轨道车辆车门系统常见故障探究资料

1、到磨损从而也就提高道车辆车门系统的故障门开关的迟钝、经过站长、到了车门应该开启情况来定的0从近年来来看轨道车辆车门系以分为两类:弟一电车门的控制单元、电源置这一故障的出现将来一定的影响如广州行的过程中由于受到了扰使1日车辆车门的开受控制指令进而也就长同时在关门的时候流在瞬问增大许多从的中断最终影响了车1与此同时轨道的现阶段对于轨道车利用高压水枪来完成装的位置不够合理就了故障出现的频率0轨程度基本上都是依据车台时候停留的时问延的时候无法正常打开等城市轨道交通发展情况统的常见故障大体上可器故障苴主要出现在、指示灯、继电器等位会对车门的正常开关带地铁3号线的车辆在运外界信号的非正常干关控制系统不台匕

2、目匕及时接使1日车门的开关时问延信号传输发生中断电而也就引发了电机控制辆的安全稳定运行0车辆是需要外体清洗辆的外体清洗基本上都如果指示灯相关构件安会在清洗的过程中受到水的侵害严重的就会使1日指示灯发生损坏另外车辆车门的继电器在长期使用的情况下触占八、之问的接触电阻就会增大当这一电阻增大到一定程度的时候就会对电流的传输带来一定的影响从而也就容易导致继电器故障等故障类型最终会使车辆车门的控制失效影响轨道车辆的安全稳定运行0弟二机械故障导致这一故障出现的原因有很多苴中车辆的车门的相关部件由于挤压等出现了变形或者是在生产的过程中尺寸的1口差比较大而使硬件条件不符合相关要求是最重要的因素同时在轨道车辆运

3、行的过程中由于车辆车门的开关频率比较高从而使车门硬件条件发生变化也是导致这一类型故障出现的主要原因0在客流里比较大的时候乘客在上下车的时候都会挤挤攘攘很多乘客会被挤在车门的位置长此以往就会导致车门发生变形这样一来就会使车门出现开关迟钝等常见故障不利于轨道车辆的正常运行0二、轨道车辆车门系统常见故障的诊断方法(一)决策树诊断法决策树诊断法是现阶1殳常用的故障诊断方法之一苴/、是利用树状图编制的方式对实践中所出现的故障以且/、体特征进行分类或者将故障的属性作为基础去编制决策的集合图在编制集合的过程中所产生的决策都是利用信息论的基本原理对车门故障做出深入分析以及回归之后所生成的0在实践中利用这一方法

4、对轨道车辆车门系统常见故障进行诊断的时候主要应该按昭八、以下操作步骤完成:首先要对某一地区轨道列车的运行实践中所出现的故进行搜集与整理;然后利用决策树的基本算法以及粗髓理论对车门系统故f早数据库进行简化处理并对苴/、中比较典型的故障进行深入分析之后按昭八、故障的原因对故f早进行分类并要对每一类故障按昭八、严重的程度做好排序通过实践经验标注好每一种故障的解决方法;最后绘制出决策树同时故障决策树还可以为车门系统的稳定性与可靠性评估提供依据所以将决策树这一方法应用到车门系统的故障的诊断实践中可以实现对相关数据信息以及实践经验的有效总结进而为技术人员的：r作提供可靠依据0(二)人工神经诊断法人工神经网

5、络是由若F个神经元相互作用联系之后形成的非线性系统结构这一系统可以对信息进行组织与处理同时可以进行高效的拓展思考进而呈现出极强的容错性台匕目匕现阶1变这一系统在预测控制、模拟识别等领域的应用已经非常广泛了0这一系统不需要实施严苛的训练将苴应用F轨道车辆车门系统故障诊断当中首先需要做的就是将之、户，刖:r作实践中典型的故障案例输入到系统当中并以此来训练系统的敏感程度”，结合工作需要对系统中的各项参数进行调整准确测定车辆车门系统运行过程中的位移轨迹以及速度曲线制定预制相对应的模型之后在系统当中仿直模拟各类型故障发生时候的实f示情况并对相关数据进行记录之后就可以将苴应用于具体的故早诊断实践当中了0利用这一系统对轨道车辆车门故障进行诊断可以有效提高故1早诊断的效率实现人工却台匕目匕化的操作对于全面提高运维工作效率发挥极大的促进作用0(三)贝叶斯诊断法贝叶斯网络是一种典型的图形化概率模型可以结合故障当中所出现的各类型定里信息以及定性信息同时还是可以实现故障出现之刖的信息与故障发生时的信息的有效整合进行统一化的利用所以利用这一方法去诊断车门故障的时候现场信息不够完善是不会对诊断结果产生很大的影响的0与此同时利用这一方法可以有效预测车门故）早的出现概率这也是该方法的最大优势0:-、结语综上所述在城市轨道交通体系越来越完善的背早下轨道车辆车门系统对于车辆的安全稳定