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车门控制系统是地铁车辆中最重要的子系统之一,其机电部件紧密耦合且存在频繁往复运动,易受环境和乘客干扰,故障率居高不下。为准确检测诊断地铁车门早期故障,本文提出一种大数据驱动的车门故障特征优选方法和基于随机森林(RF)的智能诊断方法。首先,从地铁运营公司累积的大量车门运行状态数据中,提取门扇位置、驱动电机转速和电流信号的多阶段时域特征指标,构建车门运行状态的特征向量;然后,应用距离评估准则,优选对故障敏感度高且对干扰鲁棒性强的车门状态特征,降低特征维度,减少冗余、无关特征的干扰;以优选后的车门状态特征作为RF网络的输入,故障标签作为输出,建立智能故障诊断模型,实现车门系统不同微小故障状态的自动识别。在杭州地铁4号线台架车门上的应用结果表明,所提方法能准确提取早期故障的微弱特征,故障分类模型精度高,故障诊断准确率优于现有其他方法。 相似文献
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客室车门是列车系统重要组成部分,在列车运营过程中,车门的动作可靠性影响轨道交通运营的质量。结合广州地铁2号线的车门故障历史记录,对塞拉门车门系统进行故障模式分析,建立了车门系统故障树。采用定性和定量分析方法得到了车门系统的故障模式和可靠度,为可靠性设计和故障诊断提供了依据。 相似文献
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目前,国内的地铁列车司机室车门大多采用的是手动式机械门,且又将车门的状态开关串联在门联锁环路中,此种设计存在机械式锁闭系统由于故障意外打开而导致门联锁断路、列车触发紧急制动的故障,严重影响司机的安全及正常运营秩序。本文旨在提供一种解决此类故障的方案。 相似文献
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本文对西安地铁2号线电客车车门门控器出现通讯故障的原因进行分析,尤其对出现13s传送异常故障自动恢复现象进行重点分析,为检修部门和乘务部门应对车门控制器通讯故障的判断与措施提出了参考意见。 相似文献
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车门系统是地铁列车的关键子系统,对其进行可靠性评估从而确定危害性较大的故障模式有助于提高车门的可靠性和改善车门维修决策。由于车门故障数据的不足,难以对风险因子及其权重进行准确评价而导致车门可靠性评估存在模糊性,故引入模糊理论构建模糊TOPSIS方法并应用于车门故障模式的可靠性评估中。对风险因子进行模糊评价得到加权决策矩阵,应用加权决策矩阵计算每一个故障模式到正负理想方案的相对贴近度,得出了EDCU功能失效、螺母组件破损和行程开关S1破损对车门危害性较大的评估结果。分析结果与专家经验一致,为车门的设计与维修决策提供了技术支持。 相似文献