论文|轨道检测大数据在线路设备工务养护维修中的运用

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牛道安，中国国家铁路集团有限公司铁路基础设施检测中心，中国铁道科学研究院集团有限公司

曲建军，中国铁道科学研究院集团有限公司 基础设施检测研究所

杨飞，中国铁道科学研究院集团有限公司 基础设施检测研究所

刘金朝，中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所

0.引言

铁路基础设施检测工作是实现基础设施全面感知、安全风险预警、设备状态准确评价、故障诊断预测、趋势变化分析、推进实施精准维修和预防性维修以及提高维修效率、降低维修成本的重要手段，是确保铁路持续安全运营的重要技防保障。随着基础设施检测设备的不断研发应用，我国铁路基础设施检测体系不断完善，积累了大量设备状态检测数据。中国国家铁路集团有限公司“十四五”发展规划提出，依托中国铁路主数据中心构建全路共享通用的铁路基础设施检测监测数据平台，实现检测监测数据管理分析专业化、自动化与智能化，提高数据分析效率，为保障铁路安全运营和铁路基础设施科学经济养护维修提供技术支撑。

轨道作为影响线路行车安全的主要结构之一，其质量状态检测与科学管理是工务部门养护维修的重要内容。目前，我国的轨道动态检测装备包括高速综合检测列车、综合巡检车和轨道检查车、钢轨探伤车、隧道检测车等系列专业检查车，对轨道几何、轴箱加速度、轮轨力、道床脏污和路基病害等进行周期性检测，最高检测频率可达每月2次以上，按现行检测项目和检测周本刊特稿用于评判轨道短波不平顺。目前，已在14辆高速综合检测列车上安装了车辆加速度检测系统，可实时采集列车在运行过程中的车辆横向与垂向轴箱加速度。当前每季度对全国高速铁路轨道短波状态进行一次覆盖性检测。期，检测数据平台可支撑历史10年和未来30年检测监测数据的管理分析，可满足月平均3TB的增量需求。大量累积的动态检测数据蕴含了丰富的线路设备状态信息，是工务管理部门盘活数据资产、深挖数据价值，以轨道检测大数据驱动工务设备养护维修的科学化、合理化，全面实施状态修及预防修的宝贵数据基础，也是我国线路设备养护维修的未来发展趋势。

1.轨道状态检测和大数据管理

1.1 轨道几何检测

轨道几何动态检测是采用综合检测列车或轨检车的轨道检测系统对轨道的高低（左右）、轨向（左右）、三角坑、轨距、水平几何形位进行检测，同时输出车体（横、垂）加速度。截至2021年底，高铁线路配备14列高速综合检测列车，执行周期15d左右的覆盖性检测，普速线路配备59辆轨道检查车，根据线路允许速度或年通过总质量，对线路正线进行每月1或2遍检查。轨道几何检测对于评价线路状态、发现轨道病害、指导养护维修具有重要作用。

轨道几何质量评价主要依据检测结果对区段局部峰值（偏差）和轨道质量指数（Track Quality Index，TQI）均值进行管理，根据现场实车试验、数据分析、理论仿真成果形成了我国高速铁路200~250km/h、250（不含）~350km/h各速度等级的轨道动态质量容许偏差管理值及普速线路轨道动态几何不平顺容许偏差管理值，将偏差分为日常保持、计划维修、临时补修和限速共Ⅰ—Ⅳ级进行评价管理。普速铁路线路TQI依照速度等级分为Ⅰ—Ⅲ级进行评价管理，为大型养路机械捣固等维修的验收、优先安排与及时维修提供依据。

1.2 轴箱加速度检测

轴箱加速度检测能够反应由车辆轮对直接传递到轴箱上的轨道短波不平顺引起的高频振动响应，可以用于评判轨道短波不平顺。目前，已在14辆高速综合检测列车上安装了车辆加速度检测系统，可实时采集列车在运行过程中的车辆横向与垂向轴箱加速度。当前每季度对全国高速铁路轨道短波状态进行一次覆盖性检测。

根据各线路轨道冲击指数的分布规律，提出适用于高速铁路轨道短波健康状态的动态评价标准（见表1）。通过长期检测数据分析，发现现场存在的钢轨焊缝不良、擦伤、硌伤、波磨等多种类型短波病害，检出率超过85%。

1.3 轮轨力检测

轮轨力检测系统由测力轮对技术实时检测轮轨间横向和垂向作用力，输出脱轨系数、轮重减载率、轮轴横向力等运行安全性指标参数（见表2），对轨道整体状态是否满足车辆运行稳定性进行评价，并根据异常轮轨力响应检测轨道病害，指导轨道线路的状态维修，降低轮轨疲劳损伤。

