1 系统研究目标

1.1 在线实时监测

车载系统基于共振解调原理的主动诊断、多因素和多参数联合诊断方法论和系列判据，建立了多个同类故障的归类诊断理论模型，通过自动诊断、主动诊断，实现即装即用，完成对轴承、传动齿轮和车轮等旋转部件故障的准确识别和早期预警，实现车载实时、自动、主动精确诊断。

早期预警和分级报警。

轨道车辆走形部在复杂的机械振动环境下，系统能采集对行车安全有重大影响的不易发掘的机械冲击，将信息传输给车辆中央控制单元，起到早起故障预警提示，同时对故障层级分级别采样存储，以达到合理的安排车辆检修和运用。

走行部的轴承、齿轮、车轮作为转动部件的关键部件。因为它们是承力最集中的、高速旋转的、故障发生最多的部件。长期以来，都是制约走行部安全的首要因素。这些部件的故障，在初期阶段主要表现为滚动工作面的损伤，而晚期表现则是剥离、裂纹、破损和轴承的急剧温升、固死、引起切轴，造成重大的灾难性事故。因此，走行部故障需提前预警，及时采取预防性措施，有效地防范车辆故障发展为重大事故，保障车辆安全运行。

1.2 多参数综合诊断

传统的监测手段，是通过检测轴承的温升，如温度试纸、红外平轮仪，这些手段对温度缓慢上升的轴承故障有效，但实际上轴承在发生故障时，故障发展非常快，在未及红外平轮仪报警及日检发觉之时已经发生事故，即使是采用车载轴温监测系统也不能及时在接近灾难之前发出报警，强令中途停车。更有未及报警而发生灾难的事实。显然，温度检测不仅只是一种“灾难报警”手段，而且还不能发现齿轮、车轮的故障。

本系统采用冲击、振动、温度信息进行综合诊断，监测诊断范围广，诊断准确率高。

1.2.1 机理分析

系统提供丰富的单样本和趋势分析功能，通过单样本时域、频域分析，可以掌握故障发生机理，趋势分析则可掌握其故障发展规律。

图1 技术原理

1.2.2 统计分析

系统提供强大的统计分析功能，主要有预警统计、维修统计、故障类型统计、故障型号统计等，为管理层管理与决策提供支撑。

1.2.3 健康管理

主动运维决策系统中通过对监测数据进行自动化诊断分析，给出车辆走行部健康状态（健康、亚健康、不健康）及维修建议，同时提供维修情况输入接口，实现对车辆走行部健康管理。

1.2.4 智能维修

地铁车辆从最早的故障修提升至预防修，在缺乏有效的监测手段下，车辆故障时有发生，造成故障修现状。本系统可实现对走行部关键部位（轴承、齿轮、踏面）故障实时监测诊断报警和输出主动运维指令，在预防修的体制下指导检修人员对隐患部位进行动态维护，减少故障危害。

2 系统研究

2.1 技术原理

基于共振基理和共振解调的故障诊断技术原理，见图1。

通过传感器采集机械运动过程中的冲击、振动、和温度等信息，再经过信号变换、采集、处理模块，对信息进行共振解调变换和滤波等处理后，由AD 采集进入嵌入式计算机。故障自动诊断系统软件进行数据分析和诊断，输出故障诊断结论。

2.2 系统架构

系统结构如图2 所示，系统由诊断仪、前置处理器、传感器、无线传输终端、地面系统部件、

2.2.1 诊断仪

①收集所有诊断结论与原始样本数据；

②负责将传感器网采集的信号进行搜集、处理、诊断与存储；

③应用故障诊断软件实现实时自动诊断；

④对数据进行对比分析与归类存储；

⑤通过数据下载接口与配套地面系统进行数据连接；

⑥信息输出至显示终端；

⑦将诊断信息通过以太网、MVB 输出到TCMS；

⑧接收通过以太网、MVB 接收TCMS 的控制或状态信息；

⑨将保存的诊断结论、样本数据使用车辆的无线链路传输到地面系统。

2.2.2 前置处理器

前置处理器统一管理设置范围内的传感器，完成传感器采取的信号预处理，并与车载诊断仪交互通信相关数据信息。详细功能如下：①负责将传感器网络传输的温度信息进行处理、采集、存储；②负责将传感器网络传输的模拟（振动、冲击）信息进行信号切换与路由；③将温度信息和其他数据模拟数据通过车辆总线传输到车辆分机。

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