我国铁路营业里程已超16万公里，高铁运营里程稳居世界第一，高密度运营对轨道设备安全运维提出极致要求。道岔作为“轨道的关节”，其运行状态直接决定列车转线安全，传统人工巡检、数据割裂等痛点长期制约行业发展。南京铁道职业技术学院“道岔哨卫”团队自主研发的基于多源感知的道岔故障智能诊断系统正式亮相，推动道岔运维从“事后维修”向“智能运维”全面升级。

扎根一线，精准锚定行业痛点

道岔故障占轨道设备故障超40%，工务与电务数据壁垒、日间监测空白、人工巡检效率低下等问题，成为铁路安全运行的关键瓶颈。

项目负责人赵梦越在上海铁路局、南京地铁一线跟岗实习时深刻体会到行业困境：“夜间天窗作业时间紧张，工务电务数据共享不通畅，故障排查如同‘盲人摸象’，微小隐患极易引发安全事故。”在指导老师张文的带领下，团队走访8家轨道交通企业，调研1200余公里线路，聚焦道岔运维三大核心痛点，确立“工电一体化、全工况智能监测”的研发方向。

依托学校教育部高铁安全协同创新中心、轨道交通综合实训基地等平台，团队将一线运维需求转化为技术研发目标，打造适配普铁、高铁、城轨全场景的国产化监测解决方案。

技术攻坚，打造智能监测标杆

“道岔哨卫”系统以多源感知为核心，构建“硬件终端—边缘网关—云平台—智能算法”四位一体架构，突破传统监测单一、诊断滞后的技术瓶颈。团队攻克多源异构数据融合、恶劣环境传感精度保障等难题，集成振动、位移、图像等多类型传感器，实现轨距变化、尖轨爬行、转辙机缺口、钢轨振动等全维度参数24小时实时采集，数据准确率达99%。基于K-Means聚类算法与百万级道岔工况数据训练，系统可精准识别12类常见故障，故障识别准确率超98%，能提前72小时发出分级预警，定位精度达1毫米，彻底解决工电结合部70%以上故障难以溯源的行业难题。

师生共创，产教融合结硕果

“道岔哨卫”团队由专业教师、行业工匠与跨专业学生组成，形成“教师引领、学生主力、企业支撑”的创新模式。项目研发过程中，校方负责系统设计、算法优化，企业提供现场数据、测试场景与技术指导，构建“理论—模拟—验证—迭代”的闭环研发体系。

团队负责人赵梦越表示：“我们坚持把课堂搬到现场，让团队同学在真实项目中锤炼技能，既解决产业难题，又培育技术人才。”团队成员涵盖铁道交通运营、动车组检修、铁道信号自动控制等多个专业，在研发中实现知识融合与能力提升，累计申请发明专利4项、软件著作权4项，形成坚实技术壁垒。

赋能行业，守护交通强国建设

高职院校的科研创新，始终扎根产业、服务一线。“道岔哨卫”项目精准契合“交通强国”“人工智能+交通运输”战略，填补了道岔全工况一体化智能监测市场空白，推动铁路运维行业智能化、国产化升级。

赵梦越表示，未来团队将持续优化算法、拓展应用场景，依托“一带一路”拓展海外市场。同时，以项目为载体深化产教融合，培育更多轨道交通复合型技术技能人才，用科技创新守护轨道运行安全，为交通强国建设贡献青春力量。