重載鐵路線路設備智能感知體系框架研究

盧春房 馬戰國 蔡超勛

1.中國鐵道科學研究院集團有限公司，北京 100081；2.中國鐵道科學研究院集團有限公司鐵道建筑研究所，北京 100081

智能鐵路是現代新技術在鐵路領域的綜合應用，是鐵路運輸必然的發展方向。我國已提出智能鐵路技術體系，智能鐵路的總體框架包含智能建造、智能裝備、智能運營三大系統［1-3］。鐵路線路設備智能運維是智能鐵路的重要組成部分，通過人工智能、物聯網、大數據等先進技術的應用，提升鐵路線橋隧固定設施及自然環境等的狀態感知，掌握基礎設施劣化機理及演變規律，實現預測性維修，提高養護維修效率，降低運維成本，實現設備故障預測、預警，突出超前防范，整體提升鐵路運行安全保障能力。

近年來，國內外逐步開展了線路設備智能感知技術的研究。文獻［4］提出高速鐵路基礎設施檢測監測體系框架，應用高速綜合檢測列車、綜合巡檢車、運營動車組搭載檢測設備等移動檢測，關鍵設備固定監測和空天遙測等手段，全覆蓋感知高速鐵路基礎設施狀態。文獻［5-6］探索了利用BIM（Building Information Modeling）術搭建橋梁運維管養系統的關鍵技術，實現了基于BIM的信息存儲、傳遞和關聯。文獻［7-10］研究了以數據驅動機制為核心的智能運維平臺，提出分層架構設計，基于基礎數據與業務數據之間的業務邏輯過程實現設備履歷自動更新、維修計劃差異化等。

朔黃鐵路作為我國“西煤東運”重載煤運通道，地質地形條件復雜，線路曲線半徑小，坡度大。列車運行密度高、編組長，主要開行2萬t重載列車，2021年年運量已達3.2億t。在重載列車的頻繁作用下，線路設備狀態惡化速率加大，給重載列車的安全運營帶來了一定的隱患。本文結合人工智能、大數據、北斗、5G等技術發展現狀，從朔黃鐵路線路設備智能運維需求出發，搭建了重載鐵路線路智能感知體系架構，規劃了智能檢測監測技術、數據平臺及應用的主要發展方向與技術性能。

1 體系框架

重載鐵路線路基礎設施主要包括軌道、路基、橋涵、隧道等。目前我國重載鐵路線路基礎設施檢測采用移動檢測和靜態檢測相結合方式，移動檢測有綜合檢測車、鋼軌探傷車等，靜態檢測以人工檢查為主。線路設備修理采用周期修與狀態修相結合的維修方式。傳統線橋隧設備檢測智能化程度低、檢測監測效率低，信息共享程度低，數據分析深度不足，難以滿足“狀態修、精確修、預防修”要求。

朔黃重載鐵路線路基礎設施智能感知體系框架應以設備安全和智能運維需求為導向。結合既有綜合檢測車、鋼軌探傷、雷達檢測等移動檢測，靜態檢測、固定監測技術的應用現狀，針對檢測監測、數據管理、病害庫、設備狀態評估與運維決策等方面存在的薄弱環節，融合應用北斗、人工智能、物聯網、5G、大數據分析等先進技術，以移動檢測、實時監測為主導，搭建基于“空天車地”一體化智能感知體系框架，實現線路基礎設施“自感知、自診斷、自評估、自決策”的目標。

通過研發橋梁智能巡檢機器人、隧道智能檢測車、線路全天候檢測車、空天遙測與無人機巡檢等新型智能化感知系統，以及既有檢測監測裝備智能化提升技術，實現線路基礎設施自感知與自診斷。應用BIM，GIS（Geographic Information System）、云計算、大數據挖掘等技術，研發數字化、可視化的大數據資源管理與應用平臺，平臺具備檢測監測數據資源管理、業務處理和應用展示等功能，實現多專業融合、多維度、全壽命周期的線路設備精細化運維管理。重載鐵路線路設備智能感知體系框架可分為智能感知層、傳輸層、資源層、業務應用層，見圖1，分述如下。

