摘要：随着车辆的种类越来越多，车速也越来越快，人们最常使用的高速车辆为地铁车辆。车门是轨道交通中最关键的运动部件，如果发生故障，会导致列车不能起动，严重影响到乘客的安全。对列车门进行维修，能确保列车在使用中的可靠性，防止列车在使用中发生意外。地铁车门系统的维修监测能够对列车的实时数据进行采集、分析，并能对车门的运行状况进行综合诊断，实现对车门系统的故障与故障的及时识别，对车门系统的运行状况和运行状况进行定期的维护。为了改善地铁的安全性，减少运行费用，本文对地铁车门系统的监测模型进行了研究。 关键词：状态监测；地铁车辆车门；系统维修
一、地铁车辆车门系统介绍
车门是地铁列车的关键部件，其安全可靠的车门是保障列车安全运行的关键。在地铁运行过程中，车门系统会因拥挤、空调压力等因素而变得拥挤，频繁切换很容易造成车门失灵。从运行经验来看，在客车系统中，地铁门系统的失效所占比重很大。
但是，目前关于车门系统的故障诊断与预测仍处于定性分析、逻辑思维的阶段，缺乏以车辆运行状况为基础的大数据服务。地铁设施建设、维护等都是前期资源的浪费，在此过程中，既不能对其发生的故障和危险进行预警，又会给旅客带来危险。
地铁的门控系统是以电动马达为动力的，门控制器控制电压，电流和转速，驱动电机。同时，该系统还能利用同步皮带、螺杆等对门的移动进行控制，从而达到自动打开和关闭的目的。
在门控系统的操作中，门控器会接收到控制门开度的命令，并使驱动马达进入门控状态。
在一定的距离内，车门的开启和关闭速度会被强行减小，从而防止产生惯性作用，并不会对乘客的人身安全造成威胁。通过这种系统，可以实时有效地将整个系统的数据录入到后台[1]。在门系统顺利地打开（关闭）后，门机将对其进行全过程的记录。在操作期间，若发现门系统有问题，能迅速解决。
造成这种情况的主要原因是由于该系统的结构复杂，其安全性高，直接造成了该系统的零件数目大、零件之间的相互配合。随着地铁长时间的使用和持续运营，对车门零件的性能会有一定的影响。
零部件老化，零部件磨损，导致车门系统不能正常工作，严重影响到车门的工作，从而影响到乘客的人身安全。为了能够及时发现安全隐患，及时进行维修，确保安全可靠。
二、车门故障及产生原因分析
地铁列车每一站之间的间隔都很短，经常要对其进行开门开关，从而造成门控制电器、车门机械零件的损坏，从而造成旅客经常发生故障。在火车上行驶的车门。如果发生小故障，则由于不能移动，造成列车延误；如果发生严重故障，则不能拖走、运送乘客或救援。因此，在主干线上，车门故障将会对旅客的生命健康造成极大的威胁。
在开门和关门时，由于信号的干扰，使车门允许信号立即消失，在打开车门时，电动机电流突然增加，造成了发动机控制模块的停机，从而造成了列车的电气故障，使列车不能正常行驶。
门控继电器的接触头和接触头之间存在较大的阻值，当接触头处于关闭状态时，其导通性能不再符合，从而使其电气可靠性不稳定，故障率较高，从而造成门失效。车门、操纵铰链等失效，对地铁的安全运行造成了很大的影响。
机械故障的原因是：门板尺寸变形，机械调整不正确，机械部件丢失，磨损，螺丝松动等。由于列车的动力学特点，在列车行驶时，车门要经常交替开启或关闭，造成机械尺寸的变形，从而影响到车门的工作。
在高峰时段，大量的旅客会聚集在入口，很可能会造成车门变形，从而导致车门不能正常关闭。另外，由于四面八方不同频率的振动，使门板的安装尺寸发生改变，甚至使安装机构松动。
三、车门系统状态监测
在对车门系统进行监测的同时，还要参照传统的轨道交通闸门系统的运营管理经验，由于地铁车门系统的大量应用时间较短，存在一定的缺陷。所以，对车门系统进行监测，必须综合运用网络技术、人工智能技术、自动控制技术和计算机通信技术。在后期的主要维护工作中，增加海量的数据，保证系统的正常运转。
（一）总体技术路线
地铁车门系统维护平台是以传统的轨道交通安全管理为基础，将互联网技术、人工智能技
术、自动控制技术、计算机通信技术、现代信息技术和现代故障诊断技术相结合。该系统建立在设计、测试、检验、装车、干线运维等各个生命周期中，各个环节的运营状况的大数据[2]。
（二）地铁车辆车门系统数据的采集和传输
