背景介绍

地铁列车正线运营过程中，由于客室车门开关动作频繁，系统故障率相对较高。车门故障类型多样，如滚轮卡涩、电机老化等。车门一旦出现故障，必须进行隔离或降级处理，由此造成列车晚点、运营能力下降等影响，因此改进车门系统安全可靠性、缩短故障维修时间，有至关重要的作用。

地铁车门样图

解决方案

本案例的数据来自某车门制造公司的实验系统。首先筛选对故障发生最敏感的信号、设备参数，如电流、电压、转速等变量；然后结合背景知识将工作状态切分成四种（“挤压开锁”、“开门移动”、“关门移动”和“关门落锁”），通过“滤波与时频转换”，对原始信号进行带通滤波处理，并获得该信号的时间频谱；接着提取数据的时域（如均值、标准差等）和频域（如频谱）特征，这些特征构成了故障诊断模型的特征向量；最后，建立故障检测和分类模型，通过选择车门在正常工作状态下的多次采样数据，组成模型的正常数据训练集，将其经过上述三个步骤，计算获得正常状态下特征向量的中心位置和边界，即正常状态下特征数据的分布，作为故障检测的判别依据。

新的待检测样本，只需经过同样的三个步骤，与正常模型的特征向量分布进行比较，如果超过正常的边界，即被判定为故障。

建模分析流程图

总结说明

下图展示的是某地铁车门在一个“开锁-开启-关闭-落锁”周期内的电机电流变化图，其中绿线为故障车门，蓝线为正常车门。由图可知，在开门和关门阶段故障车门电机电流明显增大，经过故障模型分类判断为滚轮卡涩故障。当此类故障发生时可及时发出告警通知运维人员进行检修维护。

滚轮卡涩故障时车门电机电流变化图

下图展示的是新旧电机在四种工作状态的电流频谱的对比图，其中左图为正常电机的电流频谱图，右图为老化电机电流频谱图，由图可知在开门和闭门状态下，老化电机的电流频谱能量要高于正常电机，尤其老化电机关门状态（右图圆圈）频谱能量在多个频率带出现较高的能量，与正常电机明显不同，可由故障模型分类判断为电机老化故障。当此类故障发生时可及时发出告警通知运维人员对电机进行检修维护。

电机电流频谱对比图