简介： 本发明提供了一种高速动车组整车人工智能无损检测方法。该方法基于红外线(IR)、超声波(UT)和高能X射线电子计算机断层扫描(CT)检测技术，包括：采集列车各部件不同运营里程时的无损检测数据；将采集到的无损检测数据进行预处理和标注，得到完整数据集；用数据集对机器学习模型进行训练；实时采集列车无损检测数据，并将无损检测数据输送到训练完成后的网络模型中进行检测；实时输出列车存在的故障并预测各部件的服役寿命。该方法可以在高速动车组运行中对其进行整车人工智能无损检测以及各部件服役寿命预测，并依据预测的各部件服役寿命对该部件进行及时的更换，排除安全隐患，降低列车部件更新成本，提高列车运行的安全性和稳定性。