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在轨道交通供电网络中，局部放电作为绝缘劣化的早期预警信号，其精准监测对保障列车运行安全至关重要。该系统通过多模态感知技术构建起“实时监测-智能分析-预防维护”的全链条防护体系，成为守护地下动脉的科技哨兵。

系统核心原理基于电磁感应与声电转换机制。当高压设备绝缘材料出现气隙、裂纹或杂质时，局部电场畸变会引发微小放电，产生高频电磁波与超声波。监测系统通过特高频（UHF）传感器、超声波传感器及暂态地电压（TEV）监测装置同步采集多物理场信号，经滤波放大后转换为数字信号，再通过特征提取算法分析强度及相位信息。结合数字孪生技术，系统可构建电缆隧道三维数字模型，实现放电位置辅助定位与环境参数关联分析。

技术特点体现为三大创新维度。在感知层，采用“脉冲电流法+超声波检测”复合架构，集成特高频、高频电流（HFCT）等多模态传感器阵列，采样率高，配合傅里叶变换噪声抑制算法，在强电磁干扰环境下信噪比提升显著。在传输层，通过光纤与无线Mesh网络构建隧道内通信网络，支持MQTT协议对接城市轨道交通云平台。在平台层，内置深度学习模型，运用卷积神经网络（CNN）实现电晕放电、表面放电等故障类型的辅助识别，结合长短期记忆网络（LSTM）构建绝缘老化趋势曲线，预警准确率高。

系统应用场景覆盖轨道交通全生命周期管理。在牵引变电所，实时监测变压器绕组间放电、垫块老化等隐患；在电缆接头处，识别压接不良、绝缘介质劣化等问题；在开关柜触头部位，预警接触不良引发的局部放电。通过7×24小时连续监测，系统使计划外停电次数减少，设备检修效率提升，设备全生命周期管理成本显著降低。

最新技术进展聚焦智能化升级。多传感器融合技术集成振动、温度、气体成分检测模块，边缘计算升级将部分诊断算法前移至检测器端，实现毫秒级响应。自供能技术利用电磁场能量采集延长设备续航，结合LTE-M网络保障数据传输可靠性。随着数字孪生与算法的深化应用，系统正从单一监测向预测性维护平台演进，为构建韧性城市轨道交通网络奠定坚实基础，为城市可持续发展注入科技动能。