地铁车辆走行部关键部件状态维修实践探讨

地铁车辆走行部关键部件状态维修实践探讨

郑新福  熊李

福州地铁集团运营事业部，福建 福州350001

摘要：为探讨地铁车辆走行部关键部件状态维修，为采用理论结合实践的方法，立足地铁车辆走行部部件损伤的故障，分析了常规维修方式存在的不足，以及状态维修技术在地铁车辆走行部关键部件维修中的应用。分析结果表明，引起地铁车辆走行部部件损伤的原因比较多，维修难度大，合理应用状态维修技术，可有效提升维修效率，保障铁路车辆运行的安全性、稳定性。

关键词：地铁车辆；走向部件；状态维修；实时监测技术

引言：地铁车辆走行部关键部件结构组成复杂，且长时间在复杂的条件下运行，极易发生各种各样的故障和问题。传统维修技术具有很强的局限性，需等故障发生之后，再在进行检测和维修，这会增加地铁车辆停机时间，难以满足铁路车辆稳定运行的需求。状态维修技术融合了先进的信息技术、大数据技术等，走行部件在运行阶段就能完成监测，从而实时掌握运行情况，以便及时维修，降低停机时间，提升地铁车辆运行效率。

1、地铁车辆走行部部件损伤的故障

走行部部件作为组成地铁车辆的主要结构，长时间在高负荷状态下运行，难免会出现各种各样的故障，经常出现故障的构件包括轴承、构架、车轮、踏面等。其中轴承构件最常见的故障形式剥离、断裂等。构架构件常见的故障为断裂、裂纹等。车轮常见的故障为失圆、变形等。踏面常见的故障为剥离。因此这些故障的原因比较多，既包括设计和运营不规范、制造工艺不标准，也包括运行环境复杂和轻微故障未及时发现和处理，引起了更大的故障。

2、常规维修方式存在的不足

目前我国绝大多数铁路车辆维修采用的是计划性维修，以地铁车辆运行的公里数作为维修的参考依据，包括列检、月修、架修、大修四种。在实际检修中检修的重点车载设备的安全状态、故障设备的运维状态等，在走行部维修中多采用架修法，也就是地铁车辆运行40万km后需进行一次架修，检修方法为将构架、轴承等部件拆卸下来后，先进行打砂探伤，再进行清洗检测。仅仅是通过检修人员“耳听目视”来检查设备存在的故障，此种检查方式难以全方位掌握存走行部关键部件存在的故障和安全隐患，缺乏先进、科学的检测技术，这也是影响目前我国地铁车辆走行部关键部件维修水平提升的主要原因之一【1】。

3、状态维修技术在地铁车辆走行部关键部件维修中的应用

3.1车载故障诊断技术的应用

随着科技的不断发展，工业设备故障诊断技术也在不断创新。对于地铁车辆走行部等关键设备来说，及时的故障诊断和维护对于确保铁路运营的安全与效率至关重要。基于复合传感器和广义共振与共振解调技术能够实现对走行部关键部件在线实时诊断，为故障检修和处理提供有针对性的参考和指导。

复合传感器在地铁车辆走行部故障诊断中发挥着至关重要的作用。这些传感器被安装在走行部的关键部件上，能够实时采集冲击、振动、温度等多种物理量数据。这些数据是后续故障诊断的基础，因此传感器的精度和可靠性至关重要。为了获取更准确的数据，还需要对传感器进行定期校准和维护，以确保其始终处于良好的工作状态。在数据采集的基础上，利用基于广义共振与共振解调技术的故障诊断方法对这些数据进行分析。广义共振技术是一种通过激发设备固有频率来检测其内部缺陷的方法。当设备出现故障时，其固有频率会发生变化，通过检测这些变化，可以判断设备是否存在故障。而共振解调技术则是一种将复合信号分解成各个频率成分的方法，可以更准确地识别出故障类型和位置。通过结合这两种技术，可以对走行部关键部件进行在线实时诊断。在诊断过程中，首先将采集到的物理量数据进行预处理，去除噪声和干扰信号。然后，利用广义共振技术激发设备固有频率，检测其内部缺陷。接着，通过共振解调技术将复合信号分解成各个频率成分，进一步识别故障类型和位置。最后，根据诊断结果制定相应的维护措施，确保铁路车辆走行部的安全和稳定运行。

