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作者：李愿望;
单位：中铁第一勘察设计院集团有限公司;
摘要：传统的固定式架车机故障诊断方法主要依赖人工巡检、保养和检修,无法实现实时监测和预警。本研究旨在利用数字孪生技术解决固定式架车机性能退化和故障的实时诊断监测和预警问题,提高设备运行效率和可靠性。首先,分析固定式架车机常见故障及其原因;然后,根据各关键零部件受力情况、材料特性建立固定式架车机的机理模型和数字孪生数据模型,并对其进行验证与优化;接着,基于动态故障传播(DSDG)的故障推理方法和多元过程控制分析(MPCA)与DSDG的故障早期定位方法实现固定式架车机故障的实时诊断;最后,通过实际案例验证基于数字孪生的固定式架车机故障诊断方法能够实时监测设备的运行状态,准确预警潜在的故障和性能退化。相较于传统方法,该方法的准确率提升到95%以上,能够满足现实应用的需求。数字孪生技术为固定式架车机的实时故障诊断监测和预警提供了新的解决方案,提高了固定式架车机的运行效率、可靠性和安全性,也为地铁车辆段其他重大装备故障诊断奠定基础,提供有力保障。该方法具有广泛的应用前景和推广价值。
关键词：地铁;;车辆段;;固定式架车机;;数字孪生;;故障诊断
基金资助：陕西省重点研发计划项目(2022GY-268);; 中铁第一勘察设计院集团有限公司科研项目(院科2021KY46ZD(CYH)-09)
