《铁路货车的常见故障分析和处理问题研究》11000字.docx

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1、铁路货车的常见故障分析和处理研究1引言12铁路货车检修主要内容23铁路货车智能监测系统关键技术33.1 车辆运行平稳性和蛇形失稳监测33.2 超、偏载监测33.3 空气制动系统异常监测33.4 转向架监测项目43.4.1 轴承状态监测43.4.2 闸瓦状态监则43.4.3 货车车辆状态监测系统、列车监测系统43.5 车内和车地无线通信系统43.5.1 基于WIFIDirect的车载自组网53.5.2 基于1oRa星型组网的车载通信5353车地通信方案53.6 地面故障预测与健康管理系统53.6.1 地面故障预测与健康管理系统架构及功能设计53.6.2 故障预测与健康管理闭环管理流程的实现64铁

2、路货车检修中的常见问题74.1 车体故障74.2 轮缘异常磨耗74.3 踏面损伤74.4 轴承故障84.5 制动故障84.6 缺乏科学的检修策略95铁路货车典型故障的应对策略105.1 车体典型故障的及应对策略105.2 转向架典型故障的及应对策略105.3 踏面损伤典型故障分析及应对策略105.4 钩缓装置典型故障分析及应对策略H5.5 制动系统典型故障分析及应对策略H5.6 科学提升铁路货车造修质量126铁路货车故障案例分析136.1 缓解不良故障136.1.1 缓解不良故障风压曲线分析136.1.2 缓解不良故障原因分析146.2 自然缓解故障146.2.1 自然缓解故障风压曲线分析14

3、6.2.2 自然缓解故障原因分析156.3 制动缸漏泄故障157结论17参考文献181引言随着我国整体经济建设的飞速发展，各行业领域对铁路运输的需求都在不断增多，铁路交通运输负荷加大，不仅要从全盘角度进行战略性调整，还要从铁路运输中货车检修运用质量入手。铁路货车是铁路运输的重要载体，针对其制定科学合理的检修计划，能够在一定程度上提升货车的运行状态与使用寿命。但是，当前铁路货车在检修方面却存在一些问题，例如技术融合与管理措施等，这样势必会影响到铁路货车的运用效率。因此本文针对铁路货车检修中的问题提出相应的解决措施，对我国铁路运输事业的发展具有重要意义。2铁路货车检修主要内容铁路货车在检修中主要围

4、绕厂修、段修、临修以及正在试运行的状态修等方面开展，具体如下：（1）厂修指的是货车进入车间后会进行全方位的检修，并且针对部分应用技术进行升级优化，根据实际应用需求进行调整，从而保证铁路货车的运行状态与应用质量时刻处于最佳；（2）段修指的是针对铁路货车制定阶段性的维修检测任务，在具体工作中不需要针对铁路货车进行全盘检修，只需要对重点区域进行检查，例如易损坏与易磨损区域，需要及时进行零部件更换与修理，从而排除各类安全隐患问题；（3）临修指的是针对铁路货车的辅助设备进行修理，例如制动装置、缓冲装置以及轴承装置等，虽然部分设备不是铁路货车的范畴内，但是会对铁路货车的运用质量造成直接影响，因此进行临修也

5、等同于针对铁路货车进行直接修理。此外，轮轴作为铁路货车的重要走形部分，针对其进行轴检也是十分重要的。一方面要对轴承的使用效果与磨损程度进行检测，时刻保证其处于正常运行状态中，另一方面要将轴检合理融入到段修环节。轴检通常可以分为两种情况，轮对检修与轴承检修，二者的共同目的都是对铁路货车的轮对进行检修，进而及时排除各类故障问题，保证货车的运行状态。3铁路货车智能监测系统关键技术3.1 车辆运行平稳性和蛇形失稳监测根据GB/T5599-1985规定，货车的运行平稳性采用车体最大振动加速度和平稳性指标来表示。新造货车的平稳性指标应达到GB/T5599-1985的良好标准，即横向及垂向平稳性指标应低于4

