基于动车组的健康管理平台的关键技术研究
动车组故障预测与健康管理(PHM)体系架构研究思考
特别策划·动车组PHM 动车组故障预测与健康管理（PHM）体系架构研究思考刘彬1，邵军2，陆航2，李燕3，谢名源4（1.中国国家铁路集团有限公司机辆部，北京100844；2.中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所，北京100081；3.中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所，北京100081；4.中国铁路上海局集团有限公司科技和信息化部，上海200071）摘要：从我国动车组故障预测与健康管理（PHM）技术现状出发，利用需求、功能、逻辑和物理架构（RFLP）的概念指导PHM架构设计，从不同层级、业务的需求分解，到PHM系统对动车组各业务场景的核心功能，再到各环节逻辑架构，最终形成考虑当前数据传输、信息化现状的物理架构，以便最终工程化实施落地，形成适用于我国动车组的PHM体系架构。
关键词：动车组；PHM；运维数据；系统性建模；正向设计中图分类号：U279文献标识码：A文章编号：1001-683X（2022）03-0001-09 DOI：10.19549/j.issn.1001-683x.2022.02.22.0020引言随着现代装备集成度、复杂度及智能化程度的不断提升，传统故障诊断、维修保障技术逐渐难以适应新的要求，故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）技术应运而生，并迅速得到各国的高度重视，当前该技术已被视为提高系统“六性”和降低全生命周期费用的关键技术。
PHM技术是指利用传感器采集系统的数据信息，借助信息技术、人工智能推理算法来评估、监控与管理系统自身的健康状态，在系统发生故障前对其故障进行预测，并结合现有资源信息提供一系列维护保障建议或决策，是一种集故障检测、隔离、健康评估与预测及维护决策于一体的综合技术［1-2］。
PHM是实现预测性维修和自主式保障的技术基础，也是基于状态维修（Condition Based Maintains，CBM）的提升，在有些场合也被称为CBM+［3］。
动车段动车组管理信息系统架构设计与关键技术分析
动车段动车组管理信息系统架构设计与关键技术分析作者：李佳特来源：《科技资讯》2016年第09期摘要：随着高速铁路运营体系的不断完善，我国的动车组业务也在不断扩大，动车组运用检修管理的模式也在不断发展。
在2011年，我国对高速铁路生产力布局进行全面调整，动车段逐渐成为动车组运用检修的主体，动车运用所和动车基地成为负责一、二级修和高级修的生产车间。
该文对动车段动车组管理信息架构进行简要概述，提出架构的组成方式，并且对信息技术做出分析，为整个动车组系统的建设与深入研究奠定了理论基础。
关键词：动车段动车组信息系统架构设计技术中图分类号：F53 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）03（c）-0040-02动车段既要有很强的管理职能，同时也要参与具体的业务生产流程，建立庞大的动车段动车组管理信息系统具有重要作用。
可以对全段统筹管理，实现资产和人员的统一规划、调动等，合理地安排动车段技术人员对动车组的运用检修，各动车运用所需要的共享检修资源和检修实绩成果。
同时也将动车段的上下业务紧密联系在一起。
动车段的各个主要业务几乎都会同相关的生产车间有直接的数据交互过程，通过管理信息系统，对动车段的技术人员统一编制、下发，各个运用所和操作人员参照执行[1]。
通过动车组管理信息系统的建立可以有效地调配资源，提高工作效率，保证安全生产和安全运行。
1 动车段动车组管理信息系统架构的概述随着我国铁路系统的建设，为了提高人们出行的速度和便捷性，动车组的对开量不断增多，必须做好动车组的检修工作保证动车组安全运行。
铁道部根据铁路建设网的需要，在全国范围内合理地设置了7个具有先进的工艺流程和工装设备、现代化的管理信息系统的动车检修基地和几十个动车运用所，来完成动车组的检修工作。
动车组管理信息系统要学习和借鉴日本、美国、法国、德国等先进的设计理念，实施走出去的战略，并依据中国动车组维修的实际情况，建设一套具有国际先进经验，又具有自主知识产权的铁路动车组管理信息系统，为我国铁路的建设与发展提供理论依据和技术保障支持。
动车组故障预测与健康管理体系架构研究
动车组故障预测与健康管理体系架构研究摘要：我国有很多EMU模式，应用环境与国外大不相同。
运营设备故障、源质量、运营和维护质量等问题经常出现，这必然会影响EMU的运营和维护。
同时，在EMU的预防和纠正维护模式下，观察到过多的维护和维护不足，导致EMU维护成本高，次生灾害和操作设备故障。
基于以上现实，创建适合中国高速铁路的一系列误操作预后健康管理系统(PHMP)具有重要意义。
本文主要分析动车组故障预测与健康管理体系架构。
关键词：故障预测；健康管理；PHM；智能运维；精准维修；动车组引言近年来，我国动车组列车迅速发展并取得了举世瞩目的成绩，动车行驶速度不断刷新世界纪录。
《中长期铁路网规划》规划了我国高铁运营里程将达到４万ｋｍ，标志着高铁在我国的基础设施和交通设施中占有重要地位。
