目前，我国高速铁路网运营里程已超过4万公里，最高运行时速可达400km/h。为解决高铁运行带来的噪声问题，声屏障作被广泛安装于高铁沿线，目前已安装的声屏障总长度超过4000km，约占高铁运营里程的10%以上。然而在高速列车行驶产生的脉动力反复冲击下，声屏障结构可能会松动甚至脱落，威胁高铁的正常运行。2003年，德国科隆至法兰克福段高速铁路声屏障在脉动力作用下严重破损，经济损失高达三千万欧元。因此，铁路工务部门亟需一种有效的技术手段能够对声屏障结构实时监测并及时发现故障隐患，以确保高铁安全运营。
近日，我司与中铁五院勘察设计院集团有限公司联合撰写的论文《基于KNN算法与φ-OTDR系统的高铁声屏障故障识别方法》发表于光电领域知名期刊《光电子技术》。
图 1 基于φ-OTDR的高铁声屏障故障监测系统光缆布设方案图
图 2 数据处理流程图
项目组设计了V字型光缆敷设方式，能够感知声屏障不同高度吸声板在脉动力冲击下的振动，并利用Φ-OTDR系统采集振动信号。对振动信号进行多域特征提取以及K近邻分类后，在复杂场景下对于声屏障故障点的识别正确率达到了90.9%。该方法为声屏障故障识别提供了一条可行的技术路线，能够减少对专业人员的依赖，对于提升高铁声屏障智能运维水平具有重要意义。
图 3 实验现场图
