鐵路基礎設施全壽命檢測技術與發展

牛道安

（中國鐵道科學研究院集團有限公司，北京 100081）

2019年底，我國鐵路營業里程達到13.9萬km，其中高速鐵路3.5萬km。中國已經擁有世界上建設和運營規模最大的高速鐵路交通網絡，成為世界上高速鐵路運營里程最長、在建規模最大、商業運營速度最高、運營場景最豐富的國家。面對如此龐大復雜的路網規模，鐵路基礎設施檢測一直以來都是鐵路安全體系中重要的組成部分，是鐵路安全運行的保障和科學指導線路養護維修的重要依據。

近年來，伴隨著高速鐵路的建設和運營規模不斷加大，各專業檢測監測技術得到飛速發展，研發形成了以高速綜合檢測列車、綜合巡檢車為代表的先進檢測裝備，構建起供電安全檢測監測系統（6C）、工務基礎設施狀態檢測監測系統（8M）和電務安全監控系統（8D），逐漸探索形成了具有自身特點的檢測監測技術體系，為及時掌握基礎設施狀態和演化規律、科學指導養護維修提供了重要支持［1-3］。

從新線運營前的聯調聯試階段開始，到工務、電務、供電設備長期的運營服役期，乃至設備大修更新改造，我國鐵路基礎設施檢測監測貫穿于基礎設施運維全壽命周期管理的各個環節當中。當前，隨著鐵路領域修程修制改革和運維智能化的提出，我國鐵路按照“資源集中、統一管理、綜合應用”原則，推進檢測監測設備的規范化、綜合化，實現功能融合，對鐵路基礎設施檢測監測技術和管理水平提出了更高要求。

1 聯調聯試

聯調聯試是高速鐵路建設的重要組成部分，也是開通運營前的必要環節。該環節采用測試列車和相關檢測設備，對各系統的功能、性能、狀態和系統間匹配關系進行綜合檢測、驗證、調整和優化，使整體系統達到設計要求，對確保滿足開通運營條件發揮了重要作用［4］。

自2008年以來，通過技術探索和工程實踐，我國已形成了以聯調聯試、動態檢測及運行試驗為主要內容的高速鐵路動態驗收模式，構建了科學系統的評價指標，建立了符合高速鐵路建設特點的聯調聯試成套技術體系［5］。

在新建線路聯調聯試階段須對基礎設施進行全專業測試，覆蓋工務工程、牽引供電、通信信號等專業及周邊環境，對各專業設備的主要技術指標及服役狀態進行全面測試，從而準確發現問題和隱患，為建設單位和運營單位及時解決問題、整治隱患提供重要技術數據。

經過10余年的探索，聯調聯試技術也在向智能化發展，實現了聯調聯試數據的自動采集、無線傳輸、智能評判和綜合分析。聯調聯試測試數據還作為新建線路的初始狀態數據，綜合聯調聯試數據及日常運營檢測監測數據進行時間序列的聯合，運用大數據挖掘技術、機器學習、專家系統等手段，實現基礎設施的故障智能診斷及趨勢變化分析，為基礎設施全壽命周期健康管理提供數據支撐。圖1是我國高速鐵路聯調聯試智能化數據展示界面。

圖1 聯調聯試智能化數據展示界面

聯調聯試概況

2 運營期檢測

2.1 檢測管理概況

為保障運營期鐵路運營安全，我國建立了檢測中心、工電檢測所和站段檢測機構三級檢測管理體系，采用動態檢測、重點監測和人工檢查相結合的方式，充分發揮了動態檢測高效、重點監測全時的特點。檢測中心組織運用高速綜合檢測列車和專業檢測車對全部高速鐵路線路進行周期性檢測和普速鐵路重點線路進行監督性檢測；鐵路局檢測所運用專業檢測車重點對普速鐵路開展周期性檢測；站段檢測機構運用綜合巡檢車以及搭載式和便攜式檢測設備開展動態檢測和人工檢查，并運用各類監測設備對鐵路重點設備運用狀態進行實時監測。

