硬核科技赋能轨道安全！山建大 “轨噪智检先锋队” 解锁地铁病害诊断新姿势

当地铁列车呼啸而过，你听到的不仅是风声 —— 为响应国家关于重视科技现代化的重要思想号召，山东建筑大学交通工程学院 “轨噪智检先锋队” 用一组组振动数据、一段段噪声频谱，正在解码轨道的 “健康密码”。7 月 28 日至 29 日，这支由师生组成的科研团队深入济南地铁运营线路，以 “基于振噪联合的轨道疲劳智能诊断技术与应用” 为主题，展开了一场硬核科技与城市交通的深度对话。

从实验室到轨道旁：AI 模型 “实战练兵”   

“3 年病害数据 + 实时振噪监测，相当于给轨道做了一次‘全身 CT’。” 实践初期，队员们带着前期积累的波磨、剥离掉块等典型病害统计数据，在济南地铁 2 号线运营区段 “排兵布阵”。振动传感器精准布设、噪声采集设备实时联网，更有两大模型轮番 “上阵”：FST-ATTNet 模型现场测试复杂环境下缺失数据的修复能力，像给数据 “补全拼图”；而 RepLKNet-BiGRU 轻量化模型则静待 “验收”—— 后续将用采集到的真实数据验证其病害识别精度，力求在保证识别准确率的同时，让模型更 “小巧”，便于实际场景部署。

振噪数据会说话：科技为安全 “上锁”

沿着铁轨布设的监测设备，如同一个个不知疲倦的 “哨兵”：振动幅值实时上传、噪声频谱动态解析，这些看似枯燥的数字，在 AI 算法眼中却是轨道疲劳的 “信号兵”。此次数据采集专门针对地铁曲线区段等复杂场景，重点测试模型对波磨病害的识别灵敏度。“就像医生通过听诊器捕捉异常心音，我们的算法能从振噪数据中‘听’出轨道的细微病变。”

数据核验现场：AI 诊断技术的 “实战验收关”

在地铁换乘站的核验环节，队员们化身 “数据侦探”，用专业知识校验每一组数据的完整性，尤其关注曲线区段波磨病害对应的振噪特征值是否匹配。这不仅是对数据有效性的把关，更是智能诊断技术从理论走向实践的关键一步。

让科研接地气：技术成果要 “走出实验室”

“灯闪铃响时，请勿上下车”—— 这句地铁安全提示背后，是无数细节的安全守护。实践尾声，团队已开始规划后续的 “科技转化路线图”：优化 RepLKNet-BiGRU 轻量化模型，让轨道病害识别更精准、更高效；通过校园科普直播、社区 VR 展览等形式，把 “振动幅值”“噪声频谱” 这些专业术语，变成老百姓能懂的轨道安全知识。

此次 “轨噪智检先锋队” 社会实践活动，团队成员们完成了从 “实验室研究者” 到 “现场实践者” 再到 “技术转化者” 的身份转变，读懂了科技创新服务民生的深刻内涵，用数据记录技术突破，用实践打磨科研成果，用行动诠释青年使命。未来，建大学子将带着在实践中收获的经验与信念，以更前沿的技术思维、更务实的科研态度，积极投身于城市交通高质量发展的征程中，努力成为智能技术的研发者、安全防线的构筑者，让科技创新的力量在时代的车轮下坚实扎根，让便捷安全的交通出行在新时代焕发出更加蓬勃的生机。（任浩）

责任编辑：陈瑾