2.1 項目概況：

集團鐵路目前部署了393臺套5T及相關(guān)監(jiān)測檢測設(shè)備，是貨車運用狀態(tài)數(shù)據(jù)、列車/車輛/零部件里程計算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，5項專項自動化智能化設(shè)備運行狀態(tài)實時監(jiān)控系統(tǒng)為狀態(tài)修的實施提供重要檢測數(shù)據(jù)。該項目的確立是依托于新技術(shù)、新需求、新發(fā)展，特別是在光學(xué)精確測量、圖像自動識別、機器視覺與深度學(xué)習(xí)等技術(shù)高速發(fā)展的新時代創(chuàng)新，項目的完成將為構(gòu)建一體化、規(guī)模化、專業(yè)化、現(xiàn)代化的車輛在途動態(tài)檢測系統(tǒng)提供可行性方案，可極大地提升在途車輛運行狀態(tài)下的檢測水平，在既有動態(tài)檢測設(shè)備多樣化、層次化的基礎(chǔ)上，新增多維化、智能化、持續(xù)檢測的新特征。與5T系統(tǒng)在數(shù)據(jù)層面可相互融合，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)檢測數(shù)據(jù)綜合聯(lián)判，使5T系統(tǒng)檢測數(shù)據(jù)不再各自獨立；在設(shè)備層面可互相補充，通過該系統(tǒng)的多維持續(xù)監(jiān)測與綜合聯(lián)判結(jié)果的分析評價，可間接復(fù)核各5T系統(tǒng)的設(shè)備狀態(tài)，從而對今后狀態(tài)修列車狀態(tài)診斷起到支撐作用；在圖像智能識別技術(shù)引入運用后，將實現(xiàn)智能自動分析替代人工分析、關(guān)鍵故障和其它疑似故障由人工確認(rèn)故障報警功能，單列車檢查效率將大幅提升，提高檢修效率，帶動整個鐵路行業(yè)在車輛安全保障能力方面的新突破和全面提升。

2.2招標(biāo)范圍（主要研究內(nèi)容及預(yù)期目標(biāo)）：

1. 輪軸運轉(zhuǎn)溫度狀態(tài)及健康分析的研究

構(gòu)建熱成像陣列傳感器陣列和紅外光子線掃描傳感器陣列在一定范圍內(nèi)檢測軸承及車輪的溫度變化及差異，發(fā)現(xiàn)非正常運轉(zhuǎn)熱的熱源及程度。通過對軸承、車輪熱圖溫度分布，完成輪軸運轉(zhuǎn)溫度狀態(tài)及健康分析的研究。

2. 車輛超偏載力學(xué)建模及判別模型的研究

搭建應(yīng)變傳感器陣列在一段長度鋼軌上測量輪重、軸重，進而獲得轉(zhuǎn)向架、車輛左右側(cè)重量值，來判斷車輛的超載、偏載，在脫線前告警。通過輪重、軸重、輛重的連續(xù)變化分析，完成車輛超偏載力學(xué)建模及判別模型的建立；通過長測區(qū)的橫向力和垂向力測量研究車輛空重車蛇形運動的狀態(tài)、運動學(xué)動力學(xué)機理、輪軌關(guān)系、以及蛇形失穩(wěn)造成脫軌的相關(guān)參數(shù)變化過程。

3. 曲線段長陣列車輛運行品質(zhì)的研究

區(qū)別于現(xiàn)有的TPDS系統(tǒng)，重點在曲線段和更長的車輛區(qū)間構(gòu)建力傳感器及激光測距傳感器陣列，連續(xù)監(jiān)測空、重車橫向力、脫軌系數(shù)、減載系數(shù)及橫向位移，更好來評價車輛的運行品質(zhì)，及早發(fā)現(xiàn)脫線危險，特別是車輛轉(zhuǎn)向架故障。通過曲線段長陣列（力學(xué)、振動及激光測量）的方式，實現(xiàn)空重車在經(jīng)過彎道時運動學(xué)、動力學(xué)規(guī)律的研究。

