智能运维技术与装备展
新藏铁路作为连接新疆与西藏的重要交通纽带，全长约 2000 公里，穿越昆仑山、喜马拉雅山脉等极端地质区域，桥隧比高达 61%，其建设与后续运维面临诸多世界级难题。在这样的背景下，智能运维技术与装备的应用成为保障铁路安全、高效运行的关键 。
一、智能监测系统
（一）基础设施智能监测
轨道状态监测：新藏铁路沿线地形复杂，轨道受地质活动、温度变化等因素影响大。采用分布式光纤传感技术，可实时监测轨道的应力、应变、位移等参数 。光纤传感器被铺设在轨道道床、轨枕及钢轨内部，能精准感知轨道的微小变形与损伤 。例如，当轨道因冻土冻融产生不均匀沉降时，光纤传感器可迅速捕捉到应变变化，并通过解调设备将信号转化为数据传输至监控中心，实现对轨道状态的 24 小时不间断监测，提前预警潜在的轨道病害，为维修养护提供准确依据，保障列车运行安全 。
桥梁与隧道结构健康监测：新藏铁路桥梁与隧道众多，其结构安全至关重要。利用物联网技术，在桥梁的关键部位（如桥墩、梁体、支座等）和隧道的衬砌、拱顶、边墙等位置部署各类传感器，包括应变片、加速度计、位移计、裂缝计等 。这些传感器实时采集桥梁与隧道的结构应力、振动、位移、裂缝开展等数据，并通过无线传输模块将数据汇聚至云平台 。通过大数据分析与结构力学模型，可对桥梁与隧道的结构健康状况进行评估，预测结构病害发展趋势 。在某隧道施工完成后的运营监测中，系统通过数据分析发现一处衬砌的应力异常增加，经现场复核后及时采取加固措施，避免了可能出现的衬砌开裂甚至坍塌事故 。
（二）设备运行状态监测
机车车辆监测：在新藏铁路运行的机车车辆上安装智能传感器，实现对车辆关键部件（如车轮、车轴、轴承、牵引电机、制动系统等）的状态监测 。例如，采用红外温度传感器监测轴承温度，当轴承温度超过正常阈值时，系统立即发出预警，提示可能存在轴承磨损、润滑不良等问题 。利用振动传感器分析车轮与车轴的振动信号，通过机器学习算法识别车轮踏面擦伤、车轴裂纹等故障特征，提前进行维修，防止故障扩大，保障列车运行的可靠性与安全性 。
供电系统监测：新藏铁路供电系统面临高海拔、低温等恶劣环境挑战，智能监测系统对保障其稳定运行不可或缺 。在变电站、接触网等供电设施上部署监测设备，实时监测供电设备的运行参数，如电压、电流、功率因数、温度等 。通过智能分析，可及时发现供电设备的过热、过压、欠压、接触不良等异常情况 。例如，利用紫外成像技术检测接触网的电晕放电现象，通过无线测温装置监测变电站设备的接头温度，提前发现潜在故障隐患，确保供电系统的可靠供电，为列车运行提供稳定的动力支持 。
二、智能运维装备
（一）轨道巡检机器人
功能特性：轨道巡检机器人在新藏铁路运维中发挥着重要作用。它集成了高清摄像头、激光雷达、红外热像仪、超声波传感器等多种检测设备，具备轨道表面缺陷检测、扣件状态检查、接触网参数测量等功能 。机器人可沿着轨道自主行驶，按照预设的巡检路线和任务进行作业 。在巡检过程中，高清摄像头对轨道表面进行图像采集，利用图像识别技术检测轨道是否存在磨损、裂纹、剥离等缺陷；激光雷达测量轨道几何尺寸，监测轨道的高低、轨距、水平等参数变化；红外热像仪检测扣件和接触网的温度，判断是否存在过热故障；超声波传感器检测接触网的放电情况 。
环境适应性：针对新藏铁路高海拔、低温、强风等恶劣环境，轨道巡检机器人进行了特殊设计 。采用耐寒、耐紫外线的材料制造外壳，确保在低温和强紫外线照射下设备性能不受影响；对电池进行保温和容量优化，提升其在低温环境下的续航能力；增强机器人的抗风稳定性，通过优化底盘结构、增加配重等方式，使其能在强风条件下稳定运行 。在海拔 4500 米以上的试验段，轨道巡检机器人成功完成了多次巡检任务，有效发现并报告了多起轨道病害和设备异常情况，为线路维护提供了有力支持 。
