高速列车故障诊断技术的研究现状及发展趋势

摘要：本文主要分析了高速列车故障诊断技术的研究背景与意义、国内外研究现状及发展趋势，为铁路发展提供参考。

Abstract： This paper mainly analyzes the research background and significance， domestic and international research status and development trend of fault diagnosis technology for high-speed train， to provide reference for railway development.

关键词：高速列车；故障诊断技术；研究现状；发展趋势

Key words： high speed train；fault diagnosis technology；research status；development trend

中图分类号：U279.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）11-0254-02

1 高速列车故障诊断技术的研究背景与意义

广义的故障诊断技术包括设备运行状态检测、故障预测、故障定位诊断与评估、故障容错等几方面。故障检测与故障预测有利于提前发现故障，及时采取预防措施消除故障，确保铁路运输的持续安全生产，间接提高铁路生产效率。铁路设备故障可分为多种级别，不同级别故障对铁路生产的影响有不同程度影响。

安全运行是铁路运输特别关注的重要问题，因此，我国特别重视铁路运输的安全，从而大力推进铁路设备的故障监控与诊断技术的发展。《2015年中国铁路总公司科技研究开发计划课题指南》对铁路有关设备的故障诊断技术研究做出了规划，对研究工作也做出了详尽的指导。另一方面，高速列车在我国迅猛发展，现已发展成为客运新的主力军。所以，传统的铁路设备故障诊断技术已经不能适应新形势的需要，亟需发展先进、有效的诊断技术保障高速列车的安全运行。

高速列车故障诊断技术对于保障列车乘客的生命与财产安全具有重要的意义。列车乘客少则几百多则上千，他们都集中在一个相对封闭、有限的空间之中。而高速列车的行驶速度一般高达200km-350km/h，因此一旦高速列车发生严重故障，将可能引发列车倾覆，从而导致严重危害乘客的生命与财产安全事故发生。2011年，7・23甬温线特别重大铁路交通事故就造成40人死亡、200余人受伤的特别严重后果。1998年6月3日10时58分，慕尼黑至汉堡的德国城际特快列车途中突然脱轨，造成101人死亡，88人重伤，106人轻伤。高速列车故障诊断技术能够有效监控列车运行状态、预测列车故障，可有效降低列车故障的发生率。因此，研究高速列车的故障诊断技术对于技术保障列车乘客的生命与财产安全具有重要的意义。

高速列车故障诊断技术为列车的维修提供重要科学依据，方便列车的日常维护。利用列车故障诊断技术可以弄清列车故障的发生规律、分布规律，正确判断各类故障处理的优先级别，从而有利于列车维护人员制定科学合理的检修计划，提高列车检修效率。

2 高速列车故障诊断技术的研究现状

鉴于列车故障技术对于铁路运输的重要保障作用，国内外铁路相关企业、研究机构以及学者都十分重视列车故障诊断技术的研究。目前，美国、欧洲、日本、中国、俄罗斯等国对列车故障诊断技术研究较为深入。

美国最早对列车故障诊断技术展开研究，1965年美国首先研制出第一台红外热轴检测系统。20世纪80年代，美国开发的道旁声学探测系统分析通过列车的轴承声信号，它与红外热轴探测系统配合，争取提前发现轴承故障。20世纪90年代，TTCI研制新一代轴承道旁声学监测系统，通过采用声传感器阵列技术和神经网络方法，极大地提高了诊断准确率，已在北美地区获得广泛应用。近年来，美国GM公司开发出基于无线通信网络的远程检测诊断系统。

日本也较早地开展了铁路故障诊断研究。武藤幸德进行了振动和铁谱分析技术的应用研究，分析列车旋转机械的振动加速度O/A值，探索了判断标准的合理制定。西江勇二将导致铁路设备故障的主要原因划分为温度、电气、机械和化学4类，重点阐述了振动法、声发射法和油光谱分析方法的应用。日本在200系列高速列车上安装相关仪器同时检测多个关键位置的横向与纵向振动，之后，在700系列动车组上安装智能化检测系统，对主要电气设备进行检测。

德国于1975年开始对列车故障诊断技术进行开发研究。Gunter Schultes等将诊断技术总结为外部诊断、内部诊断以及自身诊断3类。德国开发的ICE系列列车故障管理系统在国际上具有较大影响。此系统覆盖了列车主要部件及系统，具有处理从故障产生、故障排除，直到故障统计等完整流程的强大功能。

