列車運行控制系統車載設備PHM 實施方案

黃 愿，劉 學

（中國鐵路成都局集團有限公司 成都電務維修段，成都 610000）

列車運行控制系統（簡稱：列控系統）是保障行車安全、提高運輸效率的安全苛求系統，其安全性和可靠性有極高要求。當列車運行控制系統車載設備（簡稱：列控車載設備）故障時，會造成列車緊急停車，嚴重影響列車運行安全和運行效率。目前，列控車載設備采取計劃修和故障修相結合的維修模式，故障排查困難，故障定位不準，且部分故障不能復現，維修難度大，維修效率低，故障反復出現、虛警率高造成異常停車等使用安全風險。

隨著傳感器技術、信號處理算法和人工智能等技術的不斷進步，故障預測及健康管理（PHM，Prognostics and Health Management）技術為機電一體化電子電氣設備的維修管理提供了具有重要實用價值和良好應用前景解決方案。PHM 技術包括故障預測和健康管理2 個方面技術活動。故障預測通過預先診斷部件或系統執行其功能的狀態，確定部件正常工作的時間長度；健康管理根據診斷、預測信息以及可用資源和設備使用需求，做出適當維修決策。應用PHM 技術，識別和管理設備健康狀況，預測出現設備故障的大致時間點，推斷設備預期可用壽命，據此做出適宜的維修決策，便于提前規劃維修保障工作，支持更加精細化的視情維修（OC，On-Conditionmaintenance）[1]，有助于降低設備全壽命周期的使用和維護成本，降低設備事故發生率，提高系統安全性、完好性和任務成功性，保證設備運行高效率和高可靠性。列控車載設備是一種高度集成化的電子設備，具有機內測試（BIT，Built-In-Test）功能，能夠實時采集和記錄存儲各主要單元性能參數和運行狀態，為開展列控系統車載設備PHM 系統的研制提供了有利條件。

本文根據列控車載設備的特點和維修管理需求，運用PHM 理念和方法，提出列控車載設備PHM 實施方案，通過列控車載設備升級改造、數據處理與分析系統建設，在完善列控車載設備BIT 和數據采集功能的基礎上，構建列控車載設備健康評估系統，實現列控車載設備關鍵單元和子系統的狀態監測、健康管理、故障預測。

1 PHM 概述

1.1 PHM 概念

PHM 技術利用傳感器采集設備的主要性能參數及工作狀態監測數據，借助各種智能推理算法來評估系統自身的健康狀態，在系統故障發生前做出預測，包括確認零部件正常工作時長，推斷設備預期可用壽命，對設備大修等維修活動做出最適宜的決策，在故障出現前適時安排維修，降低次生故障，充分延長設備的穩定狀態階段，延長設備生命周期，結合各種可用資源和采取一系列維修保障措施來實現視情維修。

著名的電子設備PHM 理論與技術研究機構（馬里蘭大學的生命周期工程研發中心）將設備PHM 實現方式分為4 種：BIT、設置保險和預警裝置、監控狀態參數、利用失效機理[2]。

（1）BIT：是指設備（系統）自我測試、自動檢測故障、故障導向安全的能力[3]。BIT 通過監測電路、自查電路、修正電路、以及故障確認電路，提高裝備的維護性、測試性、自我診斷力、自動故障檢測及故障隔離性能。隨著大數據、人工智能、專家系統和分級測試等理論和技術應用于BIT，產生了智能BIT 技術。智能BIT 技術不僅采用設備電路檢測，還利用設備狀態和歷史信息，結合溫度、濕度、振動、氣壓等環境信息，豐富故障預測的數據來源，以提高預測結果的準確性和可信度。

（2）設置保險和預警裝置：設置保險和預警裝置是指在電路中加裝故障報警電路[4]。報警電路與宿主電路安裝在同一個機柜內，環境條件相同，工作原理一致；在設計時特別提高了報警電路的工作應力（電流、電壓、功耗等），以較大的工作負載加快其失效進程，使其先于宿主電路出現故障，可根據預警裝置預測宿主電路出現故障的大致時間。

