聚焦交通智能运维技术与装备安全服役中复杂环境及多变工况下的故障诊断、寿命预测及性能优化等关键问题，围绕交通装备关键部件的服役状态智能诊断、服役寿命评估及服役品质优化等开展科技攻关，以突破交通装备故障智能诊断与性能优化的技术瓶颈，保障交通装备高可靠、高安全运行。
交通装备故障智能诊断技术。针对交通装备复杂环境及多变工况下故障诊断的不确定性问题，基于多源异构大数据，构建敏感特征与交通装备服役状态的映射关系，探寻多参量、多特征与多模型的交通装备运行状态指标构建方法，研究基于数模驱动、深度学习理论及不确定性量化等技术的交通装备运行状态高保真辨识方法，实现交通装备服役状态智能监测、结构损伤识别及故障智能定位，开发交通装备友好协同智能诊断系统，实现运行数据透明化和故障定位精确化的健康管理。
交通装备全寿命性能评估与预测。针对复杂环境及多变工况下交通装备安全服役的复杂性，构建其结构与系统安全服役性能评价指标体系。分析交通装备病害机理及多尺度效应，揭示局部缺陷与感知信号的映射关系及缺陷孕育-发展演化规律。基于历史数据与实时监测信息，分析装备性能随时间的变化趋势，提出多尺度退化特征集成的寿命预测方法，实现装备不同故障模式、不同退化速率、不同服役工况下健康状态的自适应关联。
交通装备关键零部件性能优化与延寿技术。针对交通装备关键零部件在复杂多变、极端工况下面临的热疲劳、腐蚀等多种失效风险，借助多尺度建模等手段，揭示材料微观结构与宏观性能间的内在关联，兼顾材料的机械性能及功能特性，建立复杂服役环境下材料结构功能一体化的设计准则；构筑基于跨尺度成形加工技术的关键零部件表面复杂结构高效精密成形加工关键技术体系，实现材料表面高性能化，解决材料在极端环境下性能退化的技术难题，延长关键零部件服役寿命，保障交通装备服役安全。
近年来，实验室紧密围绕交通装备智能诊断与服役性能优化领域开展科技攻关，针对轨道交通关键部件监测、恶劣服役环境下传感数据特征提取等关键问题，联合中国铁道科学研究院、西南交通大学等国内外研究机构的优势学科，结合株洲国创轨道科技有限公司、中国铁道科学研究院集团有限公司、中国国家铁路集团有限公司等龙头企业在轨道车辆运维领域的技术优势，通过产学研合作，重点解决交通装备故障智能诊断、交通装备性能评估与寿命预测、交通装备性能优化与延寿技术等关键技术甁颈问题。该方向承担国家级科研项目10余项，其他科研项目90余项，发表SCI论文90余篇，获江西省技术发明奖一等奖1项、江西省科技进步奖二等奖1项、三等奖1项，铁路重大科技创新成果入库5项，詹天佑铁道科学技术奖1项，获发明专利70余件，出版专著3部。经过3年的建设，技术上预期达到以下水平：针对现有交通智能运维技术与装备安全中复杂环境及多变工况下故障诊断模型可靠性低、子系统耦合复杂，及诊断数据大、基础设施兼容性差等问题，在智能感知大数据的基础上，建立多传感器、多特征、多模型与不确定性融合的交通装备状态感知、智能诊断、寿命预测、性能优化及健康管理新体系，实现交通装备的故障智能诊断，减少故障率，延长装备使用寿命，降低运维成本，力争在交通装备的智能化、自动化和信息化方面达到国内先进水平，为交通运行安全、效率和可持续发展提供强有力的技术支撑。