轨道交通行车组织中的故障预测与诊断技术研究

引言

轨道交通作为城市交通骨干，其行车组织的高效与安全至关重要。然而，列车、信号、供电等系统故障常导致延误、停运甚至安全事故。故障预测与诊断技术能实现事前预防、事中快速处置，对提升运营可靠性意义重大。本文聚焦该技术，分析典型故障，研究实用技术，为优化轨道交通行车组织提供支撑。

1 轨道交通行车组织与故障相关基础理论

轨道交通行车组织以保障列车安全高效运行为核心，涉及列车、信号、通信、供电、调度等多系统协同，其流程涵盖正常运行中的计划执行、调度指挥，以及故障时的应急处置。故障具有突发性、渐发性和关联性，如信号系统突发故障可能引发列车连锁延误。故障预测聚焦于基于设备状态数据推断故障发生概率及剩余寿命，为预防性维护提供依据；故障诊断则侧重快速定位故障位置、分析原因及评估程度，二者相辅相成，预测为诊断提供前期信息，诊断结果反哺预测模型优化。轨道交通故障数据来源广泛，包括传感器实时监测的振动、温度等时序数据，运营日志、维护记录等结构化数据，以及监控视频等非结构化数据，且存在噪声、缺失、冗余等质量问题，需通过预处理为后续技术应用奠定基础。

2 轨道交通行车组织中的典型故障类型

2.1 列车系统典型故障

列车系统作为行车组织的核心载体，其故障直接影响运行安全与效率。典型故障包括牵引系统故障，如牵引电机异响、变流器过载，会导致列车动力不足或突然失速，需紧急降速或区间停车；制动系统故障，如制动管路泄漏、制动单元卡滞，可能造成制动失效或制动距离过长，严重时引发追尾风险；车载设备故障，如车载信号接收装置失灵、通信模块中断，会使列车与地面调度失去联系，无法接收运行指令。此外，车门启闭故障会延误发车时间，转向架异常振动可能源于轴承磨损，若未及时处理易引发脱轨事故。这些故障多由机械磨损、电气老化、软件 BUG 等导致，常伴随异响、异味、警示灯亮等特征，需结合车载监测数据快速响应。

2.2 信号系统典型故障

信号系统是保障列车有序运行的“神经中枢”，故障易引发行车混乱。联锁系统故障较为常见，如道岔转换不到位、信号机显示错误，会导致列车无法正常进路，需人工干预排列进路；列车自动监控系统故障，如监控界面数据延迟、列车位置显示偏移，会使调度员误判运行状态，影响计划调整；列车自动防护系统故障，如超速防护失效、权限校验错误，可能导致列车超速运行或越站，违反安全间隔。此外，无线闭塞中心通信中断会使列车失去移动授权，自动列车运行系统失控会造成列车偏离运行曲线。这类故障多与硬件故障、网络延迟、数据校验失败相关，具有连锁性，某一节点故障可能波及全线信号连锁，需依赖冗余系统快速切换。

2.3 供电系统典型故障

供电系统为轨道交通提供动力，故障会直接导致运营中断。接触网 / 轨故障最为关键，如接触网断线、弓网拉弧，会使列车失去电力供应，被迫停在区间，需临时架设应急供电或组织乘客疏散；变电所故障，如变压器过载跳闸、馈线柜短路，会造成大范围停电，影响多条线路运行；电缆线路故障，如地下电缆破损、接头过热，会导致供电回路中断，且排查难度大，修复耗时久。此外，杂散电流超标会加速轨道和结构钢筋腐蚀，接地系统故障可能引发设备漏电，威胁人员安全。这类故障受天气、施工破坏、设备老化影响较大，具有突发性强、影响范围广的特点，需结合在线监测提前预警，同时配备应急发电车减少停运时间。

3 轨道交通行车组织中的故障预测与诊断技术

3.1 基于传感器网络与实时数据分析的在线监测诊断技术

在实际运营中，传感器网络如同轨道交通系统的“神经末梢”。在列车关键部件，如牵引电机、制动系统、齿轮箱，以及轨道沿线、供电接触网等位置，大量部署温度传感器、振动传感器、电流传感器等各类传感器。以地铁列车为例，每节车厢的牵引电机上安装温度与振动传感器，实时采集电机运转时的温度数据与振动信号。这些传感器每秒可采集数十组数据，数据通过有线或无线通信网络，快速传输至列车车载数据处理单元与地面控制中心的数据服务器。​地面控制中心运用实时数据分析算法，对海量数据进行处理。一方面，设置如温度阈值、振动幅值阈值等关键指标正常范围。当牵引电机温度超过 80℃，或振动幅值超过特定标准时，系统立即发出预警，提示电机可能存在过热或机械故障，维修人员可迅速根据预警信息，结合列车位置，安排现场检修，避免故障扩大导致列车中途停运。另一方面，对电流、速度等数据进行趋势分析，若发现列车运行时电流消耗持续上升，速度却略有下降，可能预示着车轮与轨道间的摩擦力增大，存在轨道磨损或车轮异常等潜在问题，提前安排轨道巡检与车轮检查，保障行车安全。

3.2 基于机器学习算法的故障模式识别与预测技术

机器学习算法在轨道交通故障预测与诊断中扮演着“智能大脑”的角色。收集海量的历史故障数据、设备运行数据、环境数据等，例如收集某条地铁线路过去 5 年的故障记录，包括故障发生时间、故障类型、故障前设备运行参数等信息，以及同期的气温、湿度等环境数据。运用分类算法，如支持向量机，对这些数据进行训练，构建故障模式识别模型。当有新的设备运行数据输入时，模型能快速判断当前状态是否正常，若异常则识别出可能的故障类型。​同时，利用时间序列预测算法，如长短期记忆网络，对关键设备参数进行时间序列分析，预测未来一段时间内设备状态变化趋势。以高铁接触网为例，通过 LSTM模型分析接触网电压、电流的历史时间序列数据，可预测未来数小时内接触网是否可能出现电压骤降、电流过载等故障，提前安排维护人员做好抢修准备，减少因接触网故障导致的列车晚点。

3.3 基于故障树与案例推理的故障诊断技术

故障树分析与案例推理相结合，为故障诊断提供了一种实用且直观的方法。故障树以列车无法启动这一严重故障为“顶事件”，逐步向下分析导致该故障的直接原因，如牵引供电故障、车载控制系统故障、列车制动未缓解等，再进一步分析每个直接原因背后的间接原因，如牵引供电故障可能是由于变电所跳闸、接触网断线等原因造成，通过逻辑“与门”“或门”构建完整的故障树。当实际发生故障时，维修人员根据故障现象，对照故障树进行反向推理，快速定位故障根源。​案例推理则是建立一个故障案例库，存储过去发生的各类故障案例，包括故障现象、诊断过程、故障原因及解决方案。当遇到新故障时，系统在案例库中搜索相似案例，若找到匹配案例，直接参考已有解决方案进行处理；若未找到完全匹配案例，则根据相似案例进行调整，制定新的解决方案。例如，某地铁列车出现异常振动，系统在案例库中检索到之前类似振动故障案例，发现是由于车轮不平衡导致，维修人员即可按照该案例的解决方案，对车轮进行动平衡测试与调整，高效解决故障。

结束语

本文研究了轨道交通行车组织中故障预测与诊断技术，明确了典型故障及对应技术应用。成果对保障行车安全高效有实践价值。未来可结合新技术深化研究，进一步提升技术实用性与适应性。

参考文献

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