（3）監控狀態參數：與機械類產品不同，電子產品耗損和性能退化過程難以監測，且故障往往在時毫秒級的瞬間內發生，故障預測難度較大。電子器件退化往往表現為性能參數衰減，因此可在監測其性能參數（例如監測模擬電路的功率，功耗、駐波、絕緣，阻抗，通斷及數字電路的時鐘、地址鎖存信號、數模轉換精度、總線操作及通信接口誤碼率等）的基礎上，建立故障預測模型，通過設置損耗、退化的物理量參數門限值作為故障判斷依據。通過采集電子產品功能性參數來預測故障，是可信度最高的故障預測方法，因而得到最廣泛的應用[5]。

（4）利用失效機理：故障診斷的基礎是掌握設備故障機理。失效機理主要與設備壽命周期內受到的各種負荷及應力有關。設備在使用中受到振動、溫度等外部環境溫度的影響，異常振動和噪聲信號可為故障診斷提供了重要信息，設備負荷及環境的變化對設備運行狀態也有重要影響，往往是導致設備異常和運行失穩的重要因素。設備在使用中的上電次數（電壓沖擊）、上電時長（設備老化）等因素，都會導致電子電氣設備性能損耗或物理性損傷，造成設備性能退化、壽命縮短。

1.2 PHM 分析框架

PHM 將機械、電氣和信息技術相結合，實現對設備狀態的實時監測、故障診斷、健康評估和維護決策的智能化。PHM 涉及對設備運行狀態的識別、研判和預報，需要充分利用特征量和各種經驗知識（包括設備結構、失效機理、動力學原理，以及設計、制造、安裝、運行、維修知識等），來研判設備狀態是否正常，并確定故障原因、部位及嚴重程度。設備故障往往不是由單一因素造成的，而是多種因素共同作用的結果，且設備故障原因不同，現象也不同，要根據設備的特有信息進行故障診斷。

設備故障診斷需要對設備相關數據進行全面、綜合的分析，根據數據分析內容，可以將PHM 分為6 個主題：傳感器數據處理、狀態監測、健康管理、故障診斷、故障預測和運維優化，PHM 分析框架如圖1 所示。

圖1 PHM 分析框架

（1）傳感器數據處理：設計設備傳感器和運行狀態檢測設備，實時采集性能參數，監測設備運行狀態。設計設備傳感器和運行狀態檢測設備，實時采集性能參數，監測設備運行狀態。利用信號處理和特征提取方法，對采集到的設備性能參數和運行狀態數據進行分析和處理，提取有用的信息。

（2）狀態監測：根據近期的狀態監測信息及時發現狀態異常。與經典的SCADA、DCS 的閾值報警相比，PHM 要處理基于多個時間序列的異常模式檢測、異常趨勢識別等較復雜的報警規則，根據多傳感器融合及趨勢分析消除虛假報警。

（3）故障預測：基于故障的征兆（指在故障模式發生前或故障模式演變初期可以觀測到的異常）指示和設備的退化過程建模，預測設備的剩余壽命、失效時間及失效風險。當系統、分系統或部件可能出現小缺陷、早期故障，或逐漸降級到不能以最佳性能完成其規定功能的狀態時，選用適用的檢測方式和設計預測系統來檢測這些小缺陷、早期故障或性能降級，使裝備維護人員能夠預測故障發生時間，從而采取一系列預防性維修措施。

（4）健康管理：指在各系統處于運行狀態或工作狀態時，通過各種方式監測系統運行參數，判斷系統在當前狀況下是否正常工作，避免某些運行過程發生故障而引起整個設備系統癱瘓，防止此生故障發生，維持基本功能正常，提高設備利用效率和使用安全性，保證設備安全可靠運行。

