长轨车电气维修中的多技术融合研究

1 引言

多学科融合是突破传统养护维修瓶颈的重要途径，将传感技术、物联网技术、人工智能和大数据分析等技术与长轨车电气维修深度融合，能够有效使电气维修由“事后维修”向“预测性维修”转变，大幅提高养护维修的效率和质量。本文就围绕长轨车电气维修，对多技术融合进行了深入的研究分析，对多项技术的应用场景、实现路径和保障机制进行了系统性的研究，以期为促进我国长轨车电气维修的发展提供理论支持和实践借鉴。

2 长轨车电气系统

长轨车的电气系统主要包括四个方面：动力控制系统，辅助供电系统，作业装置控制系统，以及监控与诊断系统。其中，以高压变频器和牵引电动机为核心的功率控制系统，主要完成车辆的驱动和速度调节；辅助供电系统通过整流器和逆变器为空调、照明和作业设备提供稳定的供电；作业装置控制系统采用PLC（可编程逻辑控制器）对长轨铺设、焊接等作业操作进行精确控制；监控与诊断系统利用传感器对设备进行电压、电流和温度等参数的实时采集，从而为设备的运行状况提供依据。通过CAN总线和以太网等通信手段，各个系统之间能够进行通信，构成一个高度综合的电信网络。

3 传统长轨车电气维修的劣势

随着不断的发展，传统长轨车电气维修逐渐显现出许多弊端，包括故障定位困难，长轨机车电气系统的故障具有隐蔽性、关联性等特点，如变频器的输出异常、电流传感器的故障等，传统的检测方法很难对其进行准确的定位；维护决策具有很大的主观性，传统的维护方法是根据维护人员的经验和设备的使用年限来制订维护方案，容易出现“过度维修”或是“维修不足”等现象。如某些电器元件虽然已经达到了理论上的寿命，但是其实际的性能仍然可以使用，如果盲目地进行更换，将会造成维护成本的增加；另外，有些零件在长时间的服役条件下已经发生了性能退化，如果不进行及时修复，很有可能导致重大的故障问题；缺乏全生命周期管理，长轨车电子元器件的使用状况与服役环境和维修情况紧密关联，而传统的维护方式由于缺少对零部件全寿命周期数据的采集和分析，不能精确地评价其剩余寿命，也很难从历史故障数据中归纳出故障发生的规律，为后续维修提供参考。

4 多技术融合在长轨车电气维修中的应用场景

4.1 传感检测技术与物联网技术的融合

可以实现实时状态监测，在电气系统中，感知与探测技术是获取电气系统运行信息的重要依据，而物联网技术的发展为电气系统的信息传递和共享提供了可能。通过采用多种传感器，如电压、电流、温度、振动等，对长轨车各重要部件，包括变频器、牵引电机、PLC、电流传感器等进行在线检测。通过物联网设备将传感器获取的数据传送到云计算服务器上，进行实时存储和监测。比如，将温度和振动传感器加到牵引电动机中，可以对电机的定子温度和轴承的振动频率进行实时监控。在电机定子温度高于 120^∘C 、轴承振动频率高于 50Hz的情况下，会产生报警信号，通知维护人员进行检修；同时，通过分析振动数据的变化趋势，可以得到各参数之间的关系，为下一步的维修提供依据。另外，通过物联网技术，可以对多辆车进行集中监测，维护人员可以通过远程监测中心对各车型的电气系统进行实时监测，从而早发现，及时处理。

4.2 大数据分析与人工智能技术的融合

可以实现故障诊断与预测，大数据分析方法可以有效地挖掘和分析电气系统的大量运行数据，并利用人工智能技术构建相应的算法模型，实现电气系统的故障自动诊断和剩余寿命预测。首先，利用长轨车组的正常和故障工况等数据，对其进行故障诊断。在此基础上，采用支持向量机、神经网络等机器学习方法对所采集的数据进行训练，构建故障诊断和剩余寿命预测模型。在故障诊断上，该算法可以根据实际运行数据和故障数据库中的数据进行比较，从而实现对电气系统发生异常情况的判断。比如，在变频器发生过流故障时，通过对电流数据波形特征和电压数据的变化情况进行分析，可以确定是否存在过负荷、IGBT模块的损坏，或者是电流传感器的故障，并且提出有针对性的养护维修意见，使故障诊断的时间大幅降低。对于预测剩余寿命，可以通过对电子元器件历史运行数据和服役环境参数的分析，建立剩余寿命预测模型。比如，针对易损元件，如电容、电阻等，通过对其容值、电阻值等随时间的演变规律进行研究，并将其与周围环境温度的关系相结合，实现对其剩余寿命的精确预测，从而为维护人员制订个体化维护方案，避免过度维护和维护不足。

4.3 虚拟仿真技术与AR技术的融合

可以实现维修培训与远程指导，虚拟仿真可以建立与实际车辆电气系统完全吻合的虚拟环境，增强现实可以将虚拟环境与实际环境融合，为维护训练和远程教学提供支撑。在维护训练上，学员可以在虚拟的环境下，在不依靠实物装备的情况下，对电子系统进行拆卸和排除故障的实际操作，降低训练费用和设备故障的风险。同时，本项目还可以对各种复杂的故障情况进行仿真，使受训人员能够熟练掌握各种故障的处理，提高养护维修技术水平。对于远程指导，一线维护人员在遭遇疑难故障时，可以利用虚拟现实技术将现场情景实时传送到远程专家终端，并借助AR眼镜的标注功能，将故障排除步骤、部件拆装示意图等虚拟信息，呈现在现实场景中，引导维护人员进行维修作业，从而防止维护人员因为操作错误而造成器件损伤，从而大幅提高维护效率和品质。

5 多技术融合在长轨车电气维修中的实施保障

5.1 数据安全保障

多项技术的融合需要大量的电气系统运行数据，其数据安全问题将直接关系到维护系统的正常稳定运行。为此，需要构建数据加密传输机制，以保证传感器和云计算服务器间的数据传输不受窃取和篡改；同时，还需要针对维护人员、管理员、专家等不同角色设置不同的访问权限，以保证数据的安全和隐私。另外，为了避免由于硬件故障或自然灾害等原因造成的数据损失，需要定期做好云数据库的备份工作。

5.2 技术人才保障

多技术融合是多学科交叉的结果，需要多技术领域的技术，对维修人员的综合素养提出了较高要求。一方面，要加大对内部人员的培养力度，开设物联网、大数据分析、人工智能等相关专业课程，提高专业技能水平；另一方面，引入多学科交叉领域的专家，如物联网工程师、大数据分析师、算法工程师等，形成一批高质量的科技人才。同时，通过与高等院校和科研院所开展合作，为长轨车电气维修领域培养专业技术人才。

5.3 标准规范保障

当前，长轨车电气维护的多技术融合的标准和规范不够统一，不同企业的设备和不同类型的技术很难进行有效的兼容。为此，迫切需要加快制定多技术融合的标准，如数据获取标准，数据传输标准以及故障诊断标准等。在此基础上，构建多源信息融合维护质量评价准则，从故障诊断精度、剩余寿命预测精度、维护效率提高程度三个方面开展研究，以保证多源信息融合维护系统的可靠性和适用性。

6 结语

多技术融合为长轨车电气维修的优化提供了路径，通过传感技术、物联网技术、人工智能和大数据分析等技术与长轨车电气维修深度融合，可以显著提高维修效率与质量，未来需要持续深化技术融合，进一步推动铁路交通建设与养护维修高质量发展，为行车安全筑牢根基。

参考文献；