圖1 重載鐵路線路智能感知體系框架

1）智能感知層。朔黃鐵路由于軸重、運輸密度大，在重載列車的頻繁作用下線路基礎設施服役狀態變化快。應用衛星遙感、北斗、無人機、人工智能、云計算、大數據分析等技術，建立空天車體一體化智能感知是實現線路設備全面感知、實時診斷、安全預警、智能運維決策的前提和重要手段。感知層按類型可分為移動檢測、固定監測、人工檢查三大類［4］。

2）傳輸層。傳輸層采用專網（LTE-R）、公網（4G、5G）、車地無線傳輸、衛星通信等無線和有線傳輸方式［11］，將感知層獲取的海量數據信息，及時安全傳輸至各業務數據管理系統，為大數據平臺數據歸集共享奠定基礎。

3）資源層與業務應用層。實現資源管理、業務處理和應用展示，包括資源層（檢測監測數據、基礎臺賬數據、生產維修數據和其他數據）、業務層（數據管理、算法管理、病害管理和決策分析服務）、應用層（大屏顯示、預警分析、趨勢分析、狀態評估和維修建議）。

2 智能感知技術

2.1 線路設備空天車地一體化智能檢測監測架構

融合應用既有綜合檢測車、鋼軌探傷、雷達檢測等移動檢測和靜態檢測技術，建立朔黃鐵路線路設備監測對象（軌道、橋梁、隧道、路基、環境災害）各實體要素的空天車地一體化檢測監測技術，其技術架構見圖2，新研發的用淺紅色表示。

圖2 線路設備空天車地一體化智能檢測監測架構

1）“天”基平臺災害與地表變形監測技術。朔黃重載鐵路線路跨度大，沿線地質地形復雜，應用天基平臺是實現大區域地質災害、大范圍地表變形監測最直接有效的手段之一。“天”類星載平臺監測技術包括了合成孔徑雷達干涉測量（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）、GNSS（Global Navigation Satellite System）衛星定位技術、高分辨率衛星等。

2）“空”類環境狀態感知與病害巡檢技術。主要包括機載激光雷達技術（Light Laser Detection and Ranging，LIDAR）、無人機攝影等。可進行鐵路沿線三維激光掃描、高精度數字地面建模、高精度（厘米級）的垂直測量和傾斜測量，同時結合人工智能以及深度學習等技術，可用于重點區域災害篩查以及線橋隧病害巡檢。

3）“車”類移動檢測技術。主要指以各類檢測車、運營貨車為基礎載體，通過安裝各類傳感器、數據采集和分析處理系統對線路設備的狀態進行實時檢測。需重點研發測試貨車、隧道檢測車、橋梁巡檢機器人等智能化移動檢測裝備，研究基于動力響應的軌道幾何狀態評估、鋼軌廓形評估等既有綜合檢測系統功能提升技術。

4）地面基礎設施監測技術。針對線路設備重點區段，研發道岔尖軌、路基邊坡、隧道洞口、小半徑曲線軌道等長期監測技術，提高設備安全監控能力。

在這一架構規劃下，考慮既有檢測監測技術應用情況，需研發適用于朔黃鐵路的北斗技術+空天衛星、無人機技術、移動檢測、地面檢測等低功耗、高靈敏度、寬量程、易維護、高耐久性等智能感知技術，實現線路設備智能感知與診斷，提升設備安全服役性能。

2.2 移動檢測

2.2.1 測試貨車

在朔黃鐵路運營貨車上安裝貨車動力響應感知設備，研發應用自發電和智能數據采集、診斷裝置，研究基于貨車動力響應的線路病害智能評價和數據管理系統，可對軌道短波病害、軌道幾何不平順和結構病害、貨車運行品質等進行智能檢測和診斷，實現線路設備全天候、全工況的檢測評估，保障運輸安全。主要智能化功能包括：①應用GNSS、陀螺儀和動力性能綜合定位等技術，實現病害精準定位；②研發應用低功耗傳感器、軸端自供電、智能采集和車載處理終端，實現線路病害的智能采集與診斷；③智能識別并量化評估鋼軌表面波磨、擦傷、轍叉掉塊等短波不平順，為軌道病害識別、針對性整治措施的制定提供依據；④智能識別軌道不平順和典型基礎病害，評價貨車運行穩定性和運行品質，實現線路病害全天候實時檢測，保障運輸安全。