由于国内动车组保有量的快速增长、服役车型的种类增多以及大规模的运营，动车组装备产业由大规模的制造阶段向全寿命周期的运营维保阶段转移，伴随着服役时间的增加、服役设备的性能退化，动车组的高故障率、低上线率、高维修成本等诸多问题暴露出来，如何保证行车安全、提高旅客舒适度、降低运维成本、减少或降低故障的发生，对未来我国的高速动车组产业具有重要意义。
1、PHM定义与内涵根据定义，PHM是指实时监控各种先进传感器对设备运行的各种状态参数和特征信号，使用各种智能算法和推理模型评估设备的状态，在故障发生前进行预测，并提供一系列与各种可用资源信息相结合的维护支持解决方案来执行技术。
设备维护。
上述定义涵盖了以下几个相关概念:(1)基于状态的维护:是指检测设备状态，根据健康状态组织维护，做出决定的方法。
(2)故障诊断:是指利用对被诊断对象的各种知识综合处理信息的过程，最终为了判断是否出现故障，获得评估设备运行和故障状态的综合结果的过程。
(3)故障预测:根据设备的维护状态，结合各类信息，预测、分析和判断未来可能的设备故障。
(4)健康状况:说明系统在执行设备、子系统和组件的设计功能方面的功能。
动车组故障预测与健康管理技术的研究及应用
动车组故障预测与健康管理技术的研究及应用发布时间：2022-09-04T03:14:43.110Z 来源：《中国建设信息化》2022年第9期5月作者：万涛潘行坤孙超[导读] 近年来，我国铁路机车车辆检修策略的优化问题日益引起人们的关注万涛1潘行坤2孙超3中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东省青岛市 266111 摘要：近年来，我国铁路机车车辆检修策略的优化问题日益引起人们的关注，而故障预测与健康管理技术以及状态维护技术成为目前的热点。
利用先进的传感技术，可以对大型复杂仪器的操作数据进行采集、传输和存储。
运用这些资料来指导设备的维护和发展，是目前维护工作中的一个重要课题。
本文就对动车组故障问题和健康管理方面的问题进行必要探究。
关键词：动车组故障；健康管理技术；应用分析我国铁路动车组的品种较多，其使用条件也与国外有很大的差异。
运行设备故障、供电质量、运行维护质量等问题经常会出现，并对列车运行造成一定的影响。
同时，铁路机车的计划预防性维修与检修保养工作中，经常出现超量维修、保养不当等问题，造成了较高的维修费用，并造成了次生灾害、列车设备故障。
1.PHM定义与内涵PHM是指通过多种先进的传感器，对设备的工作状况进行实时监控，通过多种智能推理和模型对设备的健康状况进行评价，从而在故障发生之前对设备的故障进行预测，并根据现有的资源情况，为设备进行一系列的维护保障决策。
PHM技术也包含了对设备状态监控与维修作业的智能化决策。
它的发展历程经过五个阶段：可靠性分析、故障分析与预测、集成诊断与监控、集成系统故障预测与健康管理。
经过近半个多世纪的技术发展与应用， PHM技术已被广泛地应用于军事领域，并取得了明显的成果。
它对于改善设备的安全、可靠、使用方便、维护费用、完善维护系统具有十分积极的意义。
2.动车组PHM系统分析PHM系统能够接收到动车组的实时、非实时数据，包括日常维修、先进维修、工厂生产、设计、仿真试验等，并基于建立的运行模型对实时数据进行处理，以达到对列车运行状态的预测、健康管理、集中、集中、关键部件的控制。
关于动车组故障预测与健康管理技术的研究及应用
关于动车组故障预测与健康管理技术的研究及应用摘要：作为人们出行的一种常见交通方式，动车组的安全与维护是人们长期关注的焦点。
本文依据动车组功能结构与运维特点，提出了动车组故障预测的健康管理技术体系，编制了系统架构方案，实现了对动车组故障的科学预测。
文章从预警预测技术、健康状态评估、视情维修决策三方面阐述健康管理技术与系统功能的有效应用，以供业界参考。
关键词：动车组故障；故障预测；健康管理技术随着我国高速铁路建设规模的不断扩大，人们日益重视动车组运营管理与保障系统的安全性。
健康管理技术与动车组故障预测相结合，通过建立动车组健康管理与运维决策系统，实现对动车组内部系统和部件的监测、诊断、健康评估，保障其使用寿命，也为日后动车组运维保障方案的制定供给科学决策支持。
一、动车组故障预测系统的关键技术（一）预警预测技术动车组健康管理技术下的故障预测系统包含预警预测技术。
动车组故障预警预测从内部部件失效模式、特征与机理入手，借助统计可靠性、数据驱动与机理研究方法，判断并预测动车组内部部件故障发生概率、部件剩余寿命、健康指标的劣化趋向，并对故障部位进行定位和隔离。
故障预警预测技术的研究与应用包含两方面：一方面针对动车组状态监测中的不全面现状，对其展开仿真实验和故障模拟，必要时需进行实车跟踪，此技术就是充分利用有限的参数分析部件故障模式，为动车组建立故障预警模型。
另一方面为准确识别动车组故障特征，为其制定预警阈值范围，确保预警结果的真实性与准确性，并严格控制故障虚警率指标。
（二）健康状态评估在规定条件与时间范畴内，动车组装备健康状态能够维持稳定的维修水平。
分析动车组故障预测系统和部件的健康状态评估，也需要从以下两方面入手：其一建立装备完善的健康评价指标体系，应用定量分析法或定性分析法详细划分动车组健康状态等级，满足正处于执行任务的列车需求，实现对动车组内部部件和系统的比较。
其二采用实时监控状态评价，为动车组进行长期健康状态评估服务，并提供有利信息。
动车组故障预测与健康管理体系架构研究
