轨道交通故障预测与健康管理PHM系统的应用

轨道交通是现代城市中不可或缺的交通方式，它为人们提供了快速、高效和可靠的出行方式。然而，由于轨道交通系统的复杂性和高负荷运行，设备故障和运营中断问题时有发生。为了提高轨道交通系统的可靠性和安全性，故障预测与健康管理（PHM）系统被引入并广泛应用。该系统通过实时监测、分析和预测设备的健康状况，提前发现潜在故障，并采取相应的维修和维护措施，以确保设备的可靠性和安全性，为轨道交通运营提供全方位的支持。

图.现代轨道交通（Pexel）

故障预测与健康管理PHM系统的主要功能有以下四个方面：

数据采集与处理

系统可通过安装传感器进行数据采集，实时收集列车和轨道系统的关键参数和信号。这些数据涵盖了列车状态、制动系统、电气系统、通信系统等多个方面。采集到的数据需要经过处理，包括数据清洗、特征提取和数据融合，以保证后续分析的准确性和可靠性。

异常状态监测

通过对采集到的数据进行实时监测和分析，系统能够快速检测出制动系统、电气系统、通信系统等方面的异常情况。例如，系统可以识别出抱死故障、摩擦制动故障、速度传感器故障等常见异常。这样的实时异常状态监测可以帮助运营人员及时发现潜在问题，并采取相应的措施避免事故的发生。

故障预测

通过对历史数据的分析和建模，系统可以识别出与故障相关的特征和模式。基于这些特征和模式，系统可以利用机器学习、统计分析等方法进行故障预测。预测结果可以告知运营人员可能出现的故障类型、时间和严重程度，从而采取相应的维修和预测性维护措施，提前预防故障的发生，提高轨道交通系统的可靠性和安全性。

故障智能诊断

传统的基于逻辑推理的故障诊断方法已具备快速排查大部分故障的能力，但仍存在部件级故障定位和自动化程度不高的问题。因此，当前的研究方向是结合机理和数据分析技术，利用机器学习、专家经验等方法，系统能够快速定位电路板、阀类或管道泄漏等故障及其失效模式，实现对轨道交通系统故障的快速诊断和定位。

图.设备故障智能诊断（PreMaint）

更多PHM系统的详细介绍可参考往期内容>>故障预测与健康管理（PHM）的由来以及当前面临的挑战

轨道交通故障预测与健康管理PHM系统的应用对于提高轨道交通系统的维护效率和运行安全性具有重要意义。通过数据采集与处理、异常检测、故障诊断和故障预测等功能的整合，PreMaint设备工程一体化管理平台能够实现实时监测和分析，并提供准确的故障诊断和预测信息，为轨道交通的运营和管理提供全面支持。未来，随着技术的不断发展，轨道交通PHM系统将进一步完善，为城市轨道交通的可持续发展提供更高水平的运营和维护保障。

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