铁路货车车轮在列车运行中需要承受车身和货物的重量,还要承受大量的冲击载荷,其是否可靠将直接影响铁路货车运行品质和安全,极端情况下,甚至会造成重大人身安全事故和经济损失。目前国内外常用的轨道车轮可靠性研究的方法主要有基于动力学仿真模型和数据驱动的两种方法。由于实际运行环境的不确定性、零部件失效形式的多样性以及失效机理的模糊性使得研究者难以准确地构建物理模型仿真。而对于数据驱动方法在铁路货车车轮磨耗上的研究,目前较少考虑数据的不完整特点和车轮成型方式、运行路况等变量的差异,从而影响研究结果的准确性。鉴于此,本文将探究铁路货车车轮运行状态与可靠性之间的关系,并基于已有的检修维修信息、状态信息,构建铁路货车车轮比例风险模型,实现车轮可靠性建模和镟修时间预测。比例风险模型可以将铁路货车车轮的材质、运行路况等协变量与车轮可靠性统计数据建立联系,从而更加准确地建立不同车轮的可靠性模型,判断各运行时刻车轮的状态,为铁路货车车轮的维护维修策略提供理论依据。本文首先按照数据采集与清洗-寿命分布形式的确定-协变量选取-模型假定性检验的总体思路,建立了铁路货车车轮比例风险模型。接着根据模型的复杂性,选择极大似然估计法和牛顿迭代法对模型进行参数估计,得到铁路货车车轮各运行时间的瞬时失效率和可靠度的点估计;其次,为了获取铁路货车车轮镟修时间预测的置信区间,利用自举法对比例风险模型的参数进行了区间估计,并分析了车轮材质、运行环境以及新旧车轮对铁路货车车轮剩余使用寿命的影响,得到铁路货车车轮的可靠度、镟修时间的区间估计。