陈献慧1, 陈诚1，顾一帆1
中车戚墅堰机车有限公司 江苏 常州 213100
摘要：文章首先阐述了故障预测与健康管理的技术发展过程，针对铁路机车的发展现状结合故障预测与健康管理技术，并提出现有铁路机车的PHM技术发展成果及后期发展及展望。
关键字：PHM；机车；轴温；机油
0 前言
我国在铁路运输行业飞速发展，在惠民的同时，安全成了列车运行时最为重要的一环。如何保障列车的安全成为了未来铁路行业发张的新的挑战。预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM）[1]是指利用先进的传感器技术，获取系统运行状态信息和故障信息，并借助神经网络、模糊逻辑等推理算法，根据系统历史数据和环境因素，对系统进行状态监测、故障预测，同时对系统的健康状态进行评估，结合地面维修资源情况，给出维修决策。
1 机车PHM应用现状
目前铁路运营机车，多数都已经在关键部件安装了传感器以收集状态信息，机车加装机车远程监测与诊断系统（CMD），并利用CMD传输、下载监控信息，与CMD系统共同构成机务部门的信息平台，提高机车防范安全事故的能力[2]。
目前铁路机车存在的问题：故障诊断范围小；故障定位不准；误报警率高；故障预测以阈值预测为主；未能实现故障综合诊断；未能实现健康状态管理
2铁路机车PHM系统
考虑到铁路机车PHM技术严重缺乏[3]，决定参考先行行业经验。建立数据库，能够收集机车关键数据，并且具有随时调用的及时性，从而为铁路机车关键部件乃至整个机车组PHM技术应用做铺垫。为此搭建铁路机车PHM技术框架，如图1所示。
图1 铁路机车PHM系统框架
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3 应用实例
图2 轴温诊断处理流程
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图3 柴油机机油诊断处理
4 总结
目前，铁路机车健康管理PHM系统已投入大量研究，其中由我司研究的轴温诊断系统已在客户方实现上线使用，其它机车零部件系统的健康诊断系统也分布着手研究。随着研究部件系统的完善，机车整车系统的PHM系统也将日趋完善。研究机车关键部件及整车的健康诊断系统，将为机车的现场生产和管理决策做出重要的技术支撑手段，将有助于不断提高数据价值，并将为机车管理带来显著的经济效益和社会效益。
参考文献
1 彭宇，刘大同，彭喜元。故障预测与健康管理技术综述[J]. 电子测量仪仪器学报, 2014(1):1-8.
2霍卫国，高志雄。铁路货车基础技术数据管理信息系统开发[J]. 铁道机车车辆，2010，32（4）：109-111.
3冯丽敏，蒋荟。货车管理信息系统整合关键技术研究[C]。第十四届中国智能交通年会，2019: 618-627.