深圳城际铁路智能检测监测综合一体化平台设计与构想

马 祯，贺文轩，杨 雪，张佳男，栗文韬，张万鹏

0 引言

针对轨道交通基础设施开展检测监测可以实现故障诊断预测、环境态势感测、设备状态准确评价、趋势变化分析、突发灾害感知，有助于降低维修成本、提高维修效率，为轨道交通安全运营提供保障。目前国内外对于铁路基础设施的检测监测大致分为固定监测、移动检测、人工检查3 个方面。固定监测包含定点监测和自感知；移动检测则是使用诸如轨道动态检查车、钢轨探伤车、波浪磨耗检测车等移动检测设备对基础设施状态进行检测；人工周期巡查的手段包括目测和使用小型检测设备检测。铁路电务、工务、供电分别建立了专业检测监测系统实现对铁路基础设施的检测监测；通信各子系统网管、信号集中监测、风雨雪等气象灾害监测和地震预警监测技术也取得了较大进步，初步建立了供电6C、工务8M、信号集中监测、通信各子系统网管等专业检测监测体系，并且成功研制并应用专业检查车、综合巡检车、高速综合检测列车和运营列车在线检测等装备，形成了一套检测监测数据分析和诊断结果应用办法，从而有效保障了客货列车安全运营。运用轨检车、探伤车、线阵相机等移动检测设备，激光位移传感器、精密水准仪等固定监测设备，可以对地铁等轨道交通基础设施和沿线环境进行全方位、全项目、全天候检测，检测内容主要包括对灾害的监测，对隧道和地面构筑状态的实时检测，对接触网、轨道、通信信号的周期性检测。

2020年8月3日，国家发展和改革委员会批复的《关于粤港澳大湾区城际铁路建设规划的批复》(发改基础〔2020〕1238 号)提出深大城际铁路(聚龙—机场北)、深惠城际铁路(前海保税区—坪地)、大鹏支线(龙城—新大)以地下隧道为主。深圳城际铁路采用白天公交化运输、夜间停轮集中维修的方式，天窗时间短；既往的建设中，各专业检测监测系统大多在运营期接入，各检测监测系统间的检测应用相互独立存在一系列问题，如检测数据无法共享进行综合分析、检测天窗综合利用率低、设备厂商不同、数据接口不一等；运维期人力投入成本较大，庞杂繁多的各专业检测监测系统的查看、复核消耗极大人力，降低运维检修的效率。

针对深圳城际铁路检测监测的需求特点，以安全和运维需求为导向，吸纳铁路、地铁的检测监测经验，聚焦于运营期的深圳城际铁路，在实现对动车组、轨道、隧道、大型客运站等关键设施服役状态周期检测和在线监测的同时，为基础设施运用、检测、维修一体化提供数据基础，为各类设施、设备的远程诊断、智能化运维提供支撑，为列车平稳安全运行提供保障，提升列车运行品质。在梳理深圳城际铁路检测监测项点的基础上，提出构建面向工务、电务、供电、房建、移动装备、环境灾害等专业的综合性、一体化检测监测平台，通过统一数据接口，并将资源集中归拢、数据统一管理、信息综合应用，可以提高天窗利用率、提升运维检修效率。

1 铁路基础设施检测监测技术国内外发展现状

1.1 国外发展现状

为及时发现铁路安全隐患，在铁路技术发达的国家将高新技术融合应用于基础设施检测，从而提高检测能力和效率。例如，日本、德国、英国等都在积极探索推进列车车载无人值守检测设备的发展，从而实现对基础设施的高频检测[1]；日本、英国、意大利、法国综合检测列车技术较为成熟，基本上实现了对接触网、轨道、信号和通信等基础设施的等速检测，同时还采用了隧道路基地质雷达检测车、钢轨探伤车、巡检车等进行专项检测[2-3]。

在维修管理方面，日本实行管、检、修严格分离的模式，而德国和法国则采用管、 检、修部分分离的模式，通过采用专业化队伍和外委的方式来进行检修作业，并且引入了全生命周期管理理念[4]。

在检测装备方面，铁路技术较为成熟的国家在高速铁路基础设施检测方面都采用了综合检测车、专业检查车[5]，同时为实现移动与固定设备、自然灾害侵入限界等的安全监测，在铁路沿线部署在线监测装置，有效利用超声波、红外、激光、声学、无人机等智能传感技术与动态监测技术，对基础设施及其关键部件技术状态进行检测监测[6]。

在数据运用方面，数据的高效利用也会对铁路安全系统产生较大影响，铁路技术较为成熟的国家为汇集所有检测监测数据，搭建了统一的综合信息管理分析平台[7]，在此平台可以实现对数据进行处理分析，进而用于指导养护维修，便于提前发现设备运用存在的安全隐患。预检测在保障铁路安全方面发挥着重要作用，通过分析设备技术状态对设备进行预防式维修养护，不但可以避免事故，又极大程度地节约了维修成本。此外，可以利用数据预测基础设施演变规律，分析线路状态，并以此作为决策基础。

