城市轨道车辆故障诊断
城市轨道交通车辆悬挂系统故障诊断方法分析
城市轨道交通车辆悬挂系统故障诊断方法分析摘要：本文对城轨交通汽车悬挂系统的几种故障诊断技术进行了深入的研究，对其在车辆悬挂系统中的应用进行了较为详尽的阐述，并对其各自的特征进行了对比，对其各自的优点和不足进行了探讨，为轨道交通车辆悬挂系统的故障诊断技术的深入研究奠定了基础。
关键词：城市轨道交通车辆；悬挂系统；故障诊断引言在中国城市化进程不断加快的同时，也引起了严重的交通拥堵，资源、能源浪费、空气污染等一系列问题。
在全球各大城市，地铁车辆是公交系统的核心部件。
城市轨道交通的安全与舒适度一直是制约其发展的重要因素。
城轨车辆的悬挂系统是城轨车辆的重要组成部分。
悬挂的优劣，是制约汽车行驶安全与平顺性的一个重要因素。
汽车悬架系统的故障在线监测对于汽车的安全、平稳运行具有重要意义，如何对其进行实时、高效、可靠的故障诊断是国内外交通学者关注的热点。
1、轨道交通车辆悬挂系统的动态模型城轨交通工具由车体、车厢、轮对、悬挂等部件构成，其中悬挂系统由两部分构成。
一系悬挂安装在车轮对与转向架构架间，二系悬架安装在车身与转向架间。
悬挂系统支撑车身和转向架，以减少不规则轨道造成的干扰，平衡轴重分布，确保车辆稳定性和舒适性。
车辆悬挂系统的研究主要分析铁路车辆的实际运行性能，通过对被测装置的动力学建模，采用现代传感技术，获得被测装置中的故障信息，并采用故障诊断方法对其进行辨识。
因此，车辆的动力学建模是车辆悬挂系统进行故障诊断的先决条件。
1.1车辆垂直悬挂系统仿真在实际运行过程中，车辆会受到轨道高度不均匀的干扰，导致车辆垂直振动、点头和横向移动[1]。
车载加速度传感器和倾斜传感器可用于实时监测车体和转向架。
建立轨道车辆垂直悬挂系统运动的数学模型，在线性模式下，轨道车辆的动态模型可以伴随着车身和转向架的点头和振动，产生仿真运动。
1.2车辆横向悬挂系统仿真轨道的横向不平顺会产生横向振动。
汽车横置悬挂的数学模型是以车体、前部、两轮组及一、二系悬挂为基础建立的。
上海工程技术大学城市轨道交通学院车辆工程故障诊断技术考点
故障诊断技术考点第一章绪论1.故障：设备在运行过程中出现异常，不能达到预定的性能要求，过着表征其工作性能的参数超过某一规定界限，有可能使设备部分或全部丧失功能的现象。
失效：工程中，零部件失去原有设计所规定的功能成为失效。
失效包括完全丧失原定功能；功能降低和有严重损伤或隐患，继续使用会失去可靠性及安全性。
故障是可修复的，失效是不可修复的。
2.按故障程度及形成速度分有渐发性故障和突发性故障。
（老化，疲劳，磨损；因润滑油中断而导致的零件热变形裂纹。
）渐发性故障一般发生在元器件有效寿命的后期；有规律，发生概率与设备运转时间有关，可预防。
突发性故障无明显预兆，产生非连续的突变变化而形成的故障，危险性更大。
3.故障诊断：通过正确的故障识别，找出故障的正确位置，把需要修复和更换的零部件隔离开来，从而大大缩减维修过程，减少维修停时。
4.故障诊断流程：故障信息采集→故障特征提取→状态识别→诊断、预测和决策5.故障诊断方式：在线监测、诊断（在现场对正在运行设备的自动实时监测，边采集边分析）和离线故障诊断（采集设备的状态信号后再进行分析诊断，先采集后分析。
）6.在线和离线诊断比较：在线监测、诊断成本更高，实时性更好。
离线诊断成本低，精确度更高。
7.车辆故障诊断主要研究对象：轨道车辆故障：机械故障、电气故障、空气管路故障。
轨道车辆故障系统：车载故障诊断、地面故障诊断。
第二章特征信号选择与采集8.动态信号：确定性信号：周期信号（简谐信号和复杂周期信号）和非周期信号（准周期信号和瞬态信号）。
随机信号：平稳信号和非平稳信号。
平稳随机信号统计特性不随时间变化。
9.信号调理的目的：便于信号的传输与处理。
1传感器输出的电信号通常很小，需要放大，有时还需要进行阻抗变换等处理。
2某些场合为便于信号传输，需要对测量信号进行调制解调处理。
3传感器输出信号有时混有干扰噪声，需要滤出噪声，提高信噪比。
10.A/D转换过程：模拟信号→采样→量化→数字信号。
城市轨道交通车辆车门故障诊断分析
DOI：10.16660/ki.1674-098X.2018.30.052城市轨道交通车辆车门故障诊断分析夏衍文(苏州市轨道交通集团有限公司运营分公司 江苏苏州 215101)摘 要：随着城市经济的快速发展，人口数量得到了爆炸式增长，在这种背景下城市轨道交通就以其便捷快速的运行方式在缓解城市交通压力方面承担着重要使命。
在城市轨道交通车辆日常运行过程中由于车门为使用最为频繁的机构，因此造成车门成为最容易发生故障的机构，这不仅影响到轨道交通的正常运行，同时还为乘客安全造成潜在隐患。
在最大程度上加强对城市轨道交通车辆车门的故障分析，实现高效率的车门故障维护，是保证城市轨道交通安全运营的重要工作内容。
关键词：轨道交通 车门故障 防范措施中图分类号：U279 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2018)10(c)-0052-02为解决大城市地面交通拥堵和汽车尾气造成日益严重的环境问题，国家正在大规模的推进城市轨道交通建设，作为当前最大的公共交通基础设施，其不仅有效优化城市区域布局，还可以在一定程度上促进城市经济发展。
城市轨道交通系统每日都要载运数量庞大的人员，因此轨道交通车辆车门需要频繁的开关，导致轨道交通车辆车门零部件极易发生故障或损坏，这种问题的存在会对乘客的安全造成隐患。
当轨道交通车辆在运行过程中，难以对车门进行实时维护，因此当轨道交通车辆在库内就要加强对其检修，将车门系统故障对城市轨道交通的影响降到最低。
1 城市轨道交通车辆车门系统组成及工作原理城市轨道交通车辆的车门一般情况下由导向系统、电控系统、驱动闭锁系统、基础构件和内外操作五个子系统组成，其中导向系统主要负责对车门的运行轨迹起导向作用，保证车门的正常运动，由机架、导柱、挂架、导轨及轴承等部分组成。
电控系统作为客室车门控制的核心部分，负责接收控制系统传来的控制命令并将动作信号传输给操动机构，进而保证车门的正常动作，其由门控制器、开关按钮、行程开关及紧急解锁开关等部件组成。
轨道交通系统中运行状态监测与故障诊断技术
轨道交通系统中运行状态监测与故障诊断技术轨道交通系统作为一种重要的城市交通工具，其安全性和可靠性对于用户乘坐体验以及整个城市的交通管理至关重要。
