仪商讯：随着我国高速铁路的快速发展，铁路安全运行成为重要课题。钢轨检测是保障高铁安全运行的重要内容之一，而钢轨检测将在不久的将来步入智能化。由华东理工大学机械与动力工程学院教授易建军团队与上海航天控制技术研究所、挪威工程技术大学联手研制的“全自动超声波钢轨探伤车”，精彩亮相于2017年中国国际工业博览会。
据了解，这种利用超声波探测技术对钢轨运行状态进行实时监测，并通过深度学习对钢轨的缺陷进行智能化诊断。此类探伤小车不但体积小、成本低，更重要的是，可快速检车并精确判断钢轨的缺陷，为维修决策提供重要支撑。
擅长与时间赛跑 智能高效
与高铁的风驰电掣不同，传统的钢轨探伤却需徒步进行，且只能在铁路线路空闲的两三个小时“天窗”时段进行，耗时耗力且存在安全隐患。近些年使用的大型探伤车，则存在体积庞大灵活性差、使用成本高、离线检测等不足，虽然已有自动探伤小车问世，但高达300万元的成本让人望而却步，且只能离线检测。
易建军及其团队研制的全自动超声波钢轨探伤小车，兼备高效、精准、低价、轻便的优势，并具有无线传输、实时定位、远程操控等特点。该探伤小车虽然成本不足50万元，但每小时高达30公里的行驶速度，可完全化解探伤维修作业时间短和保证探伤周期的矛盾。
据易建军介绍，小车由探伤系统、主控制系统、驱动系统、制动系统、供电系统、操纵系统等组成，而每个系统又由不同的模块组成，如探伤系统的超声波探轮是用来探测钢轨是否有裂纹以及裂纹深度、形状等，涂料喷头则是在探到裂纹后喷墨进行定位。模块化设计，使探伤小车的装卸、维修和运输都更加便捷。此外，探伤小车还具有无线传输、实时定位、远程操控等特点。
基于深度学习 低价精准
如同冰山只有一角露出水面，除了小体积、自行走、易操作、实时监测这些显性特征外，这款探伤小车还隐藏着巨大的创新之处。基于深度学习的钢轨探伤数据处理，就是其中之一。
实际上，探伤的精确度，在很大程度上取决于超声波探轮的质量。“我们利用大量探伤数据进行深度神经网络的训练，得到可用于实际轨道探伤应用的深度神经网络模型，以保障轨道探伤的高精度及准确率。”易建军解释说，通过高精尖的超声波探轮采集大量样本，再将这些样本进行深度学习算法处理，确定基于特征的规则，而这些规则一旦移植到计算机，即使通过不太精确的超声波探轮来“诊断”，同样可以得到精确的结果。
“就是把复杂的经验转换成规则的过程，深度学习使探伤小车更加智能化。”易建军总结道。
拥有云服务平台 未来可期
值得注意的是，易建军及其团队还为这款探伤小车搭建了智能化的超声波钢轨探伤云服务平台。“将超声波轨道探伤数据进行存储、分析及可视化显示，可以为轨道探伤的后续监控、维护、处理、追溯等提供平台云服务支持。”在易建军看来，云服务化不但可以实现高速在线检测和远程操控，在精准探伤检测的同时，还可以像人类定期体检一样对钢轨的健康状况进行预测，为各部门提供数据共享、决策支持、资源调度等服务。
对于应用前景，易建军充满信心：“不仅可以对火车，地铁、轻轨、有轨电车等运行的轨道进行探伤，而且可拓展应用于其他类似的金属轨道、索道等的健康诊断，具有广阔的应用前景”。