（二）智能养护机械
智能捣固车：新藏铁路的道床容易因列车荷载、地质变化等因素出现松动、变形等问题，智能捣固车可有效解决这些问题 。它配备了先进的检测系统，能够实时检测道床的密实度、轨枕的位置等参数，并根据检测结果自动调整捣固作业参数，如捣固深度、捣固频率、夹持力等 。智能捣固车还具备自动定位和导航功能，可在复杂的铁路线路上准确作业，提高捣固作业的精度和效率 。相比传统捣固车，智能捣固车的作业效率提高了 30% 以上，道床密实度合格率提升至 95% 以上 。
清雪除冰机器人：新藏铁路部分路段冬季降雪量大，易出现积雪、结冰现象，影响铁路正常运行 。清雪除冰机器人专门用于应对这一难题，它具有高效的除雪破冰能力，可根据积雪厚度和结冰情况自动调整工作模式 。机器人前端配备强力的推雪铲和破冰装置，能够快速清除轨道上的积雪和冰层 。同时，搭载的融雪剂喷洒系统可在必要时喷洒融雪剂，加速冰雪融化 。清雪除冰机器人还具备自主避障功能，能在复杂的铁路环境中安全作业，大大提高了新藏铁路冬季除雪除冰的效率，保障了冬季列车的正常运行 。
三、智能运维管理平台
（一）大数据与人工智能应用
故障预测与诊断：新藏铁路智能运维管理平台利用大数据技术，收集和整合来自各种监测设备和运维系统的海量数据，包括设备运行数据、环境数据、维修记录等 。通过人工智能算法，如深度学习、机器学习等，对这些数据进行分析和挖掘，建立设备故障预测模型 。以接触网设备为例，平台通过对历史故障数据和实时监测数据的学习，可预测接触网关键部件（如接触线、承力索、绝缘子等）在未来一段时间内发生故障的概率 。一旦预测到可能出现故障，平台及时发出预警，并给出故障原因分析和维修建议，实现由传统的事后维修向预防性维修转变，降低设备故障率，提高铁路运行的可靠性 。
运维决策支持：基于大数据分析和人工智能技术，智能运维管理平台为运维决策提供科学依据 。通过对铁路基础设施和设备的运行状态评估、故障预测结果、维修资源配置等多方面数据的综合分析，平台能够为运维部门制定合理的维修计划、调度维修人员和设备提供优化方案 。在安排轨道维修任务时，平台根据轨道病害的严重程度、分布位置、维修难度以及维修人员和设备的当前位置与状态等因素，制定出最合理的维修作业计划，提高维修资源的利用效率，降低运维成本 。
（二）远程运维与协同管理
远程监控与操作：新藏铁路部分路段地处偏远，交通不便，远程运维技术的应用可有效解决运维难题 。智能运维管理平台通过 5G 通信技术，实现对铁路设备的远程监控与操作 。运维人员可在千里之外的控制中心实时查看铁路沿线设备的运行状态，对一些关键设备（如部分开关设备、智能养护机械等）进行远程操作和参数调整 。当发现设备故障时，可通过远程指导现场维护人员进行故障排查和修复，大大缩短了故障处理时间，提高了运维效率 。
协同管理功能：新藏铁路的运维涉及多个部门和单位，智能运维管理平台具备协同管理功能，实现了各部门之间的信息共享和协同工作 。工务、电务、供电、车辆等部门的工作人员可通过平台实时沟通、协同作业 。在处理一起涉及轨道和供电设备的综合性故障时，工务部门和供电部门的人员可通过平台共享故障信息、实时数据和现场图片等资料，共同制定维修方案，协同进行维修作业，提高了跨部门协作的效率和故障处理的准确性 。
新藏铁路的智能运维技术与装备，通过智能监测系统实时掌握基础设施与设备运行状态，利用智能运维装备高效完成巡检与养护任务，依靠智能运维管理平台实现大数据分析决策与远程协同管理，为新藏铁路的安全、高效运行提供了全方位保障 。这些先进的技术与装备不仅体现了我国在铁路智能运维领域的强大实力，也为未来高原铁路及其他复杂环境下的铁路运维提供了宝贵经验 。