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边缘计算+AI双引擎！这款走行部监测系统，为列车安全装上“智慧大脑”

早高峰的地铁平稳穿梭于城市地下，晚归的列车载着疲惫的乘客驶向终点站，在每一次安全抵达的背后，除了驾驶员的精准操作，更有一套“隐形卫士”在实时守护列车的“腿脚”健康。它就是边缘计算走行部在线监测系统，用科技为轨道交通安全筑起一道“智能防线”。

列车走行部，相当于列车的“底盘+腿脚”，涵盖轴箱轴承、齿轮箱、车轮、钢轨等关键部件。这些部件一旦出现故障，轻则导致列车晚点，重则引发安全事故。

走行部在线监控系统通过多物理量感知（冲击、振动、温度），搭配边缘计算、AI大模型、大数据处理等技术，实现对走行部的“实时监测、智能预警、故障诊断、寿命预测”，既降低了地铁维修工作量与成本，又大幅提升了车辆运用效率——让列车安全“看得见、算得准、防得住”。

1.实时告警+AI专家：故障分析“秒响应”

当列车在轨道上飞驰时，车载系统会持续捕捉每一个测点的运行数据。一旦出现异常，系统不仅能第一时间报警，还能“主动解释”故障原因。

运维人员还能直接向车载AI专家提问，比如“结合近三个月情况分析故障过程”，系统会自动拆解共振解调数据、冲击峰值分布，给出详细分析报告——相当于给列车配了一位“随身故障诊断师”。

2.轴承寿命预测：剩余里程“可视化”

轴承是走行部的“易损件”，提前知道它的“剩余寿命”，就能避免临时故障导致的停运。这套系统通过在地面服务器训练“轴承寿命预测模型”，打包后部署到车载主机，实现了“剩余寿命可视化”。

3.钢轨+车轮故障：车载诊断“不耽误”

除了列车自身的部件，钢轨波磨、车轮非圆等轨道侧故障，也会影响行车安全。这套系统将训练好的“钢轨波磨模型”“车轮非圆模型”部署在车载端，实现实时诊断，诊断结果还能同步更新到专家大模型的知识库中。

很多人会问：这套系统需要彻底更换现有设备吗？答案是“不用”。

在硬件设计上，系统采用“兼容升级”思路：在现有车载设备的空闲插槽中，直接加装AI板卡，新的车轮/钢轨诊断、故障预测、轴承寿命预测模型，以及开源大模型，都在AI板卡上运行，既利用了现有设备资源，又实现了功能升级，性价比拉满。

轨道交通是城市的“血脉”，而走行部的安全，就是“血脉畅通”的关键。北京国信会视的边缘计算走行部在线监测系统，用“边缘计算+AI”打破了传统监测的局限，让列车从“被动检修”走向“主动健康管理”。

未来，随着轨道交通的智能化升级，这样的“隐形卫士”会越来越多——它们或许藏在列车的某个插槽里，或许在后台默默分析数据，但正是这些科技力量，让我们每一次的出行，都更安全、更安心。