6、.0,车体横向和垂向最大振动加速度应分别小于0.5g和0.7go根据AARM-976标准中空车Hunting试验的要求，采用横向加速度峰-峰值（限度值为15g）和标准差（限度值为0.13g）来描述车辆的蛇形失稳状态。采用微机电（MEMS）三轴加速度传感器，安装位置按照GB/T5599-1985的规定置于车体上心盘内侧纵向IOOOmm内中梁下盖板上。3.2 超、偏载监测参考铁路货车超偏载检测装置检定规程的相关规定，弹簧的静挠度可间接反映车辆的超、偏载。货运车辆有前后两个转向架，共有4组二系承载弹簧组，分别位于车辆对称的四个方向。位移传感器安装在车体前后转向架的摇枕与二系弹簧托梁之间，测定4组二系

7、承载弹簧组压缩量变化。在动力学试验中，监测弹簧挠度的传感器安装于摇枕和侧架的弹簧承台部位，采用高动态响应的激光测距传感器实现弹簧伸缩测量。3.3 空气制动系统异常监测空气制动异常监测系统能改善列车运行品质，保障列车行车安全及运输秩序,消除技检作业中对制动故障的误检、漏检，避免列车带故障运行；能实时掌握制动系统的性能状态，及时发现并排除制动系统故障，提高列车运输效率，保证运行安全；在长期积累监测数据的基础上，利用大数据挖掘和分析技术，总结和探索车辆制动部件故障规律，逐步实现故障预警和预报，为实现状态修提供技术支撑，避免“过度修”，进一步提高车辆运用效率和效益。系统监测分析车辆各制动管系压力变化及

8、列车中前后车辆的管系压力数据，能实时判断出意外紧急、列车管漏泄、自然制动、缓解不良、自然缓解等10余项空气制动系统故障，提升运行品质、保障行车安全。3.4 转向架监测项目3.4.1 轴承状态监测我国绝大部分铁路货车采用承载鞍与轴承连接，其外圈外露，因此采用了外探方式进行状态监测，即5T系统。在5T系统中，有两个系统是针对轴承进行监测的。THDS系统监测轴承温度，TADS系统监测轴承异音。这些外探监测系统不可能遍布整个线路，存在监测盲点，如THDS每隔30km左右设置1个。车载轴承监测系统可实现对轴承运行状态的实时监测，进一步保障车辆运行安全。对照5T系统监测顶点，车载轴承状态监测系统监测轴温和

9、异音。其中，轴温探测采用非接触式。根据我国既有三大件式铸钢转向架的结构特点，相对比较合适的监测点可考虑在侧架导框、承载鞍、挡键等部位。异音监测拟采用宽动态范围的拾音传感器，采集系统对其采用高速数据采集和特征值计算分析。3.4.2 闸瓦状态监测闸瓦状态监测主要分两个部分，一是闸瓦磨耗限度、熔渣夹渣等外观情况，二是判断缓解不良。闸瓦磨耗限度、熔渣夹渣等拟采用串口视觉传感器，定时采集闸瓦图片信息实现监测。缓解不良时，轮瓦会贴靠在一起产生磨耗，可导致车轮和闸瓦温度上升，考虑采用温度监测方法判断。传感器的安装部位均考虑在侧架滑槽部位。3.4.3 货车车辆状态监测系统、列车监测系统车载健康状态分析与评估系

10、统即为列车监测系统，部署在机车上，主要实现车辆关键设备及零部件的实时故障检测等功能。列车监测系统依据原始数据的分布式采集，进行数据本地存储、实时数据清洗和特征提取等。原始监测数据由于数据量大，将通过车载WiFi传送到车头监测系统中，然后采用定期拷贝下载的方式，将数据接入地面故障预测与健康管理系统的大数据平台中。应用层将根据数据层的数据，实现单车监测、健康评估、故障预警、模型管理、故障诊断、故障分析等。3.5 车内和车地无线通信系统通信系统包括车内通信和车地通信。车内通信为机车与各车辆之间的通信，车地通信为机车与远程管理平台之间高速数据通信。根据采集数据对无线传输的需求，无线通信系统分为窄带通信

11、系统和宽带通信系统，窄带通信系统采用1oRa,宽带通信系统采用WIF1考虑到货车场景，采用定向天线技术。考虑到通信系统为其它系统提供可扩展的通信需求，研究开发可扩展的帧协议。3.5.1 基于WIFIDirect的车载自组网每节车辆均设置汇聚节点,将各节车辆中多个传感器采集到的原始数据通过WIFI链路汇聚到每节车辆的汇聚点，聚集点再将这些数据传到车头，利用4G/5G网络传输到服务器，或者缓存在机车存储设备中，待列车进入车站再进行统一下载。各节车辆内的传感器配备传统的WIF1模块，直接接入到汇聚节点中，将实时采集数据上传到汇聚点。每个汇聚点安装W1F1Direct模块，WIFIDirect技术允许