（5）故障診斷：在獲取設備組件的穩態數據、瞬態數據、過程參數和運行工作狀態等信息的基礎上，用機器學習和人工智能算法，建立模型對設備狀態進行診斷和預測，通過故障征兆計算、故障敏感參數提取和綜合性分析判斷，確定故障原因，得出符合實際的診斷結論，并制訂糾正措施。

（6）維護決策與優化策略：基于健康評估結果和故障預測信息，制定有效的維護決策和優化策略。

在上述分析的基礎上，根據系統的特點及復雜程度，綜合費用、時間、效能、設備使用壽命等多個目標，考慮資源約束、時間窗要求、合規性要求等約束條件，優化維修人員分配、維修計劃和其它后勤保障活動。

1.3 PHM 系統基本構成

通常，一個設備PHM 系統包括數據采集與傳輸模塊、數據處理與特征提取模塊、智能診斷與預測模塊、維護決策與優化模塊。

（1）數據采集與傳輸模塊：根據電子設備的特點和監測需求，選擇適用的數據采集設備和傳感器；采集到的數據通過傳感器網絡進行傳輸，并經過數據處理和通信機制傳送至后續模塊；對采集到的原始數據進行預處理，包括去除噪聲、濾波和數據對齊，以消除干擾信號，確保不同傳感器采集的數據具有一致的時間標記，便于后續數據處理和分析。

（2）數據處理與特征提取模塊：對采集到的數據進行預處理和特征提取，以減少噪聲干擾，提取代表設備健康狀態的特征參數，以及剔除異常值。

（3）智能診斷與預測模塊：基于歷史數據和機器學習算法，建立故障診斷模型，對設備故障類型的準確診斷和預測；基于傳感器數據和健康監測指標，建立健康評估模型，通過監測設備狀態參數并提取相應特征，判斷設備健康狀況。

（4）維護決策與優化模塊：將故障診斷和健康評估結果以圖表、報警信息等形式輸出，以便用戶進行決策和處理，制定維護決策和優化策略。維護決策包括預防性維護、修復性維護和優化性維護等；優化策略通過維護計劃的制定，包括維護時間、維護內容和備件管理等。基于系統提供的維護決策和優化策略，運維人員可以及時采取相應的措施，提高維修效率，降低設備故障率和減少停機時間，提高設備可靠性。

設備PHM 系統建立后，應利用實際應用中積累的數據和用戶反饋，對系統各功能模塊進行優化和改進。例如，根據新的數據和故障案例，進一步優化故障診斷模型和健康評估模型，提高故障診斷和健康評估的準確性。

2 列控車載設備實施PHM 需求分析

2.1 列控車載設備基本構成

列控車載設備多數由車載安全計算機、軌道電路信息讀取器、應答器信息接收單元、列車接口單元、記錄器、顯示器、無線通信單元、運行監測系統等組成[6]。列控車載設備通過車-地信息傳輸通道接收地面系統傳輸的列車運行控制信息，包括行車許 可（MA，Movement Authority）、線路數據等，經計算生成列車速度控制曲線，監督和控制列車安全、高速運行。當列控車載設備發生故障時，會故障導向安全輸出制動，影響列車安全正點運行。

目前運用的列控車載設備有多種型號，主要有CTCS-0 級車載設備（即列車運行監控裝置LKJ）、CTCS-2 級車載設備（即ATP，Automatic Train Protection，主要有200H、200C、200K）、CTCS-3級車載設備（主要有300T、300S、300H）。列控車載設備總合構成如圖2 所示，紅色虛線框內的單元為CTCS-0 級車載設備構成，綠色虛線框內的單元為CTCS-2 級車載設備構成，黃色虛線框內的單元為CTCS-3 級車載設備構成。

圖2 列控車載設備總合構成示意

（1）CTCS-0 級列控車載設備（即LKJ）的線路數據存儲在列控車載設備內，根據列車司機在顯示器上輸入的線路號和車站代號，可讀取車載存儲器中對應的線路數據；地面系統傳輸的行車許可則由軌道電路信息讀取器負責接收。安全計算機基于線路數據和行車許可，計算出列車速度控制曲線，并將測速單元輸出的實測速度與控制速度進行比較，當實測速度大于控制速度時，通過列車接口單元將制動指令輸出至制動系統，降低列車速度，同時將相關控制信息顯示在司機顯示屏上。

