地铁设备潜在故障诊断技术：文献综述

原创于 2025-11-07 08:24:49 发布 · 1.2k 阅读

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1. 引言

地铁系统作为城市公共交通的动脉，其安全、可靠运行至关重要。地铁设备，如列车、信号、供电、站台门及电扶梯等，长期处于高负荷、连续运转状态，其潜在故障若不能被及时预警和诊断，可能引发连锁反应，导致运营中断甚至安全事故。因此，从“计划修”、“故障修”向 “预测性维护” 转变，通过智能化的潜在故障诊断技术防患于未然，已成为行业共识与研究热点。本文旨在系统梳理地铁设备潜在故障诊断领域的技术发展、核心方法与应用现状，并展望未来研究方向。

2. 技术演进：从传统方法到智能诊断

早期故障诊断主要依赖定期巡检和基于阈值的监控，响应滞后，且无法识别性能的缓慢退化。随着传感器技术与数据采集系统的普及，基于数据驱动的方法逐渐成为主流。近年来，人工智能技术的突破，特别是深度学习和迁移学习的兴起，推动故障诊断进入了智能诊断与预测的新阶段，实现了从“感知”到“认知”的跨越。

3. 核心诊断方法综述

3.1 基于模型的方法
该方法依赖于建立设备的精确物理或数学模型。当设备运行状态与模型输出出现显著偏差时，即判定为故障。

应用：在列车牵引系统、制动系统等机理明确的设备中有所应用。
局限性：对于地铁这样复杂的大型系统，许多设备（如轴承、齿轮箱）难以建立精确的数学模型，且模型依赖大量专家知识，泛化能力较差。

3.2 基于知识的方法
依赖于专家经验和规则库，如专家系统、故障树分析等。

应用：在早期诊断系统和逻辑关系清晰的故障（如信号联锁故障）中效果显著。
局限性：知识获取瓶颈大，难以处理未知故障和不确定性问题，规则库维护成本高。

3.3 数据驱动的方法（当前研究主流）
该方法无需精确的物理模型，直接从设备运行历史数据中学习健康状态与故障模式。

信号处理方法：通过对振动、声音、电流等信号进行快速傅里叶变换、小波变换等，提取故障特征频率。广泛应用于转向架、电扶梯电机等旋转机械的轴承、齿轮故障诊断。
传统机器学习方法：采用支持向量机、随机森林等分类器，对提取的特征进行模式识别，以判断设备状态。在变压器绝缘老化、接触网磨损评估中取得良好效果。
深度学习方法：这是当前最活跃的研究领域。
- 卷积神经网络：擅长处理图像数据，可用于分析红外热像图（发现供电线路过热）、视频数据（识别站台门机械结构的视觉异常）。
- 循环神经网络及其变体（如LSTM）：擅长处理时间序列数据，非常适合分析传感器采集的振动、温度、电流等时序信号，从而预测设备的剩余使用寿命。
- 自动编码器：通过无监督学习，学习设备的正常状态模式，对与正常模式偏差过大的数据进行重构，重构误差大的即被视为潜在故障，非常适合在故障样本稀少的情况下进行异常检测。

3.4 混合方法
为克服单一方法的局限性，结合模型、知识和数据驱动的混合方法展现出强大潜力。例如，利用物理模型生成仿真数据以扩充训练集，或利用知识图谱约束数据驱动模型的输出，提高诊断结果的可解释性和可靠性。

4. 关键设备诊断应用实例

列车转向架与走行部：是故障诊断技术应用最成熟的领域，主要基于振动信号分析和深度学习，诊断轴承、齿轮箱和轮对踏面损伤。
牵引供电系统：利用电流、电压信号及红外热成像，诊断接触网磨损、松弛以及变压器、整流柜的早期绝缘故障。
信号系统：通过分析通信日志和状态数据，诊断道岔转辙机卡阻、轨道电路故障等。
站台门与电扶梯：基于电机电流分析、振动分析和计算机视觉，诊断门体驱动机构异常、扶梯梯级链磨损、紧急按钮误触发等潜在风险。

5. 挑战与未来趋势

尽管研究取得了显著进展，但实际落地仍面临诸多挑战：

数据质量与不平衡：故障样本稀少，数据标注成本高，且存在大量噪声。
模型泛化与可解释性：在单一线路或设备上训练的模型，难以直接迁移至其他线路。复杂的深度学习模型如同“黑箱”，其决策过程难以解释，影响运维人员的信任。
系统集成与闭环：如何将诊断算法无缝集成到现有的运维管理系统中，并形成“诊断-决策-维修-反馈”的自动化闭环，是价值实现的关键。
边缘计算与实时性：将计算任务下沉至设备边缘端，以满足故障诊断的实时性要求，是未来重要方向。

未来趋势将聚焦于：

小样本与元学习：解决故障样本稀缺的根本性问题。
迁移学习与领域自适应：提升模型在不同线路、不同设备间的泛化能力。
物理信息神经网络：将物理定律融入深度学习模型，提升其科学性和外推能力。
数字孪生：构建设备的高保真虚拟模型，在数字空间中进行故障模拟、预测和诊断方案验证，实现全生命周期健康管理。

6. 结论

地铁设备潜在故障诊断技术正经历一场由数据和人工智能驱动的深刻变革。基于深度学习的数据驱动方法已成为当前研究的绝对主流，并在多个具体设备诊断中展现出巨大潜力。未来的发展必将超越单一的算法优化，走向融合物理机理、注重泛化能力、嵌入业务闭环的新范式，最终为实现地铁系统 “零故障、零延误” 的安全运营目标提供坚实的技术支撑。