摘要：高速铁路作为一种日益普及、应用率越来越高的交通工具，在现代交通运输中发挥着重要作用。这也意味着如果高铁运营中的动车组运营状态存在问题，可能造成的影响和危害也很大。为了更有效地预测高速铁路动车组的运行故障，对相应的技术水平上进行优化升级。只有准确、合理的故障预测和适当的健康管理，才能保证动车组的稳定性和高效率。
关键词：高铁动车组；故障预测；故障机理；技术研究
引言：
高铁作为群众出行常用的交通方式，它的设备安全与维护维修则是群众长期关注的焦点。对此高铁动车组的工作人员也是常年兢兢业业地为此做着不懈的努力，严格执行相关技术的应用过程，希望保证群众每一次出行的安全。
一、现有的故障预测技术
时代的进步预示着科技的进步，科技技术有了质的飞跃，从以前的事故发生能够迅速解决的要求逐渐提高，到现在科技已经可以做到在事故即将发生之前作出示警，提前做出处理，避免影响扩大。这样的技术称之为故障预测技术，而此项技术在我国近几年兴起的高铁动车组运行中起到了至关重要的作用，故障预测技术主要分成以下几类：
（一）传统可靠性预测
该预测技术传承了传统技术的可靠性，主要研究主体设备的使用寿命以及周期性故障的规律性，依据统计分析的办法来将一类有共通性质的设备进行检测发现其发展规律。这种预测方式一般分为两类；一、以寿命作为采集指标预测技术；二、以故障原因作为出发点分析出设备的寿命规律。
（二）失效物理预测
此种预测技术主要是指通过针对设备运行的时间和外部环境等因素，以失效为判别指标，判定引发失效现象的具体因素，从而对是否已经失效、失效的具体原因进行分析和研究，随后根据失效情况的发生状态和程度开展故障预测。这总预测技术的主要优势是预测工作的准确性高，且对于相应的故障原因能够准确地把握，最终通过加长故障维修的年限保障设备的良好应用，同时降低维修工作可能发生的消耗成本支出
（三）数据驱动预测
数据驱动预测技术就是通过设备生命周期中大量的数据信息，通过学习的方式来获得的输入与输出的映射关系，然后在内部快速的建立起非线性、非透明以及不针对特定目标的预测模型，这样就可以对未来设备的一个状态进行预测所需的数据信息。对于复杂系统，由于其自身结构相对复杂，很难建立相应的物理模型，因此对于复杂的系统而言，建立相应的数学模型是非常有必要的，数学模型在数据的采集上更加的简单。对于数据驱动的预测模型来说，关键是准确构建数据的输入输出关系，确定数学模型的参数，并用数学模型代替物理模型来预测设备，最后对该模型进行专业性的预测与分析。
（四）知识库预测
1.专家系统
系统中包括了大量行业佼佼者所具备的知识框架与体系，节能采取智能手段，使用系统进行专业性的分析与检测，就等同于专家团队在做专业性的判断，从而快捷地寻找出最有效的解决办法。
2.模糊逻辑
这是一种可以在信息的完全不对称，外界干扰严重的情况下，寻找出问题的解决方案的预测方法，如果说专家预测运用的是一种专业性标准映射，那么模糊逻辑的思维能力则是在非映射关系的情况下所实行的，该技术通常通过函数手段现将信息清晰化，分离出自己需要的信息。然后使用预测手段进行具体分析。
二、具体故障原理研究
高铁动车组故障机理主要表现在牵引系统的故障上，以CRH2 高铁动车组为例，故障主要有以下几种分类：
（一）牵引系统故障：
关于牵引系统本身的故障，其主要表现为系统内部的连接部位发生故障，如固定铁丝发生松动或断裂，或者系统内部的电气设备在长期运行的状态下由于自身温度过高而发生故障。这种故障的现象，从主要的引发原因角度分析是采购团队在购买过程中购买到的是未达国家标准的铁丝，或是电气设备通道有杂物拥堵导致无法使用，因此在具体解决时，可以通过把握原材料或者系统结构材料的采购质量关，达到降低故障发生率的目的。
（二）内部装饰故障：
这种类型的故障主要发生在高铁列车的窗帘损坏、座椅不稳、门锁不安全及密封程度不够方面的问题，属于基础的内部故障类型，引发的主要原因是原材料或结构运行应用的时间过长，或者乘客方面的人为原因。在解决方面，除了规范列车运行的状态，指导乘客文明乘车外，还应当针对其内部结构和装饰进行定期的检验和更换，确保列车运行中的内部结构和装饰有效发挥作用。
（三）转向架故障：与牵引系统有着相同铁丝松动或阻断造成的故障外，主要问题则是运行轨道的车轮粘着性不够、螺丝松动、轮盘设备温度过高表面纹路裂开，防止因车轮粘着性必须在安全范围方可启动设备，但由于车轮损坏的维护成本费用过高，因此需要相关人员进行定期的预防处理与检查，防止造成大损伤。
（四）受电弓故障
受电中故障是在动车组运行中影响范围较广的一种故障类型。这种故障的解决措施，主要是通过对整体的列车运行状态中的受电弓情况进行检验和控制，使各个运行环节的受电弓情况达到良好的运行状态，从而减低这一环节发生故障的几率。基于受电弓故障的复杂性和引发故障后的严重程度，对于这种类型的故障应当做好日常的维护和管理工作，并且结合实际从技术层面了解受电弓受到影响的主要因素和原理，从而减小这种故障的影响。
三、健康管理关键技术
（一）构型化数据管理即通过多种方式的合理化处理，将数据统一整合，提供一个平台进行与其他机构的交换与分享。已制定固定模式作为基础的，往往是针对大型工业设备机器的信息化数据的统一整合，也是相当庞大且复杂的。首先应以动车组的相关大型设备作为核心，以此为中心点，将其与其他零件设备完成数据信息上及设备上的多方链接。构型化数据管理模型的兴起是源于工业工程往往存在结构复杂、数据繁杂的设备机器，为了能够方便数据的管理与结构的清晰，企业便使用量 以构型处理数据的方式来管理数据系统，完成与各方面数据的完美嫁接与分享，使得资源得以完整利用，动车组工程更具安全性，间接减少故障维修方面的大笔费用，增加经济效益加快高铁行业的发展进程。
（二）选取数据库设计方法
我们数据库的设计通常运用以下几种方式：注重外观的设计方法、严苛遵守规范要求的设计方法、以计算机作为辅助工作的方法和利用机械自动化技术的设计方法。新奥尔良法则是最终大众认可与广泛使用的一种规范设计内容的方法，该方法分成四个步骤：一、调查市场，分析针对人群主要需求；二、规范定义；三、根据缜密的逻辑思维能力设计出数据库，四、物理设计。设计方法大同小异，往往都是在此基础上根据数据库的特性，加以其他技术的辅助即可。
四、结束语
综上所述，故障预测与健康管理是高铁运行过程不可或缺的一个环节，因为管理的不断完善与发展，高铁路线以将通往国内的许多地方，逐渐有取代铁路成为大众出行的首选，相信在高铁工作人员的不懈努力下，高铁行业的蓬勃发展指日可待。
参考文献：
[1]池玉文.动车组故障预测与健康管理技术的研究及应用[J].机车电传动,2018,264(05):124-130.
[2]邵俊捷,邓洋,于闯.故障预测与健康管理技术在动车组中的应用[J].城市轨道交通研究,2018,21(2):102-104.
[3]陈建译.基于故障预测与健康管理的高铁信号设备维护技术研究 [J]. 中国铁路，2015（3）:16-20.