（2）CTCS-2 級列控車載設備與CTCS-0 級車載設備區別是線路數據由車載存儲改由地面點式應答器存儲，且車載設備增加了應答器信息接單元，用于接收地面點式應答器傳輸的線路數據；CTCS-2 級列控車載設備的行車許可與CTCS-0 級一樣，均來源于軌道電路信息讀取器。

（3）CTCS-3 級列控車載設備將線路數據和行車許可均改為由無線通信單元通過鐵路專用移動通信網絡傳輸，應答器信息接收單元僅用于接收列車定位信息。

為了保證行車安全，對直接涉及列車運行安全的設備單元（包括線路數據存儲與接收單元、行車許可接收單元、輸出制動指令的列車接口單元、內部通信總線等）的安全等級要求特別嚴苛，這些單元將作為列控車載設備PHM 實施的重點。

2.2 目前故障分析與處置中存在的問題

（1）列控車載設備故障分析數據不足：列控車載設備一般具有運行日志和BIT 數據2 種數據。運行日志記錄列車運行過程中的相關數據，主要包括車載設備與外部部件（如應答器信息接收單元、軌道電路信息讀取器、無線通信單元等）的信息交互狀態、接收到的數據內容、以及列車運行控制數據（包括時間、列車位置、最高限速、列車時速、列控指令等）。機內測試BIT 數據是列控車載設備各單元在測試狀態下記錄的報警信息和設備自檢情況，一般包括時間（機器時間）、故障代碼及自檢狀態等。現有列控車載設備存儲BIT 數據的內存容量特別小，目前裝車最多的2 種型號ATP 裝置的BIT 內存容量分別只有183 Kb 和250 條文本，且未提供轉存設備。因此，這些BIT 數據只能循環記錄，只要時間稍長，歷史數據都會被新數據覆蓋而丟失，造成故障發生過程不可追溯，致使利用BIT 數據進行故障原因分析特別困難。

（2）數據分析軟件種類多、使用不便：列控車載設備生產廠家眾多，分析系統各異，分析人員需在多個數據分析系統間來回切換操作，故障分析工具的使用繁瑣費力，且對分析人員專業技能要求較高。

（3）現有故障分析軟件缺乏智能：現有的列控車載設備故障分析軟件只有故障案例分析功能，沒有同一個車前后故障關聯分析，也沒有故障現象統計分析，更沒有實現大數據和智能建模分析，數據分析過多依維護人員經驗水平，易造成故障處置不準確，故障重復出現。

（4）故障定位不準確、維修效率低下：目前列控車載設備的故障處置一般做法是根據故障代碼進行故障處理。當故障代碼指向不明，或涉及2 個及上設備時，故障排查的準確性和及時性主要取決于維護人員技術水平。如果沒有故障代碼或者是故障代碼沒有包含在故障代碼庫內（現場稱之為幽靈故障，即看不到、抓不到，試驗室也無法定位的故障）時，維護人員就不得不更換多個相關的部件及配線來預防維修；有時為確保安全，甚至進行列車空載運行試驗來確認故障已處理完畢；這些情形都會造成列控車載設備維修效率降低。

（5）PHM 相關產品研制工作分散重復：列控車載設備生產廠家、維護單位、鐵路相關科研單位都在開發PHM 產品，但都是針對單一設備型號，且研發工作各自為戰，重復投入，相關產品無法集成起來形成體系。

3 列控車載設備PHM 實施方案

3.1 目標

（1）提高列控車載設備數據采集能力，加強主要單元數據分析能力建設，為實現列控車載設備狀態監測、故障預測、健康管理、故障診斷提供高質量海量數據。

（2）建立統一的列控車載設備PHM 系統平臺，采用開放式體系結構，能夠將所有型號列控車載設備的各種數據分析軟件集成到該平臺中，對列控車載設備所有單元及子系統PHM 應用實施統一規范管理，由該平臺統一提供應用功能用戶界面，并使各軟件之間實現數據共享，方便故障診斷和健康評估功能的不斷補充和完善，方便用戶操作使用。

