高速铁路大跨度桥梁钢轨伸缩调节器区轨道结构健康监测系统设计及应用

梅 琴

（1.中铁第四勘察设计院集团有限公司 线路站场设计研究处，武汉430063；2.铁路轨道安全服役湖北省重点实验室，武汉430063）

高速铁路运行时速可达350km/h，为保持列车运行时的高平顺性、高稳定性、高安全性，要求轨道铺设精度达±1mm。受温度影响，大跨度桥梁伸缩位移较大，为防止伸缩引起钢轨断裂，需设置钢轨伸缩调节器[1]。由于钢轨伸缩调节器的伸缩特性和温度敏感性，其所在地段是整条线路的薄弱环节，也是铁路部门养护维修的关注重点[2]。

目前，钢轨伸缩调节器主要通过定期的人工静态检查、动轨检车及人工添乘、调节器零配件拆检等方式进行养护维修[3]，以确保良好的运营使用状态。以上检测主要集中在天窗时间点，而轨道结构在夏季和冬季，以及每日14：00和凌晨受温度影响最大，往往难以及时、全面地发现问题。因此，有必要研发大跨度桥梁钢轨伸缩调节器区轨道结构健康监测系统，对钢轨伸缩调节器区轨道结构进行全天候在线实时监测。

国内外已经开展了许多针对高速铁路轨道系统监测技术的研究，主要特点包括：（1）测试周期较短，对象单一；（2）既有铁路数据管理信息系统主要用于数据存储和显示，不能完全满足轨道服役状态评估的实际需要。本文从大跨度桥梁钢轨伸缩调节器区的轨道结构监测需求出发，利用光纤光栅传感和视觉测量技术等前端监测技术，通过网络通信和互联网技术，实现轨道结构监测、在线实时监测、数据可视化统计分析和预警评估，为铁路工务部门养护维修提供依据。

1 系统研究目标

1.1 研究内容

系统针对梁端钢轨伸缩调节器和主桥轨道结构的温度、位移、应力等关键参数开展全天候监测，有效掌握高铁运营期间的轨道服役状态。根据钢轨伸缩调节器范围主要轨道病害的相关研究[4-6]，本系统采用光纤光栅传感、视觉测量和图像识别等监测技术和手段[7-8]，实现轨道结构温度、结构应力、结构变形以及钢轨伸缩调节器、梁端伸缩装置的实时监测，主要监测内容如表1所示。

表1 高速铁路大跨度桥梁钢轨伸缩调节器区轨道结构主要监测内容

1.2 系统需求

该系统的具体功能需求包括以下内容：

（1）实现轨道结构现场监测信息的自动化采集和实时传输，通过对多源数据进行比对、整合等预处理和数据存储，为系统提供灵活、高质量的数据基础。

（2）实现监测数据的自动化分析和处理，并根据预设的模板自动生成日报、周报、月报，对于季报、年报提供文件上传接口。

（3）通过对各关键参数的预警值研究，建立轨道服役状态预警模型，当数据超限时，进行预警预报。

（4）根据历史数据统计和数据综合分析，形成多维度对比分析，建立轨道服役状态评估模型，对轨道结构长期受力变形和结构状态进行预测分析，为铁路工务部门提供决策支持。

2 系统设计

通过调研钢轨伸缩调节器区轨道结构监测业务需求，结合互联网技术和信息化手段，提出系统性设计，主要对总体架构、技术架构、功能模块、数据库等进行设计研究。

2.1 总体架构

系统主要由数据感知终端、数据采集与传输、数据处理中心和预警监控中心组成。其中数据感知终端由现场安装的高清摄像机、温度传感器、位移传感器等监测设备组成。光纤光栅传感数据通过数据采集仪，经网络通信传输至数据处理中心的数据服务器，并进行参数计算和分析。高清摄像机将定时抓拍的照片传输至数据处理中心的图片服务器，并通过图像识别程序进行识别和计算。预警监控中心利用数据处理中心计算分析后的结果数据，建立基于B/S模式的Web应用网站，形成可视化远程网页监控，当监测数据超限时会产生报警，并实时将预警信息发送至现场安全监控人员，为工务养护部门上道检修提供数据支撑，从而形成现场设备—数据处理—预警监控的闭环式信息传递和反馈。系统总体架构如图1所示。

