隨著中國CR450高速列車試驗速度突破450 km/h，軌道基礎設施的健康監測面臨前所未有的挑戰。傳統軌道檢測車(TRV)每月僅能檢測一次，難以捕捉突發性軌道缺陷。更棘手的是，軌道蠕變、凍脹等潛在風險往往在兩次TRV檢測間隔期間悄然發展，可能釀成重大安全事故。這一現狀促使科學家們尋求更高效的實時監測方案。

中國鐵道科學研究院聯合清華大學的研究團隊獨辟蹊徑，利用沿鐵路鋪設的電信光纖作為傳感介質，構建了一套創新的激光干涉振動監測系統。這項發表于《Nature Communications》的研究，通過分析列車振動特征實現了軌道狀態的實時評估，將檢測頻率從每月一次提升至每日數十次，為高速鐵路安全運營提供了革命性技術支撐。

研究團隊采用三項核心技術：首先，基于1550.12 nm窄線寬激光器的干涉系統，通過聲光調制器(AOM)實現100 MHz頻移的異頻外差探測；其次，利用分布式聲波傳感(DAS)數據訓練殘差神經網絡-長短期記憶網絡(Res-LstmNet)，實現振動事件的400米級空間定位；最后，開發平均功率譜密度(A-PSD)算法，從30列次列車振動數據中提取軌道結構特征指紋。

實驗平臺與Res-LstmNet定位
在長達12公里的京廣高鐵北京段實驗平臺上，研究團隊將電信光纖接入激光干涉儀。通過Res-LstmNet對振動信號進行時頻分析，成功將連續振動波形分割為5秒片段并精確定位。該系統不僅能追蹤列車實時位置（空間分辨率400米），還意外捕捉到相鄰2公里軌道傳來的振動傳播現象，揭示了高速鐵路高架橋的振動傳遞特性。

HSR健康檢查中的A-PSD應用
研究發現，不同類型軌道結構呈現獨特的A-PSD"指紋"：有砟軌道橋梁在60Hz處出現顯著峰，而無砟軌道橋梁的峰值集中在30-50Hz。通過對四種典型結構（有砟/無砟軌道橋梁和路基）長達14個月的監測，發現其A-PSD在極端天氣和地震干擾下保持穩定，證實了高鐵基礎設施的可靠性。特別值得注意的是，系統成功記錄了2023年7月北京特大暴雨和300公里外5.5級地震對軌道的沖擊響應。

HSR橋梁蠕變變形的A-PSD分析
在最具說服力的案例中，研究團隊對比了軌道維護前后3mm級蠕變變形的A-PSD變化。維護前，變形導致2-5Hz頻段A-PSD升高20dB，80Hz附近升高15dB；維護后這些異常峰消失，與TRV檢測的幾何形變改善結果高度吻合。這證實A-PSD對微小軌道缺陷具有卓越的敏感性，能捕捉傳統方法難以發現的早期損傷。

環境振動的意外發現
在夜間"天窗期"，系統還檢測到兩類特殊振動：一是300公里外5.5級地震產生的P波和S波（信噪比達20dB），二是6.9公里外運煤列車通過交叉點時引發的結構振動。這些發現暗示該技術可能構建覆蓋全國的地震監測網絡。

這項研究標志著基礎設施健康監測領域的重大突破。激光干涉系統將電信光纖轉化為數萬計的"振動傳感器"，通過列車自身振動實現軌道狀態的"全時體檢"。其意義不僅在于將檢測周期從月級縮短至小時級，更開創了"交通-地震"雙功能監測新模式。隨著更多軌道缺陷特征的積累，未來有望建立A-PSD與具體故障類型的映射數據庫，最終形成智能化的高鐵健康預警系統。研究團隊指出，下一步將重點突破100公里級超長距離監測技術，并探索衛星定位替代DAS的可行性，為這項技術的規�；瘧�用鋪平道路。