为确保轨道交通系统的正常运行，运行状态监测与故障诊断技术起着至关重要的作用。
本文将介绍轨道交通系统中运行状态监测与故障诊断技术的相关内容。
运行状态监测是指通过对轨道交通系统各个部件进行监控和检测，实时了解系统的运行状态，及时发现潜在问题并采取相应的措施进行修复，从而确保轨道交通系统的正常运行。
运行状态监测技术主要包括数据采集、数据传输和数据处理三个环节。
数据采集是运行状态监测的基础，通过传感器和监测设备对轨道交通系统的各个部件进行数据采集，包括列车本身、轨道、信号系统以及电力供应等方面。
例如，可以通过安装加速度传感器对列车进行振动监测，通过安装温度传感器对电线、电缆等进行温度监测，以及通过安装应变传感器对轨道进行应变监测。
这些传感器可以实时采集到轨道交通系统各个部件的运行信息。
数据传输是将采集到的数据传输到中央控制中心进行处理和分析的过程。
传输方式可以采用有线传输、无线传输或者混合传输等多种方式，根据实际情况选择合适的传输方式。
数据传输的可靠性、实时性和安全性对于运行状态监测的有效性至关重要。
数据处理是将采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息，为故障诊断提供依据和决策支持。
数据处理技术主要包括信号处理、特征提取、模式识别等方面。
例如，可以通过对列车振动信号的处理和分析，提取出列车车轮的磨损程度，判断是否需要进行维护保养，以及通过对电线温度数据的处理和分析，判断是否存在线路过载的问题。
故障诊断是根据运行状态监测的结果，对轨道交通系统中的故障进行定位和诊断，找出故障的原因，并采取相应的措施进行修复。
故障诊断技术主要包括故障定位、故障诊断和故障预测三个方面。
故障定位是通过对运行状态监测的数据进行分析，确定故障出现的具体位置。
例如，通过对列车振动数据的分析，可以准确地定位到轮轴出现故障的位置，通过对电路温度数据的分析，可以定位到电线出现过热的位置。
城市轨道交通车辆车门故障诊断分析
《装备维修技术》2021年第15期城市轨道交通车辆车门故障诊断分析常 强（昆明地铁运营有限公司，云南 昆明 650000）摘 要：通过对城市轨道交通车辆车门运用过程中常见故障进行分析，总结了其主要发生的故障及处理方法，为日后车门在运用中尽快排查及处理故障提供帮助，并提出改进措施确保将车门故障尽可能降低到最低，给旅客提供安全的运营服务。
关键词：轨道交通；车门；故障；改进措施城市轨道交通车辆车门是乘务人员和乘客进出列车的通道，设置在EC01/08车的中部、TC02/07和IC03/06车的两端、FC04车的Ⅰ位端，餐车BC05不设外部门，全列共22个。
采用电控电动，气动压紧密封，并采取司机室集成控制，可在司机室控制门的开关。
1 城市轨道交通车辆车门结构与原理1.1城市轨道交通车辆车门结构城市轨道交通车辆车门系统包括整体门框、驱动单元、设备安装架（又称侧立集成机构）、门扇、门控器、站台补偿器和电气部件。
该门的驱动单元采用直流电机驱动，相对于气缸驱动，可以更精确地控制开关门时间，且开关门的速度在行程内可实现多段可调，耐低温能力强。
每辆车中有一个门配有一个主门控器，其他门配备从门控器。
DCU包括一个CAN总线接口和一个RS232服务接口。
门控器接收CCU传出的集控开门、关门信号，将门状态信息传回CCU。
单个车内车门的门控器都由CAN总线连接，主门控器把本车各门的状态信息传给MVB，通过MVB把本单元各车门信息传到CCU。
1.2城市轨道交通车辆车门动作原理城市轨道交通车辆车门由驱动电机通过齿轮皮带驱动丝杠旋转，驱动携门架带动门扇运动，驱动电机可以进行正向转动和反向转到，实现开、关门动作。
1.2.1关门流程按压车门内侧操作面板上的红色按钮，向DCU发出关门请求，触发蜂鸣器发出响声直到完全关闭，门扇在驱动电机带动下开始关门，在关门过程中，门扇触动锁舌，带动联动机构凸轮旋转，释放锁到位开关S1的触点，向DCU发出信号，同时锁舌定位凸轮机构确定锁舌位置，门控器在上下关门到位开关S4和S8的配合下，使辅助锁电磁阀得电，向辅助锁闭气缸充气，上下辅助锁气缸活塞杆推出，辅助锁完全锁闭在车门，并触发辅助锁到位开关S5，向DCU发出辅助锁锁闭到位信号，同时主锁闭气缸活塞杆推出将锁舌锁住。
城轨车辆轨道检测系统故障诊断与维护
城轨车辆轨道检测系统故障诊断与维护城轨车辆轨道检测系统故障诊断与维护城轨车辆轨道检测系统是保障城市轨道交通运行安全和正常的重要设备。
然而，由于长时间使用或其他原因，这个系统可能会出现故障。
下面将介绍城轨车辆轨道检测系统故障的诊断与维护步骤。
第一步是故障现象的观察。
当城轨车辆轨道检测系统出现故障时，首先需要对故障现象进行观察和记录。
例如，可能会出现数据丢失、传感器失效或异常报警等状况。
这些观察可以帮助我们更好地理解故障的性质和范围。
第二步是故障排查。
在排查故障之前，首先要确保该系统的电源和通信连接正常。
如果电源或通信出现故障，可能会导致系统不能正常工作。
一旦确认这些基础条件正常，就可以开始具体的故障排查工作。
第三步是检查传感器和检测设备。
城轨车辆轨道检测系统中使用了各种不同类型的传感器和检测设备，如位移传感器、应变传感器、摄像机等。
需要逐个检查这些设备是否正常工作，是否存在断线或损坏等问题。
如果发现问题，需要及时更换或修复。
第四步是检查数据采集和传输部分。
城轨车辆轨道检测系统需要将采集到的数据传输到控制中心进行处理和分析。
因此，需要检查数据采集模块和传输模块是否正常工作，是否存在数据丢失或传输错误等问题。
如果发现问题，需要进行相应的修复或调整。
第五步是软件检查和升级。
城轨车辆轨道检测系统通常配备有专门的软件来进行数据处理和分析。
在故障排查过程中，需要检查软件是否正常运行，并及时进行软件的升级和更新。
这可以提高系统的稳定性和性能。
第六步是故障修复和维护。
一旦确定了故障的原因，需要采取相应的措施进行修复和维护。
这可能涉及到更换损坏的设备、修复电路连接或重新调整系统参数等操作。
在进行修复和维护之前，需要确保相关人员具备相应的技术和安全知识。
最后，还需要对修复后的系统进行测试和验证。
这可以通过模拟实际运行情况或使用测试工具来进行。
只有在确保系统正常运行后，才能放心地重新投入使用。
