高速鐵路周界入侵監測設備性能測試方法

暴學志 時佳斌 王智超 柴雪松 徐前文 于國丞 曹金玲

1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 鐵道建筑研究所， 北京 100081；2.中國鐵道科學研究院集團有限公司 高速鐵路軌道系統全國重點實驗室， 北京 100081；3.廣東鐵路有限公司肇慶工務段， 廣東 肇慶 526040

隨著高速鐵路網絡規模的擴大以及重要高速鐵路線路以350 km/h達速運行，列車運行環境安全已成為高速鐵路安全營運的主要難題［1］。泥石流、滑坡、落石、人員等入侵線路是威脅列車運行環境安全的主要行為［2］。高速鐵路運行速度快，發生緊急情況時制動距離遠，無法快速控停車輛，一旦有異物、人員入侵線路，輕則導致列車停車，擾亂運輸秩序，嚴重時可能導致列車脫線，甚至造成重大人員傷亡及經濟損失［3］。高速鐵路周界入侵監測主要技術手段包括毫米波雷達、激光雷達、振動光纖、紅外熱成像、視頻圖像識別等［4］。目前監測設備處于研發階段，未在線廣泛應用。上線應用前針對不同應用場景、入侵行為、干擾因素對監測設備性能開展充分測試是十分重要的。

周界入侵監測設備性能測試方法主要有現場測試法、入侵模擬測試法和仿真分析法［5］。由于高速鐵路周界入侵行為發生概率較低，雨霧等干擾因素的發生具有時空不確定性，監測設備無法在現場測試。仿真分析方法雖然在經濟性和人力消耗方面有較大優勢，但受限于高速鐵路周界應用場景復雜、入侵監測技術廣泛、干擾因素多樣等問題，該方法無法真實、準確地評價監測設備性能。因此，一般以入侵模擬測試為手段開展研究。

相關單位根據高速鐵路周界入侵監測設備性能測試需求各自搭建測試環境。河南輝煌科技股份有限公司在廠區內搭建了110 m單線有砟軌道測試環境；國家鐵道試驗中心在環行試驗線上按不同場景安裝測試設備；中國鐵路蘭州局集團有限公司在中蘭鐵路寶臺山隧道口安裝周界入侵報警監測設備。現有技術測試工況及測試環境差異較大，入侵行為、雨霧等干擾因素的模擬方法準確性不足，難以對高速鐵路周界入侵監測設備性能進行充分測試。

本文通過分析高速鐵路運行環境，提出高速鐵路周界入侵典型應用場景、入侵行為及干擾因素，研究干擾因素及入侵行為的模擬方法。通過搭建測試環境，設計測試序列，開展周界入侵監測設備性能測試應用，驗證測試方法的科學性及高效性。

1 典型應用場景

路基、橋梁、隧道連接組成完整貫通的鐵路線路，路基段周邊環境有山體、農田、道路等，全段均有可能發生周界入侵的行為。鐵路橋梁一般建在河流、湖泊、海峽、山谷、農田或其他障礙物上，橋面與環境面具有一定高度，兩端與路基或隧道連接，易發生入侵行為的地點主要是橋頭區段。隧道內周界被襯砌結構封閉，人員及異物入侵的主要可能地點是隧道口。

因此，鐵路周界易發生入侵的典型應用場景主要為路基段、橋頭區段和隧道口。

2 測試方法

2.1 入侵行為

2.1.1 分類

根據中國鐵路北京局集團有限公司管內在2021年5月—2022年4月發生的周界入侵事件數據分析可知，入侵事件以輕漂浮物、牲畜以及人員為主。因自然災害引發的山體滑坡、崩塌落石等入侵次數雖然較少，但一旦發生，所產生的破壞性非常大，因此也列為周界入侵監測的主要行為。

周界入侵監測的主要行為包括人員（大型動物）、落石、泥石流以及輕飄物入侵。人員入侵高速鐵路周界的行為主要是通過防護柵欄進入，分為翻越防護柵欄、破壞柵欄和下挖鉆入三類；侵入線路后的主要行為有橫向穿越線路和沿線路行走兩類。

2.1.2 模擬方法

人員翻越柵欄：1號測試人員在柵欄外通過爬梯攀爬至防護柵欄頂部，上半身高于柵欄并做翻越狀，同時用繩索拉拽刺絲滾籠，拉拽幅度不小于0.1 m，拉拽次數不少于3次，完成后沿爬梯爬下。2號測試人員提前在柵欄內遮擋板后等待，待1號測試人員完成拉拽并下爬時，2號測試人員從遮擋板后走出，并在附近活動。

破壞柵欄入侵：1號測試人員在柵欄外手持不小于5 kg的大錘，敲擊柵欄不同部位3次。2號測試人員提前在柵欄內遮擋板后等待，待1號測試人員完成敲擊后，2號測試人員從遮擋板后走出，并在附近活動。

