高速鐵路大跨度橋梁鋼軌伸縮調節器區軌道結構健康監測系統設計及應用

梅 琴

（1.中鐵第四勘察設計院集團有限公司 線路站場設計研究處，武漢430063；2.鐵路軌道安全服役湖北省重點實驗室，武漢430063）

高速鐵路運行時速可達350km/h，為保持列車運行時的高平順性、高穩定性、高安全性，要求軌道鋪設精度達±1mm。受溫度影響，大跨度橋梁伸縮位移較大，為防止伸縮引起鋼軌斷裂，需設置鋼軌伸縮調節器[1]。由于鋼軌伸縮調節器的伸縮特性和溫度敏感性，其所在地段是整條線路的薄弱環節，也是鐵路部門養護維修的關注重點[2]。

目前，鋼軌伸縮調節器主要通過定期的人工靜態檢查、動軌檢車及人工添乘、調節器零配件拆檢等方式進行養護維修[3]，以確保良好的運營使用狀態。以上檢測主要集中在天窗時間點，而軌道結構在夏季和冬季，以及每日14：00和凌晨受溫度影響最大，往往難以及時、全面地發現問題。因此，有必要研發大跨度橋梁鋼軌伸縮調節器區軌道結構健康監測系統，對鋼軌伸縮調節器區軌道結構進行全天候在線實時監測。

國內外已經開展了許多針對高速鐵路軌道系統監測技術的研究，主要特點包括：（1）測試周期較短，對象單一；（2）既有鐵路數據管理信息系統主要用于數據存儲和顯示，不能完全滿足軌道服役狀態評估的實際需要。本文從大跨度橋梁鋼軌伸縮調節器區的軌道結構監測需求出發，利用光纖光柵傳感和視覺測量技術等前端監測技術，通過網絡通信和互聯網技術，實現軌道結構監測、在線實時監測、數據可視化統計分析和預警評估，為鐵路工務部門養護維修提供依據。

1 系統研究目標

1.1 研究內容

系統針對梁端鋼軌伸縮調節器和主橋軌道結構的溫度、位移、應力等關鍵參數開展全天候監測，有效掌握高鐵運營期間的軌道服役狀態。根據鋼軌伸縮調節器范圍主要軌道病害的相關研究[4-6]，本系統采用光纖光柵傳感、視覺測量和圖像識別等監測技術和手段[7-8]，實現軌道結構溫度、結構應力、結構變形以及鋼軌伸縮調節器、梁端伸縮裝置的實時監測，主要監測內容如表1所示。

表1 高速鐵路大跨度橋梁鋼軌伸縮調節器區軌道結構主要監測內容

1.2 系統需求

該系統的具體功能需求包括以下內容：

（1）實現軌道結構現場監測信息的自動化采集和實時傳輸，通過對多源數據進行比對、整合等預處理和數據存儲，為系統提供靈活、高質量的數據基礎。

（2）實現監測數據的自動化分析和處理，并根據預設的模板自動生成日報、周報、月報，對于季報、年報提供文件上傳接口。

（3）通過對各關鍵參數的預警值研究，建立軌道服役狀態預警模型，當數據超限時，進行預警預報。

（4）根據歷史數據統計和數據綜合分析，形成多維度對比分析，建立軌道服役狀態評估模型，對軌道結構長期受力變形和結構狀態進行預測分析，為鐵路工務部門提供決策支持。

2 系統設計

通過調研鋼軌伸縮調節器區軌道結構監測業務需求，結合互聯網技術和信息化手段，提出系統性設計，主要對總體架構、技術架構、功能模塊、數據庫等進行設計研究。

2.1 總體架構

系統主要由數據感知終端、數據采集與傳輸、數據處理中心和預警監控中心組成。其中數據感知終端由現場安裝的高清攝像機、溫度傳感器、位移傳感器等監測設備組成。光纖光柵傳感數據通過數據采集儀，經網絡通信傳輸至數據處理中心的數據服務器，并進行參數計算和分析。高清攝像機將定時抓拍的照片傳輸至數據處理中心的圖片服務器，并通過圖像識別程序進行識別和計算。預警監控中心利用數據處理中心計算分析后的結果數據，建立基于B/S模式的Web應用網站，形成可視化遠程網頁監控，當監測數據超限時會產生報警，并實時將預警信息發送至現場安全監控人員，為工務養護部門上道檢修提供數據支撐，從而形成現場設備—數據處理—預警監控的閉環式信息傳遞和反饋。系統總體架構如圖1所示。

