地铁车辆牵引电机超温故障预测技术研究

【摘要】 <正>地铁在日常运营中面临着各种潜在的故障风险，牵引电机超温故障是其中之一，如果不及时处理，可能会引发事故，对乘客的生命和财产安全构成威胁。因此，开展地铁车辆牵引电机超温故障预测技术研究，十分必要。1问题的提出首先，传统的故障检修方法主要依赖于定期维护和排查手段，无法及时发现潜在危险。而通过预测技术，可以提前发现超温故障风险，并采取相应维修措施，避免因故障导致的列车停运，最大程度确保地铁线路的正常运行；其次，地铁运营车辆数量庞大，监测地铁车辆牵引电机状态的数据也非常庞杂，利用传统的统计方法解析这些数据困难重重，需要借助数据分析和机器学习技术，通过建立预测模型，更精准地识别出可能出现超温故障的车辆，为运营单位提供有效的决策依据，降低故障带来的风险和影响。更多还原