基于RIOM的城铁车辆故障诊断与预警系统研究

摘要：城市轨道交通作为城市公共交通的骨干网络，其运行安全性直接影响乘客生命财产安全与城市交通效率。随着车辆服役年限增加，机械部件老化、电气系统失效等问题日益凸显。基于此，本文首先阐述基于RIOM的城铁车辆故障诊断与预警系统优势，其次阐述RIOM在车辆功能实现和预警方面的作用，以供参考。

关键词：城铁车辆；RIOM系统；故障诊断；预警机制

引言：

传统定期检修模式存在过度维护、故障发现滞后等缺陷，难以满足现代城铁高密度运营需求。实时在线监测（Real-time Online Monitoring， RIOM）技术通过动态采集车辆运行数据，结合智能算法实现状态评估与异常预警，已成为轨道交通运维领域的研究热点。

一、基于RIOM的城铁车辆故障诊断与预警系统优势

（一）超精细实时监测​

RIOM系统于城铁车辆的关键部位大量设置传感器，，此系统全方位且超细致地对车辆运行状态实施及时监测。这些传感器精准地采集车辆运行时各种数据，无论是机械部件振动频率，还是电气系统电流电压，亦或是制动系统压力变化等均会被采集，在车辆转向架处，传感器可及时觉察车轮与轨道的接触状态，并精确抓取微小的异常振动。 车轮若有磨损不均情况，轨道存在异物时系统立即能检测到相关数据变化，会快速将信息传至中央处理单元。与传统监测方式相比，其监测精度大幅增强，能发觉之前难以察觉的小问题，为及时处理故障隐患创建良好基础。

（二）高精准智能诊断​

RIOM系统具有先进的算法，持有强大的数据分析能力，它能深度挖掘采集来的海量数据，还可精准分析这些数据。如此一来就能完成对城铁车辆故障的高精准智能评价，按要求不同数据之间的关联，依照数据的变化走向，精确判断车辆故障的种类，位置还有其严重程度，当系统收到某个部位传感器传来的异常数据时，会立刻调用内部的故障评价模型，然后把当前的数据同众多历史数据，标准运行数据实施比对分析。以电气系统故障分析为例，若电流出现异常波动，系统便能够判定大概是某一电气元件损坏，系统还会分析相关线路的电压变化及其它关联数据，进而精确找出是哪个电阻，电容或者芯片存在问题。

（三）前瞻性故障预警​

RIOM系统具备强大的故障通知功能，城铁车辆故障还未实际发生的时就能预先警报。这能给维修人员争取宝贵的维修时间，防止故障出现以及进一步扩展，它长时间监测和分析车辆运行数据，形成车辆各部件的健康状态模型，及时追踪部件状态的变化趋向。一旦系统找到某个部件的运行参数慢慢偏离正常范围，遵照模型预测在未来某时间段可能引发故障就立刻触发通知机制，系统会持续监测其温度，转速、扭矩等参数。

二、RIOM在车辆功能实现和预警方面的作用

（一）实现方面

远程输入输出模块RIOM是采集车辆执行信号（可泛称DI）的关键部件，还是发出输出控制指令（可泛称DO）的重要部件，它是列车通讯网络中不可缺少的形成部分，同列车控制单元VCU（Vehicle Control Unit）互相通讯和影响，是车辆安全行驶的重要保障。

在车辆功能达成的整个进程里，RIOM系统扮演着重要角色，负责调配与监察各主要系统转动状况，从而保证车辆能够高效且安全地施展设计功能；在车辆调试时期，专业技术人员依靠车辆运行的精确模拟数据以及RIOM系统的长处，恰当地把传感器安置到车辆的关键之处，进而做到系统的有效检查与监督。

车辆上面的传感器可以将非电信号转变成电信号，并给车辆传送各类工况消息的设备，安装在电气柜里面的传感器将会精准地安放在利于发热的电子零件周边，在调试阶段连续监测组件的温度和电流等关键数据，进而为改善电气体系的效能供应直观有效的数据，当车辆真正行驶在道路上时，这些传感器会持续收集机械零部件的略为震动以及车轮与铁轨互相作用的信息。 RIOM体系整合了高端数据加密和高效传递技术，可以极速精准地把这些关键信息传送到车辆的核心处理器，依靠这些精准的数据，车辆的动力体系经仔细调试之后，可以按照不同路况灵活改变输出功率，在拥堵路段自动降低能耗，上坡的时候合适加大动力输出，制动体系也能够根据当下车速和载重情况，在预置参数的基础上灵活调控制动力，保证制动流程稳固高效。

（二）预警方面

RIOM系统在车辆故障提示上有着非常重要的“提示先导”作用，车辆调试时，技术人员凭借RIOM系统广泛性搜集各个部件在正常及异常工况下的众多数据，以此塑造起高精度的车辆健康情况基准模型，车辆后续运行期间，RIOM系统会不断把获取的即时数据同预置好的基准模型展开仔细对比。

整车运行时，远程输入输出模块RIOM非常重要，它在很多车辆回路设置了查询采集点，安全回路、紧急回路、升弓连锁回路、停放回路、牵引回路、无人驾驶车辆中的主被动障碍物控制回路等等，这些采集点负责收集车辆所有关键节点的查询信息。RIOM系统收集数据时，不仅关注留意传统的物理参量，还详细考量像电磁噪音频谱特性这样比较隐蔽的评判准则，一旦收集到的数据产生什么误差，RIOM系统很快就能感知这种改变，当察觉到不正常现象时，系统就启封内部的智能拆解模块，依靠过去检查故障的经历和实例数据信息，准确判断故障出现的几率，如果检查出故障发生的频率明显高于指定的标准，系统将立即采取多种措施。​

结束语

展望未来，随着5G通信与数字孪生技术的成熟，该系统将进一步向预测性维护方向演进，为构建智慧城轨运维体系提供核心技术支持。

参考文献：

[1]孙鹏.城铁车辆基于ATO模式下车门系统故障分析及处理措施探讨[J].科学技术创新，2020，（15）：162-163.

[2]赵东旭.城铁车辆客室门典型故障分析[J].科技创新与应用，2019，（31）：143-144.

[3]张文原.浅谈城铁车辆应急通风逆变器设计及使用维护[J].黑龙江科技信息，2017，（17）：29.

[4]钟淑范.国内城铁车辆客室车门安全及可靠性研究[J].科技展望，2016，26（19）：320.

[5]刘海涛，舒友，薛世海，等.城铁列车转向架齿轮箱轴承故障分析及改进[J].轴承，2021，（06）：60-62.