综上所述，城轨车辆轨道检测系统故障的诊断与维护需要进行一系列步骤的操作。
轨道交通车辆状态监测与故障诊断系统设计
轨道交通车辆状态监测与故障诊断系统设计轨道交通作为一种高效、可靠的城市交通工具，在现代城市中发挥着重要的作用。
然而，长时间运行和高负荷工况下的运营会导致车辆出现各种故障和损坏，给乘客的安全和运输效率带来风险。
因此，设计并实施一套有效的轨道交通车辆状态监测与故障诊断系统是非常重要的。
车辆状态监测是保障车辆安全运行和提高运输效率的关键步骤之一。
该系统通过实时监测车辆的各种状态参数来评估车辆的健康状况。
例如，监测车辆的轴温、轮温、轮缘磨损程度等，可以及时发现异常情况并采取相应的措施。
此外，还可以监测车辆的传感器数据、电气系统、机械系统等其他关键参数。
通过对这些数据的实时监测和分析，可以发现潜在的故障迹象，提前采取维修措施，避免事故的发生。
故障诊断是车辆维护保养的重要环节，有助于减少故障发生的可能性以及快速恢复车辆的运营能力。
在过去，故障诊断主要依赖于维修人员的经验和技能。
然而，随着技术的发展，利用计算机辅助故障诊断系统能够实现更精确、高效的故障诊断。
这种系统可以通过与车辆数据进行比对，识别出与正常状态不符的参数并提供相应的故障指示和建议。
同时，这种系统还能够记录车辆的故障历史，提供数据支持以供后续分析。
为了设计一套高效可靠的轨道交通车辆状态监测与故障诊断系统，需要考虑以下几个关键因素：1. 数据收集：轨道交通系统中的车辆会生成大量的数据，包括运行状态、传感器数据等。
因此，需要设计合适的数据收集方法，确保数据的准确性和完整性。
可以使用传感器、摄像头等技术，将数据实时采集并传输到系统中。
2. 数据存储与处理：由于车辆数据量庞大，需要建立一个可扩展的数据存储和处理系统。
可以使用分布式数据库或云平台来存储数据，并使用数据分析和处理技术来提取有用的信息。
3. 故障诊断算法：为了实现准确的故障诊断，需要开发和实施有效的故障诊断算法。
这些算法可以基于机器学习、人工智能等技术，通过对数据进行分析和建模，识别出故障的原因和位置。
城市轨道交通车辆制动系统故障诊断方法
城市轨道交通车辆制动系统故障诊断方法摘要：随着我国轨道交通车辆的飞速发展，轨道交通车辆最长服役时间已超过十年，其服役安全问题已成为业内关注的焦点。
制动系统作为轨道交通的关键子系统，在准确控制轨道交通运行速度、提高乘客舒适度、保证轨道交通安全高效运行方面扮演着十分重要的角色，其服役状态直接关系到轨道交通运营安全、效率与维护成本。
针对轨道交通制动系统故障预警与定位的问题，提出了一种制动系统“三层”故障诊断框架。
为了进一步了解故障原因、部位和剩余使用寿命，基于加速退化/寿命试验方法建立部件级的故障诊断及预测模型。
为轨道交通制动系统故障诊断与维护提供了思路。
文中所提方法也可适用于其他轨道交通诊断与维护。
关键词：载运工具运用工程；故障诊断；分层结构；轨道交通；制动系统1制动系统分层结构诊断架构制动系统是一个复杂的“机—电—气”系统，在制动过程中表现为瞬态离散特性，属于典型的时变动态系统。
制动系统的异常状态涉及到系统集群、子系统集群、部件集群等多个层次，各个层次之间的状态特征相互关联，使得故障诊断和维护变得极为复杂。
分层结构模型是目前在复杂系统故障诊断中常用的方法。
文中从制动系统的3个层次开展故障诊断与维护技术研究。
首先，对制动系统状态数据进行特征提取，深入挖掘历史数据，建立系统级的故障预警模型。
其次，对子系统的特征数据及关联关系进行监测和逻辑推导，建立子系统级的故障定位模型。
最后，在得到系统预警信息并定位到具体部件以后，为了能够进一步了解故障原因、部位和剩余使用寿命，设计针对部件的故障诊断及预测方法。
2制动系统故障识别与诊断维护方法及应用2.1基于“三特征”方法的制动系统故障预警技术2.1.1方法介绍制动系统内部的变化会对最终的输出产生影响，进而影响整车性能。
文中从系统层次将制动系统视为黑盒子，运用“黑盒”理论将制动系统隔离，在只关注系统输出（制动缸压力）的情况下，基于数据挖掘理论，以数理统计为核心，结合机器学习算法对制动系统性能进行状态评估和故障预警研究。
城市轨道交通车辆电气故障诊断系统浅析
城市轨道交通车辆电气故障诊断系统浅析摘要：城市轨道交通车辆电气控制系统复杂，故障率高。
电气故障诊断系统在车辆发生故障的情况下，可以配合司机进行相关操作，并且可以简化维护人员发现并迅速的排查及处理车辆故障。
本文结合城市轨道交通车辆电气故障诊断系统的特点，针对车辆电气故障诊断的功能及原理进行了分析。
关键词：城市轨道交通车辆故障诊断1 引言城市轨道交通车辆电气故障诊断系统，可以简化维护人员发现并排除故障的工作，同时配合司机进行相关操作。
本文重点对电气故障诊断系统的配置，故障诊断的原则方式，故障诊断系统的操作等级等方面进行阐述和分析。
2故障诊断系统的配置故障诊断诊断系统包括车辆控制单元和HMI（即故障显示器）。
电气故障诊断的信号通过多功能车辆总线来传输。
车辆总线连接了所有总线兼容控制的单元和每辆车中数字输入/输出模块。
车辆总线连接了车辆中的车辆控制单元(VCU)，制动控制单元(BCU)，逆变器控制单元(ICUs)，SIBAS-KLIP(输入/输出板)（SKS），空调控制单元（VAC），车门控制单元（MDCU），辅助逆变器控制(APS)，自动列车控制(ATC)，乘客信息系统（PIS），故障显示器(HMI)。
除此之外车辆高速断路器（HSCB）和空气压缩机控制，没有通过车辆总线通信设备通过每辆车中SIBAS-KLIP站（SKS）数字输入模块获得，而是通过车辆总线传输到VCU，并且通过诊断系统进行评估。
3故障诊断的原则方式车辆每个带有电子控制单元的电气子系统，如门控系统、制动系统等，都具有自诊断功能，故障信息自动传递给VCU。
其他不带电子控制单元的电气子系统，如列车线控制等，由SKS采集将由VCU来监控。
与车辆总线相连的每个子系统，除VCU子系统之外的所有故障将自动传输并存储在车辆主控制单元内。
另外，每个子系统（包括VCU子系统）把它们当前评估的故障状态（严重、中等或较小故障）传输到车辆主控VCU内，如下图。
图1 系统故障评估原理子系统的每个故障通过车辆总线总线上的一个位域传输到车辆主控制单元。
轨道交通轨道状态监测与预警系统的故障诊断与维修指南编制
