【现代轨道交通维保问题研究开题报告文献综述7400字（论文）】.docx

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1、自动化技术在现代轨道交通维保中的应用开题报告文献综述目录自动假术在现代轨道交通维保中的应用开题报告文献综述1研究背景11.1研究背景11.1研究意义2232.2国内文陶述53研KKS/论文（设计）USSR64进度安排65得城71研究背景1.1研究背景随着我国高速动车组的急速发展，投入运营的动车组数量不断增加，动车组维修保养的压力也越来越大。我国高速列车涵盖了不同的时速、不同的运用环境等各个状况。因此，铁路部门迫切需要实施一种新的自动化监控管理技术，对动车组安全进行有效监控，降低工作成本，提高工作效率，降低动车组运行压力，完善对动车组相关数据的监控管理和动态评价。而且在故障预测和健康管理技术（P

2、rOgnOStiCSandhea1thmanagement,简称PHM）在其他领域的应用给动车组运营管理带来了新的方向。PHM是一种通过各种算法判定系统运行状态和对零部件进行健康诊断的技术和应用。其通过各类监测器实时地检测设备的状态数据，同时结合设备的环境和各类因素，通过各类推理算法，来预测设备运行的未来状态，并对其进行合理的健康诊断，从而达到提前预判故障的目的。再根据健康诊断的决策，对系统进行维护，提前预防故障的产生。PHM在其他领域有着很多的应用和研究，但是对门槛很高的动车组领域的PHM技术还需要更深一步的研究。动车组的PHM技术通过评估预发生的故障，监测关键零部件的状态数据，给动车组的检

3、修人员工作以辅助建议。将PHM技术成功应用到动车组的研究中将会极大地确保动车组的安全和系统能发挥出最大的效益。目前我国高速铁路动车组现行的状态维护策略如下：以定时维修（TimeBasedMaintenance,简称TBM)为基础和前提，逐步完成状态修(COnditiOnbasedmaintenance,简称CBM)、换件修和主要部件的集中修。计划修目的主要是为了预防破坏、摧毁及生产中的损失。状态维修就是一种基于状态的维修方法。在部件或设备正常运行时，对其检测点都实时进行数据采集及健康诊断，从而评判出所采集点所处的健康状态，从而预测出其健康状态的变化趋势。根据其健康运行状态发展趋势及其可能出现的

4、故障情况和模式，提前设置一种具有预测力的维修决策，还要保证每个采集部件都应当进行检修所必需的科学技术和材料等。PHM技术是在状态修的基础上发展而成，它不仅可以增强动车组的安全保障，还能减轻检修人员的工作压力并降低检修成本。综上，利用PHM技术来制定动车组检修方案并进行分析是一件有重要且有意义的研究工作。目前维护策略的正确合理性仍然亟待深入探讨，构建以故障预测为基础的新型维护策略仍然是目前重点探讨的。新型的维护计划既能够准确地预测列车设备在运营过程中发生故障的时间，评估设备的正常健康运行状态，又能预测设备剩余的使用寿命。从而决定何时进行维修，怎样才能更好地进行维护，不仅更好地能够有效地缩减维护费

5、用，降低过度维护，还更好地增强列车运营的安全和可靠性。动车组从迸行设计、制造、备用、运输、检修到报废全过程即是整个生命周期，在该生命周期中往往会产生许多关于动车组运营、检修的相关数据，在这些相关数据中常常都隐含着关于动车组各个零部件的退化状态等相关信息。实现维护和改善模式的变异转化，关键在于动车组的各个子系统和关键零部件的性能下降。在退化规律的认识基础上，利用整个生命周期的数据对其健康状况和故障情况进行有效的趋势分析与预测，但目前该技术领域的研究成果并不丰富。1.1研究意义当前，高速动车组已经对于我国社会和经济发展作出了重要的贡献。越来越多的中国高速动车组正式上线投入运作，如何有效地保障它们正

