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近年来，我国机车出口业务快速增长。客户的某型柴油电力机车是早期出口非洲的一个主力车型，也是我国“铁路外交”的一张靓丽名片。当地地理环境特殊，具有早晚温差大、湿度差大、海拔落差大的特点，机车单程运行里程长，途径草原、丘陵、湿地、平原等多种地形。由于机车远在国外运营、当地维保设施智能化程度低、难以调配大量人员进行快速响应，这些客观因素均对车辆走行部件的运维提出了严峻考验。
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行业痛点
众所周知，不同温度、不同速度、不同轴重的因素将导致复杂的工况组合。然而，机车上的传统专家诊断系统大多采用对目标量“一刀切”的简单阈值诊断方式，难以胜任这类非定常、非线性、非经典工况的诊断（“三非”问题），更不必说在高度复杂的情况下对故障进行准确预测。 这导致了在以往的运营中，无论是故障的虚警率还是漏检率均居高不下，且系统对重要故障的预警能力缺失。在2018年度，专家诊断系统的能力缺陷曾导致了一起热轴故障，使机车在国外正线上停运，当地抢险运维资源不足、国内工程人员又难以迅速赶往现场，无论在经济上还是质量口碑上均造成了很大损失。 |
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关键技术
长久以来，“三非”困难已成为工程领域的老大难问题。幸运的是，随着各场景下算力与传输带宽的突飞猛进与成本降低，数字孪生、机器学习等技术已快速走向实用。正因对“三非”问题的有效性与优势，工业智能领域将数字孪生、机器学习、IIOT等新技术视为曙光，而这也是现代工业系统实现自感知、自适应、自学习、自评估与自决策的基础。 通过与客户深度合作，基于“数据型”数字孪生技术与机器学习技术，润科通用的轨交智能业务团队通过不断技术攻关，已实现数字空间虚体与物理空间转向架实体表观一致、行为一致、参数一致的深度孪生。采用“一架一档”的形式，对各转向架进行全生命周期的数字档案生成与管理。截止目前，采用在高维特征空间中全工况评估的方式，故障预测算法已能够实现全架轴温的精准健康预测，可提前约120小时发出轴温异常报警，杜绝了低可达性严重故障、为远程运维争取了宝贵响应时间，为“计划修”、“故障修”向“状态修”、“预测修”转变提供技术保障，真正实现了对车辆走行部件的“智慧赋能”。 |
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成果介绍
机车热轴故障智能预测系统包括业务软件、数据型数字孪生体、以及热轴故障预测算法。机车运用数据分析软件的主要功能包括状态监控、异常预警、故障统计、数据查询、数据管理、日志管理、用户管理等。 |
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异常检测
结合轴温预测值与实际轴温输出结果，系统自动判断当前状态下轴温是否发生显著异常偏差。经检验，系统对异常的预警具备高可用度与可靠度，最佳性能时可较实车专家诊断系统报警提早一周左右，并给出预警的紧急程度，为远程排故与维护预留了充足的时间。 轴温异常检测功能局部 |
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数据查询
测点温度监控数据的值均可通过移动光标进行随时、快捷的查询，还可以通过区域缩放功能查看用户关心的特定区段数据。利用专用权限登录后，还可以直接下载所关心的数据，便于用户对数据源进行更为精细的个性化分析与交换。 数据查询界面局部 |
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统计分析
系统提供了从时间、车辆、转向架、测点、故障/预警类型等多维度进行数据统计的接口，通过直方图、数据表实现高度可视化，且变量与统计维度可随时配置，助力快速决策。 统计分析功能局部 |
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数据管理
数据平台兼容多样化的接入方式。系统提供可视化数据管理服务，内部用户可以相应角色登录特定权限账户，通过数据管理接口方便地实现自定义时间范围的数据上传、下载、删除等操作，且系统可与其他指定数据库保持同步。 数据管理界面局部 与传统的专家诊断系统相比，该系统具有环境适应力强、工况覆盖广、定期自学习、预测准度高的优点，真正实现了动态预测。部署初期，轴温状态异常预测的综合准确率已达90%以上。 |
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潜在价值
该预测性维护系统已令客户维护工程师足不出户，随时随地查看在线信息，就能准确把握远在非洲大陆的机车车队走行部轴温状况，快速指导当地的运营维保作业。 该远程智能诊断及预测技术可在动车、城轨、及其他工程机械领域无缝推广应用，随着算法模型的进一步验证与熟化，望大幅减轻日检、周检工作量，无需在相关位置安装需大量人工检查的温度色标，在节省人工成本的同时大幅提升监测的可靠性，使维护体系的响应做到快、廉、准，从而为制造商的运营与维保创造客观的经济价值。 |
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