（3）新開發的列控車載設備應采用分級、智能化BIT 機內測試和狀態參數監控方式，便于開展失效機理分析；對影響行車且不能熱切冗余模塊，可采用保險和預警裝置的方法，形成新一代列控車載設備PHM 技術。

（4）開展大數據分析和智能分析，通過監測設備性能參數衰減過程、專家系統設置報警門限值和智能分析模型，實現自動預警，防范故障發生，解決故障定位不準、維修效率低下的問題。

3.2 技術路線

列控車載設備PHM 實施技術路線如圖3 所示。

圖3 列控車載設備PHM 實施技術路線

（1）通過列控車設備加裝升級，補充和增強列控車載設備BIT 功能，利用5G 高速傳輸通道將車載設備實時檢測和過程監測數據傳輸至地面系統。

（2）完成列控車載設備關鍵單元數據處理與分析系統建設，對采集到的性能參數、運行狀態及過程監測數據等進行預處理和特征提取，剔除異常值，提取代表設備健康狀態的特征參數，為設備狀態監測、健康管理和故障預測提供高質量海量數據。

（3）開發和建設列控車載設備健康評估系統，實現主要車載設備的狀態監測、健康管理和故障預測，為準確發現和高效處理故障提供可靠信息[7]。

3.3 列控車載設備加裝升級

既有設備不能對重寫軟件代碼和更換硬件組件，只能通過加裝外部傳感器、監測裝置及通信接口板件，來采集其工作狀態和性能參數數據，以便還原電路故障場景，追溯故障發生過程和確定故障點。

3.3.1 傳感器加裝

加裝非接觸式傳感器，采集其關鍵組件的物理特性參數，前期主要采集各電源模塊的電壓、電流、能耗、電磁干擾、溫度等參數，以及列車接口單元中信號指令繼電器開關的響應速度測量值。傳感器的選擇要求輕便、無源、小型化。

3.3.2 通信協議監測記錄器加裝

加裝通過安全評審通信協議監測記錄器，用以記錄MVB、Profibus、CTODL、以太網以及CAN 等各類總線的數據傳輸過程，監測率傳輸通道占用情況，分析通信誤碼和通信時序，以結合磁場傳感器檢測接地回流信號的干擾和大電流電器啟停產生電磁環境的變化，來推斷各單元工作性能。

3.3.3 鐵路專用5G 移動通信設備加裝

鐵路專用5G 移動網絡擬開始建設，可為列控車載設備大容量數據實時傳輸提供高速通道，能夠將列控車載設備所有檢測和過程監測數據實時傳輸至地面數據分析系統，列控車載設備無需再考慮設置專門用于大量存儲及預處理BIT 數據的裝置。

3.4 列控車載設備數據分析系統

3.4.1 應答器信息接收單元智能檢測站

應答器信息接收單元檢測站采集發送功率、中心頻、天線靈敏度等用于衡量天線性能的參數。應答器信息接收單元分析系統提取發送板功放回讀電壓值、單元電磁環境下EMC 值、解碼板解碼誤碼率等參數，對測量值進行設置門限值，以判斷應答器信息接收單元故障。

3.4.2 軌道電路信息讀取器檢測基站

對軌道電路信息讀取器檢測基站升級，將列控設備監測的系統（DMS）采集的感應線圈采集的頻點變化、感應幅值變化數據與列控車載設備上碼時間建立對比曲線，可監測機車信號靈敏度和解碼能力，并可用于故障預測。

