闫优俊

（中国铁路呼和浩特局集团有限公司，内蒙古 包头 014000）

0 引言

为防止动车组运行故障和异常的发生，目前各动车组运营单位均采用以走行里程为主的计划预防修模式[1]。这种维修策略存在欠维修和过度维修的弊端，对运营维护的周期和成本没有进行科学合理地卡控[2]。

动车组各系统装配了大量传感器用于监测自身的运行状态[3]，然而对动车组运行故障和异常的判断却仅依据海量车载数据中筛选出的超过标准的异常数据。先进的数据分析技术为动车组检修模式的转变提供了新的思路[4]。如传感器采集的车载数据隐含着动车组运行状态的动态信息，利用这些动态信息对动车组未来一段时间的运行状态进行预测分析，从而科学地安排检修维护周期，提升动车组安全保障能力，实现节支降耗、降低运营成本。

目前，中车长春轨道客车股份有限公司和中车青岛四方机车车辆股份有限公司等单位均已建立了数据分析平台，尝试利用动车组车载信息无线传输系统数据开展动车组部分部件的故障模型研究[5]。本文基于动车组远程数据传输系统（wireless transmission data system,WTDS）传输的车载变压器数据，使用多元非线性回归算法[6-9]，建立动车组变压器温度预测模型，并以CRH5A型动车组变压器温度数据为例，验证了本文算法的准确性及实际应用效果。

1 变压器温度预测模型的建立

目前，各动车组运营单位均以变压器运行温度峰值作为评判变压器状态的重要参数，因此本文以变压器温度峰值作为预测的目标函数。……