车门系统维修时，必须有足够的资料来支撑。在汽车运行过程中，要确保所收集到的资料是真实的。在此基础上，必须确保正常监测数据的传输状况。
通过对车门控制器内部的远程监测数据传输和采集板的设计，实现了对远程医疗设备的采集和传输。该系统能够通过470 MHz的频率范围内的数字无线电向其所属的网络节点发送由门控机获取的单闸监测数据。另外，该车门控制器还具有远端监视数据通信网络的功能，组成了一种远程诊断网关的传送结点。通过5 G网络，将所采集的一道门监测资料无线传送至远程诊断服务器。
该系统实现了对电机的扭矩、转速、角度等数据的实时采集。该设备采用有线连接到车门控制器，并将所获得的信息经由门卡控制器内部的通信设备传送至远程诊断系统。
（三）典型故障诊断与亚健康状态预测
车门系统除能及时地诊断车门系统的故障之外，还应该对车门系统的不完全状况进行判定。由于有关部门不能准确地判断出闸门系统的故障，所以许多情况都会被忽视。然而，长期使用后，车门系统的不完全状态会发生直接的失效，从而对车门系统造成严重的影响，并加大了列车在轨道上的活动风险[3]。
在采集车门数据时，首先要从正常的数据中求出一个平均的诊断规则，并依据所设定的规则，对车门系统的参数和阈值进行实时判定。
第一，典型故障诊断。通过对门系统的运行情况（包括门控制器的故障码）的采集，构建了一个典型的门故障诊断规则知识库，并依据已有的规则判定该门系统目前有无故障，并给出了相应的故障诊断规则。
其中最关键的一步是建立一个具有代表性的故障诊断规则。该方法包括：利用模拟门系统的失效试验，采集门系统的工作参数，利用资料分析算法对原始资料进行特征抽取，并依据所抽取的特性建立相应的准则。
该远程诊断系统能够对门系统的运行状况进行监测，对门无法关闭、门无法正常开启、3秒内无法解锁、阻力过低、阻力过大等等。
第二，亚健康状态预测。在亚健康状态下，门系统会出现完全开启和关闭时的阻力增加，驱动电机运行异常，锁止力矩异常。这些特点反映在电动机的参数上，例如数据的分配和相关，同时也反映了时间的变化。
通过对数据分布、相关、时间序列等数据的分析比较，得出了门系统在运行中的失效情况，以及在运行过程中存在的问题。
当前，通过K-means聚类技术对门控系统的故障进行了五个方面的诊断。一是特征抽取。单变量统计方法主要是对驱动电机的旋转角度、速度、电流、加速度、位移等进行分析。二是数据的规范化。在此基础上，利用常规资料，对其进行平均、变异，并将其归一化，排除常规资料及未知资料，以便进一步进行分类。三是计算数据的权值。为了克服由于离散化而造成的分类异常，可以对普通资料和未知资料的各特征值进行了离散化处理。四是资料的归类。采用 K- means算法对标准化数据进行权重，生成可供分类的数据[4]。
四、地铁车辆车门系统状态维修
对地铁车门的维修，主要是通过对门控制器所获取的电机状态、电流、电压、角度、时间等信息进行分析，并将其传递给相关的控制设备。与此同时，它还得依赖于门控。进行仿真试验、安装失效数据库和健康辅助数据库。
相关人员通过数据处理算法，对所收集到的数据进行细致的分析，从而对闸门进行智能化的数据化诊断，从而对设备的故障做出判断处理。
在城市地铁中，车门系统故障是非常普遍的，但是必须明确其发生的频率和位置。针对维护对象，该系统能自动判定设备的健康状态，不需要派遣人员到设备进行维护，节约了人力、物力、财力。
同时，由于人工筛查的误差较大，采用已有的资料进行自动识别，能有效地避免人为因素的影响，从而确保了测试的可信度。
当监测结果出现偏差时，应对监测结果进行细致的分析。当远程诊断系统发现闸门系统不能正常运行时，必须马上安排维修人员到合适的位置。通过这样的方法对门系统进行监测，可以降低门系统的失灵和减少维修工作。
结语
总之，分析基于状态监控的地铁车门系统维修方式，可以为以后的维修工作提供借鉴。当前的地铁车门监测系统大多采用智能门控制器，对其进行采集，然后将其反馈给监测系统进行分析，并对其进行比较典型的故障诊断。当诊断系统发生故障或不能正常运行时，应立即派遣人员对其进行检修，以保证服务的精确度、提高工作效率和保证车辆运行的安全性。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议