3.4.3 通信三接口自動分析系統

CTCS-3 級列控車載設備的Igsm-r、Um 接口監測系統（ATP Interface MonitorinSyste，AMS）系統實時監測ATP 設備車-地數據傳輸過程，生成車載電臺信令交互過程記錄數據[8]。車載電臺性能智能分析系統采集Abis 接口（GSM-R 網絡基站收發信機與基站控制器的接口）、A 接口（GSM-R 網絡基站控制器與移動交換中心的接口）、Ua 接口（GSM-R 網絡空中接口）的數據，并與AMS 記錄的數據進行對比分析，可發現車載電臺設備的異常。

3.4.4 ATP、LKJ 數據分析系統

ATP、LKJ 數據分析系統接收分別由DMS、LMD 監測系統傳輸到地面的運行日志，從中提取故障代碼，并根據定位誤差、時鐘準確性、按鍵次數等評價測速測距單元、時鐘芯片、按鍵的健康度，可用于故障預測。

3.5 列控車載設備健康評估系統

3.5.1 系統構成

列控車載設備健康評估系統（以下簡稱系統）利用電務現有設備，通過5G 高速移動通信傳輸通道接收升級加裝的列控車載設備上傳的所有實時檢測和過程監測數據，通過數據接口自動接收各個地面數據分析系統生成的分析結果數據，基于大數據存儲，實現ATP、列控設備動態監測系統（DMS，DMS，Dynamic Monitoring System）、動車組司機操控信息系統（EOAS，EMU Engineer Operation Analysis System）、LKJ、CRI 等主要車載設備狀態監測、健康狀態和故障預測，支持列控車載設備維護決策，并與維修管理系統實現數據交互，形成故障處理過程管理閉環。列控車載設備健康評估系統（以下簡稱系統）構成如圖4 所示。

圖4 列控車載設備健康評估系統構成示意

3.5.2 主要功能

系統用戶包括系統管理員、分析人員、質檢人員、車間管理人員、維修作業人員、庫管人員等角色，主要功能包括用戶管理、數據采集、狀態監測、健康管理、故障預測、故障處理。

（1）用戶管理：系統管理員完成系統用戶角色設置、創建、刪除和修改用戶，設置用戶權限。

（2）數據采集：通過數據接口，自動從DMS、LMD、EOAS 監測系統采集ATP、CIR、LKJ、DMS、EOAS 的報警信息及設備狀態數據，從新建BTM、MT、ATP、LKJ 智能分析系統獲取設備狀態特征數據。

（3）狀態監測：接收數據采集到ATP、CIR、LKJ、DMS、EOAS 設備狀態及異常告警信息，當發現設備出現異常狀態時，系統發出聲光預警，提醒維修人員設備異常狀態需進行人工分析和處理。

（4）健康管理：接收數據采集到BTM、MT、ATP、LKJ 智能分析系統健康評估報告，統計物理特性參數，建立衰減趨勢模型，計算其剩余壽命或正常工作時長，對其設備進行壽命管理，充分利用電子盆浴曲線的穩定狀態階段，延長生命周期。

（5）故障預測：監測設備衰減趨勢曲線，一旦發現異常衰減情況，系統及時彈出聲光報警，由人工甄別分析判斷或由專家系統自動判斷是否為故障預兆；根據軌道電路信息讀取器、應答器信息接收單元檢測基站對軌道電路接收和應答器信息接收單元進行測試，發現物理參數達到故障參數據門限時，系統及時彈出聲光報警。

（6）故障處理：匯總由狀態監測、健康管理、故障預測等模塊生成的異常狀態告警、壽命預警和故障預測信息，由分析人員確認后，系統自動生成維修工單，由維修車間安排作業班組進行處置；在故障處置過程中，通過智能穿戴設備向維修人員提供技術支持，并監督維修人員是否按標準作業；維修人員故障處理完畢后，經質檢人員確認后，故障維修作業結束；系統自動生成維修記錄發送給維修管理系統，用于修改列控車載設備履歷及跟蹤故障處理效果。

3.5.3 故障處置過程

列控車載設備健康評估系統也是實現統一資源調度和支持各保障部門高效協同的技術平臺，相關人員依據該系統傳遞的信息，能夠高效協同完成故障處置相關工作，形成故障處理過程閉環管理。

