軌道車輛車門系統常見故障探究范文

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摘要:本文以軌道車輛車門系統為研究視角，針對城市軌道車輛車門系統的常見故障展開分析討論，首先分析了軌道車輛車門系統常見的故障類型以及導致問題出現的原因，之后提出現階段常見的故障診斷方法。希望可以為相關工作的開展帶去一定的參考與借鑒。

關鍵詞:軌道車輛;車門系統;常見故障

伴隨社會的全面發展，城市交通運輸體系不斷完善，軌道車輛在城市交通體系中扮演著越來越重要的角色。對于軌道車輛來講，車門系統的安全性整個車輛的穩定運行，而軌道車輛的車門系統受到多方面因素的影響，容易出現多種類型的故障。為了切實保證城市軌道車輛的安全穩定運行，必須要對車系統故障進行有效的診斷。

一、軌道車輛車門系統常見故障極其原因分析

軌道車輛的運行距離比較短，經過站臺的數目比較多，在其運行的過程中車門始終處于不停的開關狀態，這就使得車門的控制元件容易受到磨損，從而也就提高了故障出現的頻率。軌道車輛車門系統的故障程度基本上都是依據車門開關的遲鈍、經過站臺時候停留的時間延長、到了車門應該開啟的時候無法正常打開等情況來定的。從近年來城市軌道交通發展情況來看，軌道車輛車門系統的常見故障大體上可以分為兩類:第一，電器故障，其主要出現在車門的控制單元、電源、指示燈、繼電器等位置，這一故障的出現將會對車門的正常開關帶來一定的影響，如廣州地鐵3號線的車輛在運行的過程中由于受到了外界信號的非正常干擾，使得車輛車門的開關控制系統不能及時接受控制指令，進而也就使得車門的開關時間延長，同時在關門的時候信號傳輸發生中斷，電流在瞬間增大許多，從而也就引發了電機控制的中斷，最終影響了車輛的安全穩定運行。［1］與此同時，軌道車輛是需要外體清洗的，現階段對于軌道車輛的外體清洗基本上都利用高壓水槍來完成，如果指示燈相關構件安裝的位置不夠合理，就會在清洗的過程中受到水的侵害，嚴重的就會使得指示燈發生損壞，另外車輛車門的繼電器在長期使用的情況下，觸點之間的接觸電阻就會增大，當這一電阻增大到一定程度的時候，就會對電流的傳輸帶來一定的影響，從而也就容易導致繼電器故障等故障類型，最終會使得車輛車門的控制失效，影響軌道車輛的安全穩定運行。第二，機械故障，導致這一故障出現的原因有很多，其中車輛的車門的相關部件由于擠壓等出現了變形，或者是在生產的過程中，尺寸的誤差比較大而使得硬件條件不符合相關要求是最重要的因素，同時在軌道車輛運行的過程中，由于車輛車門的開關頻率比較高，從而使得車門硬件條件發生變化也是導致這一類型故障出現的主要原因。在客流量比較大的時候，乘客在上下車的時候都會擠擠攘攘，很多乘客會被擠在車門的位置，長此以往就會導致車門發生變形，這樣一來就會使得車門出現開關遲鈍等常見故障，不利于軌道車輛的正常運行。

二、軌道車輛車門系統常見故障的診斷方法

(一)決策樹診斷法

決策樹診斷法是現階段常用的故障診斷方法之一，其是利用樹狀圖編制的方式對實踐中所出現的故障以具體特征進行分類，或者將故障的屬性作為基礎去編制決策的集合圖，在編制集合的過程中所產生的決策都是利用信息論的基本原理對車門故障做出深入分析以及回歸之后所生成的。在實踐中利用這一方法對軌道車輛車門系統常見故障進行診斷的時候，主要應該按照以下操作步驟完成:首先要對某一地區軌道列車的運行實踐中所出現的故障進行搜集與整理;然后利用決策樹的基本算法以及“粗糙理論”對車門系統故障數據庫進行簡化處理，并對其中比較典型的故障進行深入分析，之后按照故障的原因對故障進行分類，并要對每一類故障按照嚴重的程度做好排序，通過實踐經驗標注好每一種故障的解決方法;最后繪制出決策樹，同時故障決策樹還可以為車門系統的穩定性與可靠性評估提供依據，所以將決策樹這一方法應用到車門系統的故障的診斷實踐中可以實現對相關數據信息以及實踐經驗的有效總結，進而為技術人員的工作提供可靠依據。

(二)人工神經診斷法

人工神經網絡是由若干個神經元相互作用聯系之后形成的非線性系統結構，這一系統可以對信息進行組織與處理，同時可以進行高效的拓展思考，進而呈現出極強的容錯性能，現階段，這一系統在預測控制、模擬識別等領域的應用已經非常廣泛了。這一系統不需要實施嚴苛的訓練，將其應用于軌道車輛車門系統故障診斷當中，首先需要做的就是將之前工作實踐中典型的故障案例輸入到系統當中，并以此來訓練系統的“敏感程度”，結合工作需要對系統中的各項參數進行調整，準確測定車輛車門系統運行過程中的位移軌跡以及速度曲線，制定預制相對應的模型，之后在系統當中仿真模擬各類型故障發生時候的實際情況，并對相關數據進行記錄，之后就可以將其應用于具體的故障診斷實踐當中了。利用這一系統對軌道車輛車門故障進行診斷，可以有效提高故障診斷的效率，實現人工智能化的操作，對于全面提高運維工作效率發揮極大的促進作用。

(三)貝葉斯診斷法

貝葉斯網絡是一種典型的圖形化概率模型，可以結合故障當中所出現的各類型定量信息以及定性信息，同時還是可以實現故障出現之前的信息與故障發生時的信息的有效整合，進行統一化的利用，所以利用這一方法去診斷車門故障的時候，現場信息不夠完善是不會對診斷結果產生很大的影響的。與此同時，利用這一方法，可以有效預測車門故障的出現概率，這也是該方法的最大優勢。

三、結語

綜上所述，在城市軌道交通體系越來越完善的背景下，軌道車輛車門系統對于車輛的安全穩定運行發揮著越來越關鍵的作用。希望通過文章的闡述，可以使得相關工作人員了解軌道車輛車門系統常見故障的類型以及導致故障出現的原因，并且深入了解故障診斷的基本方法，全面提高車輛車門故障診斷的效率。

參考文獻:

［1］徐霖．城軌列車客室車門系統故障診斷方法研究———基于改進的TOPSIS法與貝葉斯網絡［D］．北京交通大學，2015．

作者:韓毓鑫 李季 單位:中車長春軌道客車股份有限公司