中國東南大學(xué)、南京運輸學(xué)院及南京大學(xué)的研究團隊正探索將既有鐵路沿線的光纖網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為分布式振動傳感器，用于在設(shè)備故障發(fā)生前檢測軌道異常。相關(guān)成果已發(fā)表于《光通信與網(wǎng)絡(luò)期刊》。

該技術(shù)基于分布式聲學(xué)傳感（DAS）原理，通過向光纖發(fā)射光脈沖并分析返回的散射光來捕捉環(huán)境振動。外部擾動會改變光信號特征，專用解讀設(shè)備據(jù)此測量干擾強度并定位其沿電纜的具體位置。研究人員指出，復(fù)用現(xiàn)有光纖可降低新建傳感器網(wǎng)絡(luò)的硬件需求，但仍需配套光學(xué)查詢設(shè)備及相應(yīng)連接設(shè)施。

記錄振動僅是基礎(chǔ)，核心難點在于區(qū)分正常列車運行振動與潛在故障信號。為此，團隊開發(fā)了機器學(xué)習模型，利用多場景樣本進行訓(xùn)練以過濾背景噪聲并提取特定工況特征。在昆明一段60公里試驗線路的測試中，系統(tǒng)成功識別了存在車輪與車軸缺陷的列車。數(shù)據(jù)顯示，正常車輪振動頻率主要集中在60赫茲以下，而缺陷車輪可達100赫茲，該頻段差異使算法能夠準確關(guān)聯(lián)故障信號。此外，針對翻越圍欄、落石或挖掘機作業(yè)等外部事件，模型的識別精度達到97.03%。

下一步挑戰(zhàn)在于補充真實高速列車運營數(shù)據(jù)。美國聯(lián)邦鐵路管理局曾對同類光纖系統(tǒng)進行評估，記錄了未被偵測到的斷軌情況及設(shè)備誤報現(xiàn)象，表明將振動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有效預(yù)警仍具技術(shù)難度。該技術(shù)的核心價值在于擴展基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測范圍，光纖提供高精度數(shù)據(jù)源，算法負責解析，Zui終仍需驗證其在復(fù)雜鐵路環(huán)境中可靠區(qū)分關(guān)鍵事件與背景噪聲的能力。

資料來源：El Debate；原文發(fā)布日期：2026-10-31。本文為資料編譯。