4. 車輪踏面損傷及失圓在連續(xù)狀態(tài)下的特征研究

通過力學(xué)傳感器陣列、加速度傳感器陣列，在一定長度線路上，采用力學(xué)檢測技術(shù)、振動檢測技術(shù)、激光測量技術(shù)連續(xù)采集來檢測車輪踏面擦傷及車輪失圓；與車輪踏面圖像采集陣列綜合判別，通過數(shù)字圖像處理技術(shù)，對采集的圖像進行智能的分析處理，從而判別車輪踏面的損傷情況，實現(xiàn)車輪踏面損傷及失圓在連續(xù)狀態(tài)下的特征研究。

5. 車輪尺寸磨耗規(guī)律及發(fā)展趨勢的研究

采用結(jié)構(gòu)光技術(shù)，通過多點測量的方式測量車輪尺寸，包括輪緣高度、輪緣寬度、輪輞厚度、踏面圓周磨耗、垂直磨耗、車輪直徑、輪對內(nèi)側(cè)距等，通過多點分析極值、均值等信息，較單點測量結(jié)果結(jié)果更加可靠，更真實的反應(yīng)出輪對的尺寸狀態(tài)，車輪尺寸磨耗規(guī)律及發(fā)展趨勢的研究。

6. 異音檢測特征及判別的研究

通過構(gòu)建連續(xù)聲學(xué)長陣列，檢測全列車的異常運轉(zhuǎn)聲音，研究走行部的異常狀態(tài)，從而實現(xiàn)故障軸承及走行部等異音特征提取及判別的研究。

7. 機器視覺在車輛運動軌跡及侵界檢測的研究

采用機器視覺傳感器，根據(jù)需求布置在不同位置和角度構(gòu)建圖像采集陣列，對運行中列車進行連續(xù)拍攝，經(jīng)圖像整合、分析及判別，通過光學(xué)及圖像長測區(qū)方式跟蹤車輛的蛇形運動、輪對相對鋼軌的位移跳動及疑似異物的侵界，對其數(shù)據(jù)幀進行標(biāo)識和報警，實現(xiàn)運行中車輛運行軌跡、異物侵界的自動檢測。

8. 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)貨車故障圖像智能分析模塊的研究

以實現(xiàn)貨車故障圖像的智能分析為目標(biāo)，圍繞貨車故障圖像智能識別中存在的故障圖像比例小，數(shù)據(jù)樣本不對稱等問題展開研究。提出具有較高準(zhǔn)確性和可靠性的貨車故障圖像智能分析核心算法，針對貨車故障圖像復(fù)雜多樣，受環(huán)境影響大，訓(xùn)練樣本不對稱等問題，通過引入生成網(wǎng)絡(luò)這一深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新成果，提高檢測準(zhǔn)確性。基于生成模型的TFDS圖像零樣本目標(biāo)檢測方法，提出研究面向TFDS圖像智能分析應(yīng)用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輕量化方法，在不降低識別效果的基礎(chǔ)上，減少計算資源的消耗，提高計算速度。

9. 大數(shù)據(jù)分析及綜合研判的研究

通過對多維復(fù)合長陣列各檢測技術(shù)的實現(xiàn)，獲得實測及仿真非接觸傳感技術(shù)持續(xù)采集的數(shù)據(jù)，對紅外、聲學(xué)、力學(xué)、振動、光學(xué)及機器視覺等各項持續(xù)檢測數(shù)據(jù)，進行不同檢測部件及不同檢測技術(shù)的復(fù)合運用及大數(shù)據(jù)分析方法研究，總結(jié)出各部件檢測持續(xù)檢測條件在的檢測標(biāo)準(zhǔn)；通過對5T設(shè)備的檢測數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)性分析及5T結(jié)果復(fù)核，解決5T設(shè)備各自獨立、部分檢測內(nèi)容缺乏手段、車輛故障停車后檢修人員無法復(fù)核等問題，建立綜合研判模型，提出檢修決策建議、指導(dǎo)修程的合理判定。上述研究包含以下兩個層次的內(nèi)容：

一方面，大數(shù)據(jù)分析。依據(jù)鐵路貨車零部件失效規(guī)律和基于多維復(fù)合長陣列持續(xù)檢測的結(jié)果，進行大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、分析及建模，對車輛部件運行狀態(tài)進行特征參數(shù)確定、故障預(yù)報模型建立及故障預(yù)警算法的研究，實現(xiàn)車輛運行狀態(tài)下的多方位、多功能、多技術(shù)手段的持續(xù)檢測；

