主要应用场景：天津6号线、深圳11号线、深圳10号线、西安14号线、武汉19号线、长沙6号线等
本平台基于MEMS光纤传感技术、机器视觉检测相融合、大数据、人工智能、云平台等新技术，物理级诊断层以常规轨道车辆及编组列车受电弓网为监测对象，通过4G网络将诊断原始数据和诊断结论逐级发送至雾级诊断层的城市、线路或路局故障诊断中心、云级诊断层的远程数据诊断中心，实现轨道车辆运营维护数据与在线状态监测综合信息以及预警信息的共享。
列车运行状况
实时监测列车的运行状态，通过监测车厢受电弓的压力，了解受电弓的状态。
趋势分析
实时监测列车车厢的压力和加速度值，通过实时趋势和历史趋势分析车辆运行状况。
故障分析
统计区间站点和全站点的故障，点击硬点可查看当日详情数值和故障点曲线图，分析故障发生原因。
叶根开裂
某风场数据分析x方向加速度和y方向加速度均存在1P附近的峰值，由此可以判断风机存在叶片鼓包或开裂导致的气动不平衡。经现场勘查，发现该风机叶片叶根位置开裂
前缘开裂
某风场的风机叶片上安装了应变传感器，监测叶片截面弯矩，当系统出现告警后，安排人到现场勘查，发现叶片2在前缘位置开裂
内腔空鼓
广东某风场平台巡查时，发现该智能叶片监测系统平台显示叶片2-UD区17米应变异常告警，经分析该部位传感器的应变数据发生突变，相对其它2只叶片波动较小
轴承开裂
某风场安装叶片应变和加速度传感器，当风速突然增大远超额定风速，叶片1的变桨速度偏慢，从而导致载荷增加。而叶片2和叶片3的载荷未超出阈值，经核查，发现其变桨轴承出现问题
螺栓断裂
某风场27#风机安装加速度传感器对叶片振动进行监测，通过对27#振动数据进行频谱分析，发现该风机存在明显的3P成分，后经现场排查，该风机确实存在螺栓断裂等现象