12、无线网络中的设备无需通过无线路由器即可相互连接，实现信息的传输及共享。每个汇聚点的W1F1DireCt模块一方面充当网关，将各个车辆传感器的数据进行汇聚，另一方面则通过自组织网络的形式彼此相连，将汇聚的数据进一步传到机车。3.5.2 基于1oRa星型组网的车载通信列车上的传感器配备1oRa通信模块，它们通过1oRa星型网的形式，接入到车载1oRa网关，将传感器采集的重要状态信息实时传到车头。3.5.3 车地通信方案在4G/5G网络覆盖不佳的线路或者区间，可以根据采集数据特点不同选择不同传输方式。车载PHM系统数据主要分为原始数据和状态数据，其中原始数据为车载PHM系统状态感知部分采集的车辆关键

13、系统及零部件等的温度、风压、振动加速度等物理量数据，数据量较大，但对数据传输的实时性要求不高，因此在无线网络覆盖欠佳的路段可以暂时将数据缓存在车载存储系统中。状态数据为原始数据经过车载PHM系统处理后提取而来，包含车辆状态信息、预警报警信息、故障信息等。这些数据实时性要求较高，可以通过GPRS网络将其实时传回地面PHM平台。3.6 地面故障预测与健康管理系统3.6.1 地面故障预测与健康管理系统架构及功能设计地面故障预测与健康管理系统主要包括云计算十大数据平台、应用平台两部分。作为地面故障预测与健康管理系统的平台支撑，云计算平台层接收智能感知采集系统采集到的海量数据进行整合分析，为上层大数据平

14、台和应用系统提供统一基础设施服务，包括计算资源和存储资源。除了车载状态监测数据外，大数据平台还采集包括车辆制造数据、5T监测数据、现场巡视数据以及环境数据等地面数据。大数据平台实现系统数据的规范化、集中管理、持续积累以及跨专业数据共享，提供大数据智能分析的基础能力集，集中存储分析模型的运行结果数据和大数据挖掘及分析应用的各类智能分析模型，为后续更多的智能分析数据应用提供支持。3.6.2 故障预测与健康管理闭环管理流程的实现在地面故障预测与健康管理系统的研究、设计和实现中，如何构建各类智能分析模型，如何应用模型来实现状态监测、故障预测以及健康管理各类功能，如何实现故障预测与健康管理的闭环管理都是

15、研究的重点。地面故障预测与健康管理系统各类用户在故障预测与健康管理系统管理流程中的核心操作，通过智能分析模型构建、状态监测、健康评估、故障预测、健康管理及运维决策等五个阶段，实现故障预测与健康管理的闭环管理。4铁路货车检修中的常见问题4.1 车体故障车体故障产生的原因一般是：（1）由于机械化卸货导致损伤。在卸货作业时，钩机停靠于车辆一边，司机一人操控钩机卸货，没有他人指导。因为钩机司机作业视野有限，钩机铲斗会出现碰撞，擦坏车体，导致侧墙与车门变形等。并且，在机械化卸货时，车体翻转造成货物积压于侧门，对于侧门有一定的压力，上锁杆也会受力，容易导致上锁杆出现弯曲。（2）卸车人员作业习惯导致损坏。卸车结束以后，卸车人员释放下侧门的过程中是从高处丢下的，车门折页与搭扣进行撞击，导致搭扣与折页出现弯曲或裂开，从而造成关门难。卸车人员在无法打开侧门的状况下，经常采用撬棍，造成上锁杆弯曲变形严重。（3）维修单位维修不到位。一些维修公司维修工艺没有全面落实。例如,即接件在那接前除锈不到位，或者没有在结合位置涂上防锈漆，造成即接处锈蚀，易于被腐蚀。4.2 轮缘异常磨耗造成该故障的主要原因通常是铁路货车的转向架和轴线不够平行,这时转向架存在梯形的现象，进而使货车的重心有所偏移，货车偏向方向的轮和轨道会贴合得更加紧密。在货车高速运行的过程中，轮缘磨损会急剧加重，从而导致轮缘变得越来越薄，它的强度也