轮轨力数据还可以结合频谱分析、滑动滤波等技术，分析科学评价线路动态性能，根据轮轨异常信号挖掘轨道缺陷，消除潜在的车辆运行安全隐患，其主要应用于2个方面：高频轮轨力数据评价轨面短波病害、中低频轮轨力数据预警轨下基础异常状态，目前在我国高速铁路的轨道状态评判中发挥重要作用。

1.4 道床状态地质雷达检测

地质雷达是检测道床状态的重要手段，能够反映影响道床力学性能及轨道平顺性、稳定性的重要因素——道床脏污程度，用于指导大机清筛作业。基于雷达检测技术的道床脏污状态识别方法可分为基于雷达图像处理的定性分析方法和基于雷达信号信息挖掘的定量分析方法，2种方法均基于雷达发射的电磁信号在道床—基床层发生反射、散射等，最终被雷达接收天线接收，通过数据处理形成雷达信号图像（见图1）。

中国铁道科学研究院集团有限公司基于前期检测、取样等试验分析，持续推进地质雷达检测技术在道床脏污检测方面的应用，并已在专业检测车上集成高、低频雷达检测系统，可实现道床—基床层位线、含水、翻浆冒泥、道床脏污等项目的综合检测，并输出关键技术指标的量化检测数据（见图2）。

1.5 轨道结构外观检测

高速铁路综合巡检车以基于视觉检测技术的基础设施外部结构巡检为主，辅以轨道几何、线路限界等几何形位检测，具有检测项目全面、检测信息量大、数据一致性高等优点，通过多专业巡检系统的综合集成设计、基础设施巡检图像数据的动态采集、典型缺陷图像智能识别算法3个方面的关键技术，在线路设备工务养护维修方面实现钢轨伤损识别、扣件缺陷识别、无砟道床异物识别等功能，缺陷典型图像见图3。

现场应用表明，高速铁路综合巡检车在设备外观状态检查中发挥了重要作用，对设备病害的检出数量和检查效率大幅优于装备配属前，显著提升了线路设备结构状态综合保障能力。

1.6 钢轨探伤

钢轨探伤车采用超声波检测原理检测钢轨内部疲劳伤损，可检测钢轨轨头、轨腰及其延伸部位内部缺陷，主要包括轨头横向裂纹、轨头轨腰纵向水平裂纹、螺孔裂纹、轨腰斜裂纹和轨底横向裂纹等，钢轨探伤车典型病害见图4。

高速铁路主要以探伤车为主、探伤仪为辅的方式对正线钢轨进行周期性探伤，探伤车检查发现的伤损应采用探伤仪进行复核。使用探伤车对正线钢轨每年检查不少于7遍，冬季应适当缩短检查周期。目前我国全路共计58台钢轨探伤车，2021年共完成136万km检测，报告27680处伤损报警，为保障线路安全发挥了重要作用。

2.多源数据融合分析及其应用

在对轨道动静态几何、车辆动态响应、地质雷达等多源检测数据进行时空高精度配准的基础上，揭示多源检测数据间的关联关系与传递规律，为轨道弹性不良筛查、连续多波周期性不平顺识别、道床脏污状态评估等提供数据支撑。

2.1 轨道几何动、静态检测数据融合分析

扣件松脱、轨枕空吊、道床松散与板结等轨下结构隐蔽病害会引发轨道弹性状态不良问题，在日常设备检查中不易察觉，已成为养护维修难点。通过提取和分析轨道几何动、静态检测数据之间的差异，可实现对轨道弹性不良区段的有效筛查。

以某有砟线路区段为对象，对比动、静态数据融合筛查结果与移动线路加载车检测数据。若以动、静态检测数据偏差2mm作为管理值，可筛选出4处潜在轨道弹性不良区段A—D（见图5（a））。刚度加载车试验结果表明，潜在不良区段A—D的轨道刚度波动显著，普遍超出40~80kN/m，而正常区段的轨道刚度集中在60kN/m附近（见图5（b））。可见，融合分析轨道几何动、静态检测数据能够有效筛查出潜在的轨道弹性不良处所。

