摘要：一种基于数字孪生技术优化动车组电气调试过程且用于故障预测的方法被提出，首先构建动车组电气系统的数字孪生模型以达成物理实体与虚拟模型实时数据交互以及同步更新的目标，在此情况下借助大数据分析和机器学习算法挖掘历史调试数据并建模进而形成电气调试优化策略，与此同时用数字孪生模型做虚拟仿真和预测分析来建立动车组电气系统故障预测模型，实验结果显示这个方法可有效缩减电气调试周期并且提高调试效率和质量还能精准预测潜在故障从而给动车组维护保养提供决策依据，本研究为动车组制造和运维领域智能化升级提供新想法这对提升我国高速铁路技术水平意义重大。

关键词：数字孪生；动车组；电气调试；过程优化；故障预测

1、数孪生技术在动车组电气调试中的应用

1.1 数孪生模型构建

我国高速铁路网络近年来快速扩展，使得动车组制造和运维行业对智能化技术需求不断增长，因为数据表明 2022 年我国高铁运营里程突破 4 万公里且动车组保有量超 4000 列，这就对电气系统调试效率和可靠性要求更高了。数字孪生技术是工业 4.0 核心技术之一，它将物理实体和虚拟模型深度融合给动车组电气调试带来全新解决办法，研究人员依据动车组电气系统设计图纸、传感器数据、运行参数构建起高精度数字孪生模型，这个模型不但包含牵引变流器、辅助电源等关键部件结构特性而且整合多源异构数据以保证虚拟模型能实时体现物理系统状态变化，并且为达成物理实体和虚拟模型双向交互采用分布式架构设计来支撑大规模数据高效处理和动态更新，此模型构建为后续电气调试优化和故障预测打下坚实根基并成为推动动车组制造和运维领域智能化升级的关键。

1.2 电气系统虚拟仿真

动车组电气调试时，传统试验方法常被硬件资源与时间成本限制而难以全面满足复杂工况下性能测试需求，好在数字孪生技术借虚拟仿真手段解决了这个难题。研究人员用构建好的数字孪生模型模拟动车组电气系统在不同负载条件、环境温度和运行模式中的动态响应特性，并且深度挖掘历史调试数据后结合机器学习算法优化仿真参数配置，使得仿真准确性和效率提高不少。拿牵引变流器调试来说，虚拟仿真能精准预测电流波形畸变率和功率因数的变化趋势以指导实际调试过程中的参数调整，并且还能多场景并行测试从而大大缩短调试周期，统计显示和传统方法比起来基于数字孪生的虚拟仿真能把调试时间缩短大概 30% 且让调试结果更一致，这一技术创新不但降低了调试成本还给动车组电气系统性能优化提供了科学依据。

1.3 实时数据采集与同步

动车组电气调试要实现智能化升级就得有实时数据采集与同步技术支持，通过部署高精度传感器网络对动车组电气系统关键参数如电压、电流、温度、振动信号等进行全方位监测，并且这些数据以毫秒级时间分辨率传到数字孪生模型使虚拟模型能实时更新且与物理实体高度一致，在此基础上用边缘计算技术预处理采集数据以提高数据质量与分析效率并且5G 通信技术的应用进一步提升数据传输稳定性与速度从而满足大规模数据交互需求，实验显示实时数据采集与同步机制大大增强数字孪生模型预测能力使其能及时发现潜在故障隐患。

2、数孪生驱动的动车组故障预测方法

2.1 故障模式识别与分类

动车组电气系统要高效预测故障就得准确识别与分类故障模式，这几年中国高铁运营里程一直在增加到 2023 年已超 4 万公里且动车组运行环境复杂多变，所以电气系统面临温度波动、振动冲击等诸多应力因素的挑战，在数字孪生技术下构建高精度虚拟模型并把传感器实时采集的物理数据和历史调试数据相结合就能全面抓住系统运行状态里的异常特征，用深度学习算法分析电气信号提取出跟特定故障模式有关的特征参数并将这些参数划分成短路、过载、绝缘失效等典型类别，而且整合多源异构数据也进一步提高了故障分类的准确性，实验显示这个基于数字孪生的故障模式识别方法在实际运行环境中能快速找到问题根源从而给后续优化和维护提供可靠的依据。

2.2 多源数据融合与特征提取

海量多源数据的高效融合与特征提取是动车组电气系统故障预测的基础，现代轨道交通装备满载各样传感器且每天产生的数据量能达 TB 级别，像电压、电流、温度、振动信号等信息样样俱全，在如此繁杂的数据里挖掘有用信息时，一种基于数字孪生的多源数据融合框架被研究了出来，此框架靠时间序列对齐、噪声过滤、标准化处理把不同传感器的数据置于同一个时空坐标系下以去除数据冗余和不一致的情况，接着用主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）相结合的方法提取融合数据的深层次特征，这既大大降低计算复杂度又提升对关键故障特征的辨识能力，事实表明该方法能精确提取出反映系统健康状况的核心指标，给后续故障预测模型的构建打下坚实基础 [1]。

2.3 预测模型构建与优化

构建基于数字孪生技术的故障预测模型是提升动车组运维效率的关键一环，针对电气调试中常见潜在故障类型，人们研究设计出一个集成式预测模型，该模型综合运用随机森林、支持向量机和长短时记忆网络（LSTM）等先进算法，并且充分借助数字孪生模型提供的实时仿真数据进行训练与验证，通过引入自适应权重调整机制不断优化子模型间的协作关系从而使整体预测性能达到最佳，另外由于动车组运行场景具有动态变化特性，模型还加入在线学习功能能够依据最新数据动态更新预测规则来应对新出现的故障模式，测试结果表明这个预测模型准确率超 95% 且平均提前预警时间达 72 小时，这为制定科学合理的维护计划提供了强大技术支撑。

2.4 预测性维护策略制定

动车组要安全稳定运行，关键在于依据数字孪生驱动的故障预测结果制定高效预测性维护策略，当下我国高铁车辆保有量将近 4000 标准组，每年电气系统故障带来的停运损失达数十亿，所以怎样用智能化手段降低故障发生率是行业急需解决的问题，一种分级响应式的维护策略被提出来，该策略能根据预测模型给出的风险等级自动对应处置方案，像低风险隐患可建议远程监测并定期复查，而高风险故障则要马上安排现场检修或者更换部件，并且利用数字孪生平台的虚拟仿真功能预先评估不同维护措施效果，进而选出成本最低、最有效的实施方案，实践显示这种预测性维护策略不但能让非计划停机时间大大减少，还可使设备使用寿命显著延长，推动动车组制造与运维朝着智能化发展。

3、结论

高速铁路运输以动车组为核心装备，所以其电气调试和故障预测的智能化水平直接影响制造效率与运行安全。研究成果显示，数字孪生技术构建动车组电气系统虚拟模型并与物理实体实时交互后能显著提高调试过程优化效果。我国高铁运营里程近年突破 4 万公里，动车组保有量不断增加，使得行业对高效调试和精准维护需求日益迫切。传统电气调试周期长且过于依赖人工，而本研究提出的优化策略经实验可使调试时间减少且调试质量提高。

参考文献：

[1]周 洺宇 . 动车组单车调试通用式端部电气模拟器的研究 [D]. 大连交通大学 ，2020.

[2] 冯全克 ， 王中明 ， 刘森 . 动车组检修电气调试常见故障分析 [J]. 山东工业技术 ，2018，（19）：10