【儀表網 產業報道】近年來，高速鐵路網絡快速發展，成為支撐城際交通運輸體系的重要基礎設施。隨著CR450動車組樣車進入型式試驗階段，更高的運行時速對高速鐵路安全監測提出了更高的要求。現有的綜合檢測列車監測周期較長，難以實時響應突發軌道故障。開展高速鐵路實時健康監測技術研究，可對現有監測方法進行有效補充，進一步保障高速鐵路運行安全。
 

　　5月3日，清華大學精密儀器系王波課題組在《自然·通訊》(Nature Communications)發表了題為“基于沿線通信光纜的激光干涉儀高速鐵路健康監測方法”(Laser Interferometry for High-Speed Railway Health Inspection using Telecom Fiber along the Line)的研究論文，提出了一種利用高鐵沿線既有通信光纜實現高速鐵路健康實時監測的方法。該研究利用京廣高鐵北京西站至杜家坎12km高鐵沿線既有通信光纜構建大尺度光纖干涉儀實驗平臺(圖1)，基于神經網絡建立高鐵列車振動特征和線路區段的對應關系。通過對高鐵振動信號的持續定位與逐段統計，將12km線路劃分為若干監測區段，形成各區段振動特征健康譜帶，有效反映高速鐵路的健康狀況。
 

　　首先，該研究針對高速鐵路監測里程長、振動幅度大的特點，采用基于光纖中連續光進行傳感的激光干涉儀技術，高保真地采集列車-軌道-橋梁(train-track-bridge, TTB)系統的耦合振動信號。構建殘差神經網絡(ResNet)結合長短期記憶網絡(LSTM)的深度學習模型，為激光干涉儀探測的高速鐵路振動信號附加位置標簽，實現高速鐵路沿線的分布式振動監測。
 

圖1.高速鐵路監測實驗平臺
 

　　進而，該研究提出以振動信號的平均功率譜密度(A-PSD)作為高速鐵路健康狀態的監測指標(圖2)，形成各線路區段的A-PSD健康譜帶，進行長期監測驗證。監測時長超過14個月，涵蓋季節變化、強降雨與地震等因素影響，健康軌道區段的振動A-PSD特征保持穩定，均在健康譜帶范圍內(圖2c-f)，與高速鐵路保持健康的狀態相符。
 

圖2.高速鐵路區段平均功率譜密度持續監測結果
 

　　監測期間，北京局高鐵工務段對一處發生微小蠕變變形的軌道區段實施了檢修。分析表明，該變形軌道區段的振動A-PSD特征譜超出該區段健康譜帶，并在軌道檢修后回歸至健康譜帶范圍內(圖3)。類似的變形監測結果共同證明A-PSD指標對軌道故障具有良好靈敏度。
 

圖3.高速鐵路某區段蠕變變形檢修前后監測結果
 

　　研究提出的高鐵健康實時監測方法，無需布設專用傳感器即可實現長距離分布式感知，顯著縮短了高速鐵路健康監測周期。此外，在高鐵夜間停運的空窗期內，沿線光纜背景環境安靜，課題組基于該實驗平臺，監測到地震波、普鐵列車振動等信號。該研究證明利用既有光纖網絡構建的感知系統可作為高速鐵路健康監測的實時輔助工具，并具有建立大規模感知網絡的潛力。
 

　　清華大學精密儀器系副教授王波為論文通訊作者，精密儀器系2019級博士生王貫(已畢業)、2024級博士生宋東芪為論文共同第一作者。清華大學精密儀器系2021級博士生龐眾望、2017級博士生王芳敏(已畢業)、2020級博士生戴鴻飛和2022級博士生李汶林為研究作出了重要貢獻。中國鐵路北京局集團有限公司北京通信段和北京工務段，以及北京共建恒業通信技術有限責任公司為研究提供了便利條件。研究得到國家自然科學基金、國家重點研發計劃、清華大學自主科研項目等的資助。