近年来,轨道交通成为我国各大城市交通体系的命脉,并持续高速发展。在不断增加的运营压力下,现行维修技术方法的低效难以满足大量轨道车辆的维保需求,成为列车安全保障的突出矛盾。滚动轴承作为车辆关键部件,长期在复杂恶劣工况下工作,极易出现裂纹甚至断裂等故障,其运行状态直接关系着行车安全。因此,实现科学指导车辆轴承的运行维护,对减少事故的发生、提高列车主动安全保障能力、提高车辆运用效率、降低维修成本有着重要的意义。鉴于此,本文进行了如下完整的基于状态监测、分析预测和决策优化的滚动轴承全寿命周期主动维保研究工作:1.针对全寿命周期退化状态不易有效表征这一难点,本文采用了多维度的特征提取方法。首先利用小波包分解、经验模式分解和局部均值分解对信号进行分解;然后提取了直接时域特征、频域统计特征和时频能量特征等参数指标;通过不同故障类型和不同故障程度的滚动轴承数据选取出表征能力较强的指标集;最后,利用此指标集提取了轴承的全寿命状态特征,通过主成分分析方法进行特征融合和降维,以主元作为最终的状态特征指标。2.从列车运行保障对可靠性有较高要求的角度出发,本文选用了基于可靠性的Weibull分布描绘轴承退化的一般规律,结合比例风险模型将状态特征以协变量的形式引入,建立了基于状态的寿命预测模型。针对模型参数较难估计的问题,提出了改进速度更新的惯性权重因子调整粒子群算法。分别通过对实际轴承数据测试,证实了该方法能够很好的跟踪寿命趋势,给出较精确的预测结果,符合实际应用需求。3.基于前文寿命预测的研究成果,本文进一步研究了维修计划优化的具体方案。从当前运维的不足和运营者的期望出发,构建了以最大可用度、最小费用及可靠度约束的模糊多目标视情维修优化模型。依据现有技术条件,在在线监测基础上,提出了基于失效率阈值的离线监测动态调整监测周期方法。最后利用两组全寿命周期轴承数据进行实例验证,给出了基于状态的最佳维修时机和维修策略,完整的实现了滚动轴承科学主动维保的一系列过程。