陈旻罡,徐春龙

地铁列车牵引电机轴承作为保障列车安全与运行效率的关键部件，其故障诊断技术的研究与实施直接关系到城市轨道交通的稳定性与经济性。本文围绕牵引电机轴承故障机理展开分析，重点探讨振动信号、温度特征与电流分析在故障识别中的作用，并结合信号处理方法与智能算法的应用路径，提出了一套适用于地铁运行工况的诊断技术框架。多源信息融合与智能化诊断模型的构建，不仅提升了故障识别的准确率，还缩短了检测时间，为地铁列车的预防性维护和状态监测提供了有效支撑。本研究为地铁系统的运维部门在实际操作中推广先进诊断技术提供理论依据与实践参考，有助于推动轨道交通装备的智能化发展与安全运营。

地铁列车；牵引电机；轴承故障；诊断技术

[1] 陈伟;周浩.基于多源信息融合的电机轴承故障诊断方法研究[J].电气技术,2022,23(4):55-61. [2] 刘敏;韩涛.智能算法在轨道交通牵引电机故障诊断中的应用[J].铁道机车车辆,2023,43(6):102-108. [3] 孙凯;郑洋.城市轨道交通设备状态监测与智能维护技术进展[J].城市轨道交通研究,2021,24(5):87-94.

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