肃宁分公司车辆运行状态多维智能监测系统研制公开招标

2.1 项目概况：

集团铁路目前部署了393台套5T及相关监测检测设备，是货车运用状态数据、列车/车辆/零部件里程计算的基础数据，5项专项自动化智能化设备运行状态实时监控系统为状态修的实施提供重要检测数据。该项目的确立是依托于新技术、新需求、新发展，特别是在光学精确测量、图像自动识别、机器视觉与深度学习等技术高速发展的新时代创新，项目的完成将为构建一体化、规模化、专业化、现代化的车辆在途动态检测系统提供可行性方案，可极大地提升在途车辆运行状态下的检测水平，在既有动态检测设备多样化、层次化的基础上，新增多维化、智能化、持续检测的新特征。与5T系统在数据层面可相互融合，利用大数据技术实现检测数据综合联判，使5T系统检测数据不再各自独立；在设备层面可互相补充，通过该系统的多维持续监测与综合联判结果的分析评价，可间接复核各5T系统的设备状态，从而对今后状态修列车状态诊断起到支撑作用；在图像智能识别技术引入运用后，将实现智能自动分析替代人工分析、关键故障和其它疑似故障由人工确认故障报警功能，单列车检查效率将大幅提升，提高检修效率，带动整个铁路行业在车辆安全保障能力方面的新突破和全面提升。

2.2招标范围（主要研究内容及预期目标）：

1. 轮轴运转温度状态及健康分析的研究

构建热成像阵列传感器阵列和红外光子线扫描传感器阵列在一定范围内检测轴承及车轮的温度变化及差异，发现非正常运转热的热源及程度。通过对轴承、车轮热图温度分布，完成轮轴运转温度状态及健康分析的研究。

2. 车辆超偏载力学建模及判别模型的研究

搭建应变传感器阵列在一段长度钢轨上测量轮重、轴重，进而获得转向架、车辆左右侧重量值，来判断车辆的超载、偏载，在脱线前告警。通过轮重、轴重、辆重的连续变化分析，完成车辆超偏载力学建模及判别模型的建立；通过长测区的横向力和垂向力测量研究车辆空重车蛇形运动的状态、运动学动力学机理、轮轨关系、以及蛇形失稳造成脱轨的相关参数变化过程。

3. 曲线段长阵列车辆运行品质的研究

区别于现有的TPDS系统，重点在曲线段和更长的车辆区间构建力传感器及激光测距传感器阵列，连续监测空、重车横向力、脱轨系数、减载系数及横向位移，更好来评价车辆的运行品质，及早发现脱线危险，特别是车辆转向架故障。通过曲线段长阵列（力学、振动及激光测量）的方式，实现空重车在经过弯道时运动学、动力学规律的研究。

4. 车轮踏面损伤及失圆在连续状态下的特征研究

通过力学传感器阵列、加速度传感器阵列，在一定长度线路上，采用力学检测技术、振动检测技术、激光测量技术连续采集来检测车轮踏面擦伤及车轮失圆；与车轮踏面图像采集阵列综合判别，通过数字图像处理技术，对采集的图像进行智能的分析处理，从而判别车轮踏面的损伤情况，实现车轮踏面损伤及失圆在连续状态下的特征研究。

5. 车轮尺寸磨耗规律及发展趋势的研究

采用结构光技术，通过多点测量的方式测量车轮尺寸，包括轮缘高度、轮缘宽度、轮辋厚度、踏面圆周磨耗、垂直磨耗、车轮直径、轮对内侧距等，通过多点分析极值、均值等信息，较单点测量结果结果更加可靠，更真实的反应出轮对的尺寸状态，车轮尺寸磨耗规律及发展趋势的研究。

6. 异音检测特征及判别的研究

通过构建连续声学长阵列，检测全列车的异常运转声音，研究走行部的异常状态，从而实现故障轴承及走行部等异音特征提取及判别的研究。

7. 机器视觉在车辆运动轨迹及侵界检测的研究

采用机器视觉传感器，根据需求布置在不同位置和角度构建图像采集阵列，对运行中列车进行连续拍摄，经图像整合、分析及判别，通过光学及图像长测区方式跟踪车辆的蛇形运动、轮对相对钢轨的位移跳动及疑似异物的侵界，对其数据帧进行标识和报警，实现运行中车辆运行轨迹、异物侵界的自动检测。