图1 系统总体架构

2.2 技术架构

系统基于B/S模式，采用分层架构，自底向上分为数据层、服务层、应用层和表示层，如图2 所示。表示层主要采用动态页面进行发布，负责进行用户交互；应用层主要针对系统的功能需求，提供各类功能的实现算法；服务层主要为应用层的各类功能提供支撑服务，并与数据层进行交互；数据层主要由各类数据库组成，负责进行数据清洗、数据融合等预处理，并实现数据的增删改查[9]等功能。

图2 系统技术架构

2.3 功能设计

根据各级用户需求，系统功能模块主要分为系统概况、视频监控、数据管理、数据报表、评估分析和预警预报，满足实时数据的可视化管理、历史数据的追溯评估和未来状态的预警预测，系统功能架构如图3所示。

图3 系统功能架构

2.4 数据库设计

根据监测平台的需求，对梁端钢轨伸缩调节器区尖轨伸缩位移、基本轨伸缩位移、钢轨-轨枕相对位移、轨枕间距、主桥轨道结构信息（温度、位移、应力等）以及用户管理信息等进行关系型数据结构存储。该系统数据库中的数据表主要分为4 部分：

（1）钢轨伸缩调节器区图像处理数据存储，包括尖轨伸缩位移表、基本轨伸缩位移表、钢轨-轨枕相对位移表、轨枕间距表；

（2）主桥轨道结构的传感器采集数据存储，包括主跨横断面数据表、1/4主跨横断面数据表、梁端横断面数据表；

（3）监测设备台账，包括高清摄像机测点布置表、光纤光栅传感器测点布置表、采集仪通道字典表；

（4）多级用户权限存储，包括工点信息表、组织结构表、权限树字典表。

各表之间相互独立，系统以钢轨伸缩调节器区图像处理数据、主桥轨道结构的传感器采集数据表为基表，数据报表、预警预报信息等在基表的基础上进行多表联合查询。以尖轨伸缩位移表为例，其数据结构如表2 所示。

表2 尖轨伸缩位移表数据结构

3 关键技术研究

3.1 图像识别

光纤光栅传感技术适用于高铁轨道结构大变形量、高频振动、不影响轨道电路的高精度监测，其传感设备可实现对轨道结构温度、结构应力、结构变形等监测，属于接触式测量。由于钢轨伸缩调节器区列车-轨道-基础相互作用的复杂性和特殊性，不能在钢轨伸缩调节器区轨道结构上直接安装传感设备，因此需研发非接触式测量方式，对钢轨伸缩调节器区轨道结构尖轨伸缩位移、基本轨伸缩位移和轨枕间距等进行实时监测。

本系统采用视频监控的方式，由高清摄像球机每半小时抓拍一次现场照片，传输至服务器后，通过图像识别软件，对伸缩位移和轨枕间距进行分析。

系统通过识别在尖轨尖端和对应的基本轨轨腰处设置的两处标识点的间距，实现两者之间的相对位移测量[10]，从而获得尖轨尖端伸缩位移数据，测量原理如图4 所示，图5为现场实物照片。

图4 尖轨尖端伸缩位移识别方法原理

图5 尖轨尖端伸缩位移实物图片

在图像识别算法中，依次对照片进行灰度化预处理、二值化降噪和目标区域识别。根据照片中标准距离的像素点，换算出待测距离的实际长度。其中目标区域识别主要采用霍夫变换特征提取技术[11]，从原始的图像中分离出相同的图形，找出图像中所有的圆。图像识别后的待测距离与经人工上道卡尺测量核对后，识别率达95%以上。图像识别流程如图6所示。

