摘要：在地铁车辆中，车门是非常重要的组成部分，本文介绍一种基于状态监测的地铁车辆车门系统维修模式。此种模式通过采集和分析车门系统运行的实时数据，并结合这些数据对车门系统状态进行诊断，从而尽早识别车门系统的故障和亚健康状态，实现状态维修，以达到提高维修效率，降低维修成本的目的。
关键词：地铁；车门系统；状态监测；故障诊断；维修
引言
为了保障城市轨道交通车辆运行的可靠性和安全性，在运行一定时间后，车辆必须返回车辆段或停车场进行维修或保养。城市轨道交通车辆的组成相对复杂，由机械系统、电气系统、列车网络控制系统等组成。故制订科学合理的检修计划对确保车辆的安全可靠运行极为重要。本文是建立在教育部交通运输行业指导委员会城市轨道运输类专业指导委员会重点项目“城市轨道交通车辆检修技术研究和人才培养方案制订”的基础上，对城市轨道交通车辆故障信息进行统计分析，并对车门的检修策略进行优化和改善，使车辆检修工作更加科学化、系统化、标准化，以提高城市轨道交通车辆（以下简称“城轨”）检修的经济效益和社会效益。
1车门系统结构组成与工作原理
某型地铁车辆客室侧门采用双扇电动内藏门。内藏门主要由门扇、紧急解锁装置、门控器（EDCU）、指示灯、门吊板、橡胶止挡、辅助支撑、密封毛刷和承载运动机构等子部件构。每节车通过独立的冗余车门子系统网络直接与列车中央控制单元相连，在车门上方设置集成机械、电气元件的底板组成机构，底板组成通过安装座安装在车体上，左门吊板与左门扇通过T型螺栓相连，右门吊板与右门扇通过T型螺栓相连，门扇的运动由电机驱动皮带来实现，从而门扇可以通过左、右门吊板来实现门系统的开关动作。
2车门系统状态监测
2.1数据的采集和传输
数据采集和传输是状态监测的基础。车门系统主要通过门控器和智能驱动电机采集运行参数数据，并利用门控器内嵌的数据传输装置将数据传输到远程诊断系统以进行下一步处理。门控器内嵌有远程监测数据传输采集板，形成远程诊断系统的采集传输节点，可将门控器采集到的单个车门监测数据通过470MHz频段的数传电台无线传输到所在车厢的网关节点。此外，门控器内还嵌有远程监测数据传输网关板，形成远程诊断系统的网关传输节点，可通过470MHz频段的数传电台接收该车厢其他车门的监测数据，并将其与该门控器采集到的单个车门监测数据一起通过4G网络无线传输到远程诊断系统的服务器中。智能驱动电机可以采集驱动电机转矩、转速、角度等数据。其与门控器通过线缆连接，将采集的数据通过上述的门控器内嵌数据传输装置传输给远程诊断系统。
2.2轨道车辆门系统常见故障及原因分析
首先是电气故障，其主要表现在门系统的门控器、电气接线、电机、电磁铁等位置，此类故障的出现将会为车门的正常开关造成不同程度的影响。其次是机械故障，例如行程开关故障、机械锁故障等等，出现此类故障出现的原因有很多，而车门在生产过程中，运行导轨与门板匹配不平以及门系统的部分部件由于挤压出现了形变等试最为主要的因素，同时在列车运营的过程中，由于车门开关的频率比较高，从而使得车门机械部件位置或匹配发生变化也是导致此类故障出现的主要原因。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
3亚健康状态预测