圖1 系統總體架構

2.2 技術架構

系統基于B/S模式，采用分層架構，自底向上分為數據層、服務層、應用層和表示層，如圖2 所示。表示層主要采用動態頁面進行發布，負責進行用戶交互；應用層主要針對系統的功能需求，提供各類功能的實現算法；服務層主要為應用層的各類功能提供支撐服務，并與數據層進行交互；數據層主要由各類數據庫組成，負責進行數據清洗、數據融合等預處理，并實現數據的增刪改查[9]等功能。

圖2 系統技術架構

2.3 功能設計

根據各級用戶需求，系統功能模塊主要分為系統概況、視頻監控、數據管理、數據報表、評估分析和預警預報，滿足實時數據的可視化管理、歷史數據的追溯評估和未來狀態的預警預測，系統功能架構如圖3所示。

圖3 系統功能架構

2.4 數據庫設計

根據監測平臺的需求，對梁端鋼軌伸縮調節器區尖軌伸縮位移、基本軌伸縮位移、鋼軌-軌枕相對位移、軌枕間距、主橋軌道結構信息（溫度、位移、應力等）以及用戶管理信息等進行關系型數據結構存儲。該系統數據庫中的數據表主要分為4 部分：

（1）鋼軌伸縮調節器區圖像處理數據存儲，包括尖軌伸縮位移表、基本軌伸縮位移表、鋼軌-軌枕相對位移表、軌枕間距表；

（2）主橋軌道結構的傳感器采集數據存儲，包括主跨橫斷面數據表、1/4主跨橫斷面數據表、梁端橫斷面數據表；

（3）監測設備臺賬，包括高清攝像機測點布置表、光纖光柵傳感器測點布置表、采集儀通道字典表；

（4）多級用戶權限存儲，包括工點信息表、組織結構表、權限樹字典表。

各表之間相互獨立，系統以鋼軌伸縮調節器區圖像處理數據、主橋軌道結構的傳感器采集數據表為基表，數據報表、預警預報信息等在基表的基礎上進行多表聯合查詢。以尖軌伸縮位移表為例，其數據結構如表2 所示。

表2 尖軌伸縮位移表數據結構

3 關鍵技術研究

3.1 圖像識別

光纖光柵傳感技術適用于高鐵軌道結構大變形量、高頻振動、不影響軌道電路的高精度監測，其傳感設備可實現對軌道結構溫度、結構應力、結構變形等監測，屬于接觸式測量。由于鋼軌伸縮調節器區列車-軌道-基礎相互作用的復雜性和特殊性，不能在鋼軌伸縮調節器區軌道結構上直接安裝傳感設備，因此需研發非接觸式測量方式，對鋼軌伸縮調節器區軌道結構尖軌伸縮位移、基本軌伸縮位移和軌枕間距等進行實時監測。

本系統采用視頻監控的方式，由高清攝像球機每半小時抓拍一次現場照片，傳輸至服務器后，通過圖像識別軟件，對伸縮位移和軌枕間距進行分析。

系統通過識別在尖軌尖端和對應的基本軌軌腰處設置的兩處標識點的間距，實現兩者之間的相對位移測量[10]，從而獲得尖軌尖端伸縮位移數據，測量原理如圖4 所示，圖5為現場實物照片。

圖4 尖軌尖端伸縮位移識別方法原理

圖5 尖軌尖端伸縮位移實物圖片

在圖像識別算法中，依次對照片進行灰度化預處理、二值化降噪和目標區域識別。根據照片中標準距離的像素點，換算出待測距離的實際長度。其中目標區域識別主要采用霍夫變換特征提取技術[11]，從原始的圖像中分離出相同的圖形，找出圖像中所有的圓。圖像識別后的待測距離與經人工上道卡尺測量核對后，識別率達95%以上。圖像識別流程如圖6所示。

