基于物联网技术的铁路轨道状态实时监测系统在京九线的应用研究

引言

铁路运输越发繁忙，天窗数量缩减、给点时间缩短、点外项目减少、人员精简，轨道维修养护的效率与质量要求随之提高,2019 年后技规、修规、安规等新规出台，铁路轨道维修标准更趋规范。物联网技术为铁路轨道状态实时监测及维修模式革新带来新路径，京九线等线路实践需求，推动相关应用研究走向深入。

一、物联网技术对铁路维修模式的优化适配（一）构建实时监测体系，实现轨道状态精准把控

铁路轨道关键部位，钢轨、扣件、道床，需密集部署多种传感器，搭建实时监测体系,光纤传感器灵敏度高，可直接测量钢轨应变与温度，应变测量能精准到微应变级别，温度变化分辨率维持在0.1℃，这些数据能及时察觉钢轨因温度应力、列车荷载等因素产生的细微形变。加速度传感器专门监测轨道振动，能捕捉低至0. 01m/s² 的微弱振动变化，对这些振动数据展开分析，可有效判断轨道结构的稳定性以及扣件等部件的紧固状态。各类传感器借助无线传输技术，像 NB-IoT（窄带物联网），以 99%的可靠传输率将采集的海量数据实时上传至监控中心,数据传输过程中，加密技术全程保障安全，避免数据被窃取或篡改,技术人员会定期对传感器进行校准与维护，确保其测量精度与运行稳定性，为后续维修决策提供坚实的数据基础。

（二）基于数据智能分析，优化维修计划制定

运用大数据分析与人工智能算法，实时监测数据与历史维修数据得到深度挖掘,机器学习中的时间序列预测算法用于钢轨磨损预测，依据过往钢轨磨损的具体数值记录，结合每日列车运行密度、不同车型轴重等关键参数，可对钢轨未来一周、一个月甚至更长时段的磨损趋势作出具体预测,经上万条历史数据反复训练与多次验证，预测准确率稳定在 90% 以上，维修人员能提前掌握钢轨磨损的具体位置和程度，合理安排钢轨更换或打磨等维修作业的具体时间和范围，避免钢轨因过度磨损出现裂纹、变形等问题引发安全隐患。道床状态分析结合每月天气变化、不同季节温度湿度差异等外部因素，数据分析模型可提前预判道床板结的硬化程度、翻浆冒泥等病害的具体发生概率[1]。雨季来临前的一周内，分析近三个月土壤湿度变化曲线、历年同期降雨量分布情况等数据，结合道床的材质构成、铺设厚度等结构参数，能及时发现道床病害风险较高的具体里程区间，科学制定包含每日作业量的维修计划，合理调配不同工种人员、各类维修机具等具体资源，规避传统维修模式下因缺乏精准预判导致的同一区域重复维修或关键部位维修遗漏，显著提升维修资源的实际利用效率。

（三）推动维修作业流程智能化，提升作业协同效率

引入智能维修设备并与物联网系统深度融合，实现维修作业流程智能化,轨道扣件紧固作业里，配备物联网模块的智能扭矩扳手作用关键,扳手扭矩达到设定标准值，自动记录紧固信息，涵盖扭矩具体数值、精确到分钟的紧固时间、精确到米的扣件位置，通过无线网络实时上传至管理系统，每个扣件的紧固扭矩严格符合《铁路线路修理规则》里的具体标准，紧固准确率近乎 100%。维修人员借助手持终端接收维修任务指令，终端与后台系统实时交互，能获取作业现场设备的当前运行状态、详细的维修指导文档、近半年的历史维修记录等信息，优化作业步骤，减少作业过程中的盲目操作,人员组织上，系统依据维修任务的实际复杂程度、人员过往的技能考核成绩、设备的使用年限及性能状况等因素，运用智能调配算法合理安排人员，组建高效作业团队，让团队成员之间配合更顺畅，作业协同效率大幅提升，维修作业时间有效减少，适应铁路运输日益繁忙、天窗时间不断缩短的现状。

