在轨道交通领域，保障供电系统的安全稳定运行是列车准点、高效运营的关键基础。其中，针对高压设备绝缘状态的实时监测尤为重要，局部放电作为绝缘劣化的早期征兆，其精准捕捉与智能分析已成为行业技术突破的重点方向。近日，一套融合多模态感知与数字孕生技术的智能监测系统正式投入应用，通过构建“监测-分析-维护”全流程防护机制，为轨道交通供电网络装上了“科技防护网”。
该系统的核心技术原理基于电磁与声学双重感知机制。当高压设备绝缘层出现气隙、裂纹或杂质时，局部电场畸变会引发微放电现象，同时产生高频电磁波与超声波信号。系统通过部署特高频（UHF）传感器、超声波传感器及暂态地电压（TEV）监测装置，对多物理场信号进行同步采集。采集到的模拟信号经滤波放大后转换为数字信号，再通过特征提取算法解析放电强度、相位分布等关键参数。结合数字孪生技术，系统可生成电缆隧道三维数字模型，实现放电位置精准定位与环境参数动态关联，为运维人员提供可视化决策支持。
在技术架构层面，系统实现了三大创新突破。感知层采用“脉冲电流+超声波”复合检测方案，集成特高频、高频电流（HFCT）等多类型传感器阵列，采样率达每秒百万级，配合傅里叶变换噪声抑制算法，即使在强电磁干扰环境下仍能保持高信噪比。传输层通过光纤与无线Mesh网络构建隧道内通信骨干网，支持MQTT协议与城市轨道交通云平台无缝对接，确保数据实时上传。平台层搭载深度学习模型，利用卷积神经网络（CNN）识别电晕放电、表面放电等故障类型，结合长短期记忆网络（LSTM）预测绝缘老化趋势，预警准确率较传统方法提升显著。
实际应用中，该系统已覆盖轨道交通全生命周期管理场景。在牵引变电所，可实时监测变压器绕组间放电、垫块老化等隐患；在电缆接头区域，能精准识别压接不良、绝缘介质劣化等问题；在开关柜触头部位，可预警接触不良引发的局部放电。通过7×24小时连续监测，系统使计划外停电次数减少，设备检修效率提升，全生命周期管理成本显著降低。某城市地铁线路试点应用后，设备故障率下降，运维响应速度提升。
当前，系统正加速向智能化方向迭代升级。多传感器融合技术新增振动、温度、气体成分检测模块，边缘计算能力下沉至检测终端，实现毫秒级故障响应。自供能装置通过电磁场能量采集技术延长设备续航，结合LTE-M专用网络保障数据传输稳定性。随着数字孪生与AI算法的深度融合，系统功能已从单一监测向预测性维护平台演进，通过构建设备健康状态评估体系，为轨道交通网络韧性提升提供技术支撑，助力城市交通系统向智能化、可持续化方向迈进。
