基于复合信号特征监测的崩塌落石报警系统研究

申文军，李 毅

(1．北京铁路局工务处，北京 100860;2．保定市天河电子技术有限公司，河北保定 071051)

崩塌落石对山区铁路行车安全构成重大威胁，历年来因崩塌落石造成的列车撞压事故时有发生。由于地质环境、施工和造价等方面的原因，工程防治措施在桥隧相连、高陡边坡等特殊条件下无法实施或不能根治灾害。因此，行车限界内落石监测成为保障行车安全的最后一道防线。自动监测报警系统逐渐被广泛应用，该系统能够替代目前普遍采用的人工看守模式，可在各种气象条件下不间断地对崩塌落石进行监测。由于系统报警时通过无线列调语音提示司机紧急停车，系统误报警会严重干扰正常的铁路运输秩序，因此必须采取有效技术手段提高系统报警的准确性。

1 传统的单信号特征监测方法

1.1 监测方法

单信号特征监测方法是指依据从单一信号源提取的信号特征进行监测的方法，主要包括3种:

1)视频分析方法［1-2］。其信号传感器是普通或具有红外成像能力的摄像机，能对闯入监测点行车限界内的异物进行视频图像分析。此方法造价相对低廉，但在恶劣天气和夜间无法有效工作，同时易受到杂物、阴影、反光、停留在轨枕上的飞鸟等的影响，误报率极高。

2)光纤光栅振动探测方法［3-4］。光纤光栅传感器能够有效感知振动信号的能量和频谱特征，通过轨枕传递的振动信号特征来监测崩塌落石，并且能对撞击位置进行定位。此方法可全天候工作，不受杂物干扰，能发现落石撞击导致的轨枕损伤。但崩塌落石撞击产生的振动信号受线路条件影响较大，难于精确建模，易受线路及周边环境中正常振动信号的影响，误报率较高。此外，光纤传感器需要附着在钢轨或枕木上，进行换轨、换枕、捣固等日常工务作业时需要拆除或防护，额外增加工作量。

3)红外激光轨面扫描成像方法［5］。通过红外激光发射、探测和成像器材对轨面安全高度进行扫描，通过三角测量方法或飞行时间测距方法发现超过安全高度的异物截面轮廓，在此基础上对侵限目标进行跟踪和行为分析，从而判定是否为报警目标。此方法在夜间和恶劣天气下能够有效工作，不受阴影、反光影响，但仍会受到杂物、飞鸟和动物等外部因素的干扰，误报率较高。

1.2 主要误报因素

单信号特征监测系统只能发现以类似于崩塌落石的运动方式出现在行车限界内的目标并作出报警，而实践中，崩塌落石发生的概率较小，因此，系统实际运行中会产生大量误报。以红外激光轨面扫描成像方法为例，各类误报源如图1和表1所示。

1.3 误报抑制方法

经过大量试验和工程实践，以下方法被证明是行之有效的，可显著降低系统误报率。

1)报警前增加报警确认程序。初步确定了疑似报警目标后，系统通过语音警报对疑似报警目标采取警示驱赶措施，如果干预无效，再进行行车报警。此方法可大幅度降低飞鸟、动物、行人等造成的误报。

