基于机器学习的转辙机智能故障诊断与预测性维护研究

薛万利 李贞 滑闯

文章摘要

转辙机作为铁路信号系统的核心执行设备，其可靠性直接关系到行车安全与运输效率。传统的定期维护与 事后维修模式存在效率低下、成本高昂且无法预防突发故障等问题。随着传感器技术与大数据分析的发展，基于机器学习 的智能故障诊断与预测性维护成为解决上述问题的关键途径。本文系统综述了转辙机故障诊断与预测性维护的研究现状， 深入分析了适用于该场景的机器学习关键技术，包括数据采集与预处理、特征工程及各类诊断预测模型。在此基础上，提 出了一个集智能感知、边缘计算与云端分析于一体的系统性框架。通过模拟案例验证了所提框架与方法的有效性，并讨论 了当前面临的数据质量、模型泛化、系统集成等挑战。最后，对数字孪生、联邦学习、可解释人工智能等未来发展方向进 行了展望，旨在为铁路运维从“计划修”、“状态修”向“预测修”的智能化转型提供理论参考与实践思路。

转辙机；机器学习；故障诊断；预测性维护；铁路信号；智能运维

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