基于模糊逻辑的地铁列车牵引供电系统关键结构故障诊断

发布时间：2021-06-27 18:58

　　近年来,我国地铁交通建设事业都处于活跃期,很多地铁建设相关项目已经列入了国家“十二五”规划重点支持的范围,国内外专家对于地铁建设的关注程度也越来越高,对地铁列车运行的安全性也越来越重视。随着技术的进步,人们对地铁列车车载设备安全监测与故障诊断系统也提出了更高的要求。地铁列车是一个复杂的大系统,随着列车设备的复杂化,故障发生的概率也增加了,列车牵引供电系统作为其中的重要组成部分,如何对其进行快速有效的故障诊断也是值得探讨和研究的问题。基于模糊逻辑的故障诊断方法是以模糊数学为基础的诊断规则来确定设备运行状态的一种诊断方法。虽然模糊逻辑推理的方法已经被运用到很多行业领域进行故障诊断,但还没有应用于地铁列车牵引系统的故障诊断中,因此本文的主旨就是利用模糊逻辑推理方法,建立模糊逻辑推理的故障诊断系统,对地铁列车牵引供电系统关键结构进行故障诊断。文章首先介绍了地铁列车故障诊断的意义及故障诊断技术发展现状,并阐述了目前应用的比较广泛的地铁列车故障诊断的类型；在第二部分,论文介绍了地铁列车牵引供电系统的结构,并对其关键电气部件及结构的易发故障进行了研究；论文第三部分主要介绍了模糊逻辑推理系统的组成及建... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

模糊推理系统的组成

北京交通大学硕士学位论文地铁列车牵引供电系统关键结构故障诊断模糊逻辑系统影响制动的制动电阻的参数有两个:电阻温度以及电阻能耗。当电阻温度过高或者电能消耗过大时，制动电阻可能出现故障。当制动电阻出现故障时，会影牵引控制单元牵引/制动指令的执行，引起会引起牵引控制单元的故障。因此，得出结论:如果电阻过热可能导致牵引控制单元故障;如果电阻能耗过多THEN可能导致牵引控制单元故障。4.2地铁列车牵引供电系统关键结构数据分析本文中所需要的数据及其有关结论均来自现场实时监测过程。下图为数据采集格式。

(b)图4.4数据折线图:(a)电机温度:(b)电机转速.4DatarelationshiP:(a)motorsPeedandtemperature:(b)motorinPutvoltagea上面的散点图以及折线图可以看出，电机转速、牵引电机输入电之间的关系是非线性的，单项数据的趋势也是非线性的。对于具测数据的系统，进行故障诊断时，应用传统的精确的数学模型方，模糊逻辑的方法，基于专家及操作者的经验，不依赖数学模型，

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于新型编码隶属函数的变压器故障模糊诊断法[J]. 邹杰慧.  电力自动化设备. 2010(07)
[2]城市轨道交通直流牵引供电网短路故障分析[J]. 王乃永,艾兵,李静,曹晖,吴广宁.  大功率变流技术. 2010(03)
[3]机车牵引变流器预充电电阻的参数设计与仿真[J]. 陈广泰.  内燃机车. 2009(12)
[4]自适应模糊逻辑的多模型跟踪[J]. 陈谋,姜长生.  光学精密工程. 2009(04)
[5]基于遗传算法及模糊神经网络的牵引变压器故障诊断系统[J]. 李娜,刘明光,杨罡.  电子测量与仪器学报. 2008(05)
[6]模糊逻辑诊断技术在汽油机故障诊断中的应用[J]. 崔选盟.  长沙交通学院学报. 2008(03)
[7]北京地铁国产化列车IGBT牵引逆变器[J]. 翁星方.  机车电传动. 2008(04)
[8]电力机车受电弓的压力检测装置[J]. 卓红俞,王黎,高晓蓉,王泽勇,赵全轲.  机车电传动. 2004(05)
[9]电力机车受电弓动态监控的研究[J]. 许玉清,朱贺栋,张建朝.  机车电传动. 2004(03)
[10]基于自适应模糊神经技术的质子交换膜燃料电池建模与控制[J]. 卫东,曹广益,朱新坚.  系统仿真学报. 2004(05)

硕士论文
[1]牵引供电系统的建模与仿真[D]. 鲁彦青.北京化工大学 2009
[2]电力机车交流牵引电机故障诊断技术研究[D]. 黄亮.西南交通大学 2009
[3]广州地铁1号线故障诊断系统研究[D]. 宋伟.北京交通大学 2008
[4]基于模糊逻辑的综导台故障诊断专家系统研究[D]. 王磊.哈尔滨工程大学 2008
[5]自适应控制算法的改进与仿真[D]. 于宁.华东师范大学 2007
[6]电力机车空气制动系统的控制与故障诊断[D]. 陈广程.中南大学 2004



本文编号：3253418