【ETR期刊2025年第6期报道】当前铁路运营环境日益复杂，铁路运营企业面临着日益严峻的维修与资源管理挑战，尤其在高频次的列车运营中，车辆的高可靠性成为确保铁路系统稳定运行的核心要素。德铁长途客运公司（DB Fernverkehr AG）针对这一挑战，通过加装数据记录仪和网关系统，为车辆故障检测、运营调度以及维修计划优化提供了数据支持，推动数据化管理在铁路运输中的应用。
近年来，车辆状态数据在维修领域的应用逐步深化，尤其是在设备故障诊断与维修保养过程中，数据的作用愈加显著。当前，状态监测数据主要以“故障码”形式呈现，这些故障码通过特定系统状态触发生成，虽然为故障识别提供了初步依据，但由于缺乏高时间分辨率，其实时性和精确性存在局限性。在此背景下，德铁长途客运公司在“状态检修（CBM）”模式的基础上，进一步提出通过原始数据实现实时诊断与预测性维护的新方向。依托高时间分辨率的数据，能够更有效地提升故障的提前识别率，从而优化维修计划的执行，提升车队可用性。
与故障码数据不同，传感器采集的原始数据能够提供更精准的物理系统分析，尤其在时间关联维度，能够实时捕捉设备运行状态的细微变化。精准的系统分析是评估车辆状态、预测故障发生的关键基础。铁路行业对近实时和实时诊断技术的需求日益增长，特别是在数字孪生和预测性维修（Predictive Maintenance）领域，原始数据作为评估车辆状态和制定维修决策的核心依据，其价值不可替代。以ICE 3型列车为例，在高速运行过程中，牵引变流器需要高负荷运行，为防止变压器因高温而受损，系统设计了油温监测和自动停机机制，当变压器油温过高时，系统会自动降低功率或停机，因此冷却效率不足或散热系统堵塞可能导致列车故障，关于冷却系统的监控与保养成为保障车辆稳定运行的关键环节。
ICE 3 BR403型动车组配备了列车通信网络，通过多功能车辆总线（MVB）连接列车内所有控制单元，传输诊断与传感器数据。为提升数据应用效果，德铁长途客运公司在现有系统中增设了数据记录仪和网关，能够实时采集并传输超过20000个不同的信号，为状态检修提供数据支持。通过这一数据采集系统，地面系统能够实时还原车辆部件的运行状态，及时采取干预措施，减少列车晚点与行程取消的情况。
在这一数据生态系统中，数据湖仓（Data Lakehouse）作为核心平台，承担数据的存储、处理与分析功能。数据通过解析器解码后，结合跨职能团队定义的应用场景进行定向应用，从车辆调度到维修计划的制定，数据在端到端流程中得到高效利用。为了满足状态检修需求，数据传输链路经过优化，进一步缩短了数据传输的延迟，确保信息实时流转，提升了系统响应速度。
特别是在主变压器冷却系统的监控方面，德铁长途客运公司通过实时监控变压器油温，并结合传感器数据部署定制化的阈值逻辑，能够在故障发生前约3.5天发出预警，及时安排冷却器清洁工作。该预警机制显著降低了故障发生的频率，2024年该措施使BR403型列车的故障率下降了75%，并减少了60%的延误时间。
未来，德铁长途客运公司计划进一步优化现有的传感器数据采集与处理体系，目标是到2025年底将数据传输延迟缩短至1分钟以内，实现近实时的全面车辆监控，为更多实时应用场景的开发奠定基础。公司还将加强数据技术与应用场景的逻辑优化，推动更多列车系列的应用，使车队在运营稳定性与车辆可用性方面获得更广泛的收益。
（来源：中国铁道科学研究院集团有限公司科学技术信息研究所）
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