（1）當系統自動生成故障分析報告后，由分析人員確認分析結論，并推送至復檢人員。

（2）質檢人員對列控車載設備故障進行現場復核，在系統中確認故障需維修后，系統自動生成故障維修工單并推送給相應的維修車間。

（3）維修車間車間管理人員按照系統發送的維修工單組織作業班組，并調動維修人員將維修所需的材料、配件送至作業點。

（4）作業人員到達作業點領用維修材料，展開維修活動；作業完成后通過系統提交作業記錄單。

（5）作業人員處理好故障后，交由質檢人員或分析人員復核故障是否已處理完畢，并將故障處理過程中列控車載設備記錄的自檢和測試過程數據上傳送至系統。

（6）系統對故障處理后上傳的車載數據進行分析和診斷，并制定后續的處理措施。

（7）系統生成維修記錄并發送給維修管理系統，維修管理系統據此自動修改車載設備履歷，將其納入重點關注事項清單，以跟蹤故障處理效果。

4 列控車載設備PHM 實施計劃

2022 年，成都鐵路局集團有限公司（簡稱：成都局）將列控車載設備健康評估管理系統第一階段建設納入科研項目，對列控車載設備PHM 管理進行探索性研究，實施計劃初步劃分為3 個階段。

第1 階段（2023 年）：充分利用既有資源，結合少量硬件改造，搭建列控車載設備PHM 系統平臺框架，開發智能化大數據分析應用，完成第一階段開放式系統建設；系統采集的數據能夠通過智能診斷模型、專家分析系統或人工分析進行報警信息進行甄別，自動生成維修工單，形成故障處理信息管理閉環。

第2 階段（2024 年）：開發作業終端智能化穿載設備、車載MT 電臺智能化分析系統、LKJ 智能化分析系統及接入既有BTM 健康管理系統；完成TCR 故障預測、監測系統數據接口和壽命管理大數據分析系統的開發；完成自主化BTM 單元智能化分析系統的開發。

第3 階段（2025 年往后）：研制各類列控車載設備加裝的傳感器裝置，在試驗室完成測試驗證后，開展上車試驗，通過試驗后投入運用，以完善車載設備的狀態檢測功能；研制通信協議記錄器，完成各通信協議記錄器的安全SIL 四級認證，使之具備推廣應用條件；完善列控車載設備建康評估管理系統工作，以全面實行列控車載設備故障預測與健康管理。

目前已開發的列控車載設備健康評估系統的主界面如圖5 所示，通過可視化界面展示設備的健康狀態、故障診斷結果和預測信息，由形象直觀的圖標及不同顏色（紅、藍、灰、綠）標識列控車載設備健康狀況，維修管理人員可以及時了解列控車載設備的運用和維修情況，進行維護決策。

圖5 列控車載設備智能化健康評估系統主界面

5 結束語

結合列控車載設備的運用現狀，針對列控車載設備故障排查困難、故障定位不準、維修難度大、維修效率低的難題，采用PHM 理念和方法，提出列控車載設備PHM 實施方案，通過列控車載設備加裝升級和地面數據處理與分析系統建設，在完善列控車載設備BIT 和數據采集功能的基礎上，開發列控車載設備健康評估系統，運用大數據分析和智能分析技術，實現車載設備關鍵單元和子系統的狀態監測、健康狀態和故障預測，提高故障預測、診斷的準確性；并通過與維修管理系統的信息交互，建立起故障快速處置和閉環管理的維修保障機制。

目前，初步開發的列控車載設備健康評估系統已上線運行。本文實施的列控車載設備PHM 系統是一個開放、共享的一體化系統，為列控車載設備PHM 相關應用整合提供了統一平臺。下一步，成都局電務維護管理部門將組織各設備廠家、研發團隊，共同拓展和完善系統，推動列控車載設備轉向視情維修，進一步提高列控車載設備可靠性、可用性、可維護性和安全性（RAMS），為列控車載設備維修體制創新賦能。