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高铁动车组故障预测与健康管理关键技术的研究
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摘要：高铁作为现阶段交通工具中普及率和应用率逐渐升高的一种交通工具类型，在现代交通运输中担任着非常重要的角色。这也是意味着如果高铁运行中动车组的运行状态出现问题，则可能造成的影响和危害也是非常大的。为了更加有效地预测高铁动车组运行中的故障，在相应的技术层面进行优化和提升。只有准确合理地做好故障预测工作，采取适当的方法做好动车组的健康管理，才能确保动车组运行状态的稳定性和高效性。
关键词：高铁动车组；故障预测；健康管理；关键技术
引言：
高铁动车组的故障预测工作，需要相关工作人员在思想意识敏感性和具体的故障预测方法上都有所掌握和了解。从健康管理工作本身的角度上来说，其管理工作的开展，也需要关键技术的支持。在严格执行相关技术应用的流程后，方可提升健康管理工作的质量。
一、关于故障预测技术的类别介绍
上文已经提到，故障预测的工作，需要依托专业的技术作为支持和实现手段，随着高铁动车组不断的发展和成熟，相应的故障预测技术也处在不断进步和发展的状态下，从现阶段的应用现状上来看，故障预测技术的主要类型包括以下几个具体类别。
（一）基于可靠性的预测技术
这种技术在众多的预测技术中属于传统性比较高的一种技术类型。预测工作的重点在于，通过预测技术的实施，保障故障预测的可靠性[1]。在具体的预测方法方面，是通过针对被检测设备注意的应用寿命以及发生故障的规律性周期进行研究，达到故障预测的目的，当一些设备主体运行状态和故障周期规律被确定后，则实际故障发生的规律也可以被总结分析得出。从而针对一些常规的故障类型做出预测。预测中可参考的指标包括了机械设备的寿命指标和故障原因指标。
（二）基于失效性的物理预测技术
这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成本支出。
（三）基于数据驱动的预测技术
这种预测技术主要是指，通过信息采集的路径，将存在于运行设备中的复杂多样的数据信息进行集中采集和研究，从而找到数据之间的内在联系。以数据支持为基础，建立起一个基于故障具体情况的整体模型，从而开展进一步的故障预测与分析工作。
二、具体故障现象的原理分析
对于高铁动车组来讲，不同类型的故障和发生故障的区域，其具体的故障引发方式和原理都是有所差异的[2]。需要针对具体的故障区域和现象，分析相应的引发原因，从而为进一步提出科学的健康管理关键技术打好基础。
（一）牵引系统故障
关于牵引系统本身的故障，其主要表现包括了系统内部的连接部位发生故障，如铁丝结构发生松动或断裂，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，可知与相应结构本身的质量和应用性能有直接的关系。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）内部结构与装饰故障
这种类型的故障主要发生在高铁列车的内部结构和装饰品区域。属于基础的内部故障类型，主要的引发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）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、健康管理的关键技术阐述
健康管理对于高铁动车组来说，是一项综合性的管理工作，是为了维持高铁动车的良好运行状态和稳定性而采取的一种技术手段，从技术类型上细分，可知健康管理的关键技术包括了两种主要类型，下文进行具体阐述。
（一）数据管理技术
这方面的技术主要是针对高铁运行中的各种类型的数据信息进行整合和分析。在具体的数据信息中，包括了大型机械设备的数据信息、零件信息等[3]。关于数据管理的具体方法，需要采用构型化的数据管理模型作为高铁动车组的数据管理模式，以便在数据类型和数据量都复杂大量的情况下达到良好的
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