动车组故障预测与健康管理体系架构研究发布时间：2022-09-08T09:28:11.868Z 来源：《科学与技术》2022年第5月第9期作者：李锋锐李廷海[导读] 随着现代装备的集成度、复杂性和智能化水平的不断提升，传统的故障诊断与维护技术已越来越不能适应新的需求。
李锋锐李廷海中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东省青岛市 266114摘要:随着现代装备的集成度、复杂性和智能化水平的不断提升，传统的故障诊断与维护技术已越来越不能适应新的需求。
故障诊断和健康管理技术在世界范围内得到了广泛的关注。
当前，这种技术被认为是提高“六大特性”，并减少全寿命周期费用的一项重要技术。
本文主要介绍了PHM技术的基本内容，包括理论概述，技术特点、PHM系统构成以及故障预测与健康管理基本架构的研究。
关键词:动车组;PHM技术;理论架构1.PHM概述故障预报与健康管理技术是一项重要的技术，它包含了故障预报与健康管理两大部分。
故障预报是指基于当前的状态，以及某些典型的历史指标，也就是未来的健康状况，对其进行故障预测。
健康管理是指在标准条件下，系统或部件目前的工作表现和标准工作的不同。
简而言之，健康管理着眼于当下，而故障预测着眼于将来；这两样东西，是相互补充的。
高速铁路PHM技术是一项新的技术，是一种新的维护策略，使铁路由传统的故障诊断转向了智能预报。
高铁工业涉及的领域很广泛，就以机车车辆为例，包括高压供电系统、牵引传动系统、供气制动系统等10大系统。
要想利用PHM技术进行列车的维修与管理，你就得有足够的能力去搜集资料。
资料搜集只是开始。
其次，对采集到的资料进行归类，并利用不同的运算法则进行失效分析。
最终，你可以获得一个可以在实践中使用的成果。
2.动车组PHM技术特点动车组PHM的数据来源广泛，种类繁多，通过远程数据传送列车运行时的各项物理参数，可以对其进行实时的分析。
通过对地面资料的分析，结合压力的接触检测，对行走部件的工作状况进行了判定。
轨道车辆PHM健康管理信息安全技术研究与应用
轨道车辆 PHM健康管理信息安全技术研究与应用摘要：随着我国当前科技水平的不断提高，在现代城市轨道交通中越来越多新技术融入其中，有效提高了运行的效果以及水平，例如在地铁车辆中融入了PHM技术，以车辆设备发生故障统计为主要的基础，实现各个情况的全面分析以及研究，并且还根据车辆的运行情况做好危害性的分析，制定更加科学的检修模式，满足车辆健康管理的要求。
本文论述了城市轨道车辆PHM健康管理信息安全技术研究与应用。
关键词：轨道车辆；PHM；技术分析前言当前城市轨道交通车辆检修以车辆设备发生的故障统计为基础,通过不断地对车辆设备各方面状况进行具体分析,并结合车辆设备故障的危害性分析,从而确定检修模式(例如均衡修、精准修、系统修等),故障预测与健康管理(PHM)技术为确定城市轨道交通车辆检修模式提供了依据。
具体来讲,PHM技术是借助各种算法和模型,推导出城市轨道交通车辆设备故障的原因及部位,找到故障表象与故障原因之间的关系,并对故障发展趋势进行跟踪,分析其对车辆运营可能带来的危害性,对可能发生的故障进行预测,进而指导维修决策,合理调配维修保障资源。
1 系统架构和功能PHM系统在采集和处理地铁车辆各系统运营和故障数据时，主要借助于传感器技术、大数据处理和分析技术来进行;然后在对故障原因进行分析时，大数据分析和数学建模等技术得到了广泛应用，以此来为具体维修提供一定的指导;同时通过对历史数据的对比，可以对系统部件的健康状态展开科学化分析，将故障预警功能发挥出来。
在数据采集方面，智能传感器在PHM系统中得到了广泛应用，在诸多数据获取元件中，传感器扮演着重要角色，可以对被测对象温度、电压等变化进行真实感受，并实现向电信号的顺利转化，为后续传输和处理工作的开展奠定良好的基础。
对于所采集的数据，在一系列处理后，如数据清洗、同类或异类数据的信息融合等，通过失效模型及智能推理算法的应用，PHM系统可以对车辆系统运行状态进行准确评估，并对系统发生故障的部位及使用寿命等进展合理预测，促进维修保障工作的顺利进行。
列车健康管理系统(HMS)在APM车上的应用
列车健康管理系统（HMS）在APM车上的应用作者：沈汉良来源：《科学与信息化》2017年第17期摘要健康监控系统（HMS）代表一种获取、分析和本地检索信息的软件解决方案，能同步监控和获取在故障车辆总线和列车总线中同时存在的所有数据。
本文以城市轨道交通车辆APM为例，分析研究了列车健康管理系统HMS在APM车辆上的服务实施方式和列车诊断服务等方面的应用，通过HMS可以实现实时在线监控跟踪APM列车的所有状态信息的功能。
关键词 APM；列车；健康管理系统引言列车健康管理系统是一种对列车故障信息收集汇总并加以分析的数据系统总称，其由车载移动云平台、无线局域网（WLAN）数据转储系统和地面大数据中心组成。
其工作原理是通过无线传输将车上的故障信息、记录文件等下载到地面大数据中心进行管理与分析，最终实现故障预警功能。
健康监控系统（HMS）代表一种获取、分析和本地检索从APM中各有接口子系统中收集的诊断数据的软件解决方案。
按照一种实时系统实施HMS，它能同步监控和获取在故障车辆总线（MVB）和列车总线（WTB）中同时存在的所有数据。
这些实地数据总线符合IEC 61375列车控制网络（TCN）标准，并与所有APM上的主要子系统接口，在功能上负责输送全列车的全部过程和控制信息。
同步获取各处数据使得HMS能管理各列车信息和报警和在运营期间准确跟踪列车的状态。