6、常运行的安全与可靠，这就成为了铁路相关的运营管理维护单位所面临的一个极具挑战性的问题。传统”计划修”的维修方法存在较为严重的欠维修与过度维修两种弊病，难以适应当今社会现代化铁路建设与发展的需求。基于状态的维修，是继事后维修和定期维修之后一种新的维修方法，也将成为未来维修方法的一个重点和发展趋势。PHM得力于传感器、计算机等信息技术的发展并在这一背景下自然地产生，通过收集到的设备各种数据及设备的特性，评价其健康状况，并对设备的故障情况做出准确的预测，使得设备能够在一旦发生故障之前及时地采取措施对其设备进行检查和维护。PHM中健康状况的评估与故障预防均被认为是其中的核心。实现对高速客运动车组各个关

7、键零部件的故障监控与预测，能够有效地指导维护，改进当前的检修模式。2文献综述2.1 国外文献综述在国外PHM技术的发展过程中历经了一个非常漫长的进步和发展时期，大致来说我们可以划分为5个时期：外部检测阶段、机内检测阶段、智能阶段、综合诊断阶段和PHM阶段。与此同时在其发展过程中，维修决策管理技术也跟着它们经历了4个阶段：阶段事后维修、预防性保养、智能化维护以及状态维护。PHM技术从过去单一或部分应用在分系统或子系统中，一直发展到现在运用在重要系统中甚至整个系统中，应用实际发生了翻天覆地的变化。除此之外，PHM的应用领域也从开始的局限到目前已形成了完整的技术方法体系。从国际方面看，国外一些发达国

8、家研究PHM起步较早，美国通用电气公司提出工业互联网技术，较早涉及PHM。许多西方国家都已经做到了系统的自动检测、诊断和故障的预测，通过无线网络传输的渠道将各类信息传送到各个处理中心。许多处理中心可以实时运用数据，从而实现设备的远程监测及故障预测。目前,国际上在动车组的运用检修上,法国国营铁路公司已经研制出了速度在300km的MGV高速综合检测车辆，并且能够在300kmh速度下同步检查测试通信信号、路线以及接触网。日本也研发出了275kmh速度下的检测车辆，实现实时监视轨道和周边结构物等。动车组调度和维修中心可以通过数据传输的方式来指控这些设备，并根据这些设备检测到的数据作为维修决策的条件。这

9、些应用为高速动车组提供了安全和运行保障,也是国家集团十分支持的综合铁路安全保障系统。日本新干线30多年来未曾一次性地发生过重大的道路行车安全伤员和死亡事故，这中间动车组安全监控管理体系发挥着不可或缺的应用功能。目前，在全球动车组的运行和维护中，法国国家铁路公司研发了速度为30Okm的MGV高速综合检测车型，可以以300km/h的速度对通信信号、线路和悬链线进行同步检查和测试。日本还研发了一种时速275km/h的检测车，实现对轨道及周边结构的实时监测。动车组调度维护中心通过数据传输对这些设备进行指挥控制，这些设备检测到的数据可作为维修决策的条件。这些应用为高速动车组提供了安全运行保障，也是国家集

10、团支持的铁路综合安全保障体系。日本新干线30多年来没有发生过一次重大的道路交通安全伤亡事故。动车组的安全监控管理系统具有不可缺少的作用。德国在动车组检修维护的方面也走在了世界的前列，并且成为最成功的范例之一，这与德国城际特快列车(ICE)车载信息运用有着密切的联系。ICE列车维修基地的有关工作人员通过使用这套系统，有效地提高了工作效率，车上人员和乘客的安全系数大幅得到了提升。德国在动车组维护方面也走在世界前列，并成为最成功的例子之一，这与德国城际特快列车(ice)车载信息的使用密切相关。通过本系统的使用，列车维修基地的相关工作人员有效的提高了工作效率，列车上人员和乘客的安全系数也大大提高。法国

11、高速铁路系统(TGV)的PHM所获得的全面信息提高了高速列车的维修质量和效率。高速列车通过传感器分析故障信息和预警信息，检索并加载高速列车运行过程中可能出现的故障信息。早在1927年，Yu1e己经就已开始了关于预测和控制技术的相关理论研究，随着其理论和实践基础的不断深化和发展及其生产和维修的迫切需要，20世纪80年代以来，新的预测和控制理论不断被大量地提出和引入，这也就是使得我国的故障和控制技术得到了飞速发展，研究范围遍布许多领域。针对故障预测的重点和研究，国外比较早的是SaCkS等人，1979年就针对该系统在工作时产生故障前的特殊现象，希冀分析出一个能够准确地进行预测故障的特殊征兆，并对其展