圖6 圖像識別流程

3.2 軌道服役狀態評估與預警

以軌道結構監測數據為輸入，建立基于專家經驗的主觀知識模型和基于數據驅動的定性分析模型。借助專家經驗，初步確定軌道狀態評估指標。以評估指標為關鍵參數，建立基于深度神經網絡的有監督特征學習模型，評估模型建立流程如圖7所示。系統通過海量數據的學習訓練和閉環反饋式自我修正，量化軌道狀態與其指標參數之間的關系，形成軌道狀態評估指標權值。

圖7 評估模型建立流程

預警模型的建立主要考慮影響軌道狀態的關鍵性因素和軌道結構的服役狀態。從關鍵性因素中獲取有效的預警指標，從軌道結構當前的運營狀態綜合分析中，剔除環境和行車影響后，若數據變化差發生較大變化，則表明軌道結構力學性能發生退化或軌道結構部件發生損傷。

系統以設計規范值為預警基準閾值，接近預警基準值或超過基準值，給出相應的分級預警提示，并向運營管理部門提出預期后果和應急措施的建議。

4 系統功能實現

4.1 視頻監控

視頻監控模塊子菜單有實時視頻、歷史圖片。該功能模塊通過訪問監控現場攝像機的IP 地址，獲取實時視頻流。通過網頁云臺控制攝像頭角度、焦距等，并根據網絡帶寬變化，設置發送數據速率，優先上傳關鍵數據。通過設置預置位巡檢，對鋼軌伸縮調節器區軌道結構進行抓拍，并上傳至服務器進行圖像識別、分析。

4.2 數據管理

數據管理模塊子菜單有實時波形、歷史趨勢、數據入庫、數據下載。該功能模塊基于傳感器采集數據和圖像識別處理的結果數據，在后臺進行數據預處理，剔除噪點和異常值，以圖表的方式進行實時波形和歷史趨勢可視化查詢和展示；對于圖像數據、文本數據、文件數據等，按照制定的相應數據模板進行導入，可實現歷史數據和實時數據的查詢，及相應圖表的下載和打印。

4.3 數據報表

數據報表模塊子菜單有日報、周報、月報、季報、年報。該功能模塊通過統計各監測項不同時間跨度的最值生成報表，并提供給工務管理部門，其中，日報、周報按照預設的報表模板，在網頁端自動生成pdf 文檔；月報、季報和年報通過后臺接口上傳至服務器；可在網頁端查詢并下載所有的歷史報表。

4.4 評估分析

評估分析模塊子菜單有歷史數據統計、數據綜合分析、專家評估分析。該功能模塊通過對歷史數據的統計，形成各關鍵參數的同比分析和環比分析，結合環境和行車等因素，研究軌道結構服役狀態演變的規律和特征，建立軌道服役狀態評估模型。基于專家經驗的主觀知識和數據驅動的定性分析，通過歷史監測數據學習訓練和自我修正，以軌道狀態評估指標權值為輸出結果，形成專家評估分析系統。

4.5 預警預報

預警預報模塊子菜單有預警設置、預警發布、預警統計。該功能模塊通過預警值研究，結合相關技術規范，根據超限值所占百分比，形成分級預警機制，根據現場監測設備、測點等獲取的數據，通過短信服務自動發送預警信息。工務部門管理人員根據超限情況，判斷是否需要進行維修，并對維修后的監測數據進行研究分析，恢復正常后解除該處預警狀態。

5 結束語

本系統采用光纖光柵傳感技術和視頻監控相結合的方式，對高速鐵路大跨度橋梁鋼軌伸縮調節器及主橋軌道結構的關鍵參數等開展監測，實現鋼軌伸縮調節器基本軌與尖軌伸縮位移、鋼軌與軌枕相對位移、軌枕間距，以及鋼軌溫度、橋梁梁縫、混凝土應力等數據的實時監測，并自動生成報表，實現預警功能和評估分析。目前，已在寧安鐵路安慶長江大橋和合福高鐵銅陵長江大橋部署應用，運行效果良好，即將在昌贛鐵路贛江特大橋開展研究應用。系統為高速鐵路大跨度橋梁鋼軌伸縮調節器區軌道結構安全運營提供了數據支撐，可作為現有高鐵運營安全保障體系的補充和完善。下一步將對激光測量、無人機測量等非接觸式測量技術進行深入研究，并實現接口規范的統一和多源數據的融合。