轨道交通轨道状态监测与预警系统的故障诊断与维修指南编制一、引言轨道交通作为一种现代化、高效的城市交通工具，其线路安全和稳定性至关重要。
轨道交通轨道状态监测与预警系统是保障轨道交通运行的重要组成部分，旨在通过监测和预警系统，及时发现轨道状态的异常情况，为维修和维护工作提供准确的数据和指导。
本文旨在编制轨道交通轨道状态监测与预警系统的故障诊断与维修指南，以提供给相关从业人员参考。
二、系统故障诊断轨道状态监测与预警系统故障诊断是保证系统持续运行的重要环节。
系统故障包括传感器故障、数据采集故障、通信故障等，以下是常见故障的诊断与排除方法：1. 传感器故障如果某一传感器输出异常或无数据，首先需要检查传感器的供电情况和连接状态。
若供电正常，可以尝试使用替代传感器进行测试，以确认是否为传感器本身的故障。
如果替代传感器仍然无法正常工作，可能是传感器的采集线路或接口出现问题，需要进行仪器设备的维修或更换相关部件。
2. 数据采集故障如果数据采集设备无法采集到轨道状态监测数据或数据异常，首先需要检查数据采集设备的供电情况和连接状态。
如果供电正常，可以检查数据采集设备控制软件的配置是否正确，以及数据采集设备是否经过了实施指南中规定的维护保养工作。
如果上述检查均正常，可能是数据采集设备的硬件故障，需要进行仪器设备的维修或更换相关部件。
3. 通信故障轨道状态监测与预警系统涉及到众多传感器和数据采集设备之间的信息传递，所以通信故障的排查是非常重要和复杂的工作。
首先需要检查通信设备的供电情况和连接状态，确保通信链路畅通。
如果供电和连接均正常，可以尝试重新配置通信设备以解决问题。
如果问题仍未解决，可能需要进行设备维修或更换。
三、系统维修指南系统维修是保证轨道状态监测与预警系统运行正常的重要环节。
以下是系统维修的指南：1. 维修工具的准备在进行系统维修之前，需要准备好常用的维修工具和测试仪器，以便进行故障排查和维修工作。
维修工具必须符合标准规范，并定期进行检验和校准。
城市轨道交通的设备维护与故障诊断技术
城市轨道交通的设备维护与故障诊断技术随着城市化进程的不断推进，城市轨道交通系统的建设和运营越来越受到重视。
作为一种重要的城市交通工具，城市轨道交通的设备维护与故障诊断技术显得尤为重要。
本文将从设备维护的必要性、设备维护的方法、故障诊断技术的应用以及发展趋势等方面进行论述。
一、设备维护的必要性城市轨道交通的设备维护对于保障运输安全、提升设备性能以及延长设备寿命具有重要意义。
首先，设备维护能够有效减少设备故障和事故的发生。
设备在长时间运行中会出现磨损、老化等问题，如果不及时进行维护，可能会引发故障，进而造成事故。
其次，设备维护能够提高设备的可靠性和性能。
通过定期检修、清洁和维护，可以及时发现和修复设备中的问题，确保设备运行的稳定性和效率。
最后，设备维护还能够延长设备的使用寿命，降低系统的运营成本。
合理的设备维护可以最大程度地减少摩擦、磨损和腐蚀等因素对设备的影响，延缓设备的老化速度，提高设备的耐用性。
二、设备维护的方法1.定期检查和保养定期检查和保养是城市轨道交通设备维护的基本方法之一。
通过定期检查设备的运行状态、性能和安全隐患，可以及时发现设备存在的问题，并进行相应的维修和调整。
同时，定期保养设备，包括清洁、润滑、更换易损件等，可以有效延长设备的使用寿命。
2.故障诊断技术应用城市轨道交通设备维护中，故障诊断技术的应用也显得尤为重要。
随着科技的发展，诸如物联网、大数据、人工智能等新兴技术正在被广泛应用于设备故障诊断。
通过收集、分析和处理设备运行数据，可以实现对设备状态、性能和故障的实时监测和诊断。
这些技术的应用，能够提高故障诊断的准确性和效率，降低维护成本，提升设备的可靠性。
三、故障诊断技术的应用目前，城市轨道交通设备维护中应用的故障诊断技术种类繁多，如智能传感技术、图像识别技术、机器学习技术等。
这些技术可以通过实时监测和分析设备的运行数据，快速识别设备的故障类型和位置，并进行精确的故障诊断。
在实际运营过程中，这些技术的应用不仅能够提高设备维护的效率和准确性，还能够减少人员的介入，降低维护成本，提升城市轨道交通的运行安全性和效益。
轨道交通系统中的安全控制与故障诊断
轨道交通系统中的安全控制与故障诊断轨道交通系统是现代城市中不可或缺的交通方式之一。
为了保障乘客的安全和运行的稳定性，安全控制与故障诊断对于轨道交通系统来说至关重要。
本文将讨论轨道交通系统中的安全控制和故障诊断，并探讨当前的技术和方法。
一、轨道交通系统中的安全控制轨道交通系统中的安全控制旨在确保乘客和系统的安全。
安全控制可分为几个方面：1. 设备安全轨道交通系统的设备包括列车、信号系统、供电系统、轨道等。
设备的安全性是系统正常运行的基础。
为了确保设备的安全，首先需要对设备进行定期的维护和保养，以确保其正常运行。
其次，设备需要进行安全性能测试和检测，以保证其能够正常工作并满足相关的安全标准。
2. 运行安全轨道交通系统的运行安全包括列车的运行控制、信号系统的运行和通信的安全等方面。
列车的运行控制需要保证列车的速度、车间距离等参数的控制，以及对紧急情况的响应能力。
信号系统的运行需要确保信号的准确性和及时性，以防止列车之间的碰撞等事故。
通信的安全是指系统内部各个子系统之间的信息交流，确保信息的准确传递，以保证系统的正常运行。
3. 紧急事件与灾难管理安全轨道交通系统中可能会遇到突发的紧急事件和灾难，如地震、火灾、恐怖袭击等。
对于这些情况，系统需要有应急预案和管理措施来应对。
这包括紧急停车系统、疏散路线的设置、消防设备的配备等。
此外，要采取措施保护乘客的人身安全和财产安全，以最大限度地减少损失。
二、轨道交通系统中的故障诊断故障诊断是轨道交通系统维护过程中不可或缺的一环。
通过故障诊断，可以及时发现和解决系统中的故障，以保障系统的稳定性和运行效率。
1. 故障检测与识别轨道交通系统中的故障可能涉及到各个子系统，如列车控制系统、信号系统、供电系统等等。
为了准确地诊断故障，需要采用先进的检测技术和故障识别算法。
这些技术可以通过监测各个子系统的运行参数和性能指标来判断故障原因，并将其与之前的故障数据库进行比对，以加速故障的检测和诊断过程。
轨道交通设备故障排查技巧
轨道交通设备故障排查技巧轨道交通设备是现代城市交通中不可或缺的一部分，其正常运行对于保障城市交通的顺畅至关重要。