下挖鉆入入侵：1號測試人員在柵欄外用鐵鍬沿柵欄不同部位下挖，下挖深度不小于0.2 m。2號測試人員提前在柵欄內遮擋板后等待，待1號測試人員完成下挖后，2號測試人員從遮擋板后走出，并在附近活動。

橫穿線路：測試人員橫向穿越線路。

沿線路行走：測試人員在柵欄附近沿線路行走。

落石：采用化纖材料或低彈橡膠加工成正方體落石模型。參照TJ/GW 135—2015《線路障礙自動監測報警系統暫行技術條件》，落石模型直徑為0.2、0.3、0.4 m，表面涂覆或打磨做粗糙處理，測試人員在防區外手持落石模型拋入測試防區內，模擬落石行為。

輕漂浮物：以彩鋼板為代表，在防區外將面積不小于1 m2的彩鋼板拋入防區內，模擬輕飄物入侵行為。

泥石流：按照形成過程分為滑坡型和漫升型。對于滑坡型泥石流，在防區外將裝有大于1 m3模擬材料的料斗翻倒，模擬材料沿滑道滑入防護區內。漫升型泥石流采用充氣袋充氣膨脹漫升的方法進行模擬。

2.2 干擾因素

目前高速鐵路周界入侵監測的方法按感知維度區分，主要有視頻監控、雷達探測、熱成像探測、振動光纖探測等［6］。圖像識別、雷達探測技術的快速發展為高速鐵路周界安全檢測提供了基礎保障，但受典型惡劣天氣條件（雨、霧、風、雪）和大范圍小目標影響，造成入侵檢測誤報和漏報率顯著上升［7-9］，因此研究不同監測技術的干擾因素，對優化識別算法，掌握監測設備性能邊界，提升監測能力具有重要意義。

2.2.1 監測能力

根據視頻 + 振動光纖、視頻 + 激光雷達、視頻 +毫米波雷達三種周界入侵監測技術的感知原理及現場應用環境，三種監測技術對主要干擾因素的監測能力見表1。其中，○表示能夠監測到。

表1 各監測技術對各干擾因素的監測能力

2.2.2 模擬方法

雨：自然界降雨在不同時間、不同地域存在較大差別，可通過人工模擬方法近似模擬自然界降雨。模擬降雨系統由支架、控制開關、水管路、噴頭組、抽水泵、水箱、控制器等構成，采用下噴方式模擬，見圖1。選擇22 kW變頻水泵，可模擬200 m × 10 m范圍內最大降雨強度150 mm/h。噴頭組由小、中、大三種噴頭組合，可以模擬直徑0.5 ～ 5.0 mm的雨滴。采用間隔2 m交錯重疊和管路逐漸變細布置方式，降雨區內雨強均勻性較好。

圖1 降雨模擬系統

霧：采用高壓制霧法模擬，模擬系統由水箱、過濾器、軟水器、高壓泵、控制系統、管路及噴頭組成，其中管路及噴頭布設在雨模擬系統立柱上。制霧原理為水源經過濾器和軟水器過濾軟化后，高壓泵將水加壓至3 ～ 7 MPa，經水管后輸送至終端霧化噴頭，經噴頭霧化后噴出直徑3 ～ 25 μm的霧滴。通過調整開啟的噴頭數量及管路水壓，模擬不同等級的霧。

風：采用多臺變頻風機組成風機陣列的方式來模擬，利用測風儀測量風速。通過調整進口風量及距離模擬不同等級的風。

雪：在低溫環境下采用多臺造雪機模擬。通過調節造雪機噴頭工作數量實現不同降雪等級的模擬。

光照：現場監測設備全天候工作，白天和夜晚光照強度不同，因此須分別測試白天和夜晚的監測性能。

車輛：線路上有列車通過及線路旁公路有汽車通過時，產生的振動可能會對防護柵欄上布設的振動光纖測試性能產生影響，導致誤報警。采用實際列車及汽車通過的方式進行測試。

財政支出與經濟增長關系研究——基于廣東省廣州市1978—2016年的實證分析林 江 王瓊瓊 姚翠齊13-25

植被：高速鐵路線路旁植被在風作用下產生晃動，可能會對毫米波雷達監測性能產生影響，導致誤報警。采用在測試區種植植被或仿真植被的方式模擬。

小動物：高速鐵路線路因貓、狗、飛鳥等小型動物入侵線路，可能會導致監測設備誤報警。通過人工控制動物模型在線路上行走或空中飛行的方式模擬。

2.2.3 模擬等級

根據監測設備性能參數及高速鐵路運行環境，干擾因素的模擬等級設計見表2。

表2 干擾因素的模擬等級

2.3 測試場地

我國高速鐵路運行線路以線間距5 m的雙線鐵路為主。為了真實模擬大部分高速鐵路運行環境，測試場地設計為雙線軌道，軌道結構包含有砟軌道和無砟軌道。

測試場地邊界設置混凝土刺絲滾籠防護柵欄，防護柵欄鄰近鐵路運營線路及公路，便于模擬列車及汽車通過時對振動光纖的影響。

根據不同監測設備性能參數，毫米波雷達監測長度最長，晴好天氣下監測長度可達200 ～ 300 m，但在雨霧雪等惡劣天氣下，受雨霧雪等吸收反射作用，電波衰減明顯，監測長度顯著下降［10-11］。結合國內外已有測試場長度分析可知，測試場地長度不小于200 m時，可滿足周界入侵報警前端監測設備在不同干擾因素下監測性能測試的基本需求。

