机车电传动

快捷入口

作者登录
专家办公
编辑办公
旧系统入口
旧系统审稿入口

快捷图标

期刊简介

主编：丁荣军

ISSN:1000-128X

CN:43-1125/U

主管单位：中国中车集团有限公司

主办单位：中车株洲电力机车研究所有限公司

出版单位：《机车电传动》编辑部

出版周期：双月刊

电话：0731-28498221

邮箱：edl@csrzic.com

地址：湖南省株洲市石峰区时代路169号《机车电传动》编辑部(412001)

主要栏目

当期目次
优先出版
过刊浏览

2025年第5期

轨道交通自主安全保障与智能运维专刊
轨道交通网络安全防护技术发展与应用 AI导读

“在新一代信息技术与轨道交通深度融合背景下，专家系统梳理了轨道交通网络安全标准与技术现状，定义了关键安全防护技术，为应对网络安全风险提供了技术支撑。”

唐军, 黄文静, 邹智荣, 李思源, 陶吉宇

DOI：10.13890/j.issn.1000-128X.2025.05.001

摘要：在人工智能、大数据、数字孪生、物联网等新一代信息技术与轨道交通系统深度融合的背景下，轨道交通行业正朝着网络化、智能化的方向加速演进，不断提升运输效率与服务质量。然而，开放的网络互联与多系统协同打破了传统封闭系统的安全边界，致使轨道交通系统面临的网络安全风险日益严峻。文章基于轨道交通网络安全的技术演进脉络，系统梳理了当前行业内的相关标准与技术现状，阐述了轨道交通全生命周期各阶段的网络安全活动与安全风险识别过程，定义了关键安全防护技术及其分类，总结了当前主要采用的网络安全防护技术，包括防火墙、安全审计、入侵检测、身份认证与访问控制以及区块链技术等，并对相关技术的应用情况进行了归纳与分析。
关键词：轨道交通;网络安全;IEC 63452;风险识别;安全防护;防火墙;人工智能;高速列车

191

|

72

|

0

<HTML>
<网络PDF><WORD><Meta-XML>

<引用本文> <批量引用> 149947754 false

更新时间：2026-02-24
基于双条件扩散模型的列车齿轮箱虚拟故障样本生成方法 AI导读

“介绍了其在列车齿轮箱智能故障诊断领域的研究进展，相关专家提出了一种基于双条件扩散模型的虚拟故障样本生成方法，为解决样本稀缺、生成多样性不足及训练效率低等问题提供了有效解决方案。”

申泽林, 王彪, 秦勇, 程晓卿, 王志鹏, 王莉

DOI：10.13890/j.issn.1000-128X.2025.05.002

摘要：由于扩散模型能生成虚拟故障样本，有效缓解实测数据稀缺、不平衡等问题，在列车齿轮箱智能故障诊断领域展现出广阔前景。然而，现有方法仍存在以下局限性：忽略了先验物理信息与样本特征之间的关联，难以充分利用工况差异指导生成过程，进而导致生成样本多样性不足；未考虑各时间步在扩散模型优化过程中的差异性贡献，在低贡献时间步上耗费了大量计算资源，导致模型训练效率低、收敛速度慢。针对上述问题，文章提出了一种基于双条件扩散模型的列车齿轮箱虚拟故障样本生成方法。该方法以扩散模型为总体框架，采用U-Net作为反向去噪的主体结构，并融合注意力机制与双条件编码器，使模型在去噪阶段既能利用工况条件动态引导生成过程，又能通过模板条件抑制非理想样本生成，从而提升生成数据的多样性与分布完备性；引入时间步优化采样模块，对扩散过程中各时间步的重要性进行动态评估与筛选，重点学习对去噪贡献较大的时间步，以提升训练效率与模型收敛速度；在先验工况信息与时间步自适应优化的共同作用下，模型能够高效生成多样化虚拟故障样本。试验结果表明，文章所提方法生成的故障样本更加丰富，显著提升了故障诊断的准确率，而且模型训练效率优于现有方法。
关键词：列车齿轮箱;故障诊断;虚拟样本生成;双条件扩散模型;时间步优化;地铁列车;人工智能

