地鐵車輛牽引控制單元的故障診斷方法

王森

軌道交通的建設和安全運行是我國城市建設的重要內容，也是直接關系著居民日常出行的便利及安全的重要因素。隨著我國軌道交通建設的不斷發展，技術水平不斷提升，對故障的診斷和處理能力也不斷提，在地鐵和車輛的運行過程中，牽引控制單元是地鐵車輛牽引系統的重要組成部分，一旦牽引控制單元出現故障，會造成車輛運行過程中的安全隱患，給廣大乘客帶來一定的威脅。本文通過探討地鐵車輛牽引控制單元的故障診斷方法，為地鐵車輛的安全運行提供保障。

地鐵車輛;牽引控制單元;故障診斷方法

地鐵車輛的牽引控制單元，是一種用于地鐵車輛的模塊化微處理器控制單元，牽引控制單元是SIBAS32系統的中的重要組件，一般用來控制鐵路車輛和地鐵車輛的牽引系統，是地鐵車輛牽引控制系統中的核心組成內容。在地鐵車輛的日常運行過程中，牽引控制單元需要保持穩定的工作狀態，一旦其發生系統故障，很容易給車輛運行帶來影響。因此，地鐵車輛牽引控制單元的日常維護保養、故障發現與排除是地鐵車輛管理單位的重要工作職責，技術人員需要根據故障診斷方法快速找到地鐵車輛牽引控制單元中發生故障的環節，并迅速進行故障處理，才能確保地鐵車輛運行的穩定性，為市民安全出行提供保障。

一、目前我國地鐵車輛故障診斷的發展現狀

故障診斷系統對地鐵車輛的安全運行而言至關重要，直接影響著市民出行安全，目前國際上的技術先進國家針對地鐵車輛都配備了故障診斷系統，我國是世界范圍內在地鐵車輛建設上走在前列的國家之一，但我國針對地鐵車輛故障診斷的技術和系統建設，較先進國家而言起步較晚且技術水平還存在一定差距。但一段時間以來，我國政府及交通部門對地鐵車輛故障診斷系統的建設一直非常重視，已經建立了一定的地鐵車輛故障診斷裝置，且具備了一定的技術經驗，在未來一段時間內，我國仍將致力于對地鐵車輛故障診斷方面的技術研發和技術更新，以求實現更為智能化、精確化、系統化的地鐵車輛故障診斷技術。

二、地鐵車輛牽引控制單元故障診斷系統的發展

而對于地鐵車輛牽引控制單元的故障診斷而言，需要在牽引控制系統運行的過程中對其工作狀態進行實時的監測，并準確判斷出故障所在的位置，分析故障類型并確立相應的故障處理措施。一般而言地鐵車輛牽引控制單元的故障診斷系統可以分為車外診斷系統和車載診斷系統兩種。車外診斷系統就是使用牽引控制系統的專業檢測儀器對故障進行準確判斷，通過測試臺進行故障模擬，準確判斷故障原因。這種故障診斷系統的優點是準確率較高，且操作安全，但缺點是由于地鐵車輛在運行中牽引控制單元的故障時隨機出現的，且具有不穩定性，因而故障排查的實踐相對較長，故障捕捉的難度也相對較大;而車載診斷系統就是利用地鐵車輛運行中牽引控制單元的各項參數數據，對其進行分析，通過參數的監測和分析，準確發現異常，并進行精準的定位和準確的故障判斷。

三、地鐵車輛牽引控制單元的故障診斷方法

針對地鐵車輛牽引單元的故障診斷，目前我國主要采用三種方法：

（一）以數學模型為基礎的診斷方法

這種診斷方法是建立在對被診斷的對象進行數學建模的基礎上的，按照數學方法對地鐵車輛牽引單元的故障進行信息計算，從而通過數學模型對地鐵車輛牽引控制單元進行結構拆分，并準確診斷故障部分和故障原因。

（二）以信號處理為基礎的診斷方法

信號處理診斷方法就是利用地鐵車輛的信號進行建模，通過函數計算、頻譜分析、小波處理等要素，對地鐵車輛牽引控制單元的信號進行測試和分析，提取信號中關于信號頻率、信號波值、信號方差等的數據，從而通過信號信息準確判斷故障位置和故障種類的診斷技術。

（三）以人工智能為基礎的診斷方法

隨著信息技術的快速發展，人工智能的應用為各行各業提供了巨大的便利，人工智能在地鐵車輛牽引控制單元的故障診斷中同樣發揮著巨大作用。其可以通過數學計算和神經網絡技術等的綜合應用，對地鐵車輛的牽引故障單元進行準確的故障檢測和診斷，其結果準確率高，且反應迅速。

四、地鐵車輛牽引控制單元故障診斷系統的技術發展趨勢

隨著我國在軌道交通建設及維護技術上的不斷提升，在未來我國將不斷致力于地鐵車輛牽引控制單元故障診斷系統的技術更新和優化，更多依靠電子技術與人工智能，將故障檢測與故障控制和處理等技術進行融合，并不斷提升地鐵車輛牽引控制單元故障處理系統的智能化和自動化程度。

（一）牽引控制單元的故障分析自動化

通過大數據分析與人工智能等技術，對地鐵車輛牽引控制單元的運行參數進行智能化的分析和計算，如對系統記錄的牽引電動機的電流參數進行檢測和數據分析計算，從而判斷電流產生異常的原因，找出問題的所在，為維修人員提供相應的數據支持和幫助。

（二）牽引控制單元的故障檢測自動化

通過機電一體化和傳感技術的發展，對地鐵車輛牽引控制單元的故障進行自動化、智能化的檢測，采集有效的數據，通過數據計算對故障位置和故障原因進行科學排查。

（三）對牽引控制單元故障檢測結果的精準分析

借助大數據技術和神經網絡技術的發展和廣泛應用，對地鐵車輛牽引控制單元在日常運行中的數據進行有效的監測、篩選、整合、計算等，確立有效數據，為牽引控制單元的運行質量和穩定性提供科學的管理，一旦出現數據異常，系統能夠精準化定位故障位置，并查找解決方案。

（四）對牽引控制單元故障信息的網絡化分析

由于地鐵車輛型號的不同，對牽引控制單元的不同故障信息也存在著一定的差異，如果全部由維修人員依靠人力的方式進行故障排查、診斷和處理的話，效率很低、工作難度極大，且容易出現失誤，而通過牽引控制單元故障信息的網絡化分析，可以提升數據共享、數據傳送、數據分析和計算的效率，利用大數據對不同車型、不同配件型號、不同牽引控制系統的車輛牽引控制單元進行科學的管理，為維修人員的維修工作提供數據吃撐。

結語：

針對地鐵車輛牽引控制單元的故障診斷工作而言，應合理利用大數據技術、人工智能技術等先進的科學技術，不斷提升故障診斷的效率和準確度，有效配合維修人員開展地鐵車輛牽引控制系統的故障排查和維修，從而提升工作效率，降低錯漏，為地鐵車輛的安全運行提供保障。

參考文獻

[1]劉志亮，潘登，左明健，李興林.軌道車輛故障診斷研究進展[J].機械工程學報，2016（14）：134-146

[2]盧海明. 地鐵車輛牽引控制單元的故障診斷方法[J]. 電力機車與城軌車輛， 2017（1）：68-71.