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2025/12/22 12:34:58
目录
1. 引言
2. 轨道交通安全风险分析
3. 预警与预测预防核心技术
4. 典型应用场景
5. 体系构建面临的挑战与对策
6. 结论与展望
摘要
随着轨道交通网络规模不断扩大、运营密度持续增加，传统基于事后响应的被动式安全管理模式已难以满足现代系统对安全性的极高要求。本文旨在探讨轨道交通安全体系从“事后处理”向“事前预防”和“事中预警”的深刻转变。文章系统分析了当前轨道交通面临的主要安全风险，重点研究了以大数据、物联网、人工智能为核心的先进预警与预测预防技术，包括设施健康状态预测、行车风险主动预警、客流异常态势感知及网络化综合监控等。最后，本文构建了一个多层次、智能化的主动安全技术体系框架，并对其未来发展方向进行了展望，以期为提升轨道交通本质安全水平和运营韧性提供理论参考与实践路径。
关键词：轨道交通；安全体系；主动安全；预警技术；预测性维护；人工智能；大数据
1. 引言
轨道交通作为城市与区域发展的动脉，其安全性是公众关注的核心，也是运营管理的生命线。传统的安全体系主要依赖定期检修、规章制度和应急处置，存在“过修”或“失修”的风险，且对突发性、隐蔽性故障的响应滞后。近年来，国内外多起事故表明，构建一个能够提前感知风险、精准预测隐患、快速发布预警的主动安全体系已成为行业共识。以先进感知、数据融合和智能算法为驱动的预警与预测预防技术，正成为这场安全范式革命的关键引擎。本文将深入探讨该技术体系的内涵、关键技术与应用前景。
2. 轨道交通安全风险分析
建立有效预警预测体系的前提是精准识别风险源。
设施设备风险：轨道、接触网、信号系统、车辆关键部件（如转向架、制动系统）的疲劳、磨损、老化等隐性故障。
行车运营风险：列车超速、冒进信号、间隔不足、调度冲突等。
外部环境风险：自然灾害（风、雨、雪、地震）、异物侵限、周边工程施工影响等。
客流与人员风险：大客流拥堵、踩踏、乘客异常行为（跳轨、闯入禁行区）、工作人员操作失误等。
网络与信息风险：信号系统被干扰、核心控制系统网络安全漏洞等。
3. 预警与预测预防核心技术
3.1 状态感知与数据采集层
这是体系的基础。通过布设高精度传感器网络（如光纤传感、振动传感器、图像/视频监测），结合物联网技术，实现对基础设施、车辆状态、环境参数、视频图像的全时空、多维度信息采集。5G通信技术为海量数据的实时、可靠传输提供了保障。
3.2 数据处理与智能分析层
这是体系的核心大脑。
大数据平台：集成来自工务、供电、信号、车辆、安防等各专业的异构数据，形成统一的“安全数据湖”。
人工智能算法：
机器学习/深度学习：用于图像识别（如隧道裂缝、异物侵限、乘客异常行为），以及基于历史数据的故障模式学习。
预测性维护模型：基于时间序列分析、生存分析等，对关键设备（如轴承、齿轮）的剩余使用寿命进行预测，将维修模式从“定期修”转变为“状态修”。
数字孪生技术：构建物理系统的虚拟映射，通过实时数据驱动和仿真模拟，实现对系统状态的动态评估、故障推演和预警验证。
3.3 风险预警与决策支持层
基于分析结果，实现分级分类预警。
预警模型：建立风险评估指标体系，设定风险阈值。例如，当轨道几何尺寸劣化趋势加速、或车辆轴承振动频谱出现特定异常时，系统自动触发不同等级（如注意、警告、严重）的预警。
态势感知与可视化：在综合监控系统中，将风险源、预警信息、关键设备状态在电子地图和三维模型中实时可视化展示，为调度指挥人员提供全局“一张图”态势感知。
4. 典型应用场景
场景一：基础设施预测性维护。通过分析轨道振动数据、钢轨磨耗图像，预测钢轨波磨、伤损的发展，提前规划打磨与更换作业，避免断轨风险。
场景二：列车运行安全主动防护。融合车载和地面数据，实时监测列车完整性、制动性能，并对前方线路障碍（如塌方）、恶劣天气（如强风）进行预警，辅助甚至自动触发防护操作。
场景三：大客流安全预警与疏导。利用视频AI分析站台、通道的客流密度、流速，预测未来短时客流峰值，提前发布预警并自动触发客流疏导预案（如调整闸机速率、启动限流措施）。
场景四：全网络安全综合监控。集成各线路、各专业的安全信息，实现跨线路、跨区域的协同预警与应急联动，提升网络化运营下的整体抗风险能力。
5. 体系构建面临的挑战与对策
挑战一：数据孤岛与标准不一。对策：推动顶层设计，建立统一的数据接口、编码和交换标准。
挑战二：算法可靠性与误报率。对策：采用高质量标注数据训练，结合机理模型与数据模型，并建立人机协同的预警确认机制。
挑战三：网络安全与数据隐私。对策：构建纵深防御的网络安全体系，对敏感数据进行脱敏和加密处理。
挑战四：复合型人才匮乏。对策：加强轨道交通与信息技术的跨学科人才培养。
6. 结论与展望
预警与预测预防技术代表着轨道交通安全管理的未来方向。通过构建“全面感知、智能分析、精准预警、主动预防”的闭环体系，能够大幅提升安全风险的“预见、预判、预警、预防”能力，实现从“被动防守”到“主动保障”的根本性转变。
未来，该体系将朝着以下方向发展：1）智能化深化：算法更加自主、解释性更强；2）融合化发展：与车车通信、自动驾驶技术深度融合；3）韧性化提升：不仅关注预防，更关注系统在遭受冲击后的快速自恢复能力。最终，一个更安全、更可靠、更智慧的轨道交通系统将成为现实。
参考文献