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题名基于数字孪生的动车组运维技术综述与展望
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作者
李学峰
张惟皎
阳劲松
李国政
王忠凯
崔言杰
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
中南大学交通运输工程学院
北京理工大学计算机学院
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出处
《中国铁道科学》
北大核心
2025年第2期154-171,共18页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U2268205)。
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文摘
针对中国高速动车组的运维需求,对数字孪生技术在动车组运维领域的应用方法与实施路径进行探讨。研究提出基于数字孪生技术的动车组运维框架,重点解决数据融合分析、数字孪生模型构建、运维决策优化和检修作业交互等关键技术问题。在数据融合分析方面,通过多源异构数据集成与深度挖掘,实现故障特征的精准识别。在数字孪生模型构建方面,构建面向运维过程的五维数字孪生模型,结合轻量化技术确保模型的准确性与实时性。在运维决策优化方面,采用特征向量提取、故障预测和状态评估等方法,建立基于多目标优化的维修决策机制。在检修作业交互方面,通过虚拟环境搭建、视觉增强和沉浸式交互技术的应用,提升检修作业的智能化水平。研究发现,数字孪生技术在动车组运维中的应用不仅可提升系统的安全性与经济性,且能推进运维模式从传统经验型向智能化、精细化转变。未来相关研究将继续致力于解决技术集成挑战,以实现该技术在动车组运维领域的全面推广。
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关键词
高速动车组
数字孪生
精准运维
技术集成
智能化
综述
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Keywords
High-speed railway EMUs
Digital twins
Precision operation and maintenance
Technical integration
Intelligence
Review
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分类号
U269
[机械工程—车辆工程]
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题名基于数字孪生的动车组故障预测
被引量：1
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作者
崔言杰
张惟皎
王辉
王忠凯
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机构
中国铁道科学研究院研究生部
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
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出处
《中国铁路》
北大核心
2024年第11期84-91,共8页
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基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(N2022J014)
国家自然科学基金项目(U2268205)
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文摘
构建基于故障预测的动车组精准维修体系,对于保障动车组行车安全、降低维修成本具有重要意义。通过构建面向运维的动车组数字孪生五维模型,提出基于数字孪生的动车组故障预测方法。选取动车组轴箱轴承作为典型故障案例,构建数字孪生五维模型,模拟轴箱轴承运行状态,并结合粒子滤波算法进行故障预测研究。试验结果表明,基于数字孪生的轴箱轴承故障预测方法,能够相对准确地检测轴箱轴承故障,为后续动车组故障预测研究工作提供依据。
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关键词
动车组
故障预测
数字孪生
粒子滤波
轴箱轴承
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Keywords
EMU
fault prediction
digital twin
particle filtering
axle box bearing
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U269.32
[机械工程—车辆工程]
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