朔黄铁路机务运维大数据管理平台建设应用研究项目招标

（1）支持多业务系统数据融合的大数据平台搭建

连接既有业务系统，实现多维异构数据融合，涵盖公用基础数据、档案和技术资料、检测和试验数据、计划和命令类数据、业务作业及过程监控类数据、统计分析和报表数据、运行安全监控等七大类数据，打通信息孤岛；提供数据分析挖掘平台，支持进行面向“运用、检修、维护、综合保障”四大体系内跨业务系统的数据关联分析、挖掘和可视化展示。

（2）开展基于大数据的故障精准诊断、预测性诊断研究

采用事故树分析法（Accident Tree Analysis，简称ATA）对机车核心系统到部件，再到零件的“下降形”故障分析，绘制出的一个逐渐展开成树状的分枝图，来分析顶端事件发生的概率；以牵引、网络、走行、弓网等核心部件做为重点研究对象，研究各系统安全状态指数的演化特性及其可观测性；基于关联分析和模式识别技术对海量时序数据及其特征进行学习，实现基于多源信息融合的机车核心系统故障诊断、故障预测与健康管理。

（3）开展面向“人、机、环、管”四要素的健康管理应用研究

①机车健康管理

研究复杂运行环境多失效模式及动态工况下，单元性能退化和失效对机车电传动系统、走行部、弓网的安全影响机理及其传播模型，形成机车PHM状态指标体系，满足系统安全状态评估及预警需求；完成机车及大型部件电子履历管理系统搭建，实现大型配件互换管理、检修管理、库存管理、质量评估；构建故障诊断专家知识库，形成结合造修企业和现场工作人员经验的故障知识图谱，通过不断完善修改，实现对常见故障诊断的系统化和在线支持和对疑难故障诊断的经验支撑。

②人员健康管理

接入机车运行安全监控数据，识别乘务员违规操作，提前预警危险项，排除安全隐患；搭建乘务员运用管理系统，关联人员考核、安全档案等多维记录，形成人员考核综合评价体系；接入乘务员值乘状态监测数据，获取值乘乘务员精神状态实时监测数据（虹膜识别），报警疲劳状态；接入智能健康床垫数据，获取乘务员睡眠质量报告，评估乘务员备班睡眠质量；接入乘务员自动出退勤数据，精准计算乘务员作业时间及超劳趋势，实现超劳预警。

③运行环境监测

实现机车运行环境、线路状态以及自然环境的数据接入、状态感知、综合评估与预警，包括广域环境监测下机车状态智能感知技术、空间与时间维度上多状态信息融合与辨识技术、车/线/供电/信号/天气与机车运行安全性的映射关系和风险链构建与系统解耦，具备风险辨识和报警功能。

（4）开展以可靠性为中心的MRO维护维修作业系统应用研究

深度优化检修管理流程，实现中小辅修、技改、临碎修等各作业过程从计划下达、作业、验收、交车等环节的闭环管理和操作智能化提升，提高检修管理精准度，保证机车检修质量，实现检修效率提升和资源优化配置策略的应用；构建智能检修知识库，实现多层次机车故障数据采集与录入，支持基于单一故障相关因子关联分析和处理流程的闭环追踪以及报告自动生成，支持批次故障的类比分析和隐患排查，支持可变时间段内的故障统计分析和报表展示。

开展机车及大型可换配件的全生命周期履历研究，研究以设备的可靠性、设备故障后果作为制定维修策略的主要依据，综合故障后果和故障模式有关信息，以运行安全性、经济性为出发点，优化修程、修制、工艺、工序，整合机车整备、检修及配件管理、协同服务，实现可靠性维修方案；实施机车配件管理，支持多级配件库及配件资源全局可视化，为配件需求、采购、接受、存储、使用、管理等活动提供一体化平台。

（5）开展机务运维大数据综合保障系统建设

实现车载故障记录数据、LKJ记录数据、线路数据和环境数据关联与重构，对故障数据进行智能筛查，生成故障分析报表；进行面向“运用、检修、维护、综合保障”四大体系内跨业务系统的数据关联分析、挖掘和可视化展示，针对单一事件进行多数据维度的关联分析查找依存关系和耦合关系，针对批次事件进行多源时空数据与时空过程的群体协同分析，挖掘隐含关联和发展趋势；构建机务运维大数据综合保障体系，实现支持多部门协同的流程设计、闭环管理和综合信息发布。

项目总工期：

朔黄铁路机务运维大数据管理平台建设应用研究时间36个月，技术开发合同签订后：

第1～3个月，完成资料收集，现场调研；

第4～9个月，原理分析及模型建立，开展相应理论研究；

第10～18个月，完成系统的方案设计、技术设计、施工设计；

第19～24个月，完成设备现场安装及调试；

第25～第30个月，现场跟踪、系统完善及效果评价阶段；

第31～第36个月，完成研究报告、项目评审及验收。