轨道交通车辆车门的电气控制与故障诊断方法研究

1 轨道交通车辆概述

1.1 轨道交通车辆的发展概况

自 19 世纪末城市轨道交通诞生以来，其技术形态经历了从蒸汽牵引到电力驱动、从机械控制到智能化管理的深刻变革。进入 21 世纪，随着城市化进程加速和绿色出行理念普及，轨道交通以其大运量、低能耗、高准时率等优势，成为现代城市交通体系的重要支柱。我国轨道交通建设规模持续扩大，运营线路总里程位居世界前列，车辆技术也逐步实现从引进消化到自主创新的跨越。

1.2 车门在轨道交通车辆中的重要性

车门不仅是乘客进出车厢的物理通道，更是保障列车安全运行的重要安全装置。在列车运行过程中，车门必须在规定区间内保持可靠关闭状态，防止乘客意外跌落或异物侵入轨道区域。同时，在站台停靠时，车门需实现快速、平稳、同步的开启与关闭，以提高上下客效率，减少停站时间。此外，车门系统还需具备障碍物检测、防夹功能、紧急解锁等安全机制，确保在异常情况下能够及时响应并保障乘客安全。

2 轨道交通车辆车门电气控制系统

2.1 轨道交通车辆车门电气控制系统的基本组成与功能

2.1.1 基本组成

现代轨道交通车辆车门电气控制系统主要由控制单元（ECU）、驱动电机、位置传感器、安全联锁装置、通信模块及人机交互界面等部分构成。控制单元作为系统“大脑”，负责接收来自列车控制系统的开门/关门指令，并结合传感器反馈信息进行逻辑判断与动作执行。驱动电机通常采用直流无刷电机或永磁同步电机，具备高响应性与低噪音特性，确保车门启闭过程平稳。位置传感器（如霍尔传感器、编码器）实时监测门页位置与速度，为闭环控制提供数据支持。安全联锁装置则包括门锁状态检测开关、紧急解锁开关等，确保车门在非安全状态下无法开启。通信模块（如 MVB、CAN 总线）实现车门系统与列车网络的实时数据交互，支持远程监控与故障上传。

2.1.2 基本功能

电气控制系统的核心功能包括自动开关门控制、障碍物检测与防夹保护、状态监测与故障报警、紧急操作响应及数据记录等。系统通过预设的控制算法（如 PID 控制、模糊控制）实现车门运动的精确调节，确保启闭过程平顺无冲击。在检测到障碍物时，系统能迅速识别阻力变化并触发反向运动或停止动作，避免夹伤风险。同时，系统持续采集运行参数（如电流、电压、位置、速度），一旦超出阈值即启动报警机制，并将故障代码上传至中央监控系统，为后续维护提供依据。

2.2 电气控制在车门系统中的作用

电气控制技术的应用，使车门系统摆脱了传统机械联锁的局限，实现了高度自动化与智能化。通过电子化指令传递与反馈控制，系统响应速度显著提升，控制精度大幅提高。更重要的是，电气控制为实现复杂逻辑判断与多模式运行提供了技术基础。例如，在不同载荷条件下，系统可根据实时反馈动态调整电机输出扭矩，避免因惯性差异导致的启闭不同步；在高温、高湿等恶劣环境下，控制系统可通过自适应算法补偿元件性能衰减，维持稳定运行。此外，电气控制还支持远程诊断与软件升级，极大提升了系统的可维护性与扩展性。

2.3 故障诊断在车门系统运行中的必要性

尽管现代车门系统设计日趋成熟，但长期高频次运行仍不可避免地导致机械磨损、电气老化、连接松动等潜在故障。若故障未能及时发现与处理，轻则影响乘客体验，重则引发安全事故。例如，门锁机构失效可能导致运行中车门意外开启；电机驱动异常可能造成车门无法关闭，进而影响列车发车。因此，建立高效、准确的故障诊断机制，是保障车门系统长期可靠运行的必要手段。传统的定期检修方式存在滞后性与资源浪费问题，而基于实时数据的在线诊断技术则能够实现故障的早期预警与精准定位，显著提升运维效率与安全性。

3 车门的故障诊断方法

3.1 基于信号处理的故障诊断方法

信号处理技术是故障诊断的基础手段，通过对车门运行过程中采集的电流、振动、声学等信号进行时域、频域或时频域分析，提取反映系统状态的特征参数。例如，电机电流信号在正常状态下呈现规律性波动，当出现轴承磨损或齿轮啮合不良时，电流波形会出现周期性冲击或谐波成分增加。通过短时傅里叶变换（STFT）或小波变换（Wavelet Transform）可有效捕捉这些微弱异常，实现早期故障识别。此外，结合包络分析技术，可进一步增强对调制信号的敏感性，适用于检测滚动轴承等部件的局部缺陷。该方法优势在于物理意义明确、计算复杂度低，适合嵌入式系统实时应用，但其诊断精度依赖于特征提取的准确性，对复杂耦合故障的区分能力有限。

3.2 基于人工智能的故障诊断方法

随着机器学习与深度学习技术的发展，人工智能在故障诊断领域展现出强大潜力。通过构建神经网络模型（如 BP 神经网络、卷积神经网络 CNN、长短期记忆网络 LSTM），可实现对高维非线性数据的自动特征学习与模式识别。例如，利用 LSTM 网络对车门运行过程中的多源时序数据（电流、速度、位置）进行建模，能够捕捉系统动态行为的长期依赖关系，有效识别渐变性故障（如电机退化、润滑不良）。同时，结合迁移学习技术，可在少量标注数据条件下实现跨车型、跨线路的故障诊断模型迁移，提升系统泛化能力。相比传统方法，人工智能诊断具有自学习、自适应特性，能够处理复杂工况下的不确定性问题，但其“黑箱”特性对结果解释性提出挑战，需结合领域知识进行模型优化与验证。

3.3 基于模型预测的故障诊断方法

模型预测诊断方法通过建立车门系统的数学模型（如状态空间模型、动力学模型），预测其在正常工况下的输出行为，并将实际测量值与预测值进行比较，利用残差分析判断系统是否发生故障。该方法的核心在于模型的准确性与鲁棒性。例如，构建包含电机、传动机构、门体质量的机电耦合模型，可精确描述车门启闭过程中的力-电-位移关系。当系统出现参数漂移（如摩擦系数增大、电机效率下降）时，模型预测残差将显著偏离正常范围，从而触发故障报警。

4 结束语

轨道交通车辆车门的电气控制系统是保障列车安全、高效运行的核心子系统，其稳定性直接关系到乘客安全与运营秩序。本文系统阐述了车门电气控制的基本架构与功能实现，深入分析了电气控制在提升系统智能化水平中的关键作用，并论证了故障诊断技术的必要性。在此基础上，从信号处理、人工智能与模型预测三个维度探讨了故障诊断的技术路径，揭示了多方法融合在提升诊断精度与实时性方面的优势。研究表明，构建集实时监测、智能分析与精准预警于一体的综合诊断体系，是实现车门系统高可靠性运行的有效途径，为轨道交通车辆的智能化运维提供了坚实的技术支撑。

参考文献

[1]轨道交通车辆故障统计与可靠性分析.潘莹.上海电气技术,2021(03).

[2]轨道交通车辆基地雨水综合利用研究.王怡文.隧道与轨道交通,2024(03).

[3]轨道交通车辆智能运维技术研究.吕元颖.机械制造,2021(12).