智能化高速列车健康管理关键技术研究

高速列车健康管理是保障高速安全运营重要手段，成为高速列车维护维修领域的研究重点，一些成果已初步得到应用。然而，现有技术仍面临状态检测不全面、细微故障无法检测、故障定位准确率低，以及检测网络通信速率底、容量小、扩展能力有限等问题。 为此，本项目针对高速列车健康管理关键技术进行研究，内容包括：研究智能化状态监测与故障定位方法，提出状态监测数据有效提取、信息融合、故障诊断、故障预测等关键技术方案。采用HMM算法对车载安全计算机平台的平均故障识别率89%以上，采用DTW算法对列车轴温识别的最大响应时间小于0.4s，误报率低于3%； 研究基于以太网的高速列车通信网络（TCN）技术，提出基于以太网的高速列车通信网络网络拓扑结构及通信协议栈，改进协议中实时虚拟层的通信调度方式，并进行相应的仿真计算和测试。结果表明，基于优先级的调度算法在损失非实时性数据传输时延的条件下，保证了实时性数据传输延迟为251μs，比FCFS算法降低了20μs。该项研究可为我国高速列车的维护和维修工作提供新的理论方法和技术支撑。 2100433B

高速列车健康管理是保障高速安全运营重要手段，成为高速列车维护维修领域的研究重点，一些成果已初步得到应用。然而，现有技术仍面临状态检测不全面、细微故障无法检测、故障定位准确率低，以及检测网络通信速率底、容量小、扩展能力有限等问题。为此，本项目针对高速列车健康管理关键技术进行研究，内容包括：研究智能化状态监测与故障定位方法，提出状态监测数据有效提取、故障与预测、噪声抑制等关键技术方案；研究基于以太网的高速列车通信网络（TCN）技术，提出基于以太网的高速列车通信网络网络拓扑结构及通信协议栈，改进协议中实时虚拟层的通信调度方式，并进行相应的仿真计算和测试。该项研究可为我国高速列车的维护和维修工作提供新的理论方法和技术支撑。

徐鹏，男，1978年生，山东省警官培训学院教师，长期从事监狱信息化建设的教学和科研工作，教学经验丰富，先后承担了国家科技支撑计划项目“监狱智能化安全防范体系关键技术研究与示范”、 山东地方标准《监狱安全防范系统建设技术规范》等多项各级课题研究工作，在专业期刊发表论文数篇。 2100433B

该中心由浙江大学与浙大网新集团有限公司联合承办，将重点在高速列车安全、运维和性能优化的智能化体系与共性技术等方面开展研究，以提升我国在轨道交通列车相关关键领域的智能化水平。

列车智能化领域的多项技术均是《国家中长期科学和技术发展规划纲要》（2006－2020年）的优先发展主题方向。一直以来，浙江大学与浙大网新集团十分重视高速列车，尤其是高速列车智能化的研究。近年来，浙江大学已经持续投入数千万元自有资金用于高铁相关平台的建设，专门安排了2000多平方米的科研用房用于高铁平台以及国家智能化工程技术研究中心的筹备工作，建立了一支以院士和知名教授为学术带头人、以中青年学者骨干为主体的高水平科研队伍；浙大网新也投入大量的资金和专门的科研队伍在相关领域开展研发，已形成提高高速列车智能化工程技术与产业化的能力。2100433B