截至2021年底,我国高速铁路运营里程已突破4万公里,高速动车组列车保有量超过4012组。动车组列车凭借安全、高速、准时、绿色等诸多优点成为我国铁路运输最重要的一类交通载具。如何避免高速行驶的列车发生故障,从而保障列车运行安全是当前最主要的工作。目前,我国动车组管理工作主要分为检修和运用两个部分,动车组的检修工作以保证动车组技术状态良好为目的,在动车组运行一定里程和时间后,按照既定的检修策略进行不同等级的人工检查、部件更换和故障处理等工作。动车组的运用工作以确保列车运行秩序稳定、列车运行安全为目的,对列车运行状态的监控是最重要的工作内容,在动车组检修和运用工作中,对故障的有效预测可以大大提高动车组可靠性,减少和避免故障的发生。随着大数据技术的快速发展,动车组故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）是未来动车组管理模式的发展方向,其核心就是故障预测技术的研究和应用。本文基于对动车组检修日志、车载监控传感器和大量辅助检查设备收集的检修运用数据的研究,从动车组检修和运用工作实际需求出发,运用多种技术手段,发现动车组故障发生的规律,获得动车组的可靠性状态和部件剩余寿命,实现对动车组故障预测技术的应用研究。本文通过对动车组故障数据的研究,采用基于模糊评判的故障模式影响和危害度分析方法,对故障危害度进行量化计算,找出重度危害故障,作为影响系统可靠性的主要对象。随后基于危害故障的检修故障数据,采用可靠性评估计算方法,以高压牵引系统为例进行了可靠性计算,得到多个可靠性评价指标,从概率学角度实现了故障预测目的,在此研究基础上进行延伸,对动车组整车的可靠性指标进行计算,得出动车组安全运用里程,结合动车组修程修制改革相关措施进行了论证检验。通过对动车组部件更换数据的研究,确定了动车组磨耗类部件的寿命预测方法,对受电弓碳滑板和闸片的寿命进行预测,为确定磨耗件更换周期提供了参考依据。本文通过对动车组运用监控数据的研究,研究数据之间相关性,设计了BP神经网络模型进行故障预测,以牵引电机轴承温度预测为例进行了预测验证。分析研究了环境温度和季节变化对动车组故障造成的影响规律,研制了一套环境温度采集系统,实现了对动车组夏季高温故障和冬季低温故障的预测和预防,并根据工作经验阐述了几种有效的故障预防措施,可以大大降低动车组故障率,提高可靠性。