高铁在近些年来逐渐成为了我国的一张名片,乘坐动车组列车出行在某种程度上也改变了人们的出行方式。舒适、便捷、快速也成为了高铁动车组的标签。动车组是运输旅客的重点载体,在市场供需的影响下,上线运行的数量逐年增加。截止2021年4月30日,全路动车组保有量已达3369列。在当前形势下,铁路既要保安全又要保运输,因此在动车组检修维护方面提质增效显得尤为重要。目前,全路的动车组检修模式是以走行公里为主,运行时间为辅的计划性预防修,这种检修模式经历了十多年的验证,早已趋于稳定可靠。但伴随着日益增长的检修任务量,这种不灵活的计划性预防修模式也逐渐有了一定的局限性。因此近两年来全路一直在原修程修制基础上推行改革,经过不断地试验以及风险研判适当延长动车组检修周期,一方面一定程度降低成本,另一方面缓解现场实际生产压力。而改革的基础是需要建立在一套成熟的动车组运用维修系统。动车组故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）是一种基于大数据分析的背景下而快速发展起来的一种针对复杂系统的管理模式。这也将成为推动现有检修模式变革的一种重要途径。通过PHM技术,利用大数据分析模式获取动车组各个系统及重要组成部件的全生命周期数据,模型计算、比对分析后提出针对某零部件结合实际情况的维修策略,提高动车组检修质量效率,降低维护成本。通过动车组自身的传感器可以同步或者异步的读取列车运行时的参数,通过大数据分析和算法迭代,对整体系统未来的运行状态进行预测,同时进行有效的健康评估,最终实现状态实时监控,故障提前预判。针对PHM系统在动车组运用检修中的应用研究,本文的主要研究内容如下所述:第一是对研究的背景及意义进行说明,指出故障预测与健康管理技术在动车组运营检修中的重要应用作用,接着从三个方面对国内外的研究现状进行说明,最后对本文的主要研究内容进行了介绍。第二是对PHM的相关理论进行了说明,介绍了PHM的基本定义,说明了PHM的理论与实现方法,在此基础上说明了PHM系统的组成以及PHM系统的基本工作原理。第三是对动车组PHM故障模型的研究,首先说明了牵引电机故障预测的模型,然后对两种算法进行了结合,指出改进后的算法原理及运行方式,然后以CRH6A型动车组牵引电机高温故障作为研究模型,研究了系统的输入和输出。在历史温度数据的基础上,构建了算法和预测模型,并对其进行训练。将结果与实际进行对比,从而证明了了模型的可靠性。第四是简单介绍高压供电和牵引传动系统,并选取CRH6A型动车组牵引电机历史数据代入模型中进行预测,通过环境温度的变化预测出电机温度报警周期,并利用现场作业对结果进行验证。第五是描述PHM技术运用在动车组检修过程中,所遇到的关键问题。通过动车组数据来源、传输,以及各个动车组子系统的特点所对应的算法,来解决这些关键问题。第六是进行动车组PHM模型管理平台的建立,首先明确了PHM模型管理平台建设目标,然后从功能架构、逻辑架构、技术架构三方面对系统设计方法进行了说明和研究,最后对功能实现方式进行研究,证明此方式的有效性。本文在研究CRH6A动车组牵引电机故障预测模型过程中,选取电机真实历史参数,并利用模型的预测功能对电机温度进行预测,将预测结果运用到现场实际生产,在一定程度上验证了PHM技术应用在视情维修方面的可行性。