112

|

39

|

0

<HTML>
<网络PDF><WORD><Meta-XML>

<引用本文> <批量引用> 149947404 false

更新时间：2026-02-24
兰新客专线大风精细化趋势预报及应用研究 AI导读

“兰新客专线途经新疆四大风区，大风路段长462.41 km，年均大风天数超75天，最大风速46.7 m/s，威胁高铁安全。专家建立精细化大风趋势预报系统，基于2018—2024年数据，采用多模式集成预报方法，实现未来24小时大风趋势预报，9月平均预报准确率83.0%，K3021+217站点达86.2%，提出基于报警规则的运用策略，减少列车停轮时间，提升运输效率，增强风区铁路行车安全运营保障能力。”

孙博, 刘斌

DOI：10.13890/j.issn.1000-128X.2025.05.003

摘要：兰新客专线途经新疆烟墩、百里、三十里、达坂城四大风区，沿线受大风影响路段长达462.41 km，占新疆段总长度的65%。该区域年均大风天数超过75天，最大风速可达46.7 m/s，对高铁运行安全构成严重威胁。为解决既有防灾系统缺乏大风趋势预报能力的问题，文章提出一套精细化大风趋势预报系统。该系统基于2018—2024年沿线多个站点历史监测数据，采用多模式集成预报方法，结合双线性插值与最小二乘参数估计，建立了大风概率预测系统，实现未来24小时、时间分辨率为1小时的大风趋势预报，并完成预报数据与实时监测系统的融合发布。试验结果表明，9月份的平均预报准确率最高，为83.0%；同时，该月份站点K3021+217的平均预报准确率也达到了最高值86.2%。在此基础上，进一步统计分析风速极值与报警等级的对应关系，提出了基于报警规则的大风预报数据运用策略，减少列车非必要停轮时间，提升运输效率，从而增强风区铁路行车安全运营保障能力。
关键词：兰新客专线;趋势预报;精细化;大风报警;应用策略;高速铁路

74

|

47

|

0

<HTML>
<网络PDF><WORD><Meta-XML>

<引用本文> <批量引用> 149947660 false

更新时间：2026-02-24
动车组车下悬挂减振器参数优化与服役管理 AI导读

“介绍了其在动车组减振器领域的研究进展，专家构建了车辆刚柔耦合动力学模型，优化了减振器参数，为保障动车组安全平稳运行提供了理论依据。”

常兆瑞, 梁树林, 池茂儒, 李振乾, 霍文彪, 彭垒

DOI：10.13890/j.issn.1000-128X.2025.05.004

摘要：为提升动车组运行品质与安全性，文章针对车下悬挂减振器，开展了基于垂向动力学性能的参数优化与服役状态管理研究。首先，构建考虑车体弹性振动特性的车辆刚柔耦合动力学模型，以精确模拟车体振动行为。在此基础上，从车下悬挂减振器结构布局引发的质心偏移、共振模态的阻尼比匹配及阻尼特性等方面，文章系统分析了设计参数对车辆运行品质的影响规律，提出了车下悬挂减振器关键参数的优化匹配方案。其次，聚焦于车下悬挂减振器的服役状态，文章深入分析了关键部件性能退化和典型故障对车辆垂向动力学性能的影响，验证了优化方案在考虑性能退化后仍具有充足的安全裕度。研究结果表明，参数优化可显著改善车辆垂向动力学性能，同时需对服役中的性能退化进行有效监控。研究成果为高速列车车下悬挂减振器参数的精细化设计与性能优化提供了理论依据，对保障动车组长期安全平稳运行具有重要意义。
关键词：高速列车;车下悬挂减振器;垂向振动;刚柔耦合模型;模态分析;高速铁路;高速动车组;有限元

126

|

51

|

0

<HTML>
<网络PDF><WORD><Meta-XML>

<引用本文> <批量引用> 149947500 false

更新时间：2026-02-24