HMS建立于面向服务架构（SOA）基础上，该架构在以太网网络上利用行业标准 TCP/IP 通讯并实施 WS-I兼容网络服务，以便与外部WS-I 兼容系统进行数据交换。
根本上说，这意味着，通过TCP/IP数据网络连接的任何系统可与HMS 接口并访问储存的实时数据，以便进行更复杂的资产管理和维护支持应用。
通过按WS-I标准网络服务描述语言（WSDL）排队HMS 和映射外部系统，在核心功能基础上建立可选应用，实现HMS宣称的服务。
1 APM车辆的HMS 列车组成HMS诊断子系统管理一个编组的4个APM 车辆。
小议高铁动车组故障预测与健康管理关键技术
小议高铁动车组故障预测与健康管理关键技术摘要：铁路交通的建设和安全运行是我国交通网络建设的重要内容，也是直接关系着居民日常出行的便利及安全的重要因素。
随着我国铁路交通建设的不断发展，技术水平不断提升，对故障的诊断和处理能力也不断提升，在高铁动车组的运行过程中，对故障的预测和处理能力是保障高铁动车组安全运行的关键，故障预测与健康管理系统（HPM）的应用，借助现代化的技术实现了对高铁动车组的运行安全。
本文通过探讨高铁动车组故障预测与健康管理关键技术，为高铁动车的安全运行提供保障。
关键词：高铁动车组；故障预测与健康管理；关键技术引言：在高铁动车组的运行过程中，对各类故障的准确预测和及时处理是保障高铁动车组运行安全，维护乘客生命及财产安全的关键。
故障预测与健康管理技术的应用，借助先进技术实现了对高铁动车组的智能化管理控制，有效减少了因各类故障给高铁动车组的运行所带来的影响，将事后处理转变为了事前预测、实时监控、精准定位的管理模式，提升了高铁动车组故障预测与处理的水平，保障了高铁动车组的稳定运行，为我国铁路事业的发展提供了强大的技术支持。
一、高铁动车组故障预测与健康管理技术概述故障处理与健康管理（以下简称PHM）系统是高铁动车组运行管理系统中的重要组成部分，PHM技术是借助传感器系统对高铁动车组的运行数据进行实时的收集，而后利用各类先进的智能算法如神经网络技术、大数据技术、物理模型技术、专家系统等，对高铁动车组的全部运行数据进行科学的分析和计算，而后综合评估高铁动车组运行的健康状态，并对各类事故发生的可能进行提前的预测和评估，针对性的采取一系列自动化、智能化的故障处理，从而借助先进的技术手段对高铁动车组的运行进行科学的监控和管理，保障高铁动车组的安全运行[1]。
PHM技术在高铁动车组中的应用，由智能化的集成预测系统替代了传统的传感器诊断技术，从而实现了对高铁动车组运行数据的实施监控和处理，提高了故障诊断的效率和故障处理的水平。
高铁车辆故障预测与健康管理技术研究
高铁车辆故障预测与健康管理技术研究随着高铁交通的快速发展和广泛应用，高铁车辆的安全和可靠运营成为一个重要的问题。
如何准确地进行故障预测和实施健康管理成为了高铁运营管理中的关键环节。
本文将探讨高铁车辆故障预测与健康管理技术的研究内容和应用前景。
高铁车辆故障预测是指利用先进的传感器技术、数据挖掘和机器学习方法对高铁车辆的状态进行实时监测和分析，以提前发现潜在的故障和问题，从而采取相应的维修措施，保障高铁车辆的安全运行。
故障预测技术可根据车辆运行数据、传感器信息和历史故障数据来建立故障预测模型，并利用实时监测数据进行故障预测。
这种技术可以大大提高高铁车辆的可靠性和安全性，减少由于故障而导致的停运和维修成本。
在高铁车辆健康管理技术方面，主要包括状态监测、健康评估和健康控制三个步骤。
状态监测通过传感器网络对高铁车辆各个关键部件的状态进行监测，获取实时的运行数据。
健康评估则利用数据分析和模型建立，对车辆状态进行分析和评估，判断车辆是否存在潜在的故障和问题。
健康控制则是基于评估结果，采取相应的维修和保养措施，确保车辆的运行安全和可靠性。
这些健康管理技术的应用可以帮助高铁运营管理人员及时了解车辆的状态和健康状况，对运营决策提供依据，降低事故风险和维修成本。
高铁车辆故障预测与健康管理技术的研究和应用前景广阔。
首先，通过实时监测和数据分析，可以大大提高高铁车辆的安全性和可靠性，减少由故障引发的事故和停运风险。
其次，故障预测和健康管理技术可以帮助高铁运营管理人员提前采取维修措施，避免由于突发故障而导致的运营延误和维修成本。
再者，有效的健康管理技术可以延长高铁车辆的使用寿命，提高资产利用率，实现长期的经济效益。
然而，高铁车辆故障预测与健康管理技术在应用过程中仍面临一些挑战。
首先，高铁车辆的复杂性和高速运行环境带来了数据采集和传输的困难。
如何准确地获取车辆的传感器数据，并实时传输到监测和分析平台，对于故障预测和健康管理的实施产生了影响。
轨道交通健康管理系统关键技术研究综述
特别策划·动车组PHM轨道交通健康管理系统关键技术研究综述江炘坤，宋冬利（西南交通大学牵引动力国家重点实验室，四川成都610031）摘要：轨道交通制造业是国民经济的重要支柱，而轨道交通装备的维修保养直接影响装备的效率和使用寿命。
传统轨道交通状态评估方法依赖专家经验且无法对大规模故障数据进行处理，难以满足日益增长的轨道交通装备维修需求。
从PHM技术结构出发，梳理PHM技术的主要结构和关键技术，并对PHM技术的研究现状进行分析。
最后探讨PHM技术在轨道交通装备应用的难点及轨道交通健康管理系统的发展方向。
