智能化技术在铁路货车钢结构检修中的应用研究

1 引言

近些年来铁路货运总量和货物运输量在逐年增加，随着人工智能、大数据、机器人和数字孪生等智能技术的快速发展，铁路货车钢结构检修工作面临着全新的机遇。智能化技术能够实现检修过程的自动化、检测数据的精准化、检修决策的科学化，有效弥补传统检修模式的不足，成为推动铁路货车检修行业转型升级的关键力量。因此，对铁路货车钢结构检修中智能化技术展开深入研究，具有重要的现实意义。

2 智能化技术在铁路货车钢结构检修中的具体应用

2.1 无损检测智能化技术

超声相控阵检测技术。常规超声检测需要手动将探针移开，检测距离受限，且容易受到人为因素的干扰；而超声相控阵则是利用多个单元的探头，通过对多个单元的波束进行偏转、聚焦和扫描，从而对钢结构的焊缝、板材等进行全方位、多角度的检测。在此基础上，通过智能化的数据处理方法，可以实现缺陷的自动识别，对缺陷位置、尺寸和形状的精确定位和定量分析，并形成可视化的检测报告。

机器视觉检测技术，基于高清相机，结合图像传感器和计算机视觉的方法，实现对钢材表面缺陷的自动检测。针对铁路货车钢结构检修过程中，通过在检修流水线两侧和顶部安装多套高清摄像机，获取货车车架、侧壁、底架等各部分的全景影像，并结合降噪、增强、边缘提取等特征提取及深度卷积神经网络等方法，实现对钢结构表面裂纹、变形、锈蚀、螺栓松动等缺陷的自动识别。

2.2 检修机器人技术

爬壁机器人。针对铁路货车侧墙、端墙等立面维修需要，利用永磁材料吸附、负压吸附等技术，在钢结构表面上进行柔性运动，安装超声波探测探头、机器视觉摄像机、打磨刀具等，实现缺陷检测与修复一体化作业。比如，装备超声波相控阵的爬壁机器人，可以自主规划车身侧面的探测轨迹，当发现锈蚀、裂纹等缺陷时，会自动记录缺陷的位置，然后启动打磨设备对缺陷进行初步的修补，从而大大降低人工劳动强度，提高检修的安全性。

底架检修机器人，因为铁路货车底盘结构比较复杂，横梁和纵梁焊接部位多，采用传统的人工检查方法，需要深入车厢底板进行检查，既麻烦又存在较大的安全隐患。底架检修机器人可以在底盘上自行行驶的履带或轮式行走装置，安装有涡流阵列探测探头和高清摄像机等设备，对底盘的焊缝和板材进行全方位的检测。同时，机器人配备激光导航系统，可实现检修路径的自主规划与定位，避免与底架部件碰撞。

2.3 大数据与人工智能技术

可以构建检修数据管理平台，基于整合各项数据，建立铁路货车钢结构维修大数据管理平台，通过对多源数据、故障数据、维修方案、运行状态等多源数据进行集成，并通过分布式存储技术对其进行统一管理和共享。可以实现对数据的查询、统计和可视化分析，比如，通过数据看板，将各个铁路货车的质量缺陷率、维修完成率、车辆周转效率等数据进行实时显示，从而为管理人员提供决策依据。

缺陷预测与健康管理，基于海量数据，利用随机森林、神经网络等机器学习算法，构建钢结构缺陷预报模型。通过研究不同运行参数和环境因素之间的相关性，实现对缺陷的发生概率、发展趋势的预测。此外，还可以利用人工智能技术实现钢结构缺陷的智能诊断，通过对海量无损检测图像和信号数据的学习，建立钢结构损伤识别模型。在检测装置获取新的测试数据后，该模型能够对裂纹、锈蚀、变形等缺陷进行识别，进而判定其损伤程度，并提出检修意见。比如，在超声波相控阵探测数据处理过程中，采用智能化的故障诊断方法，可以实现对焊缝内部和孔隙等缺陷的快速识别，准确率超过 97% ，从而避免人为判断造成的维修不当或过度维修。

2.4 数字孪生技术

构建数字孪生模型，基于三维扫描技术，获取铁路货车钢结构的几何、材料属性、构件间的连接关系，并与BIM技术相结合，建立铁路货车钢结构的数字孪生模型。在数字孪生模型中，不仅包含结构的静力几何特性，又包含其动力特性。如应力分布、振动特征、历史维修数据、运行状态等，从而达到物理实体与虚拟模型的实时映射的目标。比如，利用激光扫描技术获得底盘的3D点云，对底盘进行数据处理，建立底盘的数字孪生模型，该模型的建模精度达到 ±0.1mm ，可以精确地反映底盘的真实状况。

可视化检修规划与模拟。在数字孪生模型中，可对钢结构检修过程进行可视化规划与模拟，提前优化检修路径、制定作业流程。如：在开展货车边墙裂缝修复之前，利用数字孪生技术对焊接修补、补片修补等修复方式进行仿真，分析修补对周围构件的影响，并对修复后的结构强度进行评价，优选出最佳的修补方案。同时，对维修人员和机器人的作业路线进行仿真，以规避事故发生的危险，提升维修工作的安全和效率。

故障模拟与溯源分析。在铁路货车钢结构故障的情况下，采用数字孪生技术对其进行故障仿真和溯源分析。通过输入故障发生时的运营参数，模拟故障产生的过程，并对其故障原因进行分析。同时，通过对整个生命周期的数据进行溯源，寻找故障发生的根源，为后续的设计优化、检修策略调整提供依据。

3 智能化技术在铁路货车钢结构检修中的应用策略

3.1 促进技术规范的统一和整合

完善建立铁路货车钢结构维修智能化技术标准体系，实现数据格式、接口协议和技术规范的统一。与此同时，鼓励科研院所和企业进行技术整合创新，开发出完整的智能检修方案。比如，将无损检测设备、维修机器人与大数据平台进行深度融合，使检测数据实时传递，对检修操作进行智能调度。

3.2 加强复合型人才培养

着重培养具有机械设计、检测技术、人工智能和大数据分析能力的复合型人才。同时，要加大对在职职工的培训力度，定期举办智能化技术操作、数据处理、系统维护等培训班，提高职工的智能化技术运用水平。同时，应积极引入优秀的复合型人才，积极吸引计算机、自动化等相关领域的优秀人才进入铁路货车检修领域，以进一步扩大人才规模。

3.3 完善数据安全防护体系

完善铁路货车检修数据安全管理体系，对数据采集、存储、传输、使用等各个阶段的安全性需求进行明确，并通过数据加密、访问控制和备份恢复等措施来保证数据的安全性。通过安装防火墙和入侵检测系统，对智能设备和系统进行定期的漏洞扫描和安全性评价，防范来自于网络的攻击；同时，为防止数据泄漏、设备失控等意外情况发生，建立相应的应急预案，以减少因数据泄漏和设备失控造成的损失。

4 结语

智能化技术给铁路货车钢结构的检修带来了全新的途径，通过无损检测智能化、检修机器人、大数据与人工智能、数字孪生等技术的应用，可以使检修的质量和效率得到极大地提高，未来，需要持续开展技术创新与实践应用，不断完善智能化检修体系，为铁路货车钢结构检修注入新的活力。

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