大数据与车辆维护

(整期优先)网络出版时间:2018-04-14
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大数据与车辆维护

窦璐

关键词:大数据;车辆维护;措施

进入地铁大数据时代,在充分认识地铁信息系统数据价值的基础上,可以进行多层次、多角度的数据分析。本文搭建大数据应用基础群集平台,提取行车设备施工维修登销记记录数据,建立决策树模型,研究影响施工延时的决策影响因素。在此基础上,可以进一步地进行大数据分析,包括对现车系统、集成平台、安全管理信息系统等等的数据集成,运用聚类分析、回归分析等更多的分析手段,充分发现数据价值,促使地铁信息化逐步迈向智能化。

1地铁车辆牵引系统的故障

1.1满载或超载状态的运行

一般情况下,地铁车辆在运行的过程中会出现制动或者是启动等方面的情况,针对于这种情况的出现而言,将会对城市交通地铁的运行带来直接的影响。然而在高峰的时候,地铁因为其载重量相对来说比较大,从而将会出现严重的失控,将会处于在非正常的运行状态下,对于这种做法而言,将会因为车辆的制动导致其电压以及电力之间出现不稳定,并且也是相当于短路的一个状态,同时也是会直接的损害到运行过程中的电网。

1.2非金属性的短路故障

一般情况下,会在雨天或者是雪天等情况下出现,因为液体并不会成为供电系统的一个连接体,从而将会让道床上的绝缘效果出现一定的折扣,再加上长时间的运行,难免将会让地铁车辆的支撑体出现污染以及老化等方面的问题,导致电流会出现泄漏,对于这些电流而言,将会通过失效的绝缘体从而去转变成为扁铜,进而出现回路。为了能够有效的去避免这个问题的出现,主要是可以更好的去定期的对地铁车辆的支撑体进行合理的保养,更好的去保证地铁车辆的运行,为城市的建设发展以及人们的出行提供安全保障。

1.3金属性的故障

在三轨以及钢轨之间所出现的金属性的基础,或者是在绝缘制作出现了损坏,直接的导致了地扁钢以及三轨之间出现了一定程度的短路。例如:供电系统在进行停电检修的过程中,其检修的工作人员并没有能够将其放在钢轨以及三轨之间的金属工具带走,从而将会出现直接的短路故障问题出现。因此,对于工作人员而言,在进行检修的过程中必须要重视盘点检修工具,并完整无缺的带走。

2大数据地铁车辆牵引系统故障诊断技术

2.1监控中心层

监控中心层是对其各种测量段的信息故障进行搜集,也是能够在整体上对其所存在着的故障所出现的原因进行及时的分析,在进行应急处理的时候则是可以提供出较为准确的技术进行支持。此外,监控中心层也能够更好的去对监控中心以及车辆段的分系统故障诊断信息进行合理的共享,从而可以在这个基础上能够可以更好的去实现对于整个系统范围内的联动功能,使其对系统的运行水平进行提高,同时也是可以降低系统维护的整体承包,对于一些突发事件来说也是可以提供出相应得处理功能。

2.2车辆段分系统

车辆段分系统主要是经过接入的装置以及路由器等方面的内容所组成,能够更好去实现对于车辆段的全部车辆进行监控和数据方面的搜集工作,所存在着的功能便是能够为接受远程的实施故障,进行故障的诊断以及对知识库进行维护等。然而对于车辆历史所出现的故障而言,主要是从故障实际出现的位置所存在着不同,进而可以充分的去应用大数据的原理去做好相应的分析研究,这样能够使其维护的工作人员可以更好的去掌握每一个列车系统的实际运行情况,也是能够对其日修和周修等方面的工作提供出一定的参考。

2.3车载级分系统

车载级分系统,具有众多功能。一、可以对牵引设备以及制定设备的运行安全故障进行合理的解决,并且在处理中也是可以更好的去保证工作人员自身的安全以及设备的完整性。二、可以对空调以及广播等设备的运行情况进行合理的管控,对于这些设备要是存在着故障而言,并不会对乘客的安全带来影响,因此在对其故障诊断中,则是可以将故障的信息能够及时的发送到地面之中,等到车辆回到检修库后便能够及时的对其进行相应的处理。三、能够进行维护以及辅助诊断等方面的功能,是可以及时的去提醒司机所需要进行注意的一些事项,同时也是能够做出一些比较肩带的故障处理方面的工作。四、可以支持多个方面的报警,也是可以充分的根据其每一条的报警条件从而去决定先后的处理顺序,也是能够提供出报警信息的记录。车载级分系统的数据处理以及传输,是经过辅助的控制单元和控制推進器等内容所组成的,并且也是对每一个子系统运行中的实际参数和故障记录进行合理的搜集,将其可以传输到内部的嵌入式系统之中,并且根据其以太网以及无线网卡将其数据可以直接的传输到地面之上,但是对于数据的维护以及运行的系统来说,主要是作为两个独立的,并且相互之间也是不存在着影响的,所以能够对整个系统的安全以及稳定性进行全面的提升。

3地铁车辆牵引系统故障诊断技术的发展

3.1故障分析智能化

专家系统技术研发并应用于实践,可以扩大诊断范围。如系统显示牵引电动机过电流,则可通过专家系统分析过电流的原因,找出问题根源,为维修人员带来很大帮助。

3.2故障检测自动化

随着机电一体化技术和计算机技术的飞速发展,大量非接触式传感器得到应用,可采集更多的数据,因此能更加精准反映故障的本质。

3.3故障结果精准化

随着大数据技术的发展,结合故障树技术和神经网络等分析方法,可以大大提高故障诊断的精确性。如基于神经网络的故障诊断专家系统具有较好的容错性,实现了大规模并行处理,在信息获取、并行处理方面具有很大优势,结果也更为精确。

3.4故障信息网络化

在发生故障时,由于专业维修人员对各种车型技术的掌握有限,给快速高效维修带来一定制约。故障信息网络化突破了信息传递在空间、时间、容量和速度上的局限性,实现了资源共享,而且能在线得到专家的交流指导。

结论

综上所述,我们看到随着人民生活水平的上升,车辆的增多,人、车矛盾日益加剧,而很多驾驶员在日常生活中对车辆维护保养方面的知识也不是特别了解,所以忽视了车辆维护保养的工作。但是实际情况下,我们可以看到车辆的维护保养不仅不是一项可有可无的工作,反而是一项极其重要的工作。驾驶员不仅需要良好的驾驶技术,更需要车辆维护保养方面的知识,如果掌握了车辆维护保养的知识不仅极大的保证了行车过程中的安全,而且可以最大限度的延长车辆的使用寿命。所以在日常生活中,驾驶员一定要加强车辆维护与保养方面知识的学习,只有具备良好的驾驶技术与车辆维护保养方面的知识才能是一个合格的驾驶员。

参考文献

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