1.2 国内发展现状

在维修管理方面，我国提出了“检、养、修”分开的维护管理模式[8]，将技术管理专业化和生产组织综合一体化统一起来，满足我国高速铁路高质量、高效率的发展要求。

在检测装备方面，我国通过在地面安装沉降自动化监测系统、断轨监测设备、风雨雪监测设备、桥梁健康监控系统等，来监测基础设施设备的状态[9]。同时，我国也开发了用于基础设施设备状态检测的各种检测车。从专业检测车(如接触网检测车、轨道检测车、通信信号检测车)到安全综合检测车，再到高速综合检测列车，我国的高速综合检测列车技术和应用快速发展。在检测内容方面，由以前的专项检测发展为多专业综合检测；在检测速度方面，检测速度逐步接近运营列车同等速度水平；在检测要求方面，以前仅要求运营安全发展，现在不仅要保证运营安全，还应该达到指导养护维修、动态资产管理等要求[10]。针对轨道检测，我国轨道检测技术已经自成一体，以检测系统的不同类型来看，分为GJ3，GJ4和GJ5共3种类型，其中检测设备的最高检测速度达到200 km/h，GJ4，GJ5成为我国轨道检测的顶梁柱[11]。

在数据运用方面，数据资源共享是提高资源利用率的一项关键技术，我国采用云技术中虚拟机、Dock、微服务等先进技术，解决了传统的铁路综合视频监控系统数据无法共享的问题[12]；自主设计的铁路视频资源汇聚平台用视频汇聚技术实现综合视频和国标视频系统间视频资源的汇聚互通[13]。数据的处理也关系着检测的效率，其中处理数据的算法便成为了一大突破口。我国自主设计改进了优秀的检测算法，其中，改进的卷积神经网PVANET[14]极大地提高了视频检测能力；基于雷达的障碍物检测算法[15]也一定程度上提高了异物检测的精准度；利用基于云边协同技术的系统机构去处理视频图像，使得传输速率和处理速度都有很大的提升[16]。

从国内外基础设施检测监测技术发展现状看，各专业的检测监测系统及设备发展较为完善，但是缺乏集成多专业检测监测系统、设备的综合一体化平台，难以实现各专业检测数据的时空同步，跨专业信息不能共享，数据孤岛现象严重。

2 各检测监测专业分析

深圳城际铁路检测监测根据专业不同可分为：隧道、轨道、接触网及变电设备、通信信号、站房、动车组移动装备、灾害、环境。通过各专业检测设备、监测设备采集基础数据，上传至各专业检测监测系统或直接接入智能检测监测综合一体化平台。

2.1 隧道

深圳城际铁路客流量大、行车密度大，列车高频周期疲劳荷载加剧了对隧道工程结构的疲劳破坏，因而隧道检测为深圳城际铁路检测的重点。

隧道的检测监测重点聚焦于衬砌表观(腐蚀、裂缝、变形、空洞、掉块、结构病害等)，隧道内路基沉降、上拱、变形，隧道内渗漏水，隧道内吊装设备的震动监测等。对于隧道衬砌表观，应采用隧道衬砌表观检测车、基础设施综合检测车对隧道衬砌表观进行大范围定期巡检，采用手推隧道检测小车进行小范围巡检，复合使用三维激光扫描仪深入探测衬砌结构，进行局部精检。对于隧道内路基沉降、上拱、变形，重点运用在线监测设备，如静力水准仪、无线智能倾角器等传感器进行实时监测；对于长大隧道，可采用基于光纤布拉格光栅(FBG)感测技术、分布式光纤振动感测技术，辅以波长探测器，实现隧道压力、温度、吊装设备震动、变形等多角度变量感测。隧道内的渗漏水可采用渗水在线监测传感器进行检测。

2.2 轨道

深圳城际铁路轨道检测监测聚焦于轨道安全参数、轨道动态几何、轨道稳定参数、无砟轨道砂浆粘结状态、钢轨磨耗与断裂、线路设备表面状态(钢轨表面、扣件、轨枕等图像信息)等项点，应坚持“动、静态检查相结合，结构检查与几何尺寸检查并重”的原则。轨道的动态检查应以轨道检查车、综合检测车和探伤车检测结果为主要依据，对轨道动态几何、轨道状态等进行检测；在正线运营的列车上采用搭载式轮轨与弓网关系检测系统作为动态检查的辅助手段。

