动车主供电系统故障检测与诊断策略分析

动车主供电系统故障检测与诊断策略分析

姜子丰

中国铁路北京局集团有限公司北京动车段  北京  102600

摘要：本文探讨动车主供电系统故障检测与诊断策略，分析传统检测方法与现代诊断技术的优缺点，强调数据采集与处理在故障诊断中的重要性。设计实时监测系统，构建故障诊断模型，开发智能决策支持系统，本文提出综合性故障检测与诊断策略。提高动车主供电系统安全性，为高速铁路安全运营提供有力保障。

关键词：动车主供电系统；故障检测；故障诊断；实时监测；智能决策支持系统；

动车主供电系统是列车动力来源，其稳定运行是保障列车安全、准时到达的关键。但供电系统结构复杂，故障时有发生，给列车正常运行带来严重威胁。传统故障检测方法依赖人工巡检，虽然可发现潜在故障，但存在效率低、准确性差的问题。应用现代诊断技术，可显著提高故障检测效率。本文设计实时监测系统和构建故障诊断模型，结合智能决策支持系统，提出准确故障检测诊断策略，为动车主供电系统安全运营提供理论支持。

1.故障检测与诊断技术基础

1.1传统检测方法

传统动车主供电系统故障检测方法依赖于人工巡检和定期维护，依靠维修人员经验直觉，通过视觉检查、听觉判断等手段发现潜在故障。虽然一定程度可发现故障，但其效率受到人为因素限制，难以应对复杂的供电系统故障。

1.2现代诊断技术

现代诊断技术包括专家系统、神经网络、模式识别等人工智能技术，对供电系统运行数据采集分析，可实时准确判断系统是否存在故障，定位具体故障部件。例如，专家系统结合传感器数据分析，可准确判断故障部件，给出相应维修建议。神经网络则对人脑神经系统数学模拟，实现对供电系统故障快速准确诊断。

1.3数据采集与处理

数据采集与处理是故障诊断的基础，动车主供电系统配备大量传感器用于监测各部件运行状态，通过数据采集和数据处理算法，可实现对系统故障的自动诊断。数据采集需要确保数据准确完整，数据处理则涉及数据清洗、特征提取、模式识别等步骤，提取出对故障诊断有用的信息。

2.动车主供电系统故障检测与诊断策略

2.1实时监测系统设计

在动车主供电系统关键节点，如变压器、整流器、逆变器等处部署高精度、高可靠性传感器。其具体为温度传感器、电流传感器、电压传感器等，全面捕捉系统运行参数。设计高效数据采集单元（DCU），负责收集各传感器原始数据，进行初步预处理，如信号放大、滤波、模数转换等，确保数据准确性。采用高精度时间同步技术，确保所有采集数据一致，为后续故障分析提供准确时间戳信息。构建基于以太网或专用通信协议的高速、低延迟数据传输网络，确保大量实时数据高效从列车上传至地面控制中心。实施严格数据加密和访问控制机制，保护传输数据安全，防止数据泄露[1]。

利用分布式计算框架，对接收到的数据实时处理，如数据清洗、异常检测、特征提取等，快速识别出异常故障信号。集成多种故障诊断算法，如基于规则推理、机器学习模型（如支持向量机、深度学习网络）、模式识别等，对处理后数据深入分析，实现故障自动识别。开发直观易用监控界面，展示动车主供电系统实时运行状态、历史数据趋势、故障报警信息等，支持多维度数据查询。监测系统需与动车其它控制系统（如制动系统、信号系统）紧密集成，实现数据共享协同工作，提升整体系统智能化水平。建立系统性能监控机制，定期评估系统运行效果，根据实际应用问题优化算法、升级硬件，确保系统长期运行[2]。