我国在列车故障诊断技术方面起步较晚，但发展迅速、进步巨大。20世纪80年代，我国开始积极研究列车故障诊断技术，铁道科学研究院、西南交通大学、北京交通大学等科研院所在铁路单位的密切配合下，对铁路故障诊断技术进行了广泛的研究，并重点分析了机车故障诊断装置的工作原理和性能特点。主要采用的诊断技术有温度检测、光铁谱分析、电气参数检测、动态压力检测、振动检测等。近年来，模式识别、灰色系统、专家系统、模糊数学、小波分析、神经网络、支持向量机、遗传算法等多种新理论、新方法都获得广泛运用。

总之，由于各国的幅员大小不一、人口多寡不同、经济发展水平存在差异、产业布局各有特色，各国的铁路布局及其发展也不相同，从而导致各国对列车故障诊断技术的研究也各有侧重、各有千秋。美国、加拿大与澳大利亚幅员辽阔、人口密度不大，因此它们重点发展重载货运铁路。针对它们铁路特点，上述国家重点研究道旁检测网络系统，以保障铁路运输的安全。欧洲铁路强国如德国、法国，它们的幅员并不辽阔、人口密集，因此它们重点发展高速客运铁路。与此相对应，欧洲国家在故障诊断技术方面主要研究车载故障检测与诊断系统，利用机车控制计算机，令其同时具备故障诊断功能，对关键机车部件及子系统进行故障诊断。欧洲故障诊断技术的另一特色是充分实现网络化，通过利用多种现场总线将不同位置、不同功能的故障诊断装置组成诊断网络，以便实现故障信息共享与集中管理。我国列车故障诊断研究工作设计范围较广，相对而言，机车故障诊断研究相比地面故障诊断研究更为充实。诊断研究对象主要是轮对轴承、内燃机车的柴油机、机车主电路以及控制电路等关键部件与系统。研究主要采用红外热探测、铁光谱分析、振动分析等技术，同时积极采用了专家系统、模式识别、神经网络等先进理论。

3 高速列车故障诊断技术的发展趋势

随着机车车辆制造和检修技术的进步，监测诊断技术的应用必将进一步扩展和深入，从而为铁路运输带来更高的安全性和实际效益。关于列车故障诊断技术的发展趋势主要有以下几方面。

3.1 多传感器信息融合技术的应用

简单零部件的诊断，采用单一信号通常比较奏效。但对于复杂的系统构造来讲，仅凭单一的物理信号不一定能获得精准的诊断结果，比如诊断机车柴油机故障时，必须采用多种信号和数据融合的方法进行综合诊断，才有可能得到更为精准的故障参数。

3.2 智能诊断方法与模式识别方法的综合运用

近些年来，机车故障诊断方法层出不穷，其中比较有代表性的有人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法等。如果把几种故障诊断方法结合起来，辅以数据库和数据挖掘技术，将会大大提高诊断结果的准确性。

3.3 车载和道旁监测诊断装置将得到进一步发展

随着技术设备的研发和创新，地面的和便携式诊断设备逐渐成为业界“新宠”。比如车载和道旁监测设备就在近几年得到广泛应用。这两种设备无论是在功能还是性能上，对于确保安全所需的部件或系统，均可开发专用的故障早期诊断设备，以确保在故障萌芽期就及时查明并尽快消除，以满足系统高速、重载的运行要求。

3.4 监测诊断装置向集成化、综合化方向发展

车载监测诊断装置的功能将进一步扩展，逐步实现车上所有重要部件或子系统的随车监测，而监测系统进一步集成化。地面监测装置也将相互联合进行功能的集成，如热轴探测系统、轴承声学探测系统、车轮检测系统、车辆性能监测系统等将进行整合与集成，构建统一的数据库系统，提高管理效率。

3.5 网络化监测及远程诊断技术的开发和应用

通讯和计算机网络技术的发展，使现代机车车辆可以利用各种有线和无线网络，增强通讯能力，提高监测诊断的有效性和实时性，提高数据集成和管理的效率。道旁监测系统可利用Internet及各种专用网络，车载监测装置可利用的有线网络包括各种现场总线（如CAN，LonWorks，WorldFip，MVB等）及工业以太网，无线网络包括GPS，GSM，GSM―R，GPRS，CD.MA等。智能化技术、网络化技术和信息化技术的应用，也是我国铁路安全技术装备的近期发展方向。

4 结束语

本文主要介绍了高速列车故障诊断技术的研究背景与意义、国内外研究现状及发展趋势，围绕列车故障诊断技术研究的必要性，美国、日本、德国、中国在此方面的研究现状，此项技术未来的发展趋势做了较为详尽的阐述。

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