探究動車組故障預測與健康管理技術的運用

紀奕龍 于彬

摘 要：隨著現代化技術以及信息化手段的高速發展，故障預測與健康管理技術已經得到了較為完善的發展優化，這也使其在多個社會領域當中得到了較為廣泛的應用，特別是在動車組當中，故障預測與健康管理技術更是起到了至關重要的作用，這就需要充分結合動車組的基本功能結構以及運維特點，對所用的故障預測與健康管理技術展開科學合理的調整，確保其在動車組當中能夠起到更加優異的作用。因此，文章首先對故障預測與健康管理技術的基本概述展開深入分析;在此基礎上，提出動車組故障預測與健康管理技術的基本運用措施。

關鍵詞：動車組;故障預測技術;健康管理技術;運用措施

引言：在我國高速鐵路行業高速發展的背景下，當前的動車組對于列車保障系統的可靠性、安全性以及維修成本等方面提出了更高的需求。而為了更好的滿足基本的運維需求，適應各類現代化技術的發展趨勢，就必須要將故障預測與健康管理技術有效應用在動車組當中，并以此為基礎來建立起更加完善的運維決策系統以及健康管理系統，從而實現對于各個關鍵部位的診斷檢測，為后續動車維修保障方案的制定奠定堅實基礎。同時，通過故障預測與健康管理技術，還可以有效減少維修保障方面所消耗的費用，穩步提升所用裝備的可靠性以及安全性。

1 故障預測與健康管理技術的基本概述

隨著自動化技術以及智能化技術的高速發展，各種大型系統設備當中，其基本的綜合度、集成度以及復雜程度越來越高，但這也在潛移默化之間提升了各類所用設備的運維成本，如果仍舊采用傳統的保障修護技術，則很難滿足基本的維修需求。而在當前的社會環境中，故障預測與健康管理技術的主要研究對象，早已經從原本的戰斗機發動機方面，逐步拓展到大型船只、直升機以及工業領域之中，其主要就是根據基本的故障檢測以及故障診斷等技術手段所發展出來的，其中具體囊括以下幾方面內容：首先為預測功能，能夠根據基本的失效機理以及故障的基本特征來進一步對建模中存在的故障進行早期預警，并預測其剩余壽命;其次是增強診斷力度，通過提升故障診斷能力的方式，明確部件所具備的基本功能狀態;最后是健康管理，能夠通過診斷信息、檢測信息以及預測信息來對所用設備以及部件的健康狀態以及維修狀態加以明確，保證其能夠達到基本的健康標準[1]。

2 動車組故障預測與健康管理技術的基本運用措施

2.1系統的整體設計

動車組的故障預測與健康管理系統，其在具體的功能架構方面可以將其詳細劃分為五個層級，分別為數據信息采集層、數據信息分析層、數據信息管理層、用戶訪問層與服務層等，其中各類數據信息在經過與之對應的數據接口以及數據協議過后，能夠將其有效匯總到主要的平臺數據信息庫當中，并根據實際情況來完成對于各類數據信息的融合以及分類處理。同時，動車組的故障預測與健康管理技術系統可以根據健康評價以及可靠性等方面的具體分析指標與用戶需求，根據不同的算法模型來對指定系統展開深入分析，形成準確的診斷結果以及健康評價等數據信息，確保最終的分析結果可以有效推送到各個應用模塊當中，為各項業務內容的開展起到良好的輔助作用。

2.2系統的主要功能以及應用

動車組當中的故障預測與健康管理系統，其基本的應用服務內容與功能模塊，具體由以下幾方面所構成，分別為預警預測、狀態監測以及健康評估等內容，首先為預警預測，在動車組的故障預測與健康管理系統當中，其中囊括了多種預測模型、預測算法以及預警規則，能夠根據基本的診斷結果推送出動車組的基本數據信息、預警內容以及處置情況等多種預警信息，在當前的社會環境中，動車組當中的故障預測與健康管理系統，已經實現了各個關鍵部分故障問題的預警;其次為狀態監測，在狀態監測模塊當中，其主要就是以動車組的實時故障情況、歷史故障情況、軌道監測數據以及狀態參數等多方面內容為基礎，并將這部分信息進行復現，使得用戶能夠更加便捷的在其中找尋出分散在不同系統內部的碎片化數據，更加全面的掌握好動車組的基本數據信息;最后為健康評估，健康評估模塊能夠對動車組的各個部件狀態展開全方位的綜合評價，并對動車組部件的歷史故障信息、剩余壽命與監測參數等多種內容展開綜合計算，從而得出更加準確的部件健康狀態信息，并逐步構建出整個動車組的健康狀態等級，在動車組的故障預測與健康管理系統當中，健康評估模塊可以根據具體算法以及評分細則，將動車組之中列車的基本健康狀態加以劃分，并以此為基礎來向動車組的運用管理部門來及時推送出整治維修以及故障排查等基本措施。除此之外，相應的研究人員通過對于動車組系統以及部件健康狀態的分析研究，也能夠對動車組的源頭質量進行更好的整治，為后續維修工作的優化開展提供必要的數據支持[2]。

結論：隨著動車組內部信息化以及現代化建設水平的不斷提升，動車組故障預測與健康管理技術已經得到了十分廣泛的應用，而隨著對于這方面系統研究的持續深入，動車組的成本控制能力以及安全保障能力也必然會得到全方位提升，確保動車組的綜合運營水平能夠達到一個全新水平。因此，在動車組的后續工作過程中，必須要進一步對動車組當中各個車型系統以及部件的故障預測模型加以完善，在最大程度上提升故障診斷的評估能力，為動車組的可持續發展奠定堅實基礎。

參考文獻：

[1]池毓敢.動車組故障預測與健康管理技術的研究及應用[J].機車電傳動，2018（05）：118-124.

[2]李正元.高鐵動車組故障預測與健康管理關鍵技術的研究[J].中國戰略新興產業，2018（12）：146.

作者簡介：

紀奕龍，1987年3月出生，男，山東青島人，工程師，本科，中車青島四方機車車輛股份有限公司，運用檢修。

于彬（出生年份—1990年），性別：男，民族：漢，籍貫：山東省青島市，職務：高級診斷工程師，學歷：碩士，單位：中車青島四方機車車輛股份有限公司，研究方向：動車組運行故障診斷及應急處置。