关键词：轨道交通；健康状况管理；PHM；特征提取；健康状况评估中图分类号：U279文献标识码：A文章编号：1001-683X（2022）03-0016-07 DOI：10.19549/j.issn.1001-683x.2022.02.22.0070引言传统装备维修管理方式主要以预防性维修为主、事后维修为辅，多采取计划修、事后修的方法解决装备的维修问题，但实际应用中存在维修不足、维修过剩等问题［1-2］。
维修不足会导致装备未得到足够维修量在后续使用过程中产生风险，并增加装备局部故障演变为整体故障的概率；维修过剩会导致维修资源浪费和装备寿命浪费，如动车组轮对传统计划修方法较视情维修方法会浪费更多的轮径余量，导致轮对整体寿命缩短，同时频繁维修也会增加装备产生额外故障的概率。
为寻找更加经济有效的工程装备保障方式以适应现代工程装备的复杂性和智能性，在20世纪90年代中期，视情维修（Condition Based Maintenance，CBM）技术得到了美国等国的重视，并广泛应用于军事装备的维护与管理中。
视情维修的目的是对装备在合理时间对合理部分进行维修，CBM可降低装备维修成本、提高装备维修效率、延长装备寿命。
作为实现CBM技术的重要途径，故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management，PHM）技术得到充足发展［3］。
动车组健康管理信息化系统的研究
文章编号：1005-8451（2017）07-0021-04收稿日期：2017-03-10作者简介：吴洪文，高级工程师；任丛美，高级工程师。
动车组健康管理信息化系统的研究吴洪文，任丛美，阴俊轩（中车唐山机车车辆有限公司，唐山 063035）摘 要：结合当前国内动车组健康管理的信息化管理现状，对动车组健康管理信息化建设的工作思路进行研究分析，并对动车组的健康管理系统平台建设提出建议。
关键词：构型管理 ；数字化运维；动车组中图分类号：U266.2∶TP39 文献标识码：A EMU health management information systemWU Hongwen, REN Congmei, YIN Junxuan( CRRC TANGSHAN CO. LTD., Tangshan 063035, China )Abstract: This article mainly combined with the current status of information management of domestic EMU health management, studied and analyzed the thought on the information based construction of EMU health management, proposed suggestions for the construction of EMU health management system. Keywords: configuration management; digital operation and maintenance; EMU近年来中国高铁事业取得了飞跃式的发展，已经从最初的技术引进、联合生产制造阶段，逐步到技术标准制定、输出的历史转变。
目前，中国轨道装备动车组正在全面开展设计开发、生产制造、运营维护和高级修等各个环节的工作。
高铁动车组关键技术的研究与应用
高铁动车组关键技术的研究与应用引言高铁动车组作为现代城市间交通的主要运输工具，其快速、舒适、安全的特点受到广泛认可。
而高铁动车组之所以能够实现如此高效的运输，关键在于其先进的技术。
本文将围绕高铁动车组的关键技术展开详细的研究与分析，探讨这些技术的应用现状以及未来发展趋势，以期为高铁行业的进一步发展提供参考。
一、牵引动力系统技术牵引动力系统是高铁动车组的核心技术之一，其直接关系到列车的运行效率和节能环保程度。
目前，高铁动车组采用的主要牵引动力系统包括交流传动系统、直流传动系统和异步传动系统。
交流传动系统具有功率大、速度快的优点，适用于高速列车；直流传动系统则更适合于低速列车，具有启动性好、调速范围广的特点；而异步传动系统则是一种较新的技术，其能够实现更高的效率和更低的噪音。
在牵引动力系统技术上，高铁动车组的研究重点主要集中在提高运行效率、降低能耗、减少噪音等方面。
通过不断优化传动系统的设计、提高电机效率、优化驱动控制算法等手段，可以实现列车的更高运行速度、更低的功耗以及更舒适的乘坐体验。
二、车辆控制系统技术车辆控制系统是保障列车运行安全和稳定性的关键技术之一。
目前，高铁动车组的车辆控制系统主要采用计算机集成控制技术，实现列车的自动驾驶和无人值守运行。
借助先进的轨道信号系统、车辆通信系统和GPS导航系统等，车辆控制系统能够实时监测列车的位置、速度、状态等信息，并根据具体条件对列车进行智能控制，确保列车在运行过程中的安全性和稳定性。
在车辆控制系统技术上，高铁动车组的研究重点主要在于提高系统的智能化程度、提升列车的运行安全性、增强系统的抗干扰能力等方面。
通过不断提升控制算法的精确度、增加系统的冗余性、完善故障自诊断和排障机制等手段，可以实现车辆控制系统的更高可靠性和更强稳定性。
三、车辆结构设计技术车辆结构设计技术是影响高铁动车组外观设计、乘坐舒适度和安全性的关键因素之一。
目前，高铁动车组的车辆结构设计主要采用轻量化设计理念，通过选用优质材料、优化结构布局、精简设计等手段，实现列车的结构轻量化和减少阻力，提升列车的性能和节能性。
故障预测与健康管理技术在市域市域动车组中的应用分析
