引言：近年来，随着我国经济社会的快速发展，交通运输领域面临着前所未有的压力和挑战。为了满足日益增长的交通需求，我国铁路事业取得了突飞猛进的发展。截至2021年底，全国铁路运营里程达到14.3万 km，其中高铁里程达到3.78万 km，铁路货物发送量为14亿t，旅客发送量为10.9亿人。根据《中国铁路“十四五”发展规划》，到2025年全国高铁运营里程将达到12万 km，高速铁路运营里程将达到3万 km；到2030年，全国高铁运营里程将达到15万 km，高速铁路运营里程将达到6万 km。

一、轨道车辆检修技术概述

1.1 轨道车辆检修的定义和分类

轨道车辆检修是指对轨道车辆在运行过程中发生的故障或缺陷进行修复，从而保障轨道车辆安全可靠地运行。根据所需检修时间，可将轨道车辆检修分为定期检修、计划检修和故障检修三类。定期检修是指通过定期更换易损易耗配件等方式，达到延长轨道车辆使用寿命的目的；计划检修是指通过编制检修计划，提前对轨道车辆进行维护保养，以减少轨道车辆故障和更换零部件的次数；故障检修是指根据轨道车辆出现的故障类型，运用相关技术和方法对轨道车辆进行修复，以消除故障隐患、减少维修成本。

1.2 轨道车辆检修的传统方法

轨道车辆传统检修通常采用定期检修和计划检修两种方式。定期检修是指轨道车辆在规定的时间内进行一次全面检修，包括对轨道车辆主要部件的检查和更换，如对转向架、制动系统、车轮、车轴等进行定期检查、清洗和维修；计划检修是指在规定的时间内对轨道车辆主要部件进行一次全面检修，如对转向架检查和清洗，对转向架的踏面、侧墙和基础等进行定期更换和维修。

二、轨道车辆智能检修技术研究进展

2.1 轨道车辆智能检修技术的概念和特点

智能检修技术是以轨道车辆系统为载体，以数据为驱动，实现设备状态的自动感知、诊断、预测及控制，并结合大数据和人工智能等先进技术实现智能化决策，从而提高轨道车辆检修效率和检修质量。智能检修技术主要包含故障预测、健康状态监测、故障诊断和智能决策四个部分，具体包括轨道车辆状态监测、故障预测与诊断、健康状态评估以及智能决策等内容。轨道车辆智能检修技术以数据为驱动，具有数据采集与融合、知识发现与推理、模式选择和控制执行等功能，是一种集轨道车辆状态监测与故障预测于一体的综合技术。

2.2 轨道车辆智能检修技术的应用领域

轨道车辆智能检修技术是实现轨道车辆检修智能化的关键技术，主要应用于铁路轨道交通领域，包括高速铁路、普速铁路以及城市轨道交通等。智能检修技术不仅可以提高轨道车辆检修效率和检修质量，还能实现故障预警和诊断、状态监控、智能决策等功能，从而使轨道车辆运行更安全、更可靠，具有广阔的应用前景。随着信息技术的快速发展，智能检修技术已经逐步向数字化、智能化方向发展，以数据为驱动的轨道车辆智能检修技术也已经成为一种新的发展趋势。

2.3 轨道车辆智能检修技术的关键技术和方法

目前国内外学者对于轨道车辆故障预测方法的研究主要集中在基于深度学习的故障预测、基于神经网络的故障预测以及基于模糊理论的故障预测等。健康状态监测技术是轨道车辆智能检修技术的重要内容，目前国内外学者主要采用传感器、通信、计算机等设备采集轨道车辆状态信息，并通过通信网络将数据传输到云平台进行分析和处理，再通过人工智能技术对轨道车辆状态信息进行分析和诊断。健康状态评估技术是轨道车辆智能检修技术的重要内容，目前国内外学者主要采用专家系统、人工神经网络等方法进行评估。

三、智能设备在轨道车辆检修中的应用

3.1 智能设备在轨道车辆检修中的作用

智能设备是指基于大数据、云计算、物联网等技术，能够对轨道车辆运行过程中的状态数据进行采集和处理，并将数据转化为可视化信息的智能装备。其主要功能包括数据采集、状态监测、故障诊断、决策优化等。通过对轨道车辆运行状态的监测，可以准确判断出车辆设备运行状况及潜在故障，提高检修效率；通过对故障数据的分析，可以找出故障发生的根本原因，实现从被动维修向主动维护转变；通过对检修策略的优化，可以实现从被动维修向主动维修转变，实现从事后维修向全过程维护转变。

3.2 智能设备在轨道车辆检修中的实际应用案例

以“云车”为例，云车是一种基于物联网的轨道车辆远程监测与控制系统，主要功能是实现车辆实时状态信息的获取、状态特征参数的提取、诊断分析与趋势预测等。该系统的组成主要包括传感器、数据采集处理设备和故障诊断与优化设备。传感器主要采集轨道车辆运行过程中的各种物理量，包括加速度、振动等；数据采集处理设备主要完成传感器采集到的数据处理和显示，并将数据传送至云平台；诊断与优化设备主要完成对传感器和数据采集处理设备传输过来的数据进行分析和诊断，并通过诊断模型对轨道车辆进行智能决策，从而实现对车辆状态的实时监控。

四、轨道车辆智能检修技术的优势和局限性

4.1 轨道车辆智能检修技术的优势

在轨道车辆的故障预测、健康状态监测、故障诊断和智能决策中，基于大数据和人工智能技术的轨道车辆智能检修技术与设备具有以下优势：通过大数据分析，预测轨道车辆潜在故障，避免由早期故障导致的安全隐患；通过实时监测和诊断设备，实时掌握轨道车辆运行状态，发现故障隐患，及时制定维修方案；通过智能化决策系统，实现轨道车辆检修任务的合理分配、检修资源的高效利用、检修过程的安全保障和检修质量的持续提升；通过对数据分析与处理，为检修方案的制定、决策流程的优化提供依据，提高轨道车辆检修效率。

4.2 轨道车辆智能检修技术的局限性

目前国内外还没有成熟的轨道车辆智能检修技术与设备，相关技术的研究仍处于起步阶段，主要集中在轨道车辆的故障预测、健康状态监测、故障诊断和智能决策四个方面；轨道车辆智能检修技术与设备大多采用现场试验和测试手段，缺乏对大量轨道车辆运行数据的分析，导致算法模型需要大量数据进行训练；现有的轨道车辆智能检修技术与设备大多是在传统列车检修作业中进行试验验证，未形成成熟的理论体系，缺少对轨道车辆智能检修技术与设备的理论研究和方法总结。

结语

轨道车辆智能检修技术与设备作为轨道车辆检修的关键环节，对保障行车安全、提高经济效益等方面起着至关重要的作用。但目前国内在该领域仍处于研究起步阶段，缺少成熟的技术体系，缺少成熟的产品。因此，应结合我国国情和城市轨道交通发展现状，立足于现有技术水平，借鉴国外相关先进经验，从智能感知、故障预测、健康状态监测、故障诊断和智能决策等方面开展研究，加快完善我国轨道车辆智能检修技术与设备的理论体系和研究方法，为实现我国轨道车辆由传统检修向智能检修转型提供理论支撑和技术保障。

参考文献

[1]孙志毅，郑辉。基于大数据和人工智能的轨道车辆检修技术研究进展[J]。铁道运输，2018,10 (7)：621-626

[2]魏洪义，刘传杰，刘勇。轨道车辆智能检修技术与设备研究进展[J]。铁道学报，2019,45 (6)：414-418.