2.2故障诊断模型构建

对实时监测系统收集到的原始数据清洗，去除噪声、填补缺失值，进行归一化处理，确保数据质量。基于领域知识数据分析结果，从大量原始特征中筛选出对故障诊断最具价值特征变量，如电压波动、电流异常、温度变化率等，减少模型复杂度，提高诊断效率。利用专家经验，建立故障规则库，通过逻辑判断等方式，对特征数据匹配，实现故障快速识别。将预处理后数据集分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、参数调优。选择合适算法框架，对训练集迭代训练，调整模型参数，使模型准确识别故障特征[3]。采用k折交叉验证方法，评估模型在不同数据集上的表现，避免过拟合，确保模型泛化能力。根据模型反馈，调整特征选择策略，引入新特征，剔除不相关特征，提升模型性能。例如，将预处理后数据集随机分成k个相等或接近相等的子集（称为“折”）。对于每一次迭代，选择其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集。使用训练集训练模型，在验证集上评估模型性能。记录每次迭代的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等），完成k次迭代后，计算所有迭代中性能指标平均值，作为模型整体性能评估。过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳。k折交叉验证通过多次在不同子集上训练验证，揭示模型是否对训练集过拟合。仔细分析k折交叉验证结果，识别哪些特征对模型性能贡献最大，哪些特征引入噪声或冗余信息。

探索先进算法或模型架构，如集成学习、迁移学习等，应对未知故障模式。将训练好模型部署到实时监测系统的后端服务器，实现实时故障诊断。确保故障诊断模型与实时监测系统其他组件（如数据采集、数据传输、可视化监控）无缝集成，形成闭环故障检测流程。

2.3智能决策支持系统

集成来自实时监测系统故障诊断数据、历史维修记录、动车运行状态数据等多源信息，为决策支持提供全面数据基础。构建包含专家知识、故障诊断规则、维修流程、故障案例库等在内知识库，用于推理算法库，为智能决策提供支持。运用机器学习、深度学习、数据挖掘等技术，对集成数据深度分析，识别故障模式，预测故障发展趋势，评估维修方案风险。基于分析结果，生成维修建议、故障预警、资源调度等决策方案，通过可视化界面或自动化指令，辅助维修人员做出决策。提供友好人机交互界面，支持用户查询、分析、模拟、决策等多种操作，满足不同层级用户需求。结合实时监测系统故障诊断模型，对故障精确识别定位，提供详细故障报告。基于故障类型、严重程度、历史维修经验等因素，智能推荐最优维修策略，如预防性维修、紧急维修、替换部件等。根据维修需求，自动规划维修人员调度、备件库存管理等，确保维修资源有效配置。分析故障对动车运营影响，预测故障导致后果，评估维修方案成本，为决策提供依据。提供决策模拟功能，允许用户在虚拟环境中测试不同维修策略效果，验证决策合理性。智能决策支持系统与实时监测系统无缝对接，实时获取故障诊断数据，快速响应故障事件。与维修计划、备件管理、人员调度等系统集成，实现维修流程自动化。定期评估智能决策支持系统准确性、响应速度、用户满意度等指标，确保系统运行。

3.结论

综上所述，动车主供电系统故障检测与诊断策略应用对保障高速铁路安全运行具有重要意义。结合传统检测方法与现代诊断技术，建立实时监测系统和故障诊断模型，构建智能决策支持系统，实现对供电系统故障快速准确诊断和有效维修。

【参考文献】

[1]姜宇. CRH380B系列动车组高压供电系统的故障分析处理[J]. 价值工程,2022,41(18):104-107.

[2]王明周,周兴楠. 动车组高压供电系统故障及检修优化分析[J]. 设备管理与维修,2022(4):63-64.

[3]钱建强,叶丹,陈骏亚. CRH380B平台动车组辅助供电系统不同模式对其可靠性影响的研究[J]. 中国新技术新产品,2022(4):23-26. 作者简介：姜子丰（1998.1-），男，汉族，河北保定，大学本科，助理工程师，研究方向：动车主供电系统。