故障预测与健康管理技术在市域市域动车组中的应用分析发布时间：2022-10-19T06:50:01.559Z 来源：《建筑实践》2022年11期6月作者：韩文锦[导读] 随着市域铁路事业的不断深入和高速发展，对优化动车级维护策略的重要程度也在不断提升。
韩文锦宁波市市域铁路投资发展有限公司浙江省 315000摘要：随着市域铁路事业的不断深入和高速发展，对优化动车级维护策略的重要程度也在不断提升。
现阶段的市域动车组维护策略优化中，故障预测与健康管理技术和状态维修成了重要工作内容。
论文主要对市域动车组中故障预测与健康管理技术的应用展开了研究与分析。
关键词：市域动车组；故障预测；健康评估；发展现状；决策；支持前言现如今，随着国家对市域（郊）铁路的政策倾斜，国内市域线的建设是大有可为，从而带来的是市域动车组数量的持续攀升，市域动车组类型的不断增多，且运营规模不断加大，市域动车组装备产业也从以往的规模化生产制造向现今的全寿命周期的运营维保阶段进行转型与发展。
随着市域动车组设备服役时间的不断的推移，设备的性能也在逐渐衰退，随之市域动车组的故障率、维修成本增大的问题也日益突显出来。
在这种环境形势下就需要尽可能保证市域动车组运行的安全可靠，有效降低运维成本，最大限度地减少故障的产生，努力提高服务品质，促进社会和经济效益的提高。
一、故障预测与健康管理技术的发展现状现阶段，国内高铁维修正从以往传统的计划修模式转变为状态修模式。
有研究数据显示，在设备可能会发生故障时对设备展开及时有效的维修可以有效提升维修效率并节约维修成本，促进设备运行的安全可靠性。
在制定与改进维修策略时需要对设备的故障时间点进行精准确把握，对设备实施健康状态测评，所以，故障预测是提升动力组维修策略的重要工作内容。
故障预测与健康管理技术简称PHM技术，其主要是对设备状态监控与维修活动所开展的一种高效决策手段，其在发展过程中经过多个阶段，主要有可靠性分析、故障分析与预测、综合诊断与系统监控及综合系统故障预算与健康管理。
转辙机健康管理关键技术的研究
转辙机健康管理关键技术的研究转辙机健康管理关键技术的研究引言：转辙机是重要的火车组件，用于在铁路线上将列车引导到正确的轨道，以确保列车安全通行。
随着铁路运输的快速发展，转辙机健康管理成为确保铁路系统安全性和可靠性的关键因素。
本文旨在研究转辙机健康管理的关键技术，以提高其运行效能和延长使用寿命。
一、转辙机健康管理概述转辙机健康管理是指对转辙机进行运行状态监测、故障诊断和维护决策的过程。
通过实时监测转辙机的运行状态，能够预测潜在的故障并采取相应的维护措施，以提高转辙机的可靠性和安全性。
二、转辙机运行状态监测技术1. 振动监测技术：通过安装振动传感器，实时监测转辙机的振动情况。
振动信号分析可以帮助判断转辙机是否存在故障，并提供故障的位置和严重程度，实现及早预警。
2. 温度监测技术：转辙机在运行过程中会产生热量，温度监测可以检测转辙机的工作状态是否正常。
若温度异常升高，可能表明转辙机存在故障或摩擦过大，及时采取措施可以避免更严重的故障发生。
3. 电流监测技术：通过对转辙机供电电流进行监测，可以判断转辙机的工作状态，例如是否存在异常、是否受到外界干扰等。
电流监测可以提供更加全面的状态信息，为故障诊断和维修提供科学依据。
三、转辙机故障诊断技术1. 数据分析技术：通过收集与转辙机运行相关的数据，利用数据分析技术提取关键特征，并建立故障诊断模型。
例如，利用机器学习算法可以对转辙机故障模式进行分类，并预测未来的故障发生概率，以指导维护工作。
2. 图像处理技术：利用图像处理技术对转辙机的视觉信息进行分析，可以提取转辙机的形态特征和表面状况，从而判断是否存在异常情况。
图像处理技术不仅可以用于故障诊断，还可以用于转辙机的实时监测和维护决策。
4. 声音分析技术：转辙机在工作时会产生特定的声音，通过对声音信号进行分析，可以检测转辙机是否存在异常，例如噪音过大、摩擦增加等。
声音分析技术可以在转辙机发生故障前发出预警，防止事故的发生。
高铁动车组故障预测与健康管理关键技术的研究 高辰
高铁动车组故障预测与健康管理关键技术的研究高辰摘要：高铁作为现阶段交通工具中普及率和应用率逐渐升高的一种交通工具类型，在现代交通运输中担任着非常重要的角色。
这也是意味着如果高铁运行中动车组的运行状态出现问题，则可能造成的影响和危害也是非常大的。
为了更加有效地预测高铁动车组运行中的故障，在相应的技术层面进行优化和提升。
只有准确合理地做好故障预测工作，采取适当的方法做好动车组的健康管理，才能确保动车组运行状态的稳定性和高效性。
关键词：高铁动车组；故障预测；健康管理；关键技术引言：高铁动车组的故障预测工作，需要相关工作人员在思想意识敏感性和具体的故障预测方法上都有所掌握和了解。
从健康管理工作本身的角度上来说，其管理工作的开展，也需要关键技术的支持。
在严格执行相关技术应用的流程后，方可提升健康管理工作的质量。
一、关于故障预测技术的类别介绍上文已经提到，故障预测的工作，需要依托专业的技术作为支持和实现手段，随着高铁动车组不断的发展和成熟，相应的故障预测技术也处在不断进步和发展的状态下，从现阶段的应用现状上来看，故障预测技术的主要类型包括以下几个具体类别。
（一）基于可靠性的预测技术这种技术在众多的预测技术中属于传统性比较高的一种技术类型。
预测工作的重点在于，通过预测技术的实施，保障故障预测的可靠性[1]。
