最近好几个群友问有没有做轨道PHM，的确做这个方向的很少，能拿到轨道项目的就北交、西南交大等几个高校。本期给大家推荐一篇北交唐涛老师课题组针对轨道的PHM综述。

论文链接：通过点击最左下角的阅读原文进行在线阅读及下载。

论文基本信息

论文题目：Data-driven technology of fault diagnosis in railway point machines: review and challenges

论文期刊：Transportation Safety and Environment

Doi：https://doi.org/10.1093/tse/tdac036

作者：Xiaoxi Hu (1,2,*), YuanCao (3), TaoTang (1,2) and Yongkui Sun (2)

机构：

1 State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China; 

2 School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China; 

3 National Engineering Research Center of Rail Transportation Operation Control System, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China. 

∗ Corresponding author. E-mail: 18111050@bjtu.edu.cn

作者简介：唐涛，男，北京交通大学教授，博导，国家级重点学科“交通信息工程及控制”学科带头人，国家重点实验室“先进轨道交通自主运行全国重点实验室”首席科学家，北京市开放实验室“城市轨道交通自动化与控制实验室”主任，教育部自动化专业教学指导委员会委员、中国铁道学会理事。已发表期刊论文200余篇；谷歌学术被引超3000次。获得授权发明专利9项，制定国家标准2项、行业标准14项，出版专著5部。先后获国家科技进步奖二等奖2项、省部级一等奖4项，获铁路行业詹天佑铁道科学技术奖成就奖。长期从事于轨道交通智能自主列车控制系统研究。

 摘要

转辙机是铁路道岔转换系统的执行设备，转辙机行为的安全可靠直接关系列车行径方向的改变。因此，需要在转辙机上尽可能部署各种传感器，以监测其行为，对转辙机进行状态监测。本文首先分析和总结了铁路转辙机的六大的需求与特征，回顾了过去十年用于转辙机故障诊断的数据驱动算法。根据铁路转辙机的需求与特性和现有研究进展，指出了八个具有挑战性的问题和有前景的研究方向。为机电/机械设备故障诊断提供新的工业应用领域与方向。

目录

3.1 基于近邻度的方法

3.2 基于推理的方法

3.3 基于监督学习（分类）的方法

3.4 基于无监督学习的方法

3.5 基于预训练模型的方法

3.6 其它

1 引言

铁路道岔转换系统（如图1所示）是铁路基础设施的安全相关组成部分，通过移动道岔尖轨（和可动心轨）直接引导列车从一条轨道切换到另一条。作为铁路道岔转换系统中的执行器，显得尤为关键，因为它影响着铁路运输的安全性和效率。然而，由于其结构复杂、类型繁多以及工作环境恶劣，意外故障偶尔会发生，这可能导致事故甚至事故和人员伤亡。因此，铁路运营部门在日常工作中不得不面对许多复杂的故障诊断和诊断问题。此外，维修人员也需要及时处理这些故障。同时，铁路运营部门在安全与成本之间进行权衡时更倾向于安全。目前，运维部门对转辙机进行定期维护，导致一些单元进行过度维护，而其他单元则缺乏保养。因此，在转辙机中进行故障诊断是一个非常重要的问题，并且逐渐成为铁路领域的研究重点。

编辑：李正平

校核：王畅、陈凯歌、赵栓栓、董浩杰、曹希铭

该文资料搜集自网络，仅用作学术分享，不做商业用途，若侵权，后台联系小编进行删除

点击左下角阅读原文，即可在线阅读论文。