车门系统在亚健康状态下运行时会表现出开关门全程或局部阻力增大、驱动电机运转异常、锁闭转矩异常等特征，这些特征体现在驱动电机参数上则为数据分布特性、关联特性和时序特性的改变。远程诊断系统会自动将采集到的车门系统运行参数数据与该车门系统的历史数据进行对比，并从数据分布特性、关联特性和时序特性三方面开展基于数据驱动的大数据分析和比较，以判断车门系统是否处于亚健康状态，预测未来可能出现的故障以及可能产生问题的部件位置，并给出检修范围。本文运用K-means算法对地铁车辆车门系统的亚健康状态进行分析。K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法。该算法简单、快速，对处理大数据集有比较高的效率；此外，其具有可伸缩性，适合挖掘大规模数据集。因此，可将该方法应用于驱动电机数据特征分类，以实现亚健康预测。目前，使用K-means聚类方法诊断车门系统亚健康状态按照以下5个步骤进行。（1）特征值提取。主要采用单变量统计方法，统计驱动电机的转角、转速、电流、加速度以及各时间段的位移。（2）数据标准化。以正常数据为基准，计算其平均值和方差，并以此进行标准化，消除正常数据和未知数据的量纲，以便下一步进行分类处理。（3）数据权重计算。分别计算正常数据和未知数据各特征值的离散型，得到其特征值的权重，以消除离散性所导致的分类异常。（4）数据分类。将标准化后的数据经过加权处理，得到可用于分类的数据，然后运用K-means算法进行分类。如果超过80%的数据能够分为2类，则可根据分类结果得到模型。（5）模型匹配。将得到的分类模型与已知模型库中的亚健康模型进行匹配，从而得出未知数据属于哪一种亚健康状态。通过该方法可以有效区分运用正常包络超限点数方法无法区分的亚健康类型，主要包括：车门V型异常、车门对中异常、下挡销横向干涉、下挡销纵向干涉、上导轨尺寸异常、缓冲头磨损、压轮过紧、压轮过松、外摆臂滚轮不转、端部解锁装置异响等。
4车门系统设计优化措施
针对以上车门系统的薄弱环节以及危害度≥45的六种故障模式，现提出以下设计优化措施：a．针对门控器EDCU电源模块故障和电路故障，应采用成熟的电源电路、DSP电路和MVB+CAN通讯电路设计，采用成熟的电机驱动模块设计，并且驱动模块应采用过流/过压保护；除此之外，还应采用光耦隔离，增加EMC滤波电路。采用以上措施减少EDCU电源模块和电路的故障。b．针对关到位、锁到位、紧急解锁与门切除等限位开关的故障问题，采取的优化措施有：采用具有轨道交通业绩的开关；关注关到位和锁到位开关、辅助锁到位开关与逻辑关系判断门是否到位；关到位开关和锁到位开关与逻辑关系判断安全回路是否闭合；采用100万次寿命试验验证限位开关的可靠性。c．针对铰链螺母组件的断裂和锁闭不良问题，采取的设计优化措施有利用寿命试验验证；设计时滚动销采用高强度轴承钢；设计校验滚动销强度；锁闭装置需要的电控系统监控，并实施保护；利用冲击振动验证锁闭性能；电控系统精确控制电机运动，不允许电机反转。
5车门系统状态维修
车门系统状态维修是根据门控器采集的驱动电机转矩、转速、角度等状态信息，依靠车门系统模拟试验建立的故障库和亚健康库，利用数据分析算法，实现基于数据的车门系统智能诊断，进而判断设备的异常，预测设备的故障，并根据预测的故障信息合理安排维修项目和周期的维修方式。
结语
综上所述，通过智能门控器采集地铁车辆车门系统的运行数据，实现对车门系统的状态监测，建立典型故障诊断规则，并对这些规则进行验证。对车门系统进行状态维修，从而改变被动维修的状况，提高检修效率，降低维修成本。
参考文献：
[1]高文明，李志保，唐谦，等.轨道车辆门远程监控与故障诊断系统软件设计[J].机械设计与制造工程，2016，45（10）：49-51.
[2]蒋超.轨道交通自动门远程监控系统中的智能故障诊断技术研究[D].江苏南京：南京理工大学，2004.
[3]夏军，邢宗义，王晓浩.基于FTA的地铁车门故障诊断研究[J].组合机床与自动化加工技术，2014（4）：76-78.
论文作者:康爱丽
论文发表刊物:《基层建设》2019年第26期
论文发表时间:2019/12/17
标签：车门论文; 门控论文; 系统论文; 数据论文; 故障论文; 车辆论文; 电机论文; 《基层建设》2019年第26期论文;