12、开了研究。因为当时受到理论和实践水平的局限，致使故障预警技术的研究发展缓慢。但是直到1991年，Robert等人才依据通过信息采集的数据准确地预测了生产中的故障，并且才取得了很大的实际效果。1995年就曾有大量公布的数据显示，目前现有可靠性评估和预测的方法还是远远无法实现所要求的精确度，Wong.1.k等研究人一致认为器件故障发生原因主要可能是由于器件故障的内在各个组成部分机构，故障事件发生处理机制和其他夕任压力条件下各个组成部分相互作用所结合导致而直接产生的，通过对器件老化期间，温度变化信息和压力震动的不断持续期间，基于这种模型框架的性能可靠性故障预测模型，能够有效地进行改善和快速提高其预测

13、准确率。1996年A1saka和Nawaz基于先进数字信号振动处理(DSP)技术进行了对各种化器振动设备系统中的各种振动设备信号处理进行振动分析，从而成功实现了对各种化器振动设备中可能发生的各种故障信号进行振动检测与分析预测，取得了很好的科学实验研究效果。C.bunks等人于2000年将一种名为隐马尔科夫模型(HMM,hiddenmavkovmode1)的方法引入应用于直升机对关键零部件的故障监控中，根据关键零部件的运行情况提供数据资料，构建HMM模型，成功地对关键零部件的故障情况进行了预测，并有效地实现了对关键零部件的剩余使用寿命的预测。2001年DaViSOn等人成功地搭建了一个计算机仿真

14、模型并针对小规格的燃气满轮汽车发动机实现了故障预测与诊断和其剩余使用寿命的预测。随着CBM及其故障预测与健康诊断技术的不断推广和发展，1998年由美国率先推广了PHM的这个新概念，要求检测人员能够对系统的健康运行状态进行评估，并对它们的故障情况做出准确的预测和指导进行维修。美军在日本引入了PHM并对其设备进行了研究，旨在通过这种方式能够有效地降低设备的维护和保障费用，保证了战斗机的使用安全性和运行可靠度，并成功地将其应用于联合战斗机项目中。目前，PHM在复杂的系统设备维护与保障过程中的地位与作用日益得到人们的关注，在军事及民用等各个方面均有着巨大的发展。PHM系统被广泛地引入应用到多个行业和国

15、家的民用以及军事飞机等领域，波音公司根据PHM自主开发设计研制“飞机健康管理”系统，大大提升了飞机的使用安全性，降低了飞机的运行成本。2002年1月美国国防部最新颁布的国防政策书和法律明确规定，将“计划修”完全地更改为“状态修乙2006年PereZminanae等一些人把基于故障概率理论推理的贝叶斯网络函数导出方法应用于汽车故障概率预测中，并因此获得了相当多的学术研究成果。2009年MarkbaybUtt标准提出并将PHM标准作为行业国际标准，这促进了PHM的良性产业发展和实际应用行为奠定了坚实的理论基础。2010年FOnda,JameS等研究小组首次成功提出了一种针对非线性信号系统的硬件故障

16、自动诊断和误差预测分析方法，利用半导体全局渐近法和神经网络技术进行自动逼近计算误差，该新的计算预测方法比之前的系统失效期间误差预测方法精度大幅增加了25%。2.2 国内文献综述虽然PHM技术的研究发展在目前我国已经算是起步比较迟，但是目前国内己经开始进行了深入的技术研究和推广应用,也已经成功取得了许多不错的技术研究成果。1998年程惠涛等十余人通过研究建立基于轨道灰色曲线理论的轨道故障实时预测分析模型，并与专家系统相互地进行紧密结合以此模型方式提出来研究设计和构造完善了轨道故障实时预报分析体系，成功地实现了我国空间轨道推进技术系统中各类重要故障的实时预测。黄文虎和程惠涛等研究人于2001年又首次成功提出一种基于深度神经网络的系统估计噪声预测分析方法和模型，能够有效地降低由于系统噪声而振动导致系统估计值下降产生的估计准确性和估计误差。2005年秦俊奇和曹立军等人将传统武器装备机械故障综合预测分析技术逐步导入工业应用推广到了大型武器故障设备中，提