1 光纖傳感技術(shù)概述

光纖傳感（FOS）技術(shù)的基本原理是將光纜與光學(xué)單元連接，使其成為振動傳感器。光學(xué)單元會以2 000次/s的頻率將激光脈沖發(fā)送到光纖中，并捕捉反射回來的脈沖，對其進(jìn)行測量。由于聲波和振動波作用在光纖上時，反射的脈沖數(shù)量會發(fā)生變化，因此通過測量和分析反射脈沖就可以在最長80 km的線路上檢測多種對象和事件，如檢測運(yùn)行中列車的振動頻譜。

FOS系統(tǒng)不僅能夠?qū)Ψ瓷涿}沖進(jìn)行定性測量，以確定列車的位置、行進(jìn)方向和速度，而且可在升級后對其進(jìn)行定量測量（圖1）。定量測量可獲取更多的列車特征，例如，圖1中定量測量的結(jié)果可顯示列車的各車軸。通過 各種特殊算法對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可獲取除列車精確位置之外的更多信息，如線路占用情況、列車質(zhì)量等。此外，利用該系統(tǒng)還能夠監(jiān)控和檢測線路狀況、軌道車輛和基礎(chǔ)設(shè)施元件的損傷，以及光纜附近人和動物的活動等。

2 技術(shù)條件

2.1 電平范圍和傳感器質(zhì)量

每列列車都有其獨特的聲學(xué)信號。人可以通過聽覺直接分辨德國城際高速鐵路（ICE）與滿載貨運(yùn)列車的聲學(xué)信號差異，但卻無法感知其細(xì)節(jié)，原因在于各種軌道車輛的聲音信號中都包含了許多與其特性相關(guān)的信息。在檢測這些信息時，檢測范圍的動態(tài)性和傳感器的靈敏度至關(guān)重要。

FOS系統(tǒng)可檢測的電平范圍由其固有噪聲及信號頻帶寬度超范圍現(xiàn)象的影響決定。

圖1 FOS系統(tǒng)定性和定量測量的列車信號對比

FOS系統(tǒng)的固有噪聲源自其固有特性和持續(xù)的外部影響。如果待檢測聲學(xué)信號與其固有噪聲近似，則信噪比將變得很小，以致無法進(jìn)行測量，從而出現(xiàn)檢測不出列車某些特征或行為（如列車制動）的情況（圖2）。這種情況可通過執(zhí)行相應(yīng)的邏輯（可確保FOS系統(tǒng)不自動“丟失”此類信號的邏輯）來規(guī)避。固有噪聲閾值隨系統(tǒng)靈敏度而變化，因此應(yīng)采用非常靈敏的FOS系統(tǒng)。

在解決信號頻帶寬度超范圍的問題方面，傳感器的動態(tài)帶寬靈敏度具有決定性作用。在發(fā)生非常迅速且劇烈的振動時，如重載列車經(jīng)過軌道不平順處時，會出現(xiàn)信號頻帶寬度超范圍現(xiàn)象。由于某些數(shù)據(jù)超出了可分析范圍，因此所采集數(shù)據(jù)的信息深度受到限制。應(yīng)采用光學(xué)單元具有高動態(tài)帶寬的FOS系統(tǒng)，其能夠從采集的數(shù)據(jù)中獲取足夠多的信息，即使在采集到信號極限值的情況下（如在車軸區(qū)域），也能獲取細(xì)節(jié)信息，從而大幅減少信號頻帶寬度超范圍的線路區(qū)段數(shù)量。

2.2 光纜及其安裝環(huán)境

除傳感器質(zhì)量之外，所使用光纜的特性及其安裝環(huán)境中的各種因素對于信號質(zhì)量也具有決定性影響。由于軌道與光纜之間的傳播介質(zhì)不同，列車的聲學(xué)信號會以不同的形式和特征傳入光纖。以往的試驗表明，將光纜敷設(shè)在鄰近軌道的地下，有利于進(jìn)行列車跟蹤和基礎(chǔ)設(shè)施組件狀況監(jiān)測（圖3）；其他光纜敷設(shè)方式，如敷設(shè)在凸槽內(nèi)，則會限制所采集數(shù)據(jù)的信息深度，導(dǎo)致不能識別各個車軸。此外，線路沿線的其他噪聲源對FOS系統(tǒng)檢測到的信號質(zhì)量也有影響，例如，工廠或發(fā)電機(jī)產(chǎn)生的噪聲同樣會被FOS系統(tǒng)采集，這些噪聲甚至可能覆蓋列車發(fā)出的聲學(xué)信號，從而對數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生影響。因此，必須對外部噪聲源的聲學(xué)特征進(jìn)行識別，并將其從所需信號中過濾出去。

