姜涛1 朱姝媛2
中车大连机车车辆有限公司 辽宁大连 116021
摘要:在电力机车中,电气系统是其心脏部分,对其诊断具有十分重要意义,能保证电力机车顺利的运行,避免发生安全事故。根据以往电力机车的故障诊断进行总结,然后对其进行分析,从而设计出电气系统故障诊断技术。本文结合这一话题对电力机车电力系统故障诊断技术进行阐述,从而提出切实有效的解决对策。
关键词:电力机车；电气系统故障诊断；解决方案
机车是铁路车辆的牵引设备,在机车行车过程中,应对其故障及时的诊断,然后将其排除,从而能够保证其运输安全。当前我国铁路业发展迅速,铁路运输日益繁忙,电力机车承担的牵引任务也越来越多,在电气系统维修保养工作方面都予以重视,只是单纯的定期检查,没有将资源充分利用,其效率也不高。随着国家对铁路检修制度的改革,从而加强对电力机车电气设备运行状态的实时诊断,能够为其维修工作提供依据。
一、概述
当前铁路运输日益繁忙,电力机车每天都处于超负荷工作状态下,受震动与高温的影响,容易出现故障,由于其内部结构及其复杂,因此,给故障诊断工作带来一定的难度。根据实践表明,电气系统是极易出现故障的区域,占据机车总故障的一半之多。机车电气设备的质量、状态,只能在运行过程中得以体现,由此可见,故障只有在运行期间才能出现,如果运行过程中,牵引列车出现故障,应就地进行诊断,从中找出故障原因,以此进行维修工作,从而能够将故障及时的排除。一旦耽搁太久,就会影响列车的正常运行,甚至在途中发生故障,给维修工作带来极大的不便,容易引发安全事故。因此,相关工作人员应随时查看列车电气设备运行状态，有着实时的了解,及时发现故障、及时排除,从而避免不必要的事件发生,减少损失,确保列车高效、稳定、安全的运行。
二.我国电力机车电力系统故障诊断研究
在我国电力机车电力系统中,如果发生故障在对其诊断时，需要对电气系统的运行状态进行监测，如果发生异常现象，需要对其进行分析诊断。当前我国科学技术日新月异，对电气设备不断深入研究，逐步朝高速、精密、连续等方面发展,当前计算机已经集光、电、液、为一体,因此,电气设备的故障也在增加,因此,需要先进的设备诊断技术与监测手段,从而能够及时地发现并识别其运行状态，避免出现故障，导致安全事故的发生，危及人们的生命财产安全。电力机车电气系统内部结构复杂,因此,给故障诊断工作带来极大的难度,从而促进电气系统故障诊断技术水平的提升。此外,随着我国先进技术的日益成熟,为电力机车电力系统故障诊断提供技术支持，从而推动我国此项技术的不断发展。
铁路列车设备状态检测与监测源自上世纪七十年代,德国领先对此进行研究,后继日本、法国等国家相继对此系统进行深入研究,并取得良好的效果。
尤其是德国的高速列车已经全面实现对整个列车的诊断,在列车出现故障时,不仅能够通过报警向司机传输,列车上的无线系统能够将数据及时传送，待检修段接到指令后能够立即进行检修。我国在此方面的发展极为迅速，当前已进入全新时代，各机车运用部门与科研机构相继研发出许多新型系统，例如，内燃机综合参数检测系统、电传动地面参数系统等,但是其存在一定缺陷，例如，故障信息采集的不够完整等，提供的指导信息不足,因此没有将其广泛推广。
我国电力机车电力系统研究的较晚，当前仍处于发展中阶段,停留在车载微机诊断系统上,尽管此诊断系统只能提供部分电气设备的运行状态,但还远远不够,不能将其电气系统运行状态充分的反映出来,因此,无法诊断整个电气线路的故障,只停留在表层部分,不能诊断故障的深层部分,因此,我国此项技术还有待提升。例如,牵引电机过载、辅机故障隔离等都不能实现对其进行监测。
三、故障诊断方法
(一)模型诊断法
此方法是最早使用的,在使用之前需要建立一个较精准的模型用来进行检测,建立模型需要与被测设备相关,根据实际被测设备从而确定诊断模型,然后利用物理原理来对故障模型与诊断方法进行分析,但是此方法有一定局限性,适用于简单系统故障分析中,如果被测故障系统复杂,故障模型的建立也越复杂,甚至是无法实现的,因此,此方法不适用于复杂系统的诊断方法。
(二)信号处理方法
与模型诊断方法不同,此方法回避了其难点,只是对系统的信号进行处理,从中找出故障信息。例如,利用其函数、计量、频谱、小波分析技术等诊断故障,但是此方法也存在一定缺陷,它在处理故障时通过其信号来完成,因此,难以独立对复杂系统进行诊断,需要结合其他诊断方法综合应用,才能得以实现。
(三)知识处理方法
此方法与上述信号处理方法有相同之处,同样无需系统定量数学模型即可实现,还能有效克服信号处理方法的不足之处,能够引入诊断对象的多重信息,尤其是可以充分利用专家的诊断知识,用于非线性系统故障诊断,知识处理方法其中包括许多种,即网络方法、推理方法、专家系统方法。网络方法具有自学习功能,能够将任意非连续性函数进行拟合,并进行处理,具有全局作用能力,尤其在处理非线性问题与在线方面效果非常显著。此外,在故障诊断中,模糊理论、专家系统知识等也被广泛应用在故障诊断中。近几年,逐渐出现遗传算法粗集理论,能够完成故障模式的聚类分析,然后根据故障出现的征兆、故障的隶属程度,从而完成对故障的诊断。此方法在处理数据故障诊断中极为有效,但无法处理系统级的故障,因此,处理通用故障诊断方法只能从其他方面入手。
（四）模糊理论
在故障诊断中，主要通过研究故障与征兆间的关系，然后判断出故障的状态，由于客观因素具有较强的复杂性，因此，在处理故障与征兆之间的关系时，无法用数学模型来体现，当前故障诊断不仅需要其结果，还需要找出故障发生的可能性、严重程度，在解决此类问题时，可利用模糊逻辑，其能够直接运用到故障诊断中，但与其他方法结合时，能够突显其的优势。例如，模糊专家系统、网络神经系统等，被广泛应用，成为当前最实用的工具，将模糊理论与其他诊断方法相结合，从而提升其不确定因素的处理能力。
结束语：
随着我国铁路经济的蓬勃发展，电气系统作为其核心，其安全性尤为关键，针对其故障进行总结，提出相关的诊断方法，从而能够及时发现机车的故障，有助于推动我国铁路行业的不断发展。
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