融合RCM、PHM和数据挖掘的城市轨道交通车辆维护决策技术研究

作者：高明亮; 高珊^*; 于闯; 石海明; 刘德权; 邵俊捷; 贾颜菽; 唐玉清; 莫柳松

来源：城市轨道交通研究, 2021, 24(02): 64-68.

DOI：10.16037/j.1007-869x.2021.02.016

• 城市轨道交通车辆
• 维护决策技术
• 故障预测与健康管理
• 以可靠性为中心的维修
• 数据挖掘

提出了一种用于轨道交通车辆系统维修决策的RCM(以可靠性为中心的维修)可靠性评估的新方法。针对轨道交通车辆系统故障机理复杂,影响因素冗多,提出基于RCM、PHM(故障预测与健康管理)和数据挖掘算法相融合的方法来构建系统的维护决策模型。与传统方法的区别在于,该方法能够更精准地定义维护模型,并获得系统的最优维护间隔,计算效率高,适用于复杂状态系统的可靠性计算。该方法可有效降低传统RCM的维护不足现象,降低运维成本,具有一定的推广应用价值。

• 单位
  北京化工大学; 中车长春轨道客车股份有限公司