然而，在使用过程中，由于各种原因，轨道交通设备可能会出现故障，给城市交通带来不便和安全隐患。
因此，掌握一些轨道交通设备故障排查技巧显得尤为重要。
一、故障排查前的准备工作在进行轨道交通设备故障排查之前，我们需要做好一些准备工作，以确保故障排查的顺利进行。
首先，应对故障进行分类，按照故障的性质和严重程度划分，从而确定故障的处理优先级。
其次，准备必要的工具和设备，如螺丝刀、电表等，以方便故障排查时的使用。
此外，还需要熟悉设备的使用说明书和维修手册，以获取有关故障排查和修复的指导。
二、常见故障排查技巧及处理方法1. 电气故障排查技巧电气故障是轨道交通设备故障中较为常见的一种类型。
在排查电气故障时，首先需要检查电源是否正常，包括电源线路是否接触良好，电源开关是否打开等。
如果电源正常，可使用电表等工具检查电器元件的工作状态和电流电压是否正常，以确定故障的具体位置和原因。
根据具体情况，可以采取更换电路元件、修复电路连接等方式进行处理。
2. 机械故障排查技巧机械故障是轨道交通设备故障中另一种常见类型。
在排查机械故障时，应首先检查设备的机械结构是否存在损坏或松动的情况。
特别是对于轨道交通设备的各类传动部件和轴承等，需要进行仔细检查，以确保其工作状态良好。
若发现故障点，可以采取更换磨损零件、润滑机械部件等方法进行处理。
3. 控制系统故障排查技巧轨道交通设备的控制系统是保证其正常运行的关键。
在排查控制系统故障时，首先需要检查控制设备的供电情况，确保控制设备正常运行。
然后，对控制系统的各个部分进行逐一排查，检查是否存在控制信号传输不畅、控制线路接触不良等故障现象。
对于控制设备的程序设置，也需要进行仔细审查，并及时修复或更新程序。
三、故障排查过程的注意事项在进行轨道交通设备故障排查过程中，我们还需要注意一些重要事项。
轨道交通车辆的故障诊断与维修技术研究
轨道交通车辆的故障诊断与维修技术研究近年来，随着城市轨道交通的迅速发展，轨道交通车辆的故障诊断与维修技术也日益受到关注。
轨道交通车辆作为城市重要的交通工具，其安全性和可靠性直接影响着城市交通运行的高效和顺畅。
针对轨道交通车辆故障的诊断与维修，研究人员开展了许多工作，以提高车辆的可用性和运行效率。
一、故障诊断技术的研究与应用1. 传感器技术传感器技术是轨道交通车辆故障诊断的基础。
通过安装各种传感器，可以对车辆的运行状态进行实时监测和数据采集。
例如，加速度传感器可以检测车辆震动、振动等异常情况，温度传感器可以监测车厢温度的变化，从而帮助判断是否存在故障。
2. 数据采集与处理大量的数据采集与处理是实现车辆故障诊断的关键。
通过车载设备，可以实时采集车辆在运行中所产生的数据，包括振动、温度、电流、电压等，然后通过专门的算法和模型进行数据的处理和分析，最终得出故障的诊断结果。
3. 综合诊断系统综合诊断系统是将传感器技术和数据处理相结合，形成一个完整的诊断链条，实现对轨道交通车辆故障的全面诊断。
该系统能够实时监测车辆的运行状态，将异常数据与已有的故障模式进行对比，并给出可能的故障原因和解决方案。
二、故障维修技术的研究与应用1. 车辆维修管理系统轨道交通车辆维修需要有一个完善的管理系统来支持。
车辆维修管理系统可以对车辆的维修情况进行记录和分析，包括维修项目、维修时间、维修人员等。
通过该系统可以提高维修效率和准确度，以及对维修过程的质量进行监控。
2. 维修流程优化对于故障车辆的维修，优化维修流程是提高维修效率的关键。
通过对维修流程进行优化，可以减少维修时间，提高维修质量，并降低维修成本。
例如，合理安排维修任务、提前准备所需材料和工具，并加强维修人员的培训和技能提升。
3. 预防性维修除了对故障车辆进行维修外，预防性维修也是保障轨道交通车辆安全性和可靠性的重要手段。
通过定期对车辆进行检查和维护，可以提前发现潜在故障，避免故障的发生并延长车辆的使用寿命。
轨道交通系统的故障检测与诊断技术研究
轨道交通系统的故障检测与诊断技术研究随着城市化的不断加深和人们对出行方式的不断提升，轨道交通系统已成为许多大城市不可或缺的交通方式。
然而，在运行中，轨道交通系统也会出现各种各样的故障，如车辆故障、供电故障、信号故障等，这些故障给城市的发展和人们的出行带来了很大的影响。
因此，研究轨道交通系统的故障检测和诊断技术显得尤为重要。
1. 轨道交通系统的故障特点与其他交通系统相比，轨道交通系统的故障更具突发性和危害性。
一旦出现故障，除了会带来行车、送电、通信等方面的问题，还会引发拥堵、延误等诸多负面影响。
因此，对于轨道交通系统而言，及时检测和诊断故障至关重要。
此外，由于轨道交通系统的设备往往存在一定的老化和磨损，故障的频率也相对较高，需要引起足够的重视。
2. 轨道交通系统的故障检测技术目前，轨道交通系统的故障检测技术主要包括常规检测和在线检测两种。
常规检测主要依靠人工观察和手动检测，需要停止列车运行，对车辆、供电、信号等方面的设备进行维护和检修。
而在线检测则是指通过安装在设备上的传感器实时采集设备运行信息，并通过连续诊断实现故障分析和判断。
在线检测不但能够及时发现故障，还能够提高系统的可靠性和安全性。
3. 轨道交通系统的故障诊断技术故障诊断技术是指针对故障原因的分析和判断，从而找到故障的根本原因。
目前，轨道交通系统的故障诊断技术主要包括基于规则的诊断方法和机器学习诊断方法两种。
基于规则的诊断方法需要制定相应的规则集合，并根据观察到的现象进行判断，其优点是易于理解和开发。
而机器学习诊断方法则是指利用机器学习技术实现对大量数据进行分析和学习，从而得到更加准确和可靠的诊断结果。
4. 轨道交通系统故障检测和诊断技术的应用实例在实际应用中，轨道交通系统的故障检测和诊断技术已经得到广泛的应用。
例如，广州地铁的车辆自动监测系统采用了物联网技术和云计算技术，能够实时采集车辆运行数据，并进行在线监测和诊断。
另外，北京地铁的智能故障诊断系统也采用了机器学习技术，能够对车辆的运行数据进行监测和学习，并根据诊断结果进行远程维护和管理。
轨道交通列车智能故障诊断与预测系统研究
轨道交通列车智能故障诊断与预测系统研究一、引言随着城市化进程的加速和人口规模的不断增长，轨道交通系统已成为现代城市中不可或缺的交通方式。
然而，随着轨道交通系统规模的扩大和运行时间的延长，列车故障频繁发生，给运营管理和乘客出行带来了巨大困扰。
