城市轨道交通车辆电气故障诊断系统浅析

1、引言

城市轨道交通作为现代城市公共交通的骨干，承担着日益增长的客流运输任务。列车电气系统涵盖牵引、制动、辅助供电、网络控制等多个子系统，结构复杂、耦合性强，一旦发生故障，可能引发列车延误甚至安全事故。传统的故障排查方式依赖人工经验与离线检测，响应滞后，难以满足高密度、高效率的运营需求。为此，现代轨道交通车辆普遍配备了集成化的电气故障诊断系统，该系统不仅能够实时监控车辆状态，还能在故障发生时迅速定位问题，为司机操作与维修决策提供支持。

2、故障诊断系统的配置

城市轨道交通车辆的电气故障诊断系统通常由车载诊断单元（VDCU）、数据采集模块、通信网络及人机交互界面构成。VDCU 作为系统核心，集成于列车控制与管理系统（TCMS）中，负责接收来自各子系统的状态信号，如电压、电流、温度、开关量等，并通过预设的逻辑规则进行初步判断。数据采集模块分布于牵引逆变器、辅助电源、制动控制单元等关键设备，确保信息获取的全面性与实时性。通信网络采用 MVB（多功能车辆总线）或以太网技术，实现各模块间高速、可靠的数据传输。人机交互界面则包括司机室的 HMI（人机界面）与维修终端，分别面向司机与维修人员，提供故障信息的可视化呈现。系统的配置不仅强调硬件的可靠性，更注重软件算法的优化，如采用状态机模型与规则引擎相结合的方式，提升故障识别的准确性与响应速度。

3、故障诊断的原则方式

故障诊断的核心在于“快速定位、准确判断、有效隔离”。其基本原则包括实时性、完整性与可追溯性。实时性要求系统在故障发生后毫秒级内完成数据采集与初步分析，确保司机能及时采取应对措施；完整性强调诊断覆盖所有关键电气子系统，避免遗漏潜在风险点；可追溯性则要求系统记录故障发生前后的完整数据序列，为后续分析提供依据。在诊断方式上，系统采用“分层递进、多源融合”的策略。首先，通过阈值比较法对各参数进行初级筛查，识别明显异常；其次，结合趋势分析与模式识别技术，对缓慢劣化类故障进行预警；最后，利用专家系统与机器学习算法，对复杂耦合故障进行深度推理。

4、故障诊断系统的操作等级

4.1 单元级

单元级诊断聚焦于单个设备或子系统的内部状态监控。以牵引逆变器为例，其内置的诊断模块可实时监测 IGBT（绝缘栅双极型晶体管）的导通状态、散热器温度及直流母线电压。当检测到某桥臂电流异常时，系统首先在本地进行故障隔离，如封锁该桥臂的驱动信号，防止故障扩散。同时，将故障代码与关键参数上传至 VDCU，供更高层级的系统进行综合判断。

4.2 列车级

列车级诊断依托 TCMS 平台，实现对全列车电气系统的协同监控与综合分析。该层级不仅接收各单元级诊断结果，还通过跨系统数据关联，识别潜在的系统性风险。例如，当辅助电源输出电压波动时，列车级系统会同步检查牵引系统的工作状态、蓄电池充电电流及空调负载变化，判断是电源自身故障还是外部负载突变所致。此外，列车级诊断还具备故障传播路径分析能力，能够在复杂故障场景下，模拟故障影响范围，为司机提供最优的应急处理方案。

5、故障诊断系统功能分类

5.1 维护功能

维护功能主要服务于车辆段的定期检修与故障修复。系统通过存储历史故障数据与运行日志，形成车辆健康档案，支持维修人员进行趋势分析与寿命预测。例如，通过对牵引电机轴承温度的长期监测，系统可预测其

剩余使用寿命，提前安排更换，避免突发故障。此外，维护功能还提供远程诊断接口，支持地面专家系统接入车载数据，实现“专家会诊”式维修。

5.2 司机使用功能

司机使用功能侧重于实时操作支持与应急处置。HMI 界面以图形化方式直观展示列车各系统状态，故障发生时，系统自动弹出报警信息，并按严重等级进行颜色区分（如红色为紧急、黄色为警告）。同时，提供标准化的故障处理流程指引，如“牵引封锁”时建议的操作步骤。高级系统还具备故障影响评估功能，可预测故障对后续运行的影响，如是否需限速、是否需提前清客等，辅助司机做出科学决策。该功能的设计充分考虑了人机工效学原则，确保信息传递清晰、操作简便。

6、故障诊断

6.1 司机的故障诊断

司机的故障诊断主要依赖 HMI 提供的实时信息与操作指引。在日常运行中，司机通过观察系统状态指示灯与参数显示，判断列车是否处于正常工况。一旦出现报警，司机需根据故障类型迅速响应。例如，当“制动系统故障”报警时，司机需确认制动缸压力是否正常，并按预案执行紧急制动或切换备用模式。系统通过语音提示与文字说明，引导司机完成一系列标准化操作，最大限度降低人为误判风险。

6.2 维修人员的故障诊断

维修人员的诊断更为深入，通常在车辆回库后进行。他们利用专用诊断工具接入车载系统，下载完整的故障数据包，包括波形记录、事件序列与参数曲线。通过专业软件分析，可还原故障发生全过程，识别隐藏的偶发性故障或软故障。例如，某次“网络通信中断”可能由瞬时电磁干扰引起，通过分析总线信号波形，可确认干扰源位置并采取屏蔽措施。维修人员还可进行模拟测试，验证修复效果，确保故障彻底排除。这种基于数据驱动的诊断模式，显著提升了维修的科学性与有效性。

6.3 本地故障诊断

本地故障诊断指在无外部通信支持的情况下，车载系统独立完成的诊断任务。该模式在隧道、高架等信号盲区尤为重要。系统通过本地存储的诊断规则库与历史数据，实现自主判断与决策。例如，当与地面控制中心通信中断时，本地系统仍可监控关键参数，并在检测到严重故障时自动触发保护机制，如降弓、断电等。此外，本地诊断还支持离线数据回放功能，便于维修人员在无网络环境下进行故障复现与分析。通过引入边缘计算技术，本地诊断的智能化水平不断提升，能够在资源受限条件下实现复杂算法的高效运行。

7、结语

城市轨道交通车辆电气故障诊断系统通过多层次的架构设计与智能化的诊断算法，实现了对电气系统状态的全面监控与精准判断。从单元级的快速响应到列车级的协同分析，从司机的实时操作支持到维修人员的深度数据挖掘，系统在保障列车安全运行与提升运维效率方面发挥了不可替代的作用。本地化诊断能力的增强，进一步确保了系统在复杂环境下的可靠性与自主性。整个诊断体系以数据为核心，以功能为导向，构建了覆盖全生命周期的故障管理闭环，为城市轨道交通的安全高效运营提供了坚实的技术支撑。

参考文献

[1]城市轨道交通票务管理专业微课教学模式的实践探究.王友珍.山西青年,2024(22).

[2]职业本科城市轨道交通智能运营专业课程体系构建的研究.陶玲,周刘丽,齐爽爽,陈婵娟,张晓晓.汽车周刊,2025(04).