3.2智能诊断方法和模式识别方法的联合应用

智能诊断方法在地铁车辆走行部关键部件状态维修中具有显著的应用价值，并且模式识别方法同样在此类维修工作中发挥着重要作用。这两种方法的结合使用，可以实现对地铁车辆走行部关键部件（如轴承、齿轮、踏面）的实时监测和故障诊断。通过自动化诊断分析，主动运维决策系统能够提供走行部的健康状态评估和维修建议，并在预防性维修的体系下指导维修人员对隐患部位进行动态维护，从而减少故障的发生和维修成本。

智能诊断方法主要通过轨道交通走行部状态监测与智能诊断系统实现，该系统能够在列车运行过程中对走行部的关键部件执行数据采集和故障分析。这一系统的运用可以极大程度上延长部件的使用寿命，并在发现早期故障时采取相应的改善措施。它能够进行早期预警和准确识别走行部关键部件的故障，如电机轴承、齿轮箱轴承、轴箱轴承、齿轮及轮对等，并根据损伤程度指导车辆的维修决策。此外，智能诊断系统还能自动检测车轮尺寸和踏面擦伤沟槽等故障，并实时报警，从而提高了检修效率和安全性

【2】。

模式识别技术在地铁车辆走行部关键部件的状态监测和维修中也扮演着重要角色。它通常涉及传感、激光、图像识别和红外线等技术来获取状态数据信息，并通过数字图像处理技术如模式识别、特征匹配和深度学习有效识别车辆异常状态。例如，智能检修机器人利用机器视觉技术和高级算法采集车底、车侧高清图像，并通过图像处理技术判断车辆异常状态，这样不仅降低了人工劳动强度，还提高了检修效率。系统采用红外热像仪获取走行部热成像图，并改进了目标检测模型以更准确地识别和定位关键部件。在线监测系统通过传感器数据进行实时诊断分析，提前预警轴承严重故障，并提供实际运用中的振动、温度数据，为走行部的维修提供了有力的数据支持。

3.3 寿命预测技术

寿命预测技术在地铁车辆走行部关键部件状态维修中发挥重要作用，它通过对部件的使用情况和性能数据进行分析，预测部件的剩余使用寿命（RUL），以便于制定有效的维护计划和延长部件的使用期限。在地铁车辆走行部的关键部件中，例如轮对、轴承和牵引电机等，寿命预测技术的应用通常涉及以下几个关键步骤：

第一步，数据采集：使用传感器收集部件的运行数据，包括温度、振动、声音和电流等参数。

第二步，数据预处理：对采集到的数据进行清洗和标准化，去除噪声和异常值，确保数据质量。

第三步，特征提取：从预处理后的数据中提取有助于预测部件寿命的关键特征。这些特征可能包括统计参数、频域特性或时域特性等。

第四步，模型建立：利用机器学习和数据挖掘技术构建寿命预测模型。常见的模型有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（Random Forest）和深度学习模型等。

第五步，模型验证与优化：通过交叉验证和使用独立测试集来评估模型的预测性能，必要时对模型进行调整和优化【3】。

第六步，RUL预测：将实际运行数据输入到经过验证的模型中，预测部件的剩余使用寿命。

第七步，维护决策：根据预测结果，制定相应的维护策略和更换计划，以避免突发故障导致的停运损失。

结束语：

综上所述，结合理论实践，探讨了地铁车辆走行部关键部件状态维修，探讨结果表明，地铁车辆走行部的关键部件状态维修实践应注重日常和定期的检修保养，同时积极引入智能运维技术，利用先进的检测设备和技术手段，实现对走行部等关键部件的实时监控和智能诊断，以确保地铁的安全、稳定运行。

参考文献：

[1]沈云霄.地铁车辆重要部件状态修研究与运用[J].设备管理与维修,2021,(19):31-33.

[2]赵明珠,李合林.地铁大型轴流风机故障诊断系统研究及应用[J].设备管理与维修,2021,(07):140-143.

[3]孙洲.地铁车辆智能化维修策略的分析与研究[J].电子制作,2020,(23):98-100.