目前，我國高速鐵路網運營里程已超過4萬公里，最高運行時速可達400km/h。為解決高鐵運行帶來的噪聲問題，聲屏障作被廣泛安裝于高鐵沿線，目前已安裝的聲屏障總長度超過4000km，約占高鐵運營里程的10%以上。然而在高速列車行駛產生的脈動力反復沖擊下，聲屏障結構可能會松動甚至脫落，威脅高鐵的正常運行。2003年，德國科隆至法蘭克福段高速鐵路聲屏障在脈動力作用下嚴重破損，經濟損失高達三千萬歐元。因此，鐵路工務部門亟需一種有效的技術手段能夠對聲屏障結構實時監測并及時發現故障隱患，以確保高鐵安全運營。

近日，我司與中鐵五院勘察設計院集團有限公司聯合撰寫的論文《基于KNN算法與φ-OTDR系統的高鐵聲屏障故障識別方法》發表于光電領域知名期刊《光電子技術》。

圖 1 基于φ-OTDR的高鐵聲屏障故障監測系統光纜布設方案圖

圖 2 數據處理流程圖

項目組設計了V字型光纜敷設方式，能夠感知聲屏障不同高度吸聲板在脈動力沖擊下的振動，并利用Φ-OTDR系統采集振動信號。對振動信號進行多域特征提取以及K近鄰分類后，在復雜場景下對于聲屏障故障點的識別正確率達到了90.9%。該方法為聲屏障故障識別提供了一條可行的技術路線，能夠減少對專業人員的依賴，對于提升高鐵聲屏障智能運維水平具有重要意義。

圖 3 實驗現場圖