2.2.2 隧道智能檢測車

基于線陣成像和激光掃描技術研制隧道襯砌表觀狀態快速采集系統，構建隧道襯砌典型病害樣本庫，基于深度學習技術實現病害的自動識別和特征提取。應用BIM模型實現病害的三維展示，研發隧道襯砌病害數據管理平臺，具備病害特征、圖片、限界等多源異構數據的集成管理以及病害的歷史對比分析等功能，實現隧道表觀和限界的無人化、快速移動巡檢，提高檢測效率，大幅減少巡檢人員。檢測車可實現隧道襯砌表觀、基底、限界等全面檢測。主要智能化功能有：①實現隧道襯砌表觀裂縫、掉塊、滲漏水、夾塊、掛冰及限界的智能檢測與識別；②高分辨率圖像快速采集，可實現100 km/h速度內清晰成像和速度變化時圖像的自適應成像；③實現隧道裂縫、剝落（掉塊）、滲漏水等多種類型和多種尺度（0.1~1.0 m）襯砌病害的智能識別和特征提取；④基于異位激光檢測技術，實現道床煤灰狀態采集和厚度的智能識別；⑤應用激光掃描技術獲取隧道襯砌三維點云，實現隧道限界智能檢測與分析。

2.2.3 無人機智能巡檢設備

應用無人機、三維激光、高清攝像等，研發包含飛行平臺、病害智能識別、數據管理等功能的線橋隧一體化無人機巡檢系統。構建線橋隧典型設備病害庫，應用圖像識別和機器學習技術，開展病害智能識別。實現條件艱險地段高墩橋梁結構、隧道洞口高陡仰坡、路基等區段的智能巡檢，提高檢測效率，降低巡檢人員工作風險。主要智能化功能包括：①巡檢路徑智能規劃。精確獲取地理坐標，輔助飛行人員對不同設備進行巡檢路徑規劃，與BIM+GIS模型結合，直觀呈現巡檢路徑效果。②病害智能識別。實現混凝土梁裂縫、傷損，鋼桁梁主桁外立面、上平聯頂面鋼構件銹蝕、螺栓構件缺失，隧道洞口仰坡危巖落石、坡面防護和排水結構病害，路基邊坡、支擋結構、排水設備等病害的智能識別。③巡檢數據管理平臺。具備航跡規劃、飛行管理、數據管理等功能，實現業務流程、無人機檢測數據一體化管理。

2.3 固定監測

2.3.1 基于北斗的路基邊坡和隧道洞口仰坡監測

針對朔黃鐵路高陡邊坡、易受洪水沖刷區段邊坡以及重點隧道洞口仰坡，應用北斗高精度定位技術，布設地表位移監測網，實時監測路基邊坡和隧道洞口仰坡穩定性。通過實時監測地表位移，結合形變速率、累計形變量等指標進行分級預測預警。

2.3.2 道岔尖軌裂紋監測

針對道岔區尖軌裂紋難于檢測的難題，應用超聲導波技術，研發道岔尖軌裂紋監測系統。基于道岔鋼軌損傷前后導波傳遞特性的差異，采用小波包分解和重構算法實現尖軌裂紋智能監測與識別，實現道岔鋼軌裂紋實時智能監測和診斷，保障運輸安全。

3 數據匯集與智能應用

應用BIM、GIS、大數據等技術，研發工務設備智能運維系統，系統架構見圖3。系統功能涵蓋設備全壽命周期管理、檢測監測一體化管理、設備狀態智能評估與運維決策、安全生產管理、環境監測等五大功能模塊。建立與既有系統接口規范，融合應用工務設備既有管理系統，以數據驅動為核心，實現工務設備數字化與生產流程數字化、全壽命周期精細化管理、智能運維決策和安全生產閉環管理。該系統可提高運維效率，降低運維成本，延長設備使用壽命。

圖3 工務設備智能運維系統架構

3.1 設備全壽命周期管理

3.1.1 基于GIS的線路設備一張圖

將設備臺賬、檢測監測、歷史維修、通過總質量等數據進行時空關聯，實現基于GIS的線路設備全壽命周期管理［12］。通過病害空間分布、詳情查詢統計、維修追蹤、設備健康狀態評價、設備檢修全過程信息追溯等功能，對線路設備全生命周期信息進行可視化管理與多維度分析。