2.4 測試方案

根據不同技術類別監測設備的監測范圍，將測試場分為視頻+振動光纖測試區、視頻+激光雷達測試區、視頻+毫米波雷達測試區。針對不同測試區監測設備的誤報和漏報情況，設計測試用例。

圖2 視頻+振動光纖測試用例

視頻+激光雷達監測設備是對落石、輕飄浮物、泥石流、人員等異物侵入線路的行為進行監測報警。根據監測最小落石（直徑0.2 m）的目標，結合視頻+激光雷達監測指標，防區長度設計為70 m。在不同位置組合各干擾因素及入侵行為設計測試用例，見圖3。

圖3 視頻+激光雷達測試用例

視頻+毫米波雷達監測設備主要是對人員侵入線路進行監測報警，根據視頻+毫米波雷達監測設備指標，防區長度設計為200 m。在不同位置組合各干擾因素及入侵行為設計測試用例，見圖4。

圖4 視頻+毫米波雷達測試用例

3 測試環境搭建及應用

3.1 場景搭建

為真實模擬高速鐵路運行環境，選擇在國家鐵道試驗中心鄰近列車試驗線路場地搭建測試環境，整體布置見圖5。測試區軌道長度為210 m，最大寬度為15 m，雙線軌道，線間距5 m，軌道類型包含無砟軌道和有砟軌道。

圖5 測試環境布置

雨霧模擬區分兩段布設，毫米波雷達安裝桿附近布設長度為25 m，激光雷達安裝桿附近布設長度為75 m，測試區端頭18 m長范圍內的覆蓋寬度為8 m，其他區域寬度為4 m。

在鄰近列車試驗線、公路側及雨霧模擬區內搭建混凝土刺絲滾籠防護柵欄。

3.2 測試應用

視頻+振動光纖測試設備共4套，布設及測試現場見圖6。針對誤報和漏報測試，組合不同入侵行為及干擾因素，共開展測試用例510條。結果表明：各設備漏報率平均值為35.0%，最低為19.1%，最高為57.6%；誤報率平均值為8.6%，最低為2.6%，最高為11.8%。漏報率平均值白天為35.2%，夜晚為34.7%，表明視頻+振動光纖技術對光照不敏感?？梢姡捎诟鳒y試廠家過于考慮降低誤報率，導致漏報率較高，識別算法、報警策略仍需進一步優化。

圖6 視頻+振動光纖布設及測試現場

視頻+激光雷達測試設備共6套，安裝及測試現場見圖7。針對誤報和漏報測試，組合不同入侵行為及干擾因素共開展測試用例1 604條。結果表明：各設備漏報率平均值在晴好天氣時為7.9%，中雨時為33.6%，強濃霧時為98.0%；誤報率平均值為15.7%，最大為37.9%，最小為0.7%?？梢?，晴好天氣下視頻+激光雷達可有效識別入侵行為，準確率超過90%；雨、霧對監測性能影響較大，應進一步優化硬件設備及識別算法，提高對雨霧干擾的濾除性能。

圖7 視頻+激光雷達設備安裝及測試現場

視頻+毫米波雷達測試設備共5套，安裝及測試現場見圖8。針對誤報和漏報測試，組合不同入侵行為及干擾因素共開展測試用例610條。結果表明：各設備漏報率平均值最大為38.3%，最小為15.2%；無干擾條件下白天為6.3%，夜晚為7.1%；降雨工況下為49.8%，降霧工況下為24.0%；誤報率平均值為19.9%，最大為36.1%，最小為1.2%?？梢?，無干擾條件下在200 m范圍內視頻+毫米波雷達對人員入侵行為的識別性能較好，白天和夜晚差別不明顯；雨、霧對視頻+毫米波雷達監測性能影響較大；各設備之間誤報率和漏報率區別明顯。

圖8 視頻+毫米波雷達設備安裝及測試現場

4 結語

本文根據鐵路現場運用場景，模擬高速鐵路運行環境、線路周邊環境及入侵行為，研究提出了高速鐵路周界入侵監測設備性能測試方法，搭建了測試環境并開展測試應用。結果表明，本文搭建的測試環境可定量模擬雨、霧、風等干擾因素及人員、落石、泥石流等入侵行為，提出的測試方法能夠準確評價周界入侵報警前端監測設備在不同應用場景及干擾因素下的監測性能，具有科學高效的優點，對高速鐵路周界入侵監測設備的研制及測評發揮了重要作用。