城市轨道车辆轨旁智能运维技术研究

针对当前城市轨道交通车辆运维中存在的维修周期长、成本高、质量低、存在过度修和欠修等问题,开展轨旁智能运维技术的研究与应用。轨旁智能运维基于AI(人工智能)、大数据、物联网、云计算等新兴技术,为实现城市轨道交通车辆智能运维提供了技术上的可行性。深入讨论了轨旁智能运维技术面临的核心挑战,基于AI中台创造性地提出了以数据为驱动、以用户体验为宗旨,打造全寿命周期、全价值链的数据业务链路的新型轨旁智能运维技术。该技术以车辆轨旁运维设备全寿命周期检修综合成本为目标,通过建立轨旁运维模型,实现车辆轨旁运维的状态修和计划预防修,有效降低了车辆运维成本,实现了车辆服务模式的创新。

基于改进的RCM转向架系统维护决策技术研究

提出一种用于轨道车辆转向架系维修决策的RCM可靠性评估的新方法,选择结合比例危险模型来描述失效时间的危险率.该方法通过辅助PHM更精准的定义维修模型,并获得转向架系统的维修间隔,计算效率高,适用于复杂状态系统的条件可靠性计算.数值研究表明,该方法可有效降低传统RCM的过修现象,降低运维成本,具有一定的推广应用价值.