随着城市轨道交通的快速发展,对列车和铁轨等相关设备的维修保养和寿命管理提出了更高的要求。轮对作为地铁车辆的关键部件之一,对行车安全和运行稳定性起着至关重要的作用。由于地铁车辆在运行过程中导致轮对不断的磨损,应及时对其进行镟修或更换等维修保养工作,所带来的相关费用是地铁系统维修开销的重要组成部分之一。因此,对地铁车辆轮对磨耗故障预报方法和镟修策略进行研究,制定合理的镟修策略,不仅有利于及时发现轮对存在的隐患,还对延长轮对使用寿命和降低轮对维修费用具有重要的意义。本文在分析国内外轮对磨耗故障预测和镟修策略优化研究现状及轮对磨耗、镟修特点的基础上,首先依据时间序列相关理论,建立轮缘厚度和踏面直径累加磨耗量的ARIMA(p,d,q)预测模型,通过实例进行分析验证,实现对轮对累加磨耗量较好的短期预测效果。其次,针对单个车轮镟修策略优化的研究,在统计分析实际地铁车辆的轮对磨耗数据的基础上,对轮缘厚度和踏面直径的磨耗状态进行划分,建立基于马尔可夫过程的轮缘厚度和踏面直径磨耗模型。然后采用轮对镟修控制限策略,利用蒙特卡罗仿真法,实现轮对镟修策略的优化,并给出了轮对镟修策略的四种优选方案,对延长轮对使用寿命效果良好。除此之外,本文针对单节车厢八个车轮,提出了基于一种数据驱动模型的镟修策略优化方法,在考虑轮缘厚度和踏面直径安全使用范围、单节车厢车轮间轮径差等约束条件的情况下,分析轮缘、轮径和镟修比例系数的概率统计关系,分别建立它们的磨耗模型,利用遗传算法相关理论和蒙特卡罗仿真法,实现同时考虑整节车厢八个车轮的镟修策略优化。结果表明,与现有的镟修策略相比,该策略能使车轮寿命长度有明显提高。最后,针对现有地铁轮对数据管理和记录方式的不足,根据地铁车辆轮对维修管理的要求和维修管理人员的使用习惯,开发基于Labview的地铁车辆轮对维修管理软件,实现轮对数据存取、查询、统计分析以及轮对故障预警和磨耗预测等功能,能够满足维修管理人员的基本使用要求。