自2008年京津城際開通以來，伴隨高速鐵路運營里程的迅速增長，全國高速鐵路綜合檢測里程（年）呈增長趨勢（圖2），由2008年的40萬km持續增長，至2019年達到190萬km。隨著高速鐵路工程質量及工務整治水平的提高，運營期內大值偏差數量呈明顯下降趨勢（圖3），從各項指標來看我國高速鐵路總體運行狀態保持良好的態勢。

圖2 高速鐵路綜合檢測里程

2.2 檢測裝備和技術

當前，我國鐵路工務專業動態檢測裝備主要包括高速綜合檢測列車、綜合巡檢車、軌檢車、探傷車和搭載式監測設備。其中高速綜合檢測列車和綜合巡檢車是近年來取得突破性發展、最具代表性的工電供一體化檢測裝備。

圖3 高速鐵路軌道幾何百公里大值偏差數量

高速綜合檢測列車是高速鐵路運行狀態全壽命檢測的重要的移動檢測設備，日、德、法等高速鐵路發達國家均采用高速綜合檢測列車對高速鐵路線路進行周期性檢測，全面掌握基礎設施狀態。我國自高速鐵路建設初期就開始了高速綜合檢測列車的研發，2008年成功研制了檢測速度250 km/h的0號高速檢測列車，2011年成功研制了具有完全自主知識產權最高檢測速度400 km/h的高速綜合檢測列車。目前全路已擁有14列高速綜合檢測列車，檢測速度范圍250～400 km/h，主要用于運營線周期性檢測、新線聯調聯試和科學試驗等［6］。

高速綜合檢測列車以動車組為載體，按運營速度等速檢測線路的軌道幾何狀態、接觸網狀態和參數、車輛輪軌作用力和振動加速度、通信和信號系統關鍵指標以及監視線路周邊環境（圖4）。綜合系統利用RFID，GPS，LKJ等多種信息源的融合處理，獲取準確的線路里程信息，通過全車統一同步網絡發送到各檢測系統，實現各專業檢測時間和空間的同步。

圖4 綜合檢測車技術

綜合巡檢車在120～160 km/h軌道車上安裝檢測設備，采用機器視覺和深度學習等智能識別技術，實現工務、供電和電務三大專業關鍵部件的外觀狀態巡檢。針對鐵路工電供一體化檢測需求，構建了適用于鐵路基礎設施狀態巡檢的深度神經網絡智能感知模型，并在高速鐵路綜合巡檢車成功運用，實現了以機器替代人工的巡檢方式，大幅提高了檢測勞動生產力。通過對基礎設施缺陷圖像進行學習，實現了對部分典型缺陷的精確識別，進一步提高了巡檢的智能化水平和巡檢效率，并且實現了由開放式巡視變為可追溯檢測、由經驗管理變為數據管理的提升。其檢測數據的進一步融合分析還將為狀態修提供更加客觀準確的數據支持［7］。巡檢圖像智能識別模型如圖5所示。

圖5 基于神經網絡的巡檢圖像智能識別模型

3 數據分析管理與運用

1）數據歸集與管理

鐵路基礎設施檢測數據多源異構且體量龐大，為保障鐵路安全、平穩、高效運行并達到基礎設施養護維修高效、經濟的目標，我國鐵路于2012年建立了檢測數據分析處理中心，為全路基礎設施檢測數據提供統一的存儲和管理平臺。數據中心實現了周期動態檢測、現場人檢查、固定在線監測和養護維修作業等多源異構數據的實時收集與接入，并進行數據的里程校準、無效數據識別、數據質量評估等，完成了檢查數據匯集與存儲管理和數據清洗工作。

