本书以铁路货车车辆及配件故障预测、诊断、健康管理与综合评判需求为指引，以直接影响车辆行车安全的关键系统及零部件为研究对象，以货车车辆状态检修研究中基于大数据及人工智能算法建立的综合判别模型为线索，阐述了车辆健康管理与故障预测中的技术与评价体系，根据综合判别模型的分析结果，科学合理的评判车辆采取的检修修程与措施，为车辆提供安全、经济又高效的维修决策。围绕这一目标，本书系统地从车辆零部件寿命、车辆运行状态服役性能、车辆技术状态检测设备、相关线路试验等方面进行了基础理论的分析与研究，结合综合判别模型制定策略与方法阐述了决策模型与配套评价指标体系，并通过实际落地实施中的经验对相应的理论与模型进行应用分析。在国内铁路运输行业首次系统的提出了状态检修模式下的健康管理与综合评判体系建设，助力铁路运输行业快速发展。

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