在具体的预测方法方面，是通过针对被检测设备注意的应用寿命以及发生故障的规律性周期进行研究，达到故障预测的目的，当一些设备主体运行状态和故障周期规律被确定后，则实际故障发生的规律也可以被总结分析得出。
从而针对一些常规的故障类型做出预测。
预测中可参考的指标包括了机械设备的寿命指标和故障原因指标。
（二）基于失效性的物理预测技术这种预测技术主要是指通过针对设备运行的时间和外部环境等因素，以失效为判别指标，判定引发失效现象的具体因素，从而对是否已经失效、失效的具体原因进行分析和研究，随后根据失效情况的发生状态和程度开展故障预测。
高铁动车组故障预测与健康管理关键技术的研究
高铁动车组故障预测与健康管理关键技术的研究发布时间：2022-09-26T08:01:07.929Z 来源：《科技新时代》2022年第3月第5期作者：王艳平梁永兵[导读] 高铁作为现阶段交通工具中普及率和应用率逐渐升高的一种交通工具类型，王艳平梁永兵包头车辆段呼和浩特动车所内蒙古呼和浩特市 010010摘要：高铁作为现阶段交通工具中普及率和应用率逐渐升高的一种交通工具类型，在现代交通运输中担任着非常重要的角色。
这也是意味着如果高铁运行中动车组的运行状态出现问题，则可能造成的影响和危害也是非常大的。
为了更加有效地预测高铁动车组运行中的故障，在相应的技术层面进行优化和提升。
高铁动车组的故障预测工作，需要相关工作人员在思想意识敏感性和具体的故障预测方法上都有所掌握和了解。
从健康管理工作本身的角度上来说，其管理工作的开展，也需要关键技术的支持。
在严格执行相关技术应用的流程后，方可提升健康管理工作的质量。
关键词：高铁动车组；故障预测；健康管理；关键技术一、高铁动车组故障预测与健康管理的意义高速动车组的技术复杂且对动车组维护人员的专业要求比较高，在工程学中，我们根据工程设备的不同工作状态将设备分为三种状态：正常的工作状态、出现问题的异常状态和由于故障而不能正常工作的故障状态。
高速动车故障的产生往往是由于某一小问题没有得到注意和及时的维护从而发展成为影响正常运行的故障。
因此对于高速动车的故障预测和健康管理技术的使用是非常必要，对于问题的提前发现及解决，既可以有效的预防高速动车运行过程中发生故障，避免更大的经济损失，保证乘客的生命财产安全，又能在动车组制造过程中通过技术改进和零部件的工艺完善，来避免故障发生。
如此便可提高动车组的运行效率，更好的为人们服务，使中国高速动车组技术进一步发展和提高[1]。
二、高铁动车组故障预测技术分析时代的进步预示着科技的进步，科技技术有了质的飞跃，从以前的事故发生能够迅速解决的要求逐渐提高，到现在科技已经可以做到在事故即将发生之前作出示警，提前做出处理，避免影响扩大。
基于I2C总线架构的牵引控制单元健康管理设计
基于I2C总线架构的牵引控制单元健康管理设计发布时间：2022-05-06T12:55:49.923Z 来源：《当代电力文化》2022年第1期作者：李娜[导读] 通过论述自研TCU的健康管理系统架构、主处理器、通信总线、子板健康管理数据采集等方面的设计方法，李娜中车唐山机车车辆有限公司河北唐山摘要通过论述自研TCU的健康管理系统架构、主处理器、通信总线、子板健康管理数据采集等方面的设计方法，提出了一种用于列车牵引控制单元上的健康管理体系，实现对TCU自身的故障诊断及预测。
目前已生产制造样机，并在部分车型上进行试用。
关键词故障预测与健康管理系统;牵引控制单元;I2C总线随着中国高速列车领域的兴起和发展，对机车核心控制部件列车牵引控制单元（Traction Control Unit, TCU）进行自主创新的设计研发意义愈发重大，保障列车及其关键部件能够安全稳定运行也成为重点。
TCU作为中国标准动车组牵引系统的关键组成部分，具有监控、通信、控制等功能，与列车运行的安全性和稳定性息息相关，因此，本文提出一种基于I2C总线架构的牵引控制单元健康管理设计。
1 技术背景故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management, PHM）系统可以进行设备系统的数据采集、处理和监控等，并具有检测设备健康状况、诊断和预测故障位置和发生时间，及部件使用寿命、进行适当的维修保障决策等能力，在诊断、预警方面具备极高的准确性。
PHM系统的研发和应用，可以极大地缩减运维成本，提升运营效率和安全性。
将PHM技术应用于列车的健康监测和故障预警，可以提高列车系统稳定性、运行安全性，同时降低人工维护强度和维护成本，实现列车全生命周期的健康管理。
作为牵引系统的核心控制设备，牵引控制单元TCU除了负责收集整个牵引系统的健康数据以外，还需要对自身的健康数据进行实时健康，并进行相应的管理，遇到故障现象需进行上传和记录，故本文设计采用PHM技术以进行TCU的健康管理。
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基于动车组的健康管理平台的关键技术研究
摘要：动车组故障预测与健康管理技术是由计划预防维修向数字化进准状态修
的有效手段。
本文以高速列车的设计和运维产生的历史数据为基础，结合技术架
构对动车组车载PHM系统、车地PHM系统、地面PHM系统等技术进行分析，
并对PHM系统进行验证。
分析结果可为PHM技术在各类轨道交通车辆中的应用
提供参考。
关键词：动车组；故障预测；健康管理；
0引言
当下，我国高速动车组技术已经取得突破性进展，但车辆系统及关键部件的
