摘要：高温超导块材作为高温超导磁浮列车的悬浮承载核心，其内部温升直接影响列车运行的平稳性和安全性。目前，高温超导块材内部温度测量需侵入块材内部，导致块材结构损坏、悬浮性能降低。且车载超导悬浮器内部空间紧凑狭窄，难以承受监测系统的布局。这些问题都影响了高温超导磁浮（下

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高温超导块材作为高温超导磁浮列车的悬浮承载核心，其内部温升直接影响列车运行的平稳性和安全性。目前，高温超导块材内部温度测量需侵入块材内部，导致块材结构损坏、悬浮性能降低。且车载超导悬浮器内部空间紧凑狭窄，难以承受监测系统的布局。这些问题都影响了高温超导磁浮（下文简称超导磁浮）向更长距离试验线、更高速度工程化发展。

西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室的郑珺等在《电工技术学报》2024年增刊1上撰文，研究了超导块材内部温度、动态悬浮力与外部振动的关联特征，提出利用超导磁浮温-振特性与神经网络算法相结合的非接触式超导块材温升无损监测方法。通过实验与仿真协同验证，初步论证了该方法在磁轨磁场不平顺工况下的识别精度与可靠性。该方法避免了传统侵入式测量法对核心部件的破坏，简化了监测结构的复杂度，具有高度的识别准确率，为未来超导磁浮机电耦合多参量融合监测及无损检测提供了参考方向。

研究背景

基于超导块材磁通钉扎特性的高温超导磁浮技术具有悬浮导向一体化、无源自稳定、可静浮、无磁阻力等原理优势。2021年1月工程化样车的正式启用，标志着其进入工程化研究阶段。系统基本构成如图1所示，超导悬浮器相当于轮轨列车转向架下的“轮对”，通过内部超导块材阵列的强磁通钉扎效应与磁轨磁场相互作用，实现车体的自稳定悬浮导向。因此，其低温性能和动态特性都决定着系统运行的安全性。

超导块材作为悬浮承载核心，其内部温升检测成为超导磁浮多参量智能监测的第一要素，研究探索超导块材内部温升与动态悬浮力、振动加速度之间的关联显得尤为重要。此外，现有温度测量方法需将温度传感器置入超导块材内部，存在结构破坏和安装困难等问题，无法工程化应用。对比多参量融合识别技术在高铁系统中的应用，以温-振融合为方向，开展超导磁浮多参量监测及智能状态识别理论具有现实意义和科研价值。

图1 高温超导磁浮工程化样车及基本组成

论文所解决的问题及意义

研究团队通过探究超导块材内部温升与外在动态悬浮力的耦合映射关系，提取等效振动加速度的小波能量作为识别模型输入，利用反向传播神经网络（BPNN）建立了温升智能识别模型，实现了对超导块材内部温度的无损监测。此方法在不影响精度的前提下降低了测试复杂度，实现了针对高温超导磁浮块材内部温度的非接触式智能无损监测。

论文方法及创新点

1、交变磁场激励下超导块材温度与动态悬浮力耦合关系

研究人员利用磁轮旋转产生交变激励磁场模拟超导块材的恶劣运行环境，搭建了针对超导块材的温升-悬浮力测试装置，得到了块材内部不同温升下动态悬浮力的变化情况。结果表明，超导块材内部各点温度及悬浮力衰减率随着激励磁场频率的增加不断增加，具有一致性；对于磁浮应用而言，块材内部安全温度阈值为82 K，而非超导体临界温度92-93 K。

2、基于温-振特性的温升智能识别方法

由于实验过程中超导块材固定在测力装置上，研究团队利用牛顿第二定律将悬浮力转化为等效振动加速度。随后，利用小波分解处理振动加速度信号，通过小波系数得到不同频带的小波能量。接着以各频带小波能量为输入、对应温度值为输出，构建出BPNN温升识别模型。取每种转速下数据集的75%及25%分别作为模型的训练集和测试集，用于模型的训练及准确性验证，具体识别流程如图2所示。结果显示，模型识别率达到99.7%及以上。

图2 温升识别模型流程图

3、识别模型的有效性验证

研究人员利用有限元仿真复现了磁轨磁场不平顺，研究了磁场在20 Hz频率、0.06 T-0.15 T幅值之间波动时超导块材的动态悬浮力与温度变化状态。通过扩展的数据集对温升识别模型进行了验证，结果显示模型识别率保持在99.5%以上。

结论

1)超导块材内部温升与外部振动密切相关，可以利用振动信号，辅以人工智能算法，实现超导块材内部温升非接触式监测。

2)超导块材的小波能量值在不同幅频交变磁场下不同，可作为监测其状态变化的主要参量。

3)基于温-振特性构建的BP神经网络模型，在超导磁浮块材内部温升识别中准确率超99.5%。这可发展为监测超导磁浮动态悬浮性能的有效手段。

团队介绍

西南交通大学高温超导磁悬浮课题组来自西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室，团队长期致力于高温超导磁浮列车工程化与磁力技术应用拓展研究，涉及电磁设计及优化、磁浮动力学及控制、悬浮驱动智能控制等方向。近年来，该团队完成了多个国家、省部级和企业的研究项目，获得了中央高校优秀青年团队（培育）、铁路青年五四奖章集体、四川省青年科技创新研究团队等称号。

郑珺

研究员，博士，博士生导师，澳大利亚政府奋进研究学者（Endeavour Research Fellowship）、詹天佑铁道科学技术专项奖、四川省科技创新人才项目获得者。主持国家科技部863计划、国家自然科学基金、四川省中央引导地方科技发展专项资金项目等国家、省部级项目12项。在IEEE TTE、T-ITS、TVT、Meas、SuST等学术期刊发表第一/通讯作者SCI论文46篇，IEEE期刊封面论文2篇；第一发明人授权中国发明专利21项/美德日专利4项；出版英文专著1章。研究方向为磁悬浮与电磁推进、机电耦合、智能监测与预测。

庞鹏

博士研究生，国家公派联合培养，主持四川省科技创新苗子工程培育项目1项。研究方向为高温超导磁浮系统的温-振特性及智能运行状态识别。

杨浩

硕士研究生，研究方向为高温超导悬浮器智能故障诊断分析。

杨博

硕士研究生，研究方向为高温超导磁浮轨道状态监测系统。

本工作成果发表在《电工技术学报》2024年增刊1，论文标题为“高温超导磁浮多参量监测方法及智能状态识别“。本课题得到国家自然科学基金和四川省科技计划资助项目的支持。

引用本文

郑珺, 庞鹏, 杨浩, 杨博. 高温超导磁浮多参量监测方法及智能状态识别[J]. 电工技术学报, 2024, 39(zk1): 1-13. Zheng Jun, Pang Peng, Yang Hao, Yang Bo. Multi Parameter Monitoring Method and Intelligent State Recognition for High-Temperature Superconducting Maglev. Transactions of China Electrotechnical Society, 2024, 39(zk1): 1-13.

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来源：吾心吾知