此外，随着城际铁路运行时间增长，钢轨疲劳程度增大，钢轨断裂风险日益提升。定期探伤巡检是目前工务部门对钢轨检测的主要手段，定期探伤巡检极其耗费人力物力，若没有提前发现和及时处置，可能给运营列车带来安全风险。为实现钢轨断裂风险的实时监测，可通过以超声导波监测技术为主，载波信号监测技术为辅实现实时监测。道岔是线路的薄弱环节，有必要采用涡流探伤设备，用于检测钢轨及道岔的表面缺陷，与超声波检测方法形成互补，实现钢轨及道岔的全面检测和评估。

2.3 接触网及变电设备

深圳城际铁路接触网的检测监测要点在于接触网参数(接触导线高度、接触网电压、网侧电流、离线火花、弓网接触力、硬点、拉出值等)、接触悬挂部件、受电弓滑板、牵引变电所、特殊断面以及特殊地点(隧道口、车站咽喉、接触网线岔、动车库进出线、分相关节)的接触网状态。变电设备的检测监测主要是对电气设备的动环监控、安全防护监控、设备状态监控、视频监控等，其检测监测要点包括局部放电、设备温度、仪表状态、刀闸状态等。一般采用以下方法对接触网各参数以及变电设备进行检测监测：①可通过综合检测车或接触网综合检测车完成高速弓网关系的综合性线路实速的检测，获得接触网的参数与状态；②将接触网安全巡检系统安装在列车上，通过对接触网的状态进行视频采集，进而对接触悬挂部件的技术状态进行分析；③将接触网检测设备安装在列车上进而实现对接触网状态的动态检测；④将接触网悬挂状态检测监测系统安装于接触网作业车上，对接触网几何参数和接触网悬挂系统的零部件进行周期性检测，特别是位于腕臂区域的零部件，需对其进行高分辨率成像检测；⑤将受电弓滑板高清视频监测系统加装在车站，并在特殊断面和地点(隧道口、车站咽喉、接触网线岔、动车库进出线、分相关节)加装接触网视频监测系统，对受电弓滑板的技术状态进行实时监测；⑥对于牵引变电所内的变电设备，通过加装巡检机器人、视频、热成像仪等各类传感器，达到对所内设备运行状态、局部放电、环境等的无人监测。

2.4 站房

深圳城际铁路的站房以地下站敷设为主，主体结构为框架结构，主要关注5 项监测内容：构件应力、轴力及孔隙水压力监测，位移监测，混凝土裂缝监测，地震监测，爆炸冲击波监测。可通过在站房安装各类检测压力、应力、位移的传感器设备，实现站房框架结构状态的实时监测。

2.5 信号

信号监测应聚焦于电源屏、道岔、轨道、信号机等信号设备的模拟量、开关量、报警信息以及环境温湿度信息的监测，通过布设相应传感器，采集监测信息。

2.6 灾害

针对深圳城际铁路的灾害预防，应重点关注如何预防火灾以及局部区域的水灾。全线车站、区间隧道、运用所内都应进行火灾监测及报警，应安装火灾报警主机、吸气式探测主机、消防专用电话系统、感温光纤主机、各类火灾探测设备、现场回路总线、消防联动控制盘等，并将数据上传至火灾自动报警系统。

客站入口区、客站梯口区、正线轨道区、段场停车区等低洼车站出入站口、隧道区间都应进行水灾监测及报警，视现场情况安装水位计，并于隧道口及出入站口地面部分安装雨量传感器，将积水监测值、局地雨量值上传至水位监测及警示系统。

2.7 环境

位于地面的车站、动车段所、停车场附近人员活动密集，易发生入侵行为，应对此类地上场所通过布设振动光线/电子围栏、雷达、摄像头等设备进行周界入侵监测报警，并将波形图、点云数据、视频等信息上传至云脑平台，再由大数据平台层对原始数据进行处理，最后进行入侵诊断，推送报警信息至周界入侵报警系统，并进一步处置。

3 平台架构

智能检测监测综合一体化平台重点检测监测轨道、路基、隧道、接触网、站房、变电所、通信信号、移动装备、火灾、环境等专业，以标准体系、安全保障体系为支撑，包括感知层、传输层、数据资源层、大数据平台层、应用层。其核心云脑平台则承载着数据资源层与大数据平台层大幅提升数据资源利用率，不仅统一数据标准，建立统一的数据清洗服务，也建立统一的大数据汇集与共享服务。最终采集的数据和智能分析结果通过云脑平台的共享服务推送至相关检测、预警系统。智能检测监测综合一体化平台总体架构如图1所示。

图1 智能检测监测综合一体化平台总体架构Fig.1 Overall architecture of intelligent detection and monitoring platform

（1）感知层。可以实现对检测监测对象的状态进行数据采集，获取基础设施的实际物理参数和图像数据等数据，包括移动检测设备、固定监测传感器、日常检测设备等前端设备。按检测方式可以分为综合巡检、专业检测、搭载式检测、定点监测、自感知、专项检测、常规检查等方式。