健康状态维护与保持能力是评价高速列车技术水平的重要内容。
现运行的和谐号
高速列车采取以里程计划进行维护，所需维修与维护费用较高。
受益于电子硬件
及智能算法技术的发展，检修人员对于列车故障的响应也由计划修状态修向预防
性[1]，故障预测与健康管理技术（Prognostics and Health Management，PHM）是
实时监测装备运行的状态参数及特征信号，借助智能推理算法和模型评估装备的
健康状态，对故障进行预测，并提供维修保障决策，实现装备状态维修。
故障预测与健康管理技术源于对飞机关键系统部件的故障预测中，现广泛用
于应用于英、美、加拿大、荷兰、新加坡、南非、以色列等国的直升机上,其中,
美国国防部新一代HUMS——JAHUMS具有全面的PHM能力和开放、灵活的系统
结构。
当下智能运维是智能铁路系统的重要组成部分，欧洲铁路产业联盟研究新一
代智慧解决方案，于2010年发布了InteGRrail体系,但目前仍然尚处于审核认证阶段，短期内尚不具备应用于高速列车及其运行环境设计的条件，尚不能提供高速
列车运维体系解决方案[2]。
通过将神经网络和支持向量机分类相结合对滚动轴承
故障状态开展了混合智能诊断研究[3]；以小波包分解系数的标准差作为特征参数，将遗传算法与神经网络结合，建立了复杂齿轮箱的故障诊断系统，用来诊断不同
故障模式和程度的齿轮箱故障[4]；中南大学刘剑锋采用基于模糊预测控制方法对
机车制动控制开展深入研究[5]。
国内外学者对问题都进行了相应研究，所提出的
模型。
1动车组智能诊断与故障预测系统架构
高速动车组的异常状态与列车集群、系统集群、部件集群等相关联，，使得
故障预测和定位变得极为复杂．因此，开展高速列车智能诊断和故障预测的研究，需要对实时状态数据进行特征提取和预处理，对列车运行积累的历史数据深入挖掘，建立系统的故障预测数学模型，对部件、系统和列车层次的特征数据及关联。
关系进行监测和逻辑推导．高速列车智能诊断与故障预测系统主要由车载PHM
系统、车地数据传输系统、地面感知系统、地面PHM系统4个要素组成，系统
架构如图1所示．
图1：动车组健康管理系统架构
其中车载PHM系统以整体采用分布式结构，获取从零部件至子系统的至整
车级别的车辆状态信息，完成实时数据进行融合、清洗、提取相关特征参数等工作，根据数据处理后的状态特征，车载PHM系统分别从故障诊断、健康评估和
智能决策等方面进行处理，并把处理后的状态特征和预处理结果反馈到地面PHM
系统中，地面PHM系统对列车集群进行差异性评估与分析统计，对运行数据中
的相关性和因果性等关系进行挖掘，进而训练和优化车载PHM系统中的分析模型。
车地数据传输系统利用无线网络将车载PHM的实时诊断结果和车辆关键状态数据发送至地面PHM系统信息感知系统用于感知地面设施、车辆状态、环境气候等信息并发送至地面PHM系统，主要包括：
1）以轴承温度、牵引电机电压电流等为代表的反映部件自身状态的物理信息。
2）以平稳性、舒适性等的物理信息和车辆的位置及环境信息反映车辆状态或性能的信息；
3)以轨道、电网及轨道环境为代表的，反映部分地面设施的信息；
4）反映车辆设计、试验或检修相关参数的数据信息。
地面PHM系统接收来自信息感知系统的车辆状态数据、运维环境数据、设计和制造数据等，进行清洗、转换、存储之后，基于已构建的分析模型对实时数据流进行处理，实现从列车集群到关键零部件的精确故障预测与健康管理．同时通过大数据分析对非实时数据进行知识挖掘，作为优化PHM模型的依据．地面PHM应用平台包含可视化展示及决策支持等，能够及时实现与运营管理层面的信息交互，将地面PHM系统分析结果反馈给车载PHM系统，同时指导列车的设计改进、智能制造和运维检修。
2智能诊断与故障预测模型
高速列车智能诊断与故障预测技术通过感知关键部件、核心系统、整车以及地面设施、外部环境等各类信息，利用特定的通信手段将数据进行传输，完成数据转换、存储、特征提取等分析工作．然后，车载和地面PHM模型按照不同的流程分类处理实时数据和历史数据，完成列车集群、车辆、子系统和关键部件不同层次的故障诊断、预测与健康管理，进而形成运维决策．最后，利用可视化手段显示诊断结果，推送相关信息，完成故障管理的闭环，具体流程如图2所示．据整车、子系统或部件的各自特点建立智能诊断和故障预测模型需要考虑的环节包括数据采集、数据分析、综合诊断和信息反馈．高速列车智能诊断与故障预测模型通过传感器网络以规定频率和参数采集相应数据后，对数据进行特征提取和预处理，对列车单一或一组异常特征进行实时应急响应．数据分析提取的特征同时作为历史数据和关联数据为列车的综合诊断提供数据支撑．列车综合诊断内容包括列车部件剩余寿命预测，潜在故障信息推导，潜在故障源定位，问题原因分析等．故障预测流程的最后环节是形成决策，并反馈至相关责任方，直到潜在故障关闭。
图2 高速列车智能诊断和故障预测分析流程
3结语
现有的高速动车组运维体系中，阐述了PHM系统设计与应用的关键环节。
提出了智能诊断与故障预测的基本框架。
现有的PHM系统否满足实际的预防性维修需求，需要进行后期的验证和评估，并进行改进和完善。
从而不断提高PHM 系统的开发质量、经济效益和使用可靠性。
PHM下一步将与实际的运维检修等环节相结合，实现基于保障性维修的“PHM+”技术体系。
参考文献：
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