另一方面，綜合研判。分析5T預(yù)警數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析及結(jié)果復(fù)核，解決5T現(xiàn)存問題，建立綜合研判模型，為檢修模式的創(chuàng)新奠定技術(shù)及數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提出檢修決策建議、指導(dǎo)修程的合理判定。

2.3項目總工期（項目研究進度及完成時間）：

完成研究或?qū)嵤┑臅r間為簽訂合同后36個月內(nèi)完成。

投標(biāo)人應(yīng)根據(jù)研究項目的主要內(nèi)容要求和考核指標(biāo)，提出項目研究的具體時間進度、實施辦法以及項目完成期限。

1. 合同生效后1個月內(nèi)，完成技術(shù)調(diào)研工作；

2. 合同生效后第2至4個月內(nèi)，完成項目實施方案設(shè)計工作，通過招標(biāo)人組織的技術(shù)方案評審；

3. 合同生效后第5至12個月內(nèi)，完成所需仿真及數(shù)據(jù)采集環(huán)境的搭建；

4. 合同生效后第12至16個月內(nèi)，在仿真及測試環(huán)境下調(diào)參并積累數(shù)據(jù)；

5. 合同生效后第17至22個月內(nèi)，完成長陣列試驗樣機研制；完成圖像智能分析模塊；

6. 合同生效后第23至24個月內(nèi)，試驗樣機安裝及調(diào)試；

7. 合同生效后第26至32個月內(nèi)，現(xiàn)場測試與示范應(yīng)用，進行各部規(guī)律總結(jié)及趨勢分析；

8. 合同生效后第33至36個月內(nèi)，完成項目結(jié)題驗收

3.1資質(zhì)條件和業(yè)績要求：

【1】資質(zhì)條件：投標(biāo)人應(yīng)有獨立法人資格，具有獨立訂立和履行合同的能力，具有獨立承擔(dān)民事責(zé)任的能力。投標(biāo)人具備至少兩種鐵路貨車5T設(shè)備（TADS\TFDS\THDS\TWDS\TPDS中任意兩種）的研發(fā)、制造能力，須提供國家鐵路集團（鐵路總公司、鐵道部）及下屬鐵路局集團公司或神華鐵路公司出具的技術(shù)評審文件。

【2】財務(wù)要求：投標(biāo)人須沒有處于被責(zé)令停業(yè)，財產(chǎn)被接管、凍結(jié)，破產(chǎn)狀態(tài)。

【3】業(yè)績要求：2017年1月1日至今投標(biāo)人須提供國家能源集團、國鐵、城軌或海外領(lǐng)域至少2種鐵路貨車5T設(shè)備（TADS\TFDS\THDS\TWDS\TPDS中任意兩種）的銷售業(yè)績1份，須提供相關(guān)的銷售合同或用戶證明文件。

【4】信譽要求：未被國家市場監(jiān)督管理總局國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)網(wǎng)站（www.gsxt.gov.cn）列入經(jīng)營異常名錄或嚴(yán)重違法失信企業(yè)名單；未被國家公共信用信息中心“信用中國”網(wǎng)（www.creditchina.gov.cn）或各級信用信息共享平臺中列入失信被執(zhí)行人或失信黑名單；未被最高法中國執(zhí)行信息公開網(wǎng)（zxgk.court.gov.cn）列入失信被執(zhí)行人清單。

【5】項目（課題）負(fù)責(zé)人的資格要求：提供有效的高級技術(shù)職稱資格證書。從事鐵路車輛安全檢測監(jiān)測行業(yè)的相關(guān)研究10年以上，承擔(dān)過鐵路貨車5T設(shè)備（TADS\TFDS\THDS\TWDS\TPDS）相關(guān)項目研究課題，并擔(dān)任課題負(fù)責(zé)人（須提供相關(guān)的銷售合同或用戶證明文件）。

【6】其他主要人員要求：/

【7】科研狀況：/

【8】其他要求：/

注：母子公司資質(zhì)業(yè)績均不得互相借用。

3.2 本項目接受聯(lián)合體投標(biāo)。

3.3 單位負(fù)責(zé)人為同一人或者存在控股、管理關(guān)系的不同單位，不得參加同一標(biāo)段投標(biāo)，否則，相關(guān)投標(biāo)均無效。