2.3 為實現(xiàn)精確定位的地理校準(zhǔn)

線路和光纜的走向是決定列車定位精度的又一重要因素。最初為通信目的敷設(shè)的光纜一般與軌道平行敷設(shè)，但由于其包含線圈，橫跨軌道交叉口，并且通常以列車站建筑物為終點，因此光纖上不同點與軌道之間可能存在距離差（圖4）。為精確確定光纜和軌道的相對位置，必須進(jìn)行地理校準(zhǔn)。

圖2 FOS系統(tǒng)測得的列車信號

圖3 光纜的建議敷設(shè)區(qū)域

圖4 光纜與軌道的相對位置

傳統(tǒng)的地理校準(zhǔn)方法是敲擊試驗，即在軌道附近的某個點制造一個系統(tǒng)可識別的振動，并記錄下該點的坐標(biāo)及其與軌道軸線的距離。該試驗需要人工手動完成，由于試驗人員必須在線路上盡可能多的點進(jìn)行試驗，因此非常耗時，而且試驗質(zhì)量難以保證一致。為解決以上問題，可采用自動化地理校準(zhǔn)方法，其優(yōu)點是快速且質(zhì)量穩(wěn)定。

3 測量數(shù)據(jù)的智能分析

為對FOS系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以實現(xiàn)列車檢測的目的，必須對數(shù)據(jù)分析算法進(jìn)行調(diào)整。目前，可采用2種算法，即基于規(guī)則的算法與基于計算機(jī)的算法。

3.1 基于規(guī)則的算法

基于規(guī)則的算法需要利用一些選定的參數(shù)，并在參數(shù)交互的過程中對其進(jìn)行更改，以獲得高質(zhì)量的信息。該算法以一套邏輯規(guī)則為框架，并包含其他的相關(guān)規(guī)定。該算法的優(yōu)點是執(zhí)行相對簡單。而其缺點在于：①在交互中進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化需要耗費大量時間和精力；②邏輯規(guī)則會產(chǎn)生復(fù)雜的依賴關(guān)系，這些依賴關(guān)系將使單個規(guī)則的執(zhí)行面臨挑戰(zhàn)。由于FOS系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)量巨大且信號特性多樣，因此該算法的應(yīng)用極為復(fù)雜。

3.2 基于計算機(jī)的算法

基于計算機(jī)的算法（即機(jī)器學(xué)習(xí)算法）是參數(shù)化方法，其前提是為計算機(jī)收集和提供足量的數(shù)據(jù)，如檢測到的列車位置等。計算機(jī)會將這些信息與列車的實際位置進(jìn)行比較，確定列車所在位置的信號特性，從而推導(dǎo)出識別列車的規(guī)則。通過這種訓(xùn)練，計算機(jī)可學(xué)會如何計算最佳值集，并從中得出列車位置。訓(xùn)練階段中收集的不同線路、不同列車、不同行程的列車位置數(shù)據(jù)越多，列車定位越準(zhǔn)確。在這過程中還可以對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

實踐證明，與僅由人工控制的算法相比，基于計算機(jī)的算法通?？梢赃x擇更好的規(guī)則集或模型，原因在于計算機(jī)可以對所有可能的規(guī)則組合進(jìn)行更快的測試，并從中選取最佳模型。采用這種算法的系統(tǒng)在經(jīng)過訓(xùn)練后，不需要手動干預(yù)調(diào)整，因為其可將新識別的特征保存并添加到對比庫中，進(jìn)行不斷學(xué)習(xí)。這使系統(tǒng)能夠檢測不同的對象，開發(fā)高效的模型。目前，基于計算機(jī)的算法已經(jīng)優(yōu)于基于規(guī)則的算法。隨著采集的數(shù)據(jù)不斷累積，該算法的潛力將會更大。