2.2 轨道几何与车辆动态响应数据融合分析

融合分析轨道几何与车辆响应数据，能够有效识别连续多波不平顺的几何特征，并借助车辆动力学响应特性评价不平顺的影响程度，为养护维修决策提供更为全面的技术参考。

以某有砟高铁出现32m简支梁徐变上拱病害的线路区段为例，部分区段高低不平顺情况见图6。分别提取简支梁梁缝与跨中处的高低不平顺峰值及相应处所的车体与构架垂向加速度峰值开展关联性分析（见图7）。由图可知，在相同高低不平顺幅值条件下，梁缝处构架加速度比跨中处幅值更大，而车体垂向加速度的规律却与之相反，说明构架加速度对简支梁梁缝处“低塌”高低不平顺更为敏感，而车体垂向加速度对简支梁跨中处高低不平顺更为敏感，可为相应的养护维修决策提供依据。

2.3 轨道几何与地质雷达数据融合分析

随着轨道几何与地质雷达数据融合分析的不断深入，逐渐形成了基于轨道几何和地质雷达检测数据的道床状态综合评价方法以及道床病害识别方法。

轨道几何检测数据可对有砟轨道平顺性进行评价，是当前道床养护维修决策的主要参考指标；地质雷达检测数据可对道床脏污状态进行较为准确的评价，为大机清筛提供依据。利用轨道几何检测数据计算轨道几何劣化，结合高、低频地质雷达检测结果，可实现道床严重脏污劣化、翻浆冒泥等病害的排查及精确定位分析。通过对比不同清筛年限的地质雷达图像呈现不同脏污程度地段的轨道几何变化量，可以看出脏污程度越严重，其轨道几何变化量越大（见图8），因此轨道几何与道床检测的融合分析将为道床修理提供更加全面、准确的决策依据。

3.轨道病害诊断和预警分析

线路病害引起轨道几何不平顺偏差超限需要一定的发展时间，除个别病害区段在2次动态检测中间呈突变特征外，绝大多数病害区段属于持续发展类型，因此可以基于轨道几何检测数据的发展趋势分析，对线路病害进行预警，防止偏差增大影响线路安全和稳定，为预防性养护维修提供科学依据。

基于高铁无砟和有砟轨道线路海量数据，对轨道、道岔、路基、桥梁、隧道等不同结构处典型病害的波形特征和演变规律进行分析，结合精准的里程校正波形，实现了基于轨道几何动检数据的趋势预警技术，研判预警了钢轨单点冲击变形、道岔状态不良、无砟轨道接缝拉裂、高温胀板、低温冻胀，路基、桥墩和过渡段不均匀沉降，简支梁温度变形等（见图9、图10）；根据预警结果现场复核整治，有效遏止了病害进一步发展。

线路受到简支梁徐变轨道结构变形和路基沉降影响，轨道不平顺呈现出持续劣化的趋势，通过精测精捣和精调作业可使不平顺恢复到较好水平。经过多年运营检测，高速综合检测列车收集了大量动态检测数据，多个检测日期的轨道不平顺构成了时间序列，反映出线路的变化发展状态，基于轨道不平顺的惯性发展规律，结合当前轨道状况，区分长期劣化、周期性变形和人工作业干预趋势，通过ARMA、RNN、LSTM、TCN等模型预测轨道平顺性的未来发展（见图11）。

4.轨道维修决策技术

将轨道检测数据应用到维修决策技术中，是周期修体制向状态修转变的基础。基于历史轨道检测数据，可统计分析TQI指数累积分布情况，结合维修管理标准，据此确定需要进行轨道维修作业的重点区段；同时可结合TQI指数的劣化速率分析建立TQI预测模型，以达到轨道状态恶化重点区段预警目的，为轨道“状态修”计划的确定提供依据。

为更经济科学的制定轨道维修计划，将全生命周期理念和经济成本分析引入决策过程，建立有砟轨道大机捣固维修决策模型，结合维修作业标准、大机作业能力、连续作业区段等，建立综合效益最佳的目标函数，形成最终维修决策方案（见图12），指导工务部门科学选择最优作业时间和地点。

5.结束语

随着检测手段和大数据技术的不断发展，工务部门积累了海量多源检测数据，大数据管理平台能够实现各类型数据之间的融合分析与对比，是分析线路设备状态评估及运维决策的重要基础。基于轨道几何、车辆动态响应、地质雷达、轴箱加速度、巡检数据等多源轨道检测数据进行融合分析，为工务设备的养护维修提供了科学依据，并有效预防病害的发生。未来立足于保障铁路行车安全，满足安全管控和养护维修的业务需要，合理配置人力资源，在现有完善检测技术装备体系基础上，充分考虑工务设备智能化运维的发展方向，满足工务设备养护维修的新需求。

来源：《中国铁路》编辑部