二、基于物联网的机具改良与人员组织效率提升（一）改良物联网机具，增强检测与维修效能

《铁路技术管理规程》《铁路线路修理规则》等新规要求下，传统铁路维修机具进行智能化升级,轨道检测机具配备高精度传感器与物联网模块,检测钢轨磨耗的机具引入激光位移传感器，测量精度 ±0.01mm ，获取钢轨轮廓尺寸变化,机具内置物联网芯片通过 4G 通信技术，以 95% 以上成功率将检测数据实时回传至维修管理平台。扣件紧固作业研发智能紧固机具，集成扭矩传感器与角度传感器，控制扭矩至 ±2N⋅m ，转角精度 ±1^∘ ，确保每个扣件紧固符合《铁路线路修理规则》标准,智能机具工作时，记录紧固时间精确到秒、位置精确到具体轨枕编号等信息，上传至系统，实现对扣件紧固作业全程数字化管控，提高检查与维修养护作业精度和效率，满足运输繁忙、维修时间缩短的现状需求。

（二）借助物联网技术，优化人员组织调配

构建基于物联网的人员管理系统，整合维修人员技能信息、作业任务详情、现场设备状况等数据,系统内记录维修人员掌握的具体技能，焊接的不同材质适配、钢轨探伤的各类方法、道岔维修的不同型号处理等，还有各技能经考核评定的熟练等级,维修任务下达，系统根据任务类型（线路道床板结整治、钢轨接头设备检修等）、涉及的作业步骤复杂程度、需完成的紧急时限，结合人员实时定位到具体里程标位置与技能储备清单，智能算法快速筛选适配人员，组成高效作业团队,处理道岔尖轨磨损故障维修任务，系统精准匹配擅长复式交分道岔维修且距离现场最近的人员，兼顾团队成员间焊接与检测技能互补，减少从接到指令到人员到位的调配时间，提升作业各环节协同性[2]。可穿戴设备与物联网结合，实时掌握作业人员的心率变化、移动轨迹，作业中出现异常（连续 10 分钟以上静止、跨越防护栏进入未封锁区域等），系统通过声光信号及时预警，保障人员作业安全，进一步提升人员组织的实际效率与现场作业安全性。

（三）依托物联网平台，促进人机协同作业

维修人员用手持终端接入平台，接收维修任务工单,工单里有作业指导信息、设备历史维修数据、现场实时监测数据,维修作业时，人员按终端提示操作智能机具。钢轨打磨作业，终端依据钢轨实时磨损数据，结合维修标准，向打磨机具发送调整指令，指导人员控制打磨深度与范围，保证打磨质量,智能机具作业数据（打磨进度、机具运行状态等）实时反馈至平台，人员可随时查看，实现人与机具高效信息交互、协同作业[3]。作业效率得到提升，人为操作失误减少，维修作业质量提高，更能适应铁路运输繁忙时对维修作业高效、精准的要求。

结语

铁路运输繁忙，物联网技术用于轨道状态监测与维修，适配天窗缩减、人员精简的现实需求,维修模式优化、机具改良与人员组织升级，契合2019 年后新规要求，为京九线等线路提供高效解决方案,技术与维修实践深度融合，重塑铁路养护体系，应对运输压力、保障轨道安全有了科技支撑，推动铁路维修领域向智能化、精准化持续演进。

参考文献

[1] 方园, 张小燕, 孙洪迪. 面向铁路轨道的光纤物联网安全状态监测系统 [J]. 激光与红

外,2023,53(06):912-918.

[2]黄鹏,蒋红梅,梁梅.基于 LoRa 通信的铁路轨道滑坡实时监测预警系统研究[J].科技创新与应

用,2024,14(22):22-25.

[3]杜志鹏.铁路轨道变形监测方法研究[J].现代工业经济和信息化,2022,12(06):236-237.