4 列車實時精確定位

4.1 FOS系統(tǒng)的安裝和信息集成

實現(xiàn)列車實時精確定位的基礎(chǔ)是安裝可采集準(zhǔn)確、多元數(shù)據(jù)的FOS系統(tǒng)。最大程度地實現(xiàn)FOS系統(tǒng)安裝和集成的自動化，可在降低測量成本的同時，提高列車定位的精度。

在安裝時，只需將FOS系統(tǒng)組件與電源、網(wǎng)絡(luò)和2條光纖連接，按下按鈕開啟系統(tǒng)的自動配置，并進(jìn)行獨立的地理校準(zhǔn)；在進(jìn)行數(shù)次列車行車試驗后，便可投入運(yùn)營。地理校準(zhǔn)和分析算法的質(zhì)量決定列車定位的精度。目前，在傳感器空間分辨率約為6 m的情況下，列車定位算法可實現(xiàn)小于10 m的精度，而且該精度在長達(dá)40 km的光纖沿線均保持一致，不因測量點不同而改變，也不因列車運(yùn)行速度各異而變化。在這基礎(chǔ)上，F(xiàn)OS系統(tǒng)可對線路85%～95%的區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控，并使無法檢測的區(qū)段最小化。在系統(tǒng)無法檢測的區(qū)域，可以采取重新敷設(shè)光纜或光纜改線等措施；邏輯的執(zhí)行也有助于將無法檢測區(qū)段納入系統(tǒng)的檢測范圍。

在信息集成方面，目前可利用邊緣計算解決方案將FOS系統(tǒng)采集的信息集成到運(yùn)營商的應(yīng)用程序中。在將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭B接的系統(tǒng)之前，可利用邊緣計算將FOS系統(tǒng)采集的大量原始數(shù)據(jù)簡化為列車位置等相關(guān)信息，其優(yōu)點在于，可縮減數(shù)據(jù)集的規(guī)模，以及實現(xiàn)信息在可視界面（圖5）或客戶界面上的直接處理。數(shù)據(jù)集里包含受監(jiān)控線路上每列列車的相關(guān)數(shù)據(jù)，每秒傳輸1次。其中用于列車定位的基本信息有列車車頭和車尾的位置（包括GPS坐標(biāo)和線路公里數(shù)）、列車運(yùn)行速度，以及運(yùn)行線路信息。

圖5 Frauscher公司可視化單元顯示的地鐵線網(wǎng)中列車

4.2 應(yīng)用

基于FOS系統(tǒng)的列車實時精確定位技術(shù)可利用特殊的算法，確定列車的位置，提供列車運(yùn)行線路的信息。其優(yōu)點是不依賴與全球定位系統(tǒng)（GPS）衛(wèi)星和鐵路專用全球數(shù)字移動通信系統(tǒng)（GSM-R）接收設(shè)備的連接（在隧道內(nèi)其連接難以保證）。

該技術(shù)可為鐵路運(yùn)營商（特別是其線網(wǎng)中包含較長閉塞區(qū)間的運(yùn)營商）的正常運(yùn)營提供支持：①基于獲取的列車實時位置信息，為乘客提供即將到站列車的詳細(xì)信息及準(zhǔn)確到達(dá)時間；②通過掌握列車的實時位置和速度，提高列車運(yùn)行的能源效率，以及優(yōu)化線路上列車的速度曲線；③通過對列車運(yùn)行信息的長期采集，優(yōu)化調(diào)整列車運(yùn)行時刻表。

在將來，該技術(shù)還可以用于檢測列車的安全完整性等級（SIL），從而完全取締目前還不可或缺的軌旁設(shè)備。該技術(shù)的不斷完善將會催生全面的列車定位解決方案，其不僅可以采集、傳輸和處理海量信息，而且安裝的組件數(shù)量遠(yuǎn)低于常規(guī)系統(tǒng)。

5 結(jié)語

基于FOS系統(tǒng)的列車實時精確定位技術(shù)可極大地減少相關(guān)的列車和軌道組件數(shù)量，并最大程度地降低維護(hù)成本。此外，由于該技術(shù)采集的信息非常多樣和復(fù)雜，除本文所述的列車實時檢測信息外，還包括軌道車輛和基礎(chǔ)設(shè)施組件狀況、軌道上或附近的運(yùn)動物體信息等，因此具有潛在的應(yīng)用價值，應(yīng)該繼續(xù)挖掘其潛力，以保證鐵路的安全、高效、經(jīng)濟(jì)運(yùn)營。