基于大数据分析的轨道交通设备预测性维护技术研究

引言：

城市轨道交通就是公交的“大脑”，公交运营的核心就是要安全、可靠、高效率地运营好轨道交通，大量的复杂设备，复杂的系统架构，持续高负荷的运营给定期检修、故障后维修的运营维护带来很大的困难，往往导致运维人员不平衡，意外停机。大数据分析技术的应用，可提供新思路。通过大数据的挖掘及分析，对设备性能的衰减趋势可做出预判，从“预防”实现“预测”，通过论述其优势及实施方法。

1. 基于大数据分析的轨道交通设备预测性维护技术的优势

1.1 实现设备健康状态的全面感知与精准预警

基于大数据分析下的预测性维保技术率先突破数据孤岛，实现轨道交通装备健康状态的全实时感知、全精度预警，通过车辆、信号、供电、线网等异构数据融合构建装备的全数字画像[1]。并通过时序数据分析、机器学习等算法在海量历史和实时数据中挖掘表征装备劣化状态的弱特征和早期故障模式，实现潜在故障的提前预测、提前预警，将故障由“已发生”提前“预测发生”，为关键部件（转向架、轴承、受电弓等）争取到宝贵的预警时间窗口。

1.2 显著降低运维成本与减少非计划停运

该技术优势还在于能显著降低全寿命周期成本、减少非计划停机次数，提高运营效率。传统的定期维修，往往是“一刀切”，造成部分完好率较好的设备过度维修，浪费人力物力，而一些隐藏性故障，未能及时排除，导致严重的非计划停机，造成严重的直接经济损失和不良的社会影响[2]。大数据指导下的预测性维护，是按设备健康状态“应修而修”，科学指导维修，避免了不必要的维修，优化了备件配件库存，节约了直接人力物力及管理成本 [3]。

1.3 提升安全水平与延长设备生命周期

该技术能够全面提升轨道交通运营安全系数，科学延长关键设备使用寿命，实现安全与效益的双赢 [4]。安全是轨道交通的生命线，关键设备的重大故障将导致安全事故发生。预测性维护通过连续不断的健康连续检测和预警，构建起主动、数据智能的安全防护墙，将安全隐患消除在萌芽状态，大大降低设备突发性导致运营安全风险 [5]。同时，基于数据的状态评价，减少了传统维修模式过拆过装的“维修伤害”，更加科学精细的维护。

2. 基于大数据分析的轨道交通设备预测性维护技术研究策略

2.1 构建多源数据采集体系与高质量数据治理机制

实施预测维护首先要建立完善可靠的多源数据采集体系和高标准的数据治理体系。数据是分析的基础，先解决好“从哪里来”和“有无用处”的问题。部署贯穿列车关键系统和地面关键基础设施的大传感单元的全面覆盖，确保能采集到丰富的过程数据，如振动、温度、电流、电压、图像等，建立统一的数据接入与治理标准，对多源、多模态、多构的海量数据进行清洗、标注、融合、结构化，解决数据缺失、异常、格式不一致等问题，形成高质量、高可靠、统一的“数据湖”，为上层高精尖的分析提供稳定、干净的“燃料”，是所有智能应用的前提和基础。

2.2 建立智能故障预测模型与健康状态评估算法

根本途径就是探索开发正确有效的智能故障预测模型和健康状态检测算法等，让数据转化为洞察力。在数据基础上进一步用机器学习、深度学习等人工智能方法，针对不同的设备子系统开发相应的故障诊断预测模型，比如使用卷积神经网络对图象数据进行建模检测轨道裂纹、接触网磨耗；使用记忆长短期网络对振动时序数据进行建模检测轴承衰退趋势。同时建立设备的数字孪生模型，虚实映射迭代、交互影响，推演、仿真设备未来的状态，最终形成一套能够量化设备指数、正确预测设备剩余有用寿命、自主诊断故障成因的算法模型库，直接给出科学决策。

2.3 形成闭环管理流程与协同决策支持平台

最后落地的意思就是指技术工程化，落地是数据、模型、决策、执行一体化闭环管理和决策支撑平台。技术不进入到业务流程不产生价值。是指以数据中台、算法中台、业务中台“三位一体”的智能运维平台，完成数据接入、模型训练、产生预警、下派工单、维修反馈，整个智能管理自动化的、闭环式的全过程。系统预警一点，平台自动下派维修工单、自动推荐维护方案、维护资源、最佳维护窗口，派送至维护人员端移动设备。维修完成，形成结果数据，优化模型，完成“数据 - 洞察 - 决策 - 行动 - 反馈”闭环式优化管理，全面实现运维管理协同、高效、智能化管理，让预测性维护技术落地生根落地。

结束语：

大数据计算分析技术突破了轨道车辆设备维护的现有模式，从被动模式转向主动预测，从全面感知状态到预知故障，提升设备运行维护决策，将对轨道交通系统的安全可靠、经济性发展有重要的意义。下一步应进一步推进数据融合、算法精准化与解释性及标准化建设，推动预测性维护技术的成熟，促进轨道交通向着更加智慧、高效、绿色的方向发展。

参考文献：

[1] 王先磊 . 城市轨道交通通信智能运维系统体系构建关键技术研究 [J]. 城市轨道交通研究 ,2025,28(07):217-221.

[2] 马恒瑜 . 基于大数据的城市轨道交通指挥中心平台架构设计 [J]. 电脑编程技巧与维护 ,2025,(06):80-83.

[3] 祝江停 . 轨道交通检修大数据分析与智能诊断技术研究 [J]. 人民公交 ,2025,(12):158-160.

[4] 张鹏飞 . 基于大数据分析的轨道交通多线路监控决策支持系统设计 [J].自动化应用 ,2025,66(10):110-112.

[5] 申荣杰 , 俞尚宇 , 郭剑勇 . 基于大数据分析的城市轨道交通工程数量统计及概算编制平台研究 [J]. 土木建筑工程信息技术 ,2025,17(02):128-132.