为了解决这一问题，研究智能故障诊断与预测系统变得尤为重要。
二、轨道交通列车智能故障诊断技术概述1. 故障诊断技术的发展历程故障诊断技术是指通过分析和处理列车故障信息，确定故障原因以及产生故障的部件，并提供有效的修复措施的技术手段。
从早期的人工诊断到现代的智能诊断系统，故障诊断技术逐步发展成熟，并在轨道交通领域得到广泛应用。
2. 智能故障诊断系统的核心技术智能故障诊断系统主要基于信息处理、数据挖掘和机器学习技术。
其中，信号处理技术用于提取故障特征信息，数据挖掘技术用于处理大量的列车运行数据，机器学习技术用于构建故障模型和预测分析。
三、轨道交通列车智能故障诊断系统的关键技术1. 故障特征提取与选择故障特征的提取与选择是智能故障诊断系统中的关键环节。
有效的特征选择能提高故障诊断的准确性和实时性。
常用的故障特征包括振动信号、温度、电流、电压等多个方面，通过信号处理和特征提取算法，从大量的传感器数据中提取出有价值的特征信息。
2. 故障诊断算法常用的故障诊断算法包括模式识别、人工智能、专家系统等。
模式识别技术通过建立故障模式库，实现对列车各种故障模式的识别和分类。
人工智能技术通过构建故障理论模型，实现对列车故障原因的推理和判断。
专家系统技术通过引入专家经验和知识，实现对列车故障的预测和处理。
3. 故障预测与预警故障预测与预警是智能故障诊断系统的重要功能。
通过对列车运行数据进行实时监测和分析，系统能够提前发现潜在的故障迹象，并通过预警机制采取相应的措施，以避免故障的发生或减小故障对运营的影响。
四、轨道交通列车智能故障诊断系统的应用案例1. 上海地铁智能故障诊断系统上海地铁智能故障诊断系统采用了基于数据挖掘和机器学习的故障诊断算法，通过分析列车振动信号和温度数据，实现了对列车车轮磨损、轮缘裂纹、制动器异常等故障的准确诊断，并提出相应的修复建议。
城市轨道车辆走行部故障诊断技术
城市轨道车辆走行部故障诊断技术摘要：在城市轨道交通迅速发展的今天，地铁车辆的行车安全是运营企业比较关注的问题之一，一旦出现事故损失的是经济，更是形象。
走行部是车辆的重要组成部分，其关键部件如轴箱轴承、齿轮箱轴承、牵引电机轴承等状态的监测及数据处理，可以对故障进行准确的识别及预警，确保行车安全。
本文主要就地铁车辆的走行部故障及诊断技术应用进行分析。
关键词：地铁车辆；行走故障；診断前言车辆走行部的机械故障对行车安全造成直接影响，采取常规的手段进行检测走行部的状态，其维护效率是非常低，浪费大量的人力物力。
在走行部架修修程中，轴箱、构架、轴承等部件需要进行分解清洗检测(包括打砂探伤)，齿轮箱需要检查齿轮啮合而的状态及其他部件的安装状态，轮对需要进行探伤检查和轮缘踏而的修复，从这方面可以看出走行部关键部件的检查主要依赖于架修。
在日常检修中，仅仅依靠“耳听目视”的检查方法很难检查到走行部各部件是否存在隐患，是检修人员面临的一大难题。
而采用基于广义共振与共振解调的故障诊断技术，不仅能自动诊断车辆走行部轴承、传动齿轮、车轮踏面等关键部件的早期故障，并能准确指导车辆走行部的检修，效率得到大幅提高。
同时，走行部车载故障诊断系统的应用提高了车辆运行的安全性和可靠性，为改变传统的转向架维修方式提供了有效的技术支撑，为城市轨道交通车辆的安全运营提供了可靠的保障。
一、地铁车辆走行部故障分析城市轨道车辆走行部的机械故障主要发生在轴承（含轴箱、齿轮箱和牵引电机轴承）、传动齿轮、车轮踏面等处，如在运营中出现过齿轮箱轴承保持架断裂、构架裂纹、轴箱轴承剥离、电机轴承保持架断裂、车轮失圆及踏面剥离等故障（图1、图 2）。
在缺乏有效的在线自动诊断技术之前，即使依靠人工耳听目视进行大量的普查，投入大量的人力物力进行高密度的“死看死守”式的计划性维修和预防性维修，也难以避免故障的发生，而且一旦发生故障就会危及行车安全。
二、另外，由于车辆设计或材质缺陷等原因导致的走行部故障不时出现于运营车辆上，而此时不在预定修程中，短期内又不能全部在修程外安排大量的停修时间予以更换，都会使运营管理部门陷入既要保证正常运营又无法确保走行部安全的窘境。
城市轨道交通的智能维护与故障诊断
城市轨道交通的智能维护与故障诊断智能维护与故障诊断技术在城市轨道交通中的应用是当前研究的热点之一。
本文将从技术概述、智能维护、故障诊断和未来发展等方面进行探讨，旨在深入分析该领域的最新研究成果和应用前景。
一、技术概述城市轨道交通作为现代城市中不可或缺的一部分，其安全性和稳定性是重中之重。
智能维护与故障诊断技术的应用为保障轨道交通系统的正常运行提供了有力保障。
这些技术主要包括传感器技术、数据采集与分析、故障检测与诊断以及预防性维护等方面。
二、智能维护智能维护是指以科学化、系统化和智能化的方式对城市轨道交通系统进行维护和管理。
其中，传感器技术的应用能够实时收集车辆、线路以及设备等方面的信息，为维护工作提供准确的数据支持。
数据采集与分析的技术则能够通过大数据处理和机器学习等手段，从收集到的数据中提取出有用的信息，并对轨道交通系统的运行状态进行评估和预测。
此外，预防性维护是智能维护的关键环节，通过合理的维修计划和频率，能够及时排除潜在的故障隐患，确保城市轨道交通的安全性。
三、故障诊断故障诊断是指通过采用先进的故障检测技术，对城市轨道交通系统中出现的故障进行准确的诊断和定位。
目前，城市轨道交通系统中常见的故障包括车辆故障、线路故障以及设备故障等。
对于车辆故障，故障诊断技术主要通过车载传感器和联网系统，对车辆的性能参数进行实时监测和分析，实现故障的早期发现和定位。
而对于线路故障和设备故障，故障诊断技术则主要通过线路传感器和监控中心，对线路和设备的运行状态进行实时监测，通过自动化分析和诊断系统，及时发现故障并给出维修建议。
四、未来发展随着信息技术的不断发展和城市轨道交通规模的扩大，智能维护与故障诊断技术在城市轨道交通中的应用前景广阔。
未来，我们可以预见，传感器技术将更加先进，能够实时监测更多的车辆和线路参数；数据采集与分析的技术将更加智能化，能够精确识别和分析大量的数据，提高系统的运行效率；故障诊断技术将更加准确，能够实现故障的自动化诊断和定位，减少人为干预的需要。
轨道交通运行控制系统中的故障预测与诊断方法
轨道交通运行控制系统中的故障预测与诊断方法作为城市交通的重要组成部分，轨道交通系统的安全运行对于城市的发展具有重要意义。
