轨道交通车辆牵引系统智能运维研究

针对轨道交通车辆牵引系统的检修维护过程中,运维人员工作量繁琐、劳动强度大、运维效率低等问题,运用大数据和人工智能技术,构建轨道交通车辆牵引系统智能运维的整体架构和网络架构,完成6个应用系统和1个基础服务平台功能设计,提出了基于BP神经网络的智能决策算法,实现了车辆牵引系统运行设备的智能化管理,极大提高设备运维效率。最后,以车辆牵引系统中散热器为例,建立散热器热阻预测模型,应用BP神经网络智能决策算法,对设备健康状况进行评估,预测结果表明:系统运行稳定可靠,预测误差小于0.2℃,对车辆牵引设备的健康状态能够精准诊断,为运维人员提供数据支撑和决策支持,提高轨道交通车辆牵引系统运行的可靠性具有重要意义。