基于模型切换和动态贝叶斯网络的轨道交通牵引传动系统实时故障诊断研究

A traction drive system (TDS) is one of the key systems to ensure the safe operation of rail transit systems.Fault diagnosis is the core technology to guarantee that the traction drive systems will run in the reliable operation state. In practice, TDS has multiple operation modes with the regulation of traction control unit. Added with features, like the inconsistent dynamic characteristics and the propagation of faults, fault diagnosis for TDS faces a great challenge. Therefore, the project intends to develop mining approach for system-level steady-status factor and extraction approach for fault feature. Furthermore, the model switch fault detection method and dynamic Bayesian network fault location method will be proposed for TDS. In addition, an off-line simulation platform and a hardware-in-the-loop real-time simulation platform of TDS will be investigated and established for the simulation and experimental validation of the proposed fault diagnosis methods. Finally, a set of methods for real-time fault diagnosis will be constructed for the rail transit traction drive systems. These studies bring us a new solution for fault diagnosis of TDS. This work will be of great scientific significance and paramount application value to enhance the service quality and to ensure the safe operation of the system.

牵引传动系统是保障轨道交通列车安全运行的关键系统之一，实时故障诊断是保证系统可靠工作的重要手段。牵引传动系统在实际运行过程中工况多变，不同的运行工况下，系统状态波动多样、故障传播更加复杂等，给实时故障检测和定位带来了极大挑战。为此，本课题研究不同工况下系统稳定度因子挖掘和故障特征提取方法；研究基于模型切换的牵引传动系统多工况故障检测方法；研究基于动态贝叶斯网络的牵引传动系统多工况故障定位方法；构建牵引传动系统故障诊断仿真平台，用于多服役工况的系统故障诊断方法及其技术的验证，从而形成轨道交通牵引传动系统多工况实时故障诊断的理论方法和实现技术，为轨道交通牵引传动系统的故障诊断提供新的解决方式，对增强系统服役能力和确保运行安全具有重要的科学意义和重大的应用价值。

在三年的项目执行期内，研究内容全面按照计划执行，以保障轨道交通列车安全运行为立足点，开展对牵引传动系统实时故障诊断方法的研究。针对牵引传动系统外部和内在的复杂特性给实时故障诊断带来的挑战性问题，研究了牵引传动系统故障特征提取、系统实时故障检测和故障定位、以及牵引传动系统故障诊断仿真平台的搭建问题。项目在三年的执行时间内基本完成研究目标。针对牵引系统部件多，故障初期症状微弱、数据非高斯特性、不同工况下系统特性不一导致的实时检测难题，提出了基于随机算法的非高斯特性下牵引系统传感器故障检测方法、基于结构分析的整流器故障检测方法、基于即时相关分析的多工况下牵引电机故障检测方法，无需新增硬件，提升了对牵引系统不同部位故障的快速检测能力。针对牵引系统部件级联、故障模式复杂多变、故障种类多、故障原因多、故障传播机理不明导致的牵引系统精准故障诊断难题，提出了基于故障方向知识库的接地故障诊断方法、基于结构先验知识和测量数据融合的整流器大功率模块的故障诊断方法、基于故障传播和因果关系的牵引系统级故障溯源方法，揭示了典型故障的传播机理，提升了对牵引系统故障的精准诊断能力。搭建并开放了高速列车牵引系统故障注入虚拟仿真和半实物仿真平台，已为多所高等院校提供了诊断算法验证支撑。上述研究成果在实验室仿真平台和中车株洲所车载试验验证系统上分别进行了实验和应用验证，取得了较好的效果。