（2）传输层。由北斗卫星、互联网、无线传感网和专网组成。其作用是将现场采集到的数据传输到云脑平台，最后形成数据资源。

（3）数据资源层。主要用于数据存储，包括检测数据、监测数据、模型数据等，为决策提供基础数据，以原始数据的形式存储在云脑平台。

（4）大数据平台层。通过云脑平台提供的大数据服务进行原始数据的抽取、清洗和转换等预处理，通过大数据算法库提供的算法进行故障诊断、灾害报警、健康评估、病害综合分析等智能分析；引入专家知识库，多参数综合评估，追踪定位病害源头，辅助决策。

（5）应用层。将采集的数据和智能分析结果应用于隧道结构状态、路基状态、轨道状态等基础设施检测监测，移动装备监控火灾、周界入侵、线路环境等灾害、环境监测，并通过云脑平台提供数据综合共享和数据发布服务。此外，在应用中采用分图层管理、显示，将同一设备及关联设备的检测监测数据分图层统一显示。

综合深圳地铁维修中心的调研结果发现，各专业检测监测系统大多在运营期接入，在建设期未纳入建设范畴，导致出现设备厂商不同、数据接口不一等问题，因此需要构建智能检测监测综合一体化平台标准体系，将数据标准化、技术规范化、接口规范化。智能检测监测综合一体化平台应与前端监测、检测、巡检等设备的数据传输接口标准化，与接入的检测监测系统包括周界入侵报警系统、机房电源动态环境监测系统等数据标准化，与外部平台(云脑平台等)的数据接口标准化。考虑到数据融合分析需要，平台依照“应采尽采，能采就采”的原则采集检测监测数据，并预留应用功能扩展的条件。此外，用户在平台上可以根据相关数据，进行扩展应用。

4 数据架构与功能架构

4.1 数据架构

利用基础设施综合检测车[17]、静力水准仪、分布式光纤、压力应力位移传感器等前端采集设备，产生形变应力、轨温等基础检测数据和震动波形图等基础监测数据。基础数据经过数据清洗、阈值告警、深度学习等数据处理，剔除无效数据，挖掘出衬砌病害、线路环境异常报警等设施病害、报警数据，形成业务数据层，作为检测监测综合一体化平台的输出，节约运维人员的时间、发挥数据价值。智能检测监测综合一体化平台数据架构如图2所示。

智能检测监测综合一体化平台通过前端设备采集到检测监测数据，通过内网传输至云脑平台。借助云脑平台提供的计算资源、存储资源将数据信息化、知识化，具体则是进行数据处理、对比分析、趋势分析、关联分析，最后输出故障诊断、故障预测、健康评估和演变规律等客观准确的数据分析结果。通过云脑平台，提供数据共享和发布服务。其中，将火灾报警、部分线路隧道口的周界入侵报警、基础设施病害报警等影响行车安全的数据共享给智能调度，智能调度可以避免多头指挥导致的反应迟缓和信息失真等现象，将智能分析结果反馈至运维系统，运维系统执行快速复核、确认和维修及应急处置，实现检测监测系统与运维系统的联动。智能检测监测综合一体化平台数据交互如图3所示。

图3 智能检测监测综合一体化平台数据交互Fig.3 Data interaction of intelligent detection and monitoring platform

4.2 功能架构

智能检测监测综合一体化平台包括基础设施检测监测、移动装备监测、灾害监测、环境监测4大模块。其中，基础设施按照专业分为工务、供电、通信信号、房建，分别包括隧道衬砌检测、隧道内吊装设备震动监测，隧道内基地沉降、变形监测，轨道检测、钢轨断裂监测，道岔探伤，供变电设施及基础网监测、无人值守牵引变电所辅助监控，站房框架结构健康监测，信号集中监测，多专业综合分析，基础设施结构病害研判等功能；移动装备监测包括动车组地对车运行安全监控、动车组运行安全综合分析管理、动车组车载信息地面监测及应用等功能；灾害监测包括火灾监测与自动报警、水位监测与警示等功能；环境监测包括周界入侵监测等功能。智能检测监测综合一体化平台功能架构如图4所示。

图4 智能检测监测综合一体化平台功能架构Fig.4 Functional architecture of intelligent detection and monitoring platform

5 结束语

经过对国内外铁路及地铁检测监测现状以及对深圳城际铁路的调研，梳理了基础设施、移动装备、灾害、环境检测监测专业及检测监测设备。以数据、规范标准化为原则，融合相关设备、各专项系统，设计智能检测监测一体化平台，梳理数据架构、检测监测综合一体化平台与运维及调度的关系架构，整合各专业检测监测需求，打通专业隔离，提升了维修水平、安全防护能力。