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车辆运行状态监测与故障诊断

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城市轨道交通车辆运行状态监测与故障诊断

城市轨道交通车辆状态监测和诊断系统是行车安全保障体系的关键,无线传感器网络是实现城市轨道交通车辆运行状态智能监测的关键技术。本研究方向旨在应用物联网和智能感知技术,围绕无线传感器网络供能技术、实时监测技术、关键部件运行失效机理、早期故障诊断理论与技术等方面开展研究,着力解决基于无线传感器网络的城市轨道交通车辆运行状态参数检测和安全监测应用中的关键科学和技术问题。

1城市轨道交通车辆运行状态实时监测技术研究

旨在实现对城市轨道交通车辆走行、动力、制动、辅助等四大关键系统运行状态的全息化实时监测。在城市轨道交通车辆轴箱、齿轮箱、牵引电机、制动闸瓦、转向架、车体悬挂等关键部件布置速度、加速度、温度、振动、噪声等传感器,研究应用无线传感器网络等技术实现各关键部件的实时同步远程数据采集,建立城市轨道交通车辆运行状态数据库,利用复杂网络、时频模型、神经网络、深度学习等理论和方法对各种被监测量进行特征提取与分类,形成对关键部件运行状态的全面描述,实现城市轨道交通车辆运行状态实时监测。

2)城市轨道交通车辆运行状态监测的无线传感器网络供能技术研究

针对车辆无线传感器监测网络节点需要持续供电问题,探索直接从城市轨道交通车辆中回收能量将其转换为传感器节点所需的电能,研究基于城市轨道交通车辆车厢振动与车轮旋转动能的能量回收理论与关键技术,优化设计能量回收装置结构及能量回收控制方案,通过机械与电控单元有机结合实现无线传感器网络的自供电。

3)城市轨道交通车辆运行状态早期故障诊断理论与关键技术研究

针对车辆运行早期故障特征的不明显、时变性、特征信息耦合等特点,将机器学习理论与方法应用于故障特征提取及监测诊断,建立面向复杂故障特征的多维、多域、多参数“特征谱系”,构建“多征兆域融合→特征约简→动态模式识别”的理论体系,获取城市轨道交通车辆早期故障监测诊断的模式识别模型。

4)城市轨道交通车辆关键部件运行失效机理研究

研究动力牵引系统、转向系统、制动系统等关键部件的机械与电气运行失效机理,构建部件失效表征模型,设计多传感融合、多数据源采集系统,提取机械与电气失效的关键因素,结合大数据分析与深度学习,为关键部件的故障智能诊断提供理论支撑。