儀商訊：隨著我國高速鐵路的快速發展，鐵路安全運行成為重要課題。鋼軌檢測是保障高鐵安全運行的重要內容之一，而鋼軌檢測將在不久的將來步入智能化。由華東理工大學機械與動力工程學院教授易建軍團隊與上海航天控制技術研究所、挪威工程技術大學聯手研制的“全自動超聲波鋼軌探傷車”，精彩亮相于2017年中國國際工業博覽會。

據了解，這種利用超聲波探測技術對鋼軌運行狀態進行實時監測，并通過深度學習對鋼軌的缺陷進行智能化診斷。此類探傷小車不但體積小、成本低，更重要的是，可快速檢車并精確判斷鋼軌的缺陷，為維修決策提供重要支撐。

擅長與時間賽跑 智能高效

與高鐵的風馳電掣不同，傳統的鋼軌探傷卻需徒步進行，且只能在鐵路線路空閑的兩三個小時“天窗”時段進行，耗時耗力且存在安全隱患。近些年使用的大型探傷車，則存在體積龐大靈活性差、使用成本高、離線檢測等不足，雖然已有自動探傷小車問世，但高達300萬元的成本讓人望而卻步，且只能離線檢測。

易建軍及其團隊研制的全自動超聲波鋼軌探傷小車，兼備高效、精準、低價、輕便的優勢，并具有無線傳輸、實時定位、遠程操控等特點。該探傷小車雖然成本不足50萬元，但每小時高達30公里的行駛速度，可完全化解探傷維修作業時間短和保證探傷周期的矛盾。

據易建軍介紹，小車由探傷系統、主控制系統、驅動系統、制動系統、供電系統、操縱系統等組成，而每個系統又由不同的模塊組成，如探傷系統的超聲波探輪是用來探測鋼軌是否有裂紋以及裂紋深度、形狀等，涂料噴頭則是在探到裂紋后噴墨進行定位。模塊化設計，使探傷小車的裝卸、維修和運輸都更加便捷。此外，探傷小車還具有無線傳輸、實時定位、遠程操控等特點。

基于深度學習 低價精準

如同冰山只有一角露出水面，除了小體積、自行走、易操作、實時監測這些顯性特征外，這款探傷小車還隱藏著巨大的創新之處。基于深度學習的鋼軌探傷數據處理，就是其中之一。

實際上，探傷的精確度，在很大程度上取決于超聲波探輪的質量。“我們利用大量探傷數據進行深度神經網絡的訓練，得到可用于實際軌道探傷應用的深度神經網絡模型，以保障軌道探傷的高精度及準確率。”易建軍解釋說，通過高精尖的超聲波探輪采集大量樣本，再將這些樣本進行深度學習算法處理，確定基于特征的規則，而這些規則一旦移植到計算機，即使通過不太精確的超聲波探輪來“診斷”，同樣可以得到精確的結果。

“就是把復雜的經驗轉換成規則的過程，深度學習使探傷小車更加智能化。”易建軍總結道。

擁有云服務平臺 未來可期

值得注意的是，易建軍及其團隊還為這款探傷小車搭建了智能化的超聲波鋼軌探傷云服務平臺。“將超聲波軌道探傷數據進行存儲、分析及可視化顯示，可以為軌道探傷的后續監控、維護、處理、追溯等提供平臺云服務支持。”在易建軍看來，云服務化不但可以實現高速在線檢測和遠程操控，在精準探傷檢測的同時，還可以像人類定期體檢一樣對鋼軌的健康狀況進行預測，為各部門提供數據共享、決策支持、資源調度等服務。

對于應用前景，易建軍充滿信心：“不僅可以對火車，地鐵、輕軌、有軌電車等運行的軌道進行探傷，而且可拓展應用于其他類似的金屬軌道、索道等的健康診斷，具有廣闊的應用前景”。