8. 基于半监督学习货车故障图像智能分析模块的研究

以实现货车故障图像的智能分析为目标，围绕货车故障图像智能识别中存在的故障图像比例小，数据样本不对称等问题展开研究。提出具有较高准确性和可靠性的货车故障图像智能分析核心算法，针对货车故障图像复杂多样，受环境影响大，训练样本不对称等问题，通过引入生成网络这一深度学习领域的最新成果，提高检测准确性。基于生成模型的TFDS图像零样本目标检测方法，提出研究面向TFDS图像智能分析应用的深度神经网络轻量化方法，在不降低识别效果的基础上，减少计算资源的消耗，提高计算速度。

9. 大数据分析及综合研判的研究

通过对多维复合长阵列各检测技术的实现，获得实测及仿真非接触传感技术持续采集的数据，对红外、声学、力学、振动、光学及机器视觉等各项持续检测数据，进行不同检测部件及不同检测技术的复合运用及大数据分析方法研究，总结出各部件检测持续检测条件在的检测标准；通过对5T设备的检测数据进行关联性分析及5T结果复核，解决5T设备各自独立、部分检测内容缺乏手段、车辆故障停车后检修人员无法复核等问题，建立综合研判模型，提出检修决策建议、指导修程的合理判定。上述研究包含以下两个层次的内容：

一方面，大数据分析。依据铁路货车零部件失效规律和基于多维复合长阵列持续检测的结果，进行大数据分析、数据挖掘、分析及建模，对车辆部件运行状态进行特征参数确定、故障预报模型建立及故障预警算法的研究，实现车辆运行状态下的多方位、多功能、多技术手段的持续检测；

另一方面，综合研判。分析5T预警数据关联性分析及结果复核，解决5T现存问题，建立综合研判模型，为检修模式的创新奠定技术及数据基础，提出检修决策建议、指导修程的合理判定。

2.3项目总工期（项目研究进度及完成时间）：

完成研究或实施的时间为签订合同后36个月内完成。

投标人应根据研究项目的主要内容要求和考核指标，提出项目研究的具体时间进度、实施办法以及项目完成期限。

1. 合同生效后1个月内，完成技术调研工作；

2. 合同生效后第2至4个月内，完成项目实施方案设计工作，通过招标人组织的技术方案评审；

3. 合同生效后第5至12个月内，完成所需仿真及数据采集环境的搭建；

4. 合同生效后第12至16个月内，在仿真及测试环境下调参并积累数据；

5. 合同生效后第17至22个月内，完成长阵列试验样机研制；完成图像智能分析模块；

6. 合同生效后第23至24个月内，试验样机安装及调试；

7. 合同生效后第26至32个月内，现场测试与示范应用，进行各部规律总结及趋势分析；

8. 合同生效后第33至36个月内，完成项目结题验收

3.1资质条件和业绩要求：

【1】资质条件：投标人应有独立法人资格，具有独立订立和履行合同的能力，具有独立承担民事责任的能力。投标人具备至少两种铁路货车5T设备（TADS\TFDS\THDS\TWDS\TPDS中任意两种）的研发、制造能力，须提供国家铁路集团（铁路总公司、铁道部）及下属铁路局集团公司或神华铁路公司出具的技术评审文件。

【2】财务要求：投标人须没有处于被责令停业，财产被接管、冻结，破产状态。

【3】业绩要求：2017年1月1日至今投标人须提供国家能源集团、国铁、城轨或海外领域至少2种铁路货车5T设备（TADS\TFDS\THDS\TWDS\TPDS中任意两种）的销售业绩1份，须提供相关的销售合同或用户证明文件。

【4】信誉要求：未被国家市场监督管理总局国家企业信用信息公示系统网站（www.gsxt.gov.cn）列入经营异常名录或严重违法失信企业名单；未被国家公共信用信息中心“信用中国”网（www.creditchina.gov.cn）或各级信用信息共享平台中列入失信被执行人或失信黑名单；未被最高法中国执行信息公开网（zxgk.court.gov.cn）列入失信被执行人清单。

【5】项目（课题）负责人的资格要求：提供有效的高级技术职称资格证书。从事铁路车辆安全检测监测行业的相关研究10年以上，承担过铁路货车5T设备（TADS\TFDS\THDS\TWDS\TPDS）相关项目研究课题，并担任课题负责人（须提供相关的销售合同或用户证明文件）。

【6】其他主要人员要求：/

【7】科研状况：/

【8】其他要求：/

注：母子公司资质业绩均不得互相借用。

3.2 本项目接受联合体投标。

3.3 单位负责人为同一人或者存在控股、管理关系的不同单位，不得参加同一标段投标，否则，相关投标均无效。