1、立项背景

国家发改委制定并印发了包括《轨道交通装备关键技术产业化实施方案》（以下简称方案）在内的9个重点领域关键技术产业化实施方案，方案的主要任务明确指出要“开发城市轨道交通主动检测与智能维护系统，建立状态修、预防修等运维模式，形成主动检测与运维技术标准和规范体系”。

本项目为响应国家战略要求，对轨道车辆全生命周期管理、大数据PHM等关键技术进行深入研究，以解决轨道车辆运营负荷急剧上升、应急机动能力要求不断提高、管理难度和幅度增加、列车可靠性要求苛刻、过度维修和维修手段落后导致的维护成本高昂等问题。项目运用物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，致力于建设轨道车辆全寿命周期管理大数据PHM平台，以提高涵盖地铁列车、市域列车等城市轨道交通装备的故障应急处理能力，实现精准维修和降低全寿命周期成本，降低修时和保障车辆利用率，提供精准智能决策和安全保障。通过大数据PHM平台的研究与应用支撑对车辆及其关键零部件的健康管理和智能运维决策，推进状态修，打通全寿命周期车辆数据的同时，反哺轨道交通装备的设计、工艺、制造，全面提升轨道交通装备全寿命周期的智能化程度。在平台及标准规范建设的过程中提升轨道交通产业集群的话语权和市场竞争力，完善后市场的产业布局，开拓维保蓝海市场，助力制造强国建设。

2、内涵和主要做（方）法

本项目采用的主要方法如下：

（1）车载智能监测和地面自动化检测技术，实现车辆及其核心部件的智能监测与诊断。

车辆智能监测通过列车内部传感和通信技术，构建列车状态和环境感知网络，具备数据采集、状态感知、环境感知、故障诊断和数据传输与存储功能，是车辆大数据PHM平台的数据源和“神经末梢”。车辆段/轨旁监测通过在车辆段和运营正线轨道旁安装基于机器视觉、红外线和激光等传感技术的检测装置，车辆经过时自动检测车辆的外表故障、磨耗件尺寸、关键部件缺失、变形和走行部温度等异常状态的自动化系统。

（2）实现车辆、地面检测设备与大数据PHM平台间的安全准确快速的数据传输。

自主车载无线传输装置获取MVB、CAN、以太网上传输的所有数据，得到列车及所有子系统的状态、故障记录，通过移动蜂窝网络或者WLAN技术将数据发送至地面大数据中心。地面车辆自动检测系统和车辆自动检测装置可以通过无线通信方式将地面检测的数据发送至大数据中心。

（3）建立大数据PHM平台作为数据集成与分析综合平台。

该平台接入列车数据、地面检测系统数据、检修操作数据、资产管理数据和生产数据等。实现基于大数据PHM平台管理的核心功能：监测中心，实现车、地设备的全方位监测；预警中心，实现车辆和设备的健康管理和故障预警；工单中心，实现工单的派发、故障的处理以及物料的管理；调度中心，实现安全调度批准和人员配备等；评估中心，实现健康状态评估、工单评估、维修决策和成本评估等。大数据PHM平台将打通车辆、地面检测系统、资产管理系统、调度系统和检修生产系统的数据流，形成集运行监控—故障预警—故障触发—工单处理—维修执行—工单闭环—预警闭环—监控闭环的全流程管理。

（4）实现基于大数据PHM平台的故障诊断和健康管理

根据对车辆各个子部件的机理分析，在数据基础服务基础上确定诊断挖掘模型，对诊断模型进行建模，主要包括齿轮箱诊断模型、轴箱诊断模型、牵引电机诊断模型、制动不足诊断模型、抱死故障诊断模型、滑行诊断模型、车门诊断模型和空调诊断模型等等；利用故障诊断模型实现故障预测和健康管理，生成预测性维护工单和故障维修工单,维修工单的反馈可用于模型的修正。大数据PHM实现设备故障和失效后触发的被动维护和定期检修到主动预防的转变，实现基于状态维修和综合规划管理。

（5）实现轨道车辆运行维护管理体系

实现在大数据PHM平台下，车辆运用检修业务流程和管理要求，适应计划修向状态修转变的维修管理模式，建立MRO信息化管理体系，该体系主要包括基础管理、履历管理、维修计划管理和工单闭环管理。

（6）实现基于大数据PHM平台全生命周期全流程管理

基于上述数据采集、数据传输、数据处理和数据挖掘基础，大数据PHM平台打通从车辆、地面、运营、维护的全过程，实现设备的闭环管理。

原理或机理

本项目对关键子系统基础试验和机理模型分析，搭建大数据基础平台，并进一步建立基于大数据、机理模型分析和数据挖掘的整套技术体系，主要原理如下：

（1）自动化巡检取代人工检查，提升检修效率及准确率；

（2）自动完成车载数据的汇集、预处理计算和无线下载；

（3）地面大数据平台实现大数据智能诊断、优化与决策；

（4）自动完成后台数据处理，实现数据中台、业务中台及业务应用；

（5）提供标准化第三方数据应用接口，实现数据共享与融合。

4、创新亮点和值得学习借鉴之处

该项目具有如下创新点：

（1）构建了面向轨道交通车辆全寿命周期管理系统的多源异构大数据云平台。

通过采集、分析车辆及关键子系统的运行数据、检修数据、监测数据和环境数据，构建了面向轨道交通车辆运、检、修一体化的大数据PHM云平台，实现了车辆的智慧监测、智慧检修和智慧运维，车辆管理系统从传统孤立个体变为了数据共享平台。

（2）健康管理模型的构造、管理和运用

根据车辆各关键子系统的机理分析与行为特征参数，构建子系统的监控模型、故障诊断模型、故障预测模型和健康评估模型等，为设备的状态修提供模型支撑。在车辆管理系统的管理和运营方面，提供模型可视化和可跟踪管理，根据子系统内部元器件的特征参数变化，进行模型调整优化。通过模型的有效管理，实现如下功能：故障的预测、诊断与精准定位、亚健康管理以及关键能源部件的全寿命周期管理。

5、实施应用前后效果（益）情况对比

大数据PHM创新平台搭建完成后，实现了检修模式的转变，由计划维修转向了状态维修，维修模式的改变产生了极大的经济效益。按照车辆计划维修2000工时/列*年，深圳地铁全网368列车每年需用736000人工时，按照人工成本14万/人*年,每人每年2008综合人工时，转变为状态维修后，每年人工成本节约30%，全年可节约1530万元。计划维修物料成本12万/列*年，状态维修后节约30%，368列车可节约1324万元/年。

可推广应用范围

本项目成果可以应用到城轨地铁、市域列车、轻轨和有轨电车、磁浮车辆、有轨电车等城市轨道交通车辆上；无论是新造项目还是改造项目，本创新成果可根据用户需求建设大数据PHM平台，对机械、电气、通信接口等进行个性化设计，具有非常广泛的适用性。