基于大数据的城轨车辆PHM智能运维系统的研究与实践
赵 焱，曾云峰，陈 龙，张 朋，王蒙蒙，王嵩松
(中车大连机车车辆有限公司 城铁开发部，辽宁 大连 116022)
随着我国城市轨道交通的发展建设，列车运营总里程及车辆总数不断攀升，车辆的复杂性及综合化也不断提升，这对城轨车辆的安全性和维修的高效性提出了更高的要求。但目前城轨车辆常用的检修维修却仍采用基于计划性维护和故障性维修的事后维修方式，这会造成检修不足或者检修过剩的情况发生，增加车辆故障发生的概率，同时增加检修成本。因此研究设计一种更加完善、更加适用于我国城轨车辆实际情况运用的智能运维系统迫在眉睫。研究故障预测与健康管理的运维技术，利用列车多维度数据提前进行故障的可靠性预测和故障部位精准维修，对保证行车安全、降低故障率、提高检修效率、降低运维成本具有重要意义。
本文基于大数据发展趋势，结合数据挖掘技术，开发了B/S架构的城轨车辆PHM智能运维系统。车辆故障预测与健康管理系统(PHM)依据车辆监控信息，实时管理列车健康状态，在故障发生之前作出决策，实现预警报警及健康诊断，为车辆的状态修、预测修提供数据支撑。基于大数据技术的智能运维系统已成为未来城轨交通领域的重要发展方向。
基于大数据的城轨车辆PHM智能运维系统的设计理念是利用大数据、人工智能技术充分运用车辆核心数据，通过新增的监测数据(车载数据、轨旁监测数据)结合既有数据(工单、履历)为智能化应用做支撑。该系统可提升检修计划的针对性，对维修过程进行指导，提升列车可靠性与可用性；
还可对运营过程中的故障提供及时的处置建议，降低故障的影响。因此，该系统设计的核心思路可总结为：基于状态感知，结合数据分析，赋能智能应用。
城轨车辆PHM智能运维系统按整体结构分为车载设备和地面两部分，其整体架构如图1所示。
图1 城轨车辆PHM智能运维系统构架
1.1 车载设备
以车载专家主机EDS为核心包含了TCMS、弓网系统、走行系统、空调系统、车门系统等，主要实现数据采集、车载数据处理、全量数据存储、车载运维数据分发，为地面PHM系统提供数据支撑。
1.2 地面部分
以车载数据为基础，结合地面检测数据、检修数据、运维经验数据，通过数据处理、模型算法、专家诊断等实现...
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