地铁列车故障预测与健康管理模式研究

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随着地铁路网规模不断扩张,地铁列车作为城市轨道交通运营关键设备,其运输效率和维护成本问题日益突出,其健康状态是地铁公司运营低成本、高安全、高效能、高品质、可持续发展的基础,建立科学有序的地铁列车故障预测方法并形成安全有效科学的健康管理模式对于地铁列车经营企业质量转型和可持续发展具备全局性战略意义。本文期望研究结果能够提高地铁列车安全运营可靠度,提高地铁列车维护管理效益。本文采用灰色理论GM(1,1)、模糊综合评价法,基于其他行业的故障预测与健康管理研究,分析现阶段地铁列车运营维护现状与不足,将其中一些理念和方法应用到地铁列车中,提出了地铁列车健康管理的概念和相关方法,建立了地铁列车健康管理模式,包括地铁列车健康管理层次和逻辑体系结构,给出了地铁列车健康管理的基本过程。最后通过深圳地铁列车健康管理实例分析,第一,采集了机械系统关键部件轴承和电器系统关键部件的历史数据,利用灰色理论GM(1,1)对轴承实际温度值和预测温度值进行对比,证实了GM(1,1)在机械系统关键部件轴承故障预测中的有效性;选取西门子继电器3RH1140-2KF40接触阻值数据作为数据参考,测试触点接触阻值数据,发现GM(1,1)模型可以很好的对继电器触点接触阻值进行预测。可以做到地铁列车继电器在未超过维修标准阻值标准时提前进行更换,提高地铁列车安全运营和服务水平。第二,在以上预测基础上,结合预测故障发生状态或概率筛选关键部件,建立“事后维修”、“定期维修”、“状态维修”差异化的维修管理策略,并综合“经济性”、“可行性”、“有效性”三个维度三种维修方案进行最优维修策略和判断。综上,模糊综合评价和编程软件工具证实了故障预测与健康管理技术在地铁维护管理这一领域的可行性。本研究对降低地铁列车管理公司的运维成本,实现标准化和规范化管理,提升地铁列车管理公司的绩效等具有重要的指导意义。
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