轨道交通运行控制系统是确保轨道交通运行安全和高效的关键之一。
然而，由于系统的复杂性和运行环境的不确定性，故障的发生仍然是不可避免的。
因此，开发有效的故障预测与诊断方法对于实现轨道交通系统的稳定运行至关重要。
故障预测和诊断方法是保障轨道交通系统运行的重要环节，它们可以提前或及时发现可能引发故障的异常状况，对运行状态进行监测和评估，以确保及早采取措施进行修复。
下面将介绍一些常见的轨道交通运行控制系统的故障预测与诊断方法。
1. 数据驱动方法数据驱动方法是一种基于历史数据进行故障预测与诊断的方法。
它使用系统的传感器数据、操作记录等信息进行模型构建和训练。
通过时间序列分析、统计方法、机器学习等技术手段，将数据与已知故障模式相关联，从而预测和诊断未知故障。
2. 物理模型方法物理模型方法是一种基于系统物理原理的故障预测与诊断方法。
它基于对系统的物理理解和建模，在模型中考虑各种参数、力学关系等因素，通过模拟系统的行为来预测和诊断故障。
物理模型方法的优势在于能够从理论上对系统进行精确建模，但在实际应用过程中会面临模型的复杂性和参数的不确定性等挑战。
3. 统计方法统计方法通过分析历史数据中的故障样本和正常样本之间的差异，构建故障模型并进行预测与诊断。
常用的统计方法包括回归分析、方差分析、贝叶斯网络等。
统计方法在故障预测与诊断中具有广泛的应用，可以通过合理的数据采样和分析方法来推断潜在的故障源。
4. 知识库方法知识库方法是一种基于专家经验和知识的故障预测与诊断方法。
它通过建立故障知识库，将专家的经验和知识形式化，从而实现对故障的预测和诊断。
知识库方法的优势在于能够利用专家经验和知识进行故障判断，但需要不断更新和完善知识库以适应系统的运行变化。
除了上述方法，还可以使用神经网络、模糊逻辑、遗传算法等人工智能技术进行故障预测与诊断。
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一. 绪论现在城市轨道交通车辆就是机械、液压、电气与控制得集合体。
设备故障诊断学，就是通过对设备得观察，探测，分析与推理来确定设备就是否正常,找出异常部位与故障原因，并能预报故障发展趋势得一门综合科学、故障诊断技术就是利用测取轨道交通设备在运行中或相对静态条件下得状态信息，通过对所测信号得处理与分析并结合诊断对象得历史状况，来定量识别机械设备及其零件、部件得实时技术状态，并预知有关异常、故障与预测其未来技术状态，从而来确定必要对策技术。
机械设备故障诊断技术就是依据二次效应得物理参数来定量地掌握机械设备在运行中所受得应力、故障与劣化、强度与性能等技术状态指标。
二次效应含:振动、声音、温度以及磨损、碎屑等。
不同种类得设备应用不同种类得故障诊断技术；不同得诊断技术涉及不同得仪器、工作原理与适用范围。
设备状态监测与故障诊断不同，一般以故障诊断或质量诊断控制为目标、故障指一台装置在它应达到得功能上丧失了能力、失效指一台装置丧失了在预定期限内得正常功能、故障多对设备而言，失效多对零件而言、设备故障诊断主要包含故障诊断得逻辑推理与数学原理，诊断信息学与诊断物理化学等方面得内容、故障术语：1、共同故障２、相关故障3、故障机理4、失效模式故障分类：１渐发性故障与突发性故障2功能故障与参数故障3功能故障与潜在故障４允许故障与不允许故障5永久性故障与间歇性故障6单故障与多故障７危险性故障与安全性故障故障诊断术语:１失效分析２故障诊断3故障诊断原理、按照故障诊断得不同类型有如下术语：1性能诊断：对新装得设备与系统进行诊断检查，并根据诊断结果加以调整；２运行诊断：对正常进行服役得设备会系统进行运行状态诊断,监测故障得发生、发展;3定期诊断：对服役得设备隔一定时间进行一次检查与诊断;４在线监控:采用仪表与计算机信息处理系统对运行中得设备运行状态连续监视、控制;5直接诊断:直接根据设备零部件、部件,判断与确定设备故障状态；6间接诊断：通过二次诊断信息间接判断设备故障状态；7常规诊断:设备正常服役下得诊断；８特殊诊断:创造特殊得服役条件采集信息以便正确地诊断故障；9简易诊断:通过人得五感或利用简单检测工具迅速地、粗略地判断设备故障；１0精密诊断:通过精密检测手段采集信息，由专家分析判断故障部位、原因及预防对策。
故障模式就是从不同表现形态来描述故障,就是故障现象得一种表征,相当于医疗上疾病得症状、故障机理就是诱发零件,部件，设备系统发生故障得物理化学过程,电子与机械过程、І(目标状态、内因)+П(外因、诱因)=Ш(故障模式)总得来说,故障模式反映着故障机理得差别，相同得故障模式,故障机理不一定相同，反之,故障机理相同，也可能具有不同故障模式、产生故障得基本原因：1设计不合理2制造，安装，使用中得缺陷３原材料缺陷４使用不当5自然耗损故障诊断方法分为基于解析模型、基于信号处理与基于知识得方法有些故障就是由单一原因造成得；有些则就是多种因素综合引起得；有得就是一种原因起主导作用而其她因素起媒介作用；有得就是连锁诱发得因素引起。
由故障起因推算其后果得而数学与逻辑过程为“正向”运算,而由故障后果寻求起因得过程则就是“反向”运算。
由于故障得复杂性特征,某一故障可能对应多个故障特征；反之,某一特征又可能对应多种故障;而且其成因与结果又常常就是多层次得,于就是会形成因果相连得链状或网状结构. 二,故障诊断原理与技术概述：当可以建立较准确得监测设备对象得数学模型时,首选基于解析模型得方法、当可以得到被控对象得输入，输出信号，但很难建立被控对象得解析数学模型时,可以采用基于信号处理得方法,当很难建立被控对象得定量数学模型时，可采用基于知识得方法、＊解析模型：作为最早发展得故障诊断方法,基于数理统计研究本质,针对系统样本得一种数学处理得故障诊断方法，缺点就是由于样本得质量与容量，模型本身局限，噪声得存在以及系统日益复杂，使得其准确性较差、可分为1状态估计诊断法2参数估计诊断法3一致性检验诊断法信号处理方法：主要用于故障检测中,基于监测所得数据进行处理，方法简单，一般与其她方法结合效果较好,可分为1频域分析法2小波分析法、基于知识得智能故障诊断方法：1专家系统故障诊断方法：本质就是通过获取多位该领域专家得经验而建立数据库,采用一定得搜索策略并通过推理手段解决故障诊断问题、缺点在于知识库受专家知识得局限性与主观性限制；在推理方法中权值得赋值主观性很强、2神经网络故障诊断方法:目前研究