數據中心構建了“檢測中心-鐵路局”兩級分布式數據平臺，通過各級數據匯集、交互，形成全路檢測數據資源目錄，實現全路檢測數據的統一管理和共享。

2）檢測數據分析運用

根據地面數據中心歸集管理的全路基礎設施檢測數據以及設備基礎臺賬數據、養護維修歷史數據，定期對高速鐵路線路基礎設施質量狀態開展均衡性和趨勢性分析，診斷識別典型問題并跟蹤整治情況，形成各類專項分析報告，為國鐵集團和鐵路局提供決策支持。

3）大數據分析

通過海量歷史數據和多源數據開展檢測大數據深度挖掘，進行設備質量評價和設備狀態變化趨勢分析（圖6、圖7），掌握設備變化規律，進行病害成因分析，運用預測與決策技術，進行故障預測，給出維修建議，指導基礎設施“狀態修”和“精準修”。

圖6 無砟軌道變形分析

圖7 鋼軌波浪磨耗識別

4 建議與展望

伴隨著新一輪科技革命，云計算、大數據、物聯網、移動互聯、人工智能以及傳感技術飛速發展，必將催生檢測監測技術新的變革。面對機遇和挑戰，如何將現代傳感技術和信息技術與高速鐵路基礎設施檢測監測工作深度融合，提高檢測設備自動化、智能化水平？如何充分運用大數據技術，認知和掌握高速鐵路基礎設施狀態變化規律，科學制定針對性的維修策略，提升養護維修的預見性、精準性、經濟性？如何發揮高價值移動檢測設備運用效能、推動檢測資源集約化使用，降低檢測裝備對運輸資源的占用？如何推進智能高速鐵路戰略？這些問題都對檢測監測技術發展提出迫切要求。

1）完善基礎設施檢測監測體系

應根據“以運維需求為導向，實施全面檢測、科學分析、準確評價、超前預警，指導精準維修”的構建原則，完善基礎設施檢測監測體系。重點做到以下幾點：動態為主、靜態為輔，提高勞動生產率；解決高速鐵路關鍵突出問題，普速鐵路推行精準維修；加強周邊環境檢測監測；實現數據統一管理、共享應用，發揮數據價值；實現數據融合分析，提高安全預警準確性；豐富評價指標，完善基礎設施狀態評價體系；優化檢測機構，加強專業數據分析隊伍建設。

2）推進檢測裝備統型融合和智能化發展

融合軌道、接觸網、電務專業檢測設備，豐富檢測功能和指標，形成適用于普速鐵路的綜合檢測車列，實現對普速鐵路基礎設施狀態的多專業綜合檢測；研發無人值守等軸重貨運線路綜合檢測車和貨運線路結構狀態檢測車；研究搭載式監測設備和車輛的融合技術，實現監測設備高可靠、易維護、檢測數據實時傳輸等功能，實現基礎設施狀態高頻度安全監測。

3）建設檢測數據管理和分析共享平臺

依托國鐵集團大數據中心，構建全路共享通用的基礎設施檢測監測數據管理和智能化分析平臺，形成區塊鏈接、互聯互通、上下貫通的數據信息傳輸網絡，實現國鐵集團、鐵路局、站段三級管理架構可共享共用的數據管理分析平臺，破除數據壁壘，化解信息孤島，提升數據管理的信息化水平。加快大數據技術在檢測監測數據分析中的應用，加強大數據挖掘和深度分析力度，豐富數據分析方法，實現設備故障診斷和預判預警功能，為基礎設施預防性狀態修和精準維修提供科學管理和維修決策支持。

4）深化基礎設施多源數據智能分析應用

要融入大數據和人工智能等技術手段充分挖掘數據價值，開展病害知識表征研究，基于大數據樣本建立典型病害的知識圖譜；研究數據和機理驅動的混合建模技術，實現軌檢等時序數據的智能分析，提高結構健康的綜合診斷和預測能力；借助智能圖像挖掘算法實現機器為主、人工為輔的病害分析和診斷；針對高速鐵路長期運行出現新的病害和問題，研究建立新的評價方法，完善評價體系；研究基礎設施全生命周期管理分析平臺的關鍵技術，實現全壽命周期的健康管理。