无锡学院学生团队创新技术助力地铁继电器安全监测

近日，无锡学院交通与车辆工程工程学院“继安捕手”科技创新团队在地铁信号设备安全监测技术领域实现重大飞跃，其创新研发成果为保障地铁信号系统稳定运行提供了全新的解决思路，在行业内引发广泛关注。

团队合照

团队开发出针对地铁继电器关键电气参数的高精度采集电路，并将其集成在便携式检测箱中。在实际操作过程中，AI自适应模块能够在接入设备的那一刻，依据实时采集到的电流、电压等电气参数，自动匹配最佳的监测方案。这一智能化设计，极大地简化了人工操作流程，同时有力地确保了监测数据的准确性。以往，排查单个继电器的故障往往需要耗费大量时间，而如今借助该技术，故障排查时间大幅缩短，现场工作人员处理问题的效率得到显著提升，成功解决了传统监测方式效率低下的难题。

团队调试设备照片

在算法研发方面，团队对传统的深度学习算法进行了优化，并将其应用于继电器电气参数的运行状态监测。通过实时、精准地对比接入设备与数据库中正常设备的各项参数，一旦发现参数偏离正常范围，系统能够迅速发出预警，提示设备可能存在异常或老化故障。该技术的显著优势在于能够动态收集设备的运行数据，对继电器的服役状态进行实时、全面的监测，有效降低故障发生的可能性，同时也成功解决了长期以来设备故障后需要复杂拆卸并返厂检修的行业难题。

团队实地试用设备

在数据管理与传输方面，团队同样展现出卓越的创新能力。他们利用蓝牙与无线通信技术，实现了实时监测数据向云端管理平台的快速、稳定传输。云端平台对这些数据进行深度分析和处理，并以可视化图表的形式直观展示设备的服役状态，为地铁运维人员的科学决策和资源调配提供了有力支持，显著提升了地铁运维管理的智能化和信息化水平。