軌道車輛車門系統常見故障分析

勞榮練

摘要：本文以城市軌道交通車輛專用車門制動系統為主要研究對象視角，針對當前城市軌道交通車輛專用車門系統的一些常見故障問題展開車門分析診斷討論，首先簡要分析了城市軌道交通車輛專用車門制動系統常見的車門故障出現類型以及一些導致車門問題可能出現的主要原因，之后重點提出現階段常見的車門故障分析診斷解決方法。

關鍵詞：軌道車輛;車門系統;常見故障

一、軌道交通車輛站臺車門控制系統中的常見故障極其重要原因事件分析

（一）驅動電機故障

其主要一般出現在一輛車門的開關控制驅動單元、電源、指示燈、繼電器等關鍵位置，這一常見故障的一旦出現將來也會對一輛車門的正常電機開關工作帶來一定的不良影響。例如：“門控器驅動電機斷路故障”電流傳感器檢測不到驅動電機電流。將門的運動分成距離段，通過門位置傳感器檢測車門位置，如果在給定的時間內門未通過這些距離段，則障礙檢測被激活。在開門過程中，若連續啟動預先設定次數的障礙檢測，車門仍沒有達到開到位位置，則車門停下并接受這一位置為最大可開門位置，并判定為“開門防擠壓達到指定次數故障”。若滿足開門或關門條件，則車門嘗試再次運動。對驅動電機檢查發現，X2 連接器 5 針（門位置傳感器信號）松動。初步分析為開門過程中，X2：5 松動偶發接觸不良，導致門控器讀取錯誤的車門位置，從而造成“開門防擠壓達到指定次數”故障。

（二）機械故障

導致這一機械故障經常出現的主要原因當然有很多，其中軌道車輛的每個車門的硬件相關啟動部件由于機械擠壓等原因出現了較大變形，或者特別是在實際生產的操作過程中，尺寸的大小誤差比較大而容易使得車門硬件啟動條件不完全符合生產相關技術要求等都是最重要的造成因素，同時在保證軌道交通車輛正常運行的生產過程中，由于軌道車輛每個車門的硬件開關啟動頻率比較高，從而容易使得每輛車門上的硬件啟動條件發生變化也是目前導致這一不同類型機械故障經常出現的主要造成原因。在城市客流量比較大的一些時候，乘客在上下車的這個時候往往都會顯得擠擠攘攘，很多有的乘客可能會被他們擠在一些車門的某個位置，長此以往就可能會直接導致一些車門位置發生嚴重變形，這樣一來就可能會容易使得一些車門位置出現啟動開關遲鈍等各種常見故障，不利于城市軌道交通車輛的正常經營運行。

二、軌道交通車輛自動車門控制系統設計常見故障的決策診斷技術方法

（一）決策樹和圖診斷的方法決策樹和圖診斷法可算是現階段常用的一種故障決策診斷技術方法之一，其主要是通過利用數據樹狀樹和圖綜合編制的各種方式對設計實踐中所可能出現的各種故障以具體屬性特征形式進行綜合分類，或者將這些故障的具體屬性特征作為一個基礎數據去綜合編制故障決策的數據集合樹狀圖，在整個編制決策集合的設計過程中所需要產生的這些決策都主要是通過利用系統信息論的一些基本原理對軌道車門系統故障原因做出比較深入分析以及數據回歸之后所綜合生成的。在實踐中需要利用這一基本方法對我國軌道鐵路車輛專用車門控制系統中的常見故障情況進行綜合診斷的這個時候，主要我們應該按照以下幾個操作步驟進行完成：首先就需要對某一線或地區鐵路軌道車輛列車的車門運行管理實踐中所可能出現的常見故障情況進行信息搜集與分析整理;然后還要利用決策樹的基本分析算法以及"粗糙理論"對軌道車門控制系統相關故障分析數據庫信息進行綜合簡化分析處理，并對其中比較典型的各種故障類別進行深入統計分析，之后按照典型故障的發生原因對各種故障類型進行準確分類，并要對每一類典型故障按照嚴重的危險程度分別做好準確排序，通過結合實踐經驗準確標注好每一種典型故障的具體解決決策方法;最后還要繪制好輸出決策樹，同時這個故障決策樹還應該可以為軌道車門系統的運行穩定性與工作可靠性進行評估結果提供重要依據，

（二）如何利用人工構造人體視覺神經網絡進行診斷法人工神經網絡診斷系統主要是由若干個加工人體視覺神經元相互作用以并形成緊密聯系之后互相組合起來形成的非線性系統結構，這一系統不僅僅是可以對加工人體視覺信息進行數據處理進行精確度的組織與容錯錯誤處理，同時它還不僅可以直接對人進行高效的人體信息處理拓展和對運維進行思考，進而也就可以直接呈現出極強的人體信息容錯錯誤處理計算性能，現階段，這一系統在加工人體視覺預測大腦運動狀態控制、模擬人體視覺信息識別等各個領域的應用技術普及應用已經非常廣泛了。這一訓練系統不斷的需要進行實施嚴苛的技術訓練，將其廣泛應用于車輛軌道交通車輛自動車門預制系統中的故障分析診斷當中，首先我們需要進行做的就是將之前訓練工作臨際實踐中一些典型的車門故障診斷案例進行輸入整理到訓練系統當中，并以此方式來實現訓練系統的"敏感程度"，結合當前工作實際需要對系統軟件中的各項預制參數數據進行自動調整，準確的的測定各種車輛軌道車門系統正常運行中的過程及其中的車門位移運動軌跡以及車門速度運動曲線，制定出與預制相關所對應的數據模型，之后在整個系統當中進行仿真分析模擬各不同類型車門故障事件發生不同時候的實際運行情況，并對預制相關應的數據模型進行分析記錄，之后就已經可以將其廣泛應用于具體的車門故障分析診斷工作實踐當中了。

（三）貝葉斯安全車門綜合診斷的分析方法貝葉斯網絡分析模型是一種非常典型的安全車門診斷圖形化概率模型，可以直接通過結合車門發生嚴重故障當中所有的可能就會出現的各不同車門類型各種安全定量診斷分析結果信息以及各種安全定性診斷分析結果信息，同時它它還是一個車門可以直接結合實現車門發生嚴重故障當中可能出現之前的各種相關結果信息與車門發生嚴重故障之后可能發生時的各種相關結果信息的有效有機的的整合，進行現場信息分析統一化的進行綜合利用，所以我們需要充分利用這一綜合診斷分析方法來對車門如何去診斷進行綜合診斷的但是在整個車門診斷發生嚴重故障的這個關鍵時候，現場數據分析出的信息不夠充分的再完善的話它也是不會對整個車門進行診斷時的相關結果安全定性產生很大的直接結果影響的。與此同時，利用這一預測方法，可以有效率地預測電動車門發生故障的可能出現的大概率，這也是該預測方法的最大技術優勢。

三、結語

綜上所述，在我國城市軌道網絡交通安全體系越來越完善的巨大背景下，軌道交通車輛安全車門控制系統對于保證車輛的安全穩定正常運行仍然發揮著越來越關鍵的保障作用。希望通過這篇文章的深入闡述，可以能夠使得地鐵相關部門工作人員深入了解我國軌道交通車輛地鐵車門監控系統各種常見故障的各種類型以及這些導致車門故障經常出現的主要原因，并且深入性地了解系統故障分析診斷的基本操作方法，全面提高地鐵車輛軌道車門系統故障分析診斷的工作效率。

參考文獻?：

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