

贝叶斯网络是一种典型的图形化概率模型，可以结合故障当中所出现的各类型定量信息以及定性信息，同时还是可以实现故障出现之前的信息与故障发生时的信息的有效整合，进行统一化的利用，所以利用这一方法去诊断车门故障的时候，现场信息不够完善是不会对诊断结果产生很大的影响的。与此同时，利用这一方法，可以有效预测车门故障的出现概率，这也是该方法的最大优势。

三、结语

综上所述，在城市轨道交通体系越来越完善的背景下，轨道车辆车门系统对于车辆的安全稳定运行发挥着越来越关键的作用。希望通过文章的阐述，可以使得相关工作人员了解轨道车辆车门系统常见故障的类型以及导致故障出现的原因，并且深入了解故障诊断的基本方法，全面提高车辆车门故障诊断的效率。

参考文献:

［1］徐霖．城轨列车客室车门系统故障诊断方法研究———基于改进的TOPSIS法与贝叶斯网络［D］．北京交通大学，2015．

作者:韩毓鑫 李季 单位:中车长春轨道客车股份有限公司