地铁车辆牵引系统故障诊断技术及系统的研究

长期以来,城市轨道交通运营安全问题一直受到各级政府和广大市民的高度重视和密切关注,而地铁车辆作为承载乘客的直接载体,其安全与否直接与乘客的生命安全息息相关。再者,近年来地铁车辆设备的复杂程度不断提高,故障率相应上升,而牵引系统作为地铁车辆关键装备最重要的子系统之一,如何对其进行高效、快速而准确地诊断是值得研究的一个重要问题。 本文在认真总结现阶段世界轨道交通故障诊断技术的基础上,对上海地铁的运营车辆进行了深入调研,总结分析了各关键设备的应用情况及故障发生情况,并找出故障发生的规律和特性。基于上述的需求分析和调研,本文设计了集车载、地面与监控中心为一体的地铁车辆牵引系统故障诊断的综合系统,建立各分系统的功能结构,并对本文要重点介绍的专家系统进行了设计。 知识获取是进行故障诊断的基础。本文首先分析了诊断知识的来源及获取方式,其获取方式有两种:一是通过知识工程师及设备资料获取,二是通过FMEA表单获取。然后以产生式规则作为专家系统知识库中的浅知识,对牵引系统的故障以产生式规则的方式表示。 因果图具有能够图形化地直观表述故障之间因果关系、有良好的概率基础并对图形的拓扑结构没有限制等优点。因此,本文基于因果图理论,建立牵引系统的因果图模型,并作为专家系统的深知识进行诊断。鉴于现有因果图推理算法的多样性,本文首先利用单值因果图常规推理算法进行验证,发现常规推理算法逻辑运算量大,计算复杂度高,最后选用单值因果图的一种近似推理算法进行计算,并用程序实现。 最后,本文对地铁车辆牵引系统故障诊断系统进行了软件实现。首先对各功能模块及系统数据库进行了说明,然后展示了系统的运行界面。本文实现了浅知识结合深知识的诊断方式,使知识库不断完善,系统不仅能对当前发生的故障进行诊断,而且还能对潜在发生的故障进行推理分析,确定其发生的可能性,具有较好的实用性。