论文摘要
目前在列车内部,总体环境是一个人员密度大,聚集时间长的密闭空间,主要的通风方式还是采用空调制冷系统,一旦列车空调机组运行状况出现问题,出现由于故障影响而造成制冷量不足甚至机组停机的情况,将直接影响到列车内部空气质量的好坏以及乘车人员的舒适性。列车空调性能实验台是列车空调机组故障诊断的关键设备,如何才能更快更准确的在实验台实现故障的诊断和排除是列车空调机组检修的重点。本文主要介绍了列车空调机组在检修时出现的几种常见故障以及诊断的依据,从理论上分析了列车机组系统模型,并在此基础上分析了机组中各内在参数的相互影响。另外,本文以KLD-29型列车空调机组为例,借助武昌车辆检修段的列车空调性能实验台,采集得到了空调机组在正常以及故障工况下运行的数据样本,在对数据样本进行分析并结合上面理论分析结果后,建立了几种常见故障的判定规则表。并依据故障判定规则表,在Matlab平台编写了支持向量机（SVM）多故障分类器,并将其应用于实际数据样本分类且取得了良好的效果,为实际工程应用起到了一些借鉴和指引作用,并对故障诊断专家系统中采用SVM算法的可行性做出了一定的判断。