得重点就是集中在网络得算法收敛性与泛化能力得进一步提高上、3模糊故障诊断方法：基本思路就是利用对故障测得得相关信号得分析获得故障征兆,基于模糊数学得原理,研究故障信号与征兆之间得模糊关系来分析该系统得故障状态、优点就是克服了过程本身得不确定性、不精确性及噪声带来得困难;缺点就是系统复杂４遗传算法故障诊断方法:目前遗传主要与其她得诊断方法结合使用,起到优化系统得作用，单独使用比较少、5粗糙集故障诊断方法：就是在分类能力不变得前提下，通过知识简约,导出问题得决策或分类规则、6人工免疫算法故障诊断方法:就是研究借鉴,利用生物免疫系统而发展得在线监测与自适应故障诊断得系统，作为一种并行与分布自适应动态平衡系统，它用时间记忆与联想恢复去解决识别与分类任务、７故障树诊断方法：用相应得符号代表这些事件,再用适当得逻辑门把顶事件，中间事件与基本事件连接成树形图、8支持向量机故障诊断方法:支持向量机最为针对二类模型识别问题而提出得新兴得诊断算法，就是依据结构风险最小原理，利用最优分类面，将训练样本正确分类得方法、由于支持向量机在分类问题上只考虑了二值分类得简单情况，因而在解决故障诊断等多值分类问题时需要建立多个支持向量机、故障诊断原理：故障机理就是引起产品故障得物理,化学变化等得内在原因，规律及其原理、故障机理分析工作就是能否正确地对预定对象实施检测与诊断得基础。
在工况监测与故障诊断工作中应避免下列几种倾向:不做故障机理分析，先入为主地主观确定状态特征；做信息辨识与融合时不考虑信号特征、否则,故障机理分析不透,使得误判率高、故障机理分析方法:发现故障机理需要两个阶段：1掌握对象得结构与工作原理,了解故障状态,分析故障过程，确定故障原因、2进入故障机理得深层认识过程、＊故障机理分析后得工作:１、分析并确定符合故障得种类2、依据划分得故障隔离诊断范围或子系统或独立单元3、设置故障检测系统4、选择故障监测手段与方法5、确定故障阈值６、选择故障数据存储方式7、建立维修保障制度状态识别由两个阶段组成:状态监测与状态分析、状态监测与故障诊断得作用：１准确说明运行列车当前处于正常状态还就是异常状态２若有故障,则说明故障得部位与原因3根据故障信息或根据信息处理结果，预测故障得可能发展4提出控制故障得措施，防止与消除故障５提出车辆维修得合理方法与措施6对车辆得设计制造装配等提出改进意见，为设备全寿命现代化管理提供科学依据与建议状态监测与故障诊断得目标：1保证列车无故障，安全可靠得运行2保证列车发挥最大设计能力3能及时正确地对各种异常或故障作出诊断,并对必要得干预措施提供指导意见4通过性能评价,为优化设计,正确制造提供数据与信息、状态监测与故障诊断系统主要由状态信号检测，信号处理（特征提取)状态识别,监测与诊断决策、状态监测就是在列车运行中,对特定得特征信号进行检测、变换、记录、分析处理并显示、记录,就是对列车进行故障诊断得基础工作。
信号分析处理得目得就是把获得得信息通过一定得方法进行变换处理,从不同角度提取最直观、最敏感、最有用得特征信息。
通常设备得状态可分为正常状态、遗产状态与故障状态几种情况。
＊设备状态监测与故障诊断既有区别又有联系，二者统称为设备故障诊断，诊断就是目得，监测就是手段，监测就是诊断得基础与前提,诊断就是监测得最终结果、车辆得管理与维修方式得发展经历了3个阶段：事后维修方式，定期预防维修方式，视情维修、K 故障诊断方法分类三,振动监测故障诊断技术一个质点相对于基准位置得振荡运动,在某一周期时间后本身具有重复性，则称之为周期振动，其最简单得形式就是简谐振动、振动周期定义为两个相邻得完全等同得运动状态间得时间间隔、常用描述振动得术语：1、振幅Ｘ 2、频率f 3、相位角4、振动位移5、振动速度６、振动加速度7、峰—峰值8、峰值9、平均值1０、均方根值随机振动:振动质点（或物体）经历不规则得振动周期并且本身从不精确地重复、随机振动信号无法用确定得时间函数来表达,需要用概率统计方法进行分析、自相关函数总体相关函数振动信号得分析方法：可按信号处理方式得不同分为幅域分析，时域分析以及频域分析、无量纲指标系数：波形系数；峰值指标；脉冲指标；裕度指标；峭度指标、振动信号得时域分析:1相关分析：对于两个机械信号,可采用互相关函数来体现她们幅值间得相互依赖关系、２时序分析：时序分析方法就就是从所研究得系统得运行数据出发,建立相应得数学模型,通过此模型中包含得设备状态信息,进而确定设备得动态特征及预测其发展趋势、振动信号得频域分析：作为轨道车辆故障诊断中信号处理中最重要与最常用得分析方法.频域分析中常用得有幅值谱与功率谱，另外自回归谱也常用来作为必要得补充、幅值谱表示了振动得参数得幅值随频率分布得情况；功率谱表示了振动参量得能量随频率得分布；相应自回归谱为时序分析中自回归模型在频域得转换、通过频谱分析可以解决一下问题：1求得振动参量中得各个频率成分与频率分布得范围2求得振动参量各个频率成分得幅值大小或能量大小,从而得到影响设备状态得主要频率值及其对应得幅值大小、振动监测参数得选择:用设备得振动状态参数表征设备得运行情况,关键在于使所采集到得振动信号包含有足够宽得频率范围内得设备振动特征,一般说来，0～20kHz得频率范围能大致覆盖机械设备得典型故障振动特征频率、在用来描述振动响应得3个参数(位移速度与加速度）中,最常用得就是速度参数，其主要依据如下：１振动部件材料得疲劳与振动速度成正比2振动发生得能量与振动速度得平方成比例３人体得感觉程度一般与振动速度成比例４根据过去得经验标准值，大体上速度为一定、振动监测系统概述：根据监测原理得不同来分以下几种:1轨道电路中断时间法2振动监测法3CＣＤ成像法4超声波检测法5应变片法6人工检测法等旋转机械:就是指那些主要功能就是由旋转动作来完成得机械，尤其就是指转速较高得机械,转动部件指转子以及连接转子得联轴节,而非转动部件则包括轴承外圈，轴承座,机壳,基础等、旋转机械得常见得故障:1)强度不足：1机械材料变质,零件尺寸变小，有机材料老化2零件尺寸减小减薄3应力变化产生破坏或疲劳损坏4工艺不合适造成局部缺陷、2）很多产生振动故障得表现形式就是有较大得振动:1不平衡２对中不良3机组产生自激振动4工作介质引起振动、旋转速度得临界转速：当机组从低速慢慢提高,接近某一转速时,振幅会突然增大很多,机组没法继续工作,然而超过这个转速后,振幅降下来,继续平稳运转,这个速度就就是临界转速。