图6 图像识别流程

3.2 轨道服役状态评估与预警

以轨道结构监测数据为输入，建立基于专家经验的主观知识模型和基于数据驱动的定性分析模型。借助专家经验，初步确定轨道状态评估指标。以评估指标为关键参数，建立基于深度神经网络的有监督特征学习模型，评估模型建立流程如图7所示。系统通过海量数据的学习训练和闭环反馈式自我修正，量化轨道状态与其指标参数之间的关系，形成轨道状态评估指标权值。

图7 评估模型建立流程

预警模型的建立主要考虑影响轨道状态的关键性因素和轨道结构的服役状态。从关键性因素中获取有效的预警指标，从轨道结构当前的运营状态综合分析中，剔除环境和行车影响后，若数据变化差发生较大变化，则表明轨道结构力学性能发生退化或轨道结构部件发生损伤。

系统以设计规范值为预警基准阈值，接近预警基准值或超过基准值，给出相应的分级预警提示，并向运营管理部门提出预期后果和应急措施的建议。

4 系统功能实现

4.1 视频监控

视频监控模块子菜单有实时视频、历史图片。该功能模块通过访问监控现场摄像机的IP 地址，获取实时视频流。通过网页云台控制摄像头角度、焦距等，并根据网络带宽变化，设置发送数据速率，优先上传关键数据。通过设置预置位巡检，对钢轨伸缩调节器区轨道结构进行抓拍，并上传至服务器进行图像识别、分析。

4.2 数据管理

数据管理模块子菜单有实时波形、历史趋势、数据入库、数据下载。该功能模块基于传感器采集数据和图像识别处理的结果数据，在后台进行数据预处理，剔除噪点和异常值，以图表的方式进行实时波形和历史趋势可视化查询和展示；对于图像数据、文本数据、文件数据等，按照制定的相应数据模板进行导入，可实现历史数据和实时数据的查询，及相应图表的下载和打印。

4.3 数据报表

数据报表模块子菜单有日报、周报、月报、季报、年报。该功能模块通过统计各监测项不同时间跨度的最值生成报表，并提供给工务管理部门，其中，日报、周报按照预设的报表模板，在网页端自动生成pdf 文档；月报、季报和年报通过后台接口上传至服务器；可在网页端查询并下载所有的历史报表。

4.4 评估分析

评估分析模块子菜单有历史数据统计、数据综合分析、专家评估分析。该功能模块通过对历史数据的统计，形成各关键参数的同比分析和环比分析，结合环境和行车等因素，研究轨道结构服役状态演变的规律和特征，建立轨道服役状态评估模型。基于专家经验的主观知识和数据驱动的定性分析，通过历史监测数据学习训练和自我修正，以轨道状态评估指标权值为输出结果，形成专家评估分析系统。

4.5 预警预报

预警预报模块子菜单有预警设置、预警发布、预警统计。该功能模块通过预警值研究，结合相关技术规范，根据超限值所占百分比，形成分级预警机制，根据现场监测设备、测点等获取的数据，通过短信服务自动发送预警信息。工务部门管理人员根据超限情况，判断是否需要进行维修，并对维修后的监测数据进行研究分析，恢复正常后解除该处预警状态。

5 结束语

本系统采用光纤光栅传感技术和视频监控相结合的方式，对高速铁路大跨度桥梁钢轨伸缩调节器及主桥轨道结构的关键参数等开展监测，实现钢轨伸缩调节器基本轨与尖轨伸缩位移、钢轨与轨枕相对位移、轨枕间距，以及钢轨温度、桥梁梁缝、混凝土应力等数据的实时监测，并自动生成报表，实现预警功能和评估分析。目前，已在宁安铁路安庆长江大桥和合福高铁铜陵长江大桥部署应用，运行效果良好，即将在昌赣铁路赣江特大桥开展研究应用。系统为高速铁路大跨度桥梁钢轨伸缩调节器区轨道结构安全运营提供了数据支撑，可作为现有高铁运营安全保障体系的补充和完善。下一步将对激光测量、无人机测量等非接触式测量技术进行深入研究，并实现接口规范的统一和多源数据的融合。