吴少妮钟钰
初夏时节的长三角地区，一列列动车组列车驰骋在高铁线路上。每趟列车上搭载的1600余个传感器，实时监控并记录着车辆重要部件的运行状况，每分钟采集数据量超过400兆。
作为高铁大局，中国铁路上海局集团有限公司为了提高动车组运用效率，所属的上海申铁信息工程有限公司动车组PHM项目组参与研发动车组故障预测与健康管理（PHM）系统，实时掌握动车组的状态，为动车组精准运维、养修提供大数据支撑。
为了实现动车组全寿命周期数据管理，这个平均年龄31岁、共12人的团队，经过连续努力，在动车组车体上装载了1000多个传感器，共涉及动车组10个系统6782项参数，及时完成大数据平台搭建等系统研发基础工作。他们针对多种车型动车组16个关键部件，通过分析日均600GB的海量WTDS数据，编写了396条数据模型算法，成功将动车组各类实时数据进行整合。
该团队勇于在探索中创新，在系统研发中，先后完成了健康监测、预警预测、应急辅助等10个功能模块的开发工作，涵盖所有动车组车型。如今，通过PHM系统的实时监控界面，动车段工作人员可以直观地看到动车组的位置和状态，包括车次、部件温度、实时故障等。同时，该团队还在系统里搭建了融合动车组运维数据、车载数据等重要技术资料的应急辅助板块，助力故障处理准确高效。