3.1.2 基于BIM+GIS的橋隧設備一張圖

基于BIM+GIS的三維可視化一張圖管理，以BIM模型構件為載體，高效集成橋隧設備設計圖紙，建設、加固改造、履歷信息，檢測數據等結構化和非結構化數據，實現設備信息動態更新和可視化展示、時間歷程與空間分布等不同維度對比分析，以及自動生成相關報告等［13］。應用三維GIS信息，融合橋梁鄰近區域三維場景，實現橋隧設備三維可視化管理。

3.2 檢測監測一體化管理

制定工務設備檢測監測數據標準規范，融合移動檢測、定點監測、人工檢查巡檢的結構化和非結構化數據，建立工務設備數據資源池（數據庫），開展全業務數據一體化管理與應用，實現數據采集、傳輸、處理、存儲一體化資產管理，解決既有系統的“信息孤島”問題。開展數據挖掘與分析，實現軌道幾何、探地雷達、動靜態數據的多維度綜合分析應用。管理系統具備數據管理、自動校驗、報告自動生產、融合分析等功能，為工務設備的智能運維提供數據支撐。

3.3 智能狀態評估、預測預警與運維決策

應用大數據、深度學習、神經網絡等技術，構建融合多源數據的工務設備評估指標體系和數字化評估模型，以數據驅動為核心，實現設備狀態評估預測以及智能維修決策［14-15］。該模塊具備軌道單元、鋼軌修理、大機清篩搗固、道岔、路基以及橋隧狀態評估與運維決策等功能。

3.3.1 線路設備狀態評估

分析道床臟污指數的主要影響因素并建立預測模型，綜合生產資源、維修能力等生產實際因素，智能生成大機清篩計劃，實現大機清篩智能決策；建立線路質量分級管理標準和大機搗固質保期模型，實現軌道質量狀態預測和大機搗固智能決策，形成基于維修經濟性的全線路最優化大機搗固計劃；基于人工智能算法，融合考慮軌道設備狀態多源數據，實現軌道設備狀態的智能分析以及養護維修方案的智能決策。建立基床、邊坡、排水等路基設備評價指標及量化方法，形成路基維修計劃的智能決策。

3.3.2 橋隧設備狀態評估與運維決策

建立統一的病害分類分級標準和標準化描述，智能評定病害等級。綜合隧道檢測車、綜合檢測車等檢測監測數據，結合建設、維修歷史數據，利用模糊綜合評判法、層次分析法開展橋隧區段狀態綜合評級和運維決策。

3.4 工務安全生產數字化與閉環管理

結合現有規章制度、作業標準、安全規范，在設備狀態評定結果與運維決策分析基礎上，建立計劃編制、作業任務下發、實時作業監控、質量回檢、評價分析等工務安全生產全業務數字化流程［16-19］，實現工務安全生產流程數字化和閉環管理。基于設備歷史數據和作業質量，通過數據融合對比分析，實現作業工時、備品備件的精細化管理。

應用狀態評估和運維決策數據，自動形成計劃建議和方案，編制生成維修計劃。制訂統一工務作業票模板，實時進行作業票表單內容的自動關聯填充、內容核對校驗、邏輯判斷處理，提高工作效率。通過接入“天網視頻監控”等系統，實現作業現場實況的“數字鏡像”，提高現場作業安全監控能力。將檢測結果、作業結果實時傳回系統，自動生成統計分析、評價考核結果，并將維修作業信息納入臺賬變更、履歷信息等，實現維修生產數字化閉環管理。

4 結論

1）分析朔黃鐵路線路設備運維管理現狀與智能運維需求，建立適用于朔黃鐵路線路設備智能感知體系框架，包括智能感知層、傳輸層、資源層和業務應用層。該系統可實現多專業融合、多維度、全壽命周期的線路設備智能感知與運維決策，推進線路設備由周期修向狀態修轉變。

2）融合應用既有綜合檢測車、鋼軌探傷、雷達檢測等檢測監測技術，應用北斗、無人機、人工智能等，構建空天車地一體化智能檢測監測技術架構，提出了測試貨車、隧道檢測車、無人機巡檢、橋梁巡檢機器人等智能化檢測監測的主要功能與技術性能。

3）應用BIM、GIS、大數據等技術，提出數據匯集與平臺應用層的技術架構，實現智能感知數據的匯集與業務應用。系統功能規劃了設備全壽命周期管理、檢測監測一體化管理、設備狀態智能評估與運維決策、安全生產管理等功能模塊，為實現重載鐵路線路設備智能運維提供支撐。