本成果融合了智能算法、深度学习等前沿理论，提出了基于集成智能、优化智能等方法的列车运维技术框架，解决了高速列车关键部件以及整车的运维技术。主要包括：
1.高速列车轴承故障诊断方法
高速动车组列车中包含大量旋转机械部件，如牵引电机、轴箱、齿轮箱等。轴承是旋转机械运行的核心组件，也是旋转机械故障的主要来源。针对轴承信号，开展自适应滤波计算，提高信号信噪比；建立非线性映射模型，实现对轴承故障的高精度诊断。
2.高速列车整车振动趋势预测方法
高速列车整车振动是乘客舒适性、轮轨关系等性能的重要影响因素。高速列车整车振动趋势预测，能够协助实现对高速列车振动的主动抑制。针对高速列车振动信号，分析高速列车振动的产生机理，建立集成智能预测模型，进而预测振动趋势。
3.高速列车运维大数据可视化技术
大数据可视化可以向决策人员提供全方位的列车维护信息，便于管理人员定制维护计划。针对运维大数据，清洗补全原始数据，借助智能算法实现数据的可视化。
应用前景：
在高速列车的全生命周期中，运维阶段所占时长最长，所产生成本最高。智能运维技术能够挖掘列车运维数据中的规律、监测列车状态，实现合理安排列车维修，提高服役性能，降低意外故障风险、减少运维成本。
成熟度：产业化
