在铁路轨道维护中,高效精准的巡检与养护是安全运行的关键。武汉铁院王慧霞和齐笑笑老师指导的“巡油智控”团队研发的基于多模态感知的轨道扣件智能涂检系统,为铁路养护带来新方案。

项目的核心竞争力在于突破了极端环境下机器人自主感知的技术瓶颈。设备构建了毫米波雷达与视觉传感器融合的多模态感知体系,并搭载团队自研的Lightweight ShuffleNet v2深度学习模型。这一算法创新有效解决了隧道暗光、雨雾遮挡及强光逆光等传统机器视觉难以逾越的难题,实现了98.2%的扣件病害检测准确率与97.7%的智能涂油命中率。同时,独创的变剂量智能涂油机制可根据扣件锈蚀程度动态调节油量,在确保养护质量的同时最大化节约资源。目前,项目已构建起包含多项专利与软著的完整知识产权壁垒,技术水平处于国内领先地位。

针对铁路“天窗”资源紧张的行业痛点,本设备通过高度集成化设计实现了作业效率的跨越式提升。相较于传统8至20人班组仅0.5km/h的作业速度,智能涂检车仅需1至2人操作,时速即可达3km/h,综合作业效率提升4至6倍,显著缩短线路封锁时间,减少对列车通行的干扰。设备集“定位、检测、涂油、预警”于一体,真正做到了一站式全流程养护,从根本上解决了多工种配合繁琐及病害堆积难题。

产品的实用性在多种严苛工况下得到了充分验证。其轻量化设计不仅适配普速铁路与地铁,更能胜任山区、隧道及战备线路的特殊需求。经武汉局、中铁科工及武汉地铁的实地应用数据显示,该方案使综合运维成本直降60%以上,同时将线路安全隐患降低90%。通过替代人工夜间上线的高危作业,设备彻底消除了人员高空坠落与行车碰撞风险;而标准化的执行逻辑,则杜绝了因人为疏忽导致的漏检、漏涂,避免了轨距偏移等重大事故的发生。

依托5G通信与自研“巡油智检”云平台,设备实现了从“被动维修”到“预测性维护”的数字化转型。作业数据实时回传云端,自动建立扣件全生命周期电子档案,并基于大数据分析生成病害趋势预警与科学养护策略。这不仅终结了人工台账粗放管理的历史,更为铁路部门提供了可视化的决策依据。

顺应国家智能铁路建设战略,“巡油智控”不仅是一套成熟的商业产品,更是推动行业向数字化、智能化转型的标准化范本,正持续以硬核科技助力交通强国建设。

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