城市轨道交通车辆的设计和结构涉及诸多精巧的技术细节，其系统架构之庞大使得故障诊断与排除变得异常复杂。随着车辆在繁忙的都市街道上穿梭，各种工况条件下的运行要求不断变化，导致系统频繁遭遇不稳定状态，从而容易引发停车故障，给城市交通带来严重的安全隐患。这些因素共同作用于车辆的可靠性，增加了行车过程中意外停站的风险。若不能对汽车的故障进行及时的诊断与预报，将严重影响汽车的行驶安全。当前，国内外已有不少学者对其进行了一些研究，并取得了一些成绩。然而，我国在这方面的研究才刚刚开始，仍有许多问题有待解决。论文以我国城市轨道交通电气化汽车为研究对象，结合国内外相关研究进展，提出了一种新的基于大数据的城市轨道交通电气化汽车故障诊断与预报方法。
一、故障诊断与预测的方法与策略
故障诊断与预测的方法可以分为基于数据的方法和基于模型的方法，目前采用最多的是基于数据的方法，其中数据挖掘技术在故障诊断与预测中应用广泛。数据挖掘是通过计算机技术从海量的数据中抽取有价值的信息和规律，从中挖掘出隐含的规律、知识和规律，是一项新的研究方向。将数据挖掘技术引入到故障诊断和预报中，不但可以改善故障诊断和预报的精度，还可以减少故障诊断和预报的工作量。当前，有许多常见的数据挖掘方法：
1. 规则基础法，它首先依据有关的知识，对所得到的数据进行规则推理，得到一个结果，再依据这个结果来判定是不是非正常还是失效。这种方法在实际应用中得到了广泛的应用，但是在处理大规模数据的时候，常常要耗费大量的人力物力。
2. 将规则与统计模型相结合，首先构建与之相关联的故障规则库，并以此为基础对其进行诊断，再运用统计模型对其进行分析与预测。这种方法适用于具有一定规则的小样本系统。但是，这种方法在处理和分析数据上花费了很长的时间。[1]
3.研究基于机器学习的故障诊断和预报方法，在深入研究的基础上，着手构建一个专门针对装备的神经网络模型。通过精心挑选的训练样本，对模型进行反复训练，显著提高了其识别和预测装备故障的能力。此外，基于模糊神经网络的故障诊断与预报技术，该方法利用模糊逻辑系统来处理复杂数据，不仅能够有效地诊断出装备的潜在故障点，而且还能准确地预报未来可能发生的故障情况，从而为维护决策提供强有力的支持。
4.提出了一种将知识与专家系统有机地融合在一起的故障诊断与预报方法，本方法的核心在于建立一个详尽的故障知识库，该知识库汇集了一系列可能导致系统故障的因素。利用一个强大的专家系统来对这些知识进行深入的分析和推理。通过这种方式，能够精确地判定问题是否属于非正常状态或者是系统已经彻底失效，这种先进的诊断流程确保了在遇到复杂或不常见的问题时，能够迅速而准确地做出响应。
二、基于数据驱动和智能算法的故障诊断技术
基于数据与知识，通过对数据与知识的分析与挖掘，自动发现规律与预测未来，是当前国内外智能交通研究的前沿与热点。在此基础上，提出了一种基于神经网络的故障诊断方法。当前，国外对基于数据的故障诊断研究已经取得了一些进展。美国拥有世界上最大规模的汽车检测与故障诊断研究中心，并拥有大约150名研发人员，以及一套先进的汽车故障诊断与维护手段。美国国防部高级研究计划局（DARPA）下属的全国车辆及系统综合实验室（NSSL)，也在此基础上进行了以数据驱动为基础的汽车故障诊断研究。我国也已经把这一研究领域列为了一个重要的课题。
三、基于数据挖掘的故障诊断技术
数据挖掘技术是从海量数据中抽取隐藏的信息与知识，旨在从海量的数据中挖掘出新的知识。目前，国内外已有许多研究成果，如动车组牵引供电、故障诊断专家系统、动车组远程诊断等。在现代都市的繁忙轨道网络中，每一次列车的进出都会产生海量数据，这些数据的体量之大，远远超出了传统的数据库处理能力。要想通过简单的数据处理工具来应对这一挑战，显然是不切实际的。因此，寻找更为高效的数据处理方法成为了当务之急。在铁路运输领域，数据挖掘技术已经成为一项关键技术。该技术主要运用于对车辆设备的运行数据进行深入分析，通过精心设计的算法和模型，工程师们能够从庞大而复杂的数据中提取出有价值的信息。这些分析结果不仅用于预测设备可能出现的问题，而且还能指导铁路工作人员制定相应的检修策略。这种策略的制定是基于对历史数据的深入研究，确保了车辆设备的安全与可靠运行，进而提高整个运输系统的效率和安全性。[2]
四、基于自适应神经网络的故障诊断方法
基于神经网络的故障诊断方法是一种可以自动识别和诊断复杂系统中故障模式的新型故障诊断方法，它是人工神经网络技术与模糊逻辑相结合的产物，该方法的核心思路是将被控对象的特性和变化规律作为输入，通过输出的输出来反馈被控对象的状态，进而达到对整个系统状态进行辨识与控制的目的。
自适应神经网络能够实现对不确定、不连续、不稳定的复杂系统的建模与识别。自适应神经网络在模式识别和故障诊断中得到了广泛的应用。随着我国铁路现代化程度的不断提升，对电力系统的可靠性提出了更高的要求，因此，对车载电源系统进行状态监控和故障诊断是十分必要的。在城市轨道交通中，电力机车的供电装置主要包括主变压器、牵引电动机和牵引换流器等，它们具有多种类型、范围广泛的故障类型，利用自适应神经网络对其故障诊断方法进行研究具有重要意义，但目前仍处于起步阶段。
结语：
在本文中，深入探讨了轨道交通电气化车辆的故障诊断与预测技术领域的研究进展。通过详细分析现有技术成果和研究动态，文章旨在揭示这一领域的发展脉络和未来方向。文章不仅对故障诊断技术的最新方法进行了综述，而且还评估了预测技术的进步及其对维护策略的影响。此外，本文还讨论了这些技术在提高列车运行效率、减少维护成本以及保障乘客安全方面所起到的关键作用。通过对国内外相关研究的系统梳理和分析，本文为该领域的研究者提供了宝贵的参考资料，同时也为行业内的决策者和工程师提供了研究思路和实践指导。
作者简介：陈凯宁(1995-09)男，汉族，本科学历 助理工程师，籍贯河北省保定市，研究方向：轨道交通类
参考文献：
[1]李颖，张林强，吕鹏.铸造精益服务品牌建设一流轨道交通运营商——中铁电气化局“投资+建设+运营”新模式下的品牌塑造[J].国企,2022,(05):75-77.
[2]孟宪庄.电气化铁道供电专业一体化教学改革探索——以江苏省徐州技师学院轨道交通学院为例[J].内江科技,2020,41(08):153+139.
