轨道车辆运行状态智能化监测与诊断系统

为了解决轨道交通智能运维系统中存在的技术参数标准缺乏、数据联动性差及数据挖掘深度不足的问题,本文在智能运维体系框架下采用大数据管理和分析技术,将来自于车辆、轨旁的实时数据、故障数据及履历数据等非实时数据进行分类、关联和融合,解决了各专业和系统间联动性差的问题,实现了互联互通管理;在数据分析和挖掘中,提出了基于3σ准则和相似度分析的预警阈值确定方法,建立了关键部件的健康评估和故障预警模型;最后,通过提取数据特征,找出数据的蕴含规律、特征分布及演变规律,对数据进行深度挖掘,实现车辆的故障统计、成因分析及性能预测。在保证车辆安全运行的基础上,开展个性化维护与延寿、智慧设计和修程修制优化,可降低运营维修成本、减少过度维修次数、提高维修效率和设备的可靠性。