图1 各类误报源

表1 误报源统计

2)加装超声波驱鸟器。工程实例表明，鸟类对警示驱赶设备会逐渐不敏感，因飞鸟造成的误报数量会发生反弹，而超声波驱鸟器驱赶效果是稳定的，可以基本解决飞鸟误报的问题。

3)地面监测单元加装外防护。内置激光雷达的崩塌落石地面监测单元应加装强度足够的外部防护措施(如铁笼等)，避免落石冲击或无关人员直接接触核心设备，引发误报。

4)建模识别。对机车轮对的空间位置分布进行建模和识别，抑制机车在监测区停驻引发的误报。

上述方法是对单信号特征监测方法固有缺陷的事后补救方法，其效果不够理想。例如，表1中2，3，7号因素误报比例达到了23%，却不能通过上述方法进行抑制和消除。

2 复合信号特征监测方法

单信号特征监测方法误报的根本原因在于所获取的疑似报警目标信息较为片面，无法确切地判定目标的属性。视频分析方法和断面扫描成像方法都是基于崩塌落石目标的外部形态及运动特征，光纤光栅振动探测方法则是基于崩塌落石产生的振动信号特征。在发生崩塌落石时，这两类特征或强或弱都会出现，且有着很高的时空域相关性，即会在较短时间间隔内和较近的空间范围内发生。同时，主要的误报因素中，这两类特征基本不会同时同地出现。比如落在轨枕上的大型飞鸟，其外形和运动特征与崩塌落石相符，但不具备振动特征;工务作业会在轨枕区引发较强的振动信号，但其外部形态和运动特征与崩塌落石不符。因此采用基于复合信号特征的监测方法，获取目标的多种信号特征并加以融合分析，可大幅提高系统报警的准确性。

2.1 复合信号特征的选择

在选择信号特征时需遵循如下原则:

1)信号源由不同物理机制产生。正常情况下信号特征尽量不相关，否则就与单信号特征监测方法没有本质区别。

2)崩塌落石发生时各信号特征有较高的置信度，且特征数据分布范围远小于通常情况下的分布范围，各信号特征本身对崩塌落石事件具有较好的区分度。

3)能够对各信号特征发生的时间和位置进行提取和匹配，从而对全部信号特征实施时空域约束，避免使用不相干的特征进行复合监测。

如果能够满足上述3个要求，即使采用2个信号特征，在不引起系统的造价明显上升的情况下，也能将系统误报率降低到十年一次以下。实践中，通过采用非接触式技术在行车限界以外采集行车限界内的冲击波信号，并基于TDOA(Time Difference of Arrival，到达时间差)原理实现对振动源位置的双差定位，可实现基于红外反射特征和冲击振动特征的复合信号特征融合监测。

2.2 系统组成

基于红外激光雷达轨面扫描成像和非接触式冲击波信号监测与定位这两项技术的复合信号特征监测系统的组成和工作原理如图2所示。

图2 复合信号特征监测系统组成和工作原理

图2中符号含义如下:

1)LSOTS(红外激光轨面扫描和目标跟踪子系统)，提取行车界限内轨面附近出现的目标截面尺寸、运动范围、瞬时速度和停留时间，由此计算目标的外部形态特征置信度x［1］。图中目标物上的高亮线即为红外激光扫描线。

2)IDPS(冲击波监测和定位子系统)，使用多个探测器监测周边环境中的冲击波，计算冲击波到达各探测器的时间差，据此实现振动源定位，并根据冲击波的能量确定振动特征置信度x［2］。

3)SDS(合成监测子系统)，对各LSOTS和IDPS各自监测到的多个x［1］和x［2］在时空域约束下进行匹配，计算合成特征置信度y，作出是否发生崩塌落石事件的判定，同时提供灾害发生的位置和规模信息。

4)ACS(报警控制子系统)，依据SDS的判定结果决定是否发出行车报警。在发生报警的情况下提供关于崩塌落石灾害的视频和图像信息，供铁路管理部门组织抢险。

2.3 效果分析

基于复合信号特征监测技术的崩塌落石监测系统已在全路58个监测点运用，最长运行时间超过了2年。基于红外激光雷达轨面扫描技术的单特征监测系统在全路29个监测点实际运行了3～5年，且普遍采用了针对性措施来抑制误报。两者对比可以判定复合信号特征监测系统对误报的抑制效果。2011—2013年两种系统误报情况对比如表2所示。

表2 单特征与复合特征监测系统误报对比

由表2可见，对于单特征监测系统的主要误报类型，由于其误报源极少同时具备有效的冲击波信号特征，虽然也在复合特征监测系统安装地点屡次发生，但只引发了有限的几次误报，可见复合特征监测的误报率会下降到低于十年一次的水平。

3 结论

本文讨论了基于单信号特征的铁路崩塌落石监测方法，对其主要误报因素进行了分析，并给出了若干针对性误报抑制方法，提出了一种基于红外激光雷达技术和冲击波监测定位技术的复合信号特征监测方法。对多个监测点的实际运行数据分析表明，该方法可使监测系统的误报率降低到十年一次，较为彻底地解决了误报问题。该方法对提高崩塌落石报警系统准确性具有广泛的参考和借鉴意义。

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