智能螺栓轴力监测技术在轨交车辆上的应用研究

Research on the Application of Intelligent Bolt Axial Force Monitoring Technology on Rail Vehicles

摘要: 轨道交通系统的安全稳定运行是保障乘客出行安全的基石，然而长期高速运行易引发螺栓松动及脱落风险，对行车安全构成严峻挑战。传统螺栓松动检测方法主要依赖人工巡检与定期维护，但存在效率低下、成本高昂及漏检风险等问题。为克服这些局限性，智能螺栓技术应运而生，并在轨道交通领域展现出显著优势。该技术首先从理论层面深入分析了螺栓连接的受力机理，精确计算出正常工况载荷下螺栓松动的轴力临界值，并据此合理设定预警阈值。智能螺栓能够实时监测螺栓状态并提供预警，及时发现并解决螺栓松动问题，有望有效降低维护成本，适当延长运营维护检测周期，进而全面提升轨道交通系统的安全性和可靠性。

Abstract: The safe and stable operation of rail transportation system is the cornerstone to ensure the safety of passenger travel. However, long-term high-speed operation is prone to the risk of bolt loosening and dislodging, which poses a serious challenge to the safety of travel. Traditional bolt loosening detection methods mainly rely on manual inspection and regular maintenance, but there are problems such as low efficiency, high cost and the risk of leakage. In order to overcome these limitations, intelligent bolt technology has emerged, and has shown significant advantages in the field of rail transportation. The technology firstly analyzes the force mechanism of bolt connection from the theoretical level, accurately calculates the critical value of axial force of bolt loosening under normal working load, and reasonably sets the warning threshold accordingly. Intelligent bolt can monitor the bolt status in real time and provide early warning to find and solve the bolt loosening problem in time, which is expected to effectively reduce the maintenance cost, appropriately extend the operation and maintenance inspection cycle, and then comprehensively improve the safety and reliability of the rail transportation system.

1. 引言

轨道交通，作为现代都市血脉中不可或缺的组成部分，承担着繁重的人员输送与物资流通任务，其安全稳定运行是城市功能正常发挥的基石[1]。在这一复杂系统中，螺栓作为连接轨道结构与各类关键部件的微小却至关重要的元素，扮演着固定与支撑的双重角色[2]。然而，长期运营过程中，受振动、疲劳、环境腐蚀等多重因素影响，螺栓松动成为了一个不容忽视的问题，它潜藏着对轨道交通系统安全与稳定性的重大威胁，同时可能导致部件加速磨损、故障频率增加以及维护成本攀升[3]-[6]。因此，对螺栓状态的定期检查、及时紧固与科学维护，是确保轨道交通系统整体性能与乘客安全的必要措施。

传统螺栓松动检测手段虽在一定程度上能够发挥作用，但其固有的局限性已难以适应现代轨道交通对高效、精准管理的需求[7] [8]。这些传统方法大多依赖于人工巡检，不仅劳动强度大、效率低下，而且易受人为因素干扰，如疏忽、误判等；加之无法实现连续实时监测，安全隐患的识别与处理往往滞后，增加了事故风险。此外，检测范围的局限性也可能导致潜在问题的遗漏，而停机维护的需求则可能对运营计划造成不必要的干扰，影响乘客体验及运营效率[9] [10]。

针对上述挑战，学术界与产业界开始积极探索更为先进的螺栓松动监测技术，其中，智能螺栓技术凭借其创新性与实用性，逐渐崭露头角[11]-[13]。本研究正是在这一背景下展开，旨在深入探究智能螺栓技术在轨道交通领域的具体应用与实践。通过优化设计智能螺栓的结构与工作原理，融合尖端的数据采集、传输技术，以及研发高效、准确的松动检测算法，本研究力求实现对螺栓状态的实时、精确监测与预警，为轨道交通系统的安全运行提供强有力的技术支撑。此外，本研究还将为轨道交通行业的智能化进程提供新的理论依据与实践路径，促进技术创新与行业升级，共同构建更加智慧、可持续的城市交通体系。

2. 车辆智能螺栓监测系统研究

2.1. 智能螺栓设计原理

目前，螺栓轴力检测领域主要采纳四种方法：力矩扳手法[14]、应变片法[15]、超声波轴力测量[16]及预埋微位移[17]传感器监测方法。这些方法在工业界得到广泛应用，各具特色。力矩扳手法通过扭矩测量间接评估轴力，操作便捷，尤其适用于大型设备检测，但其精度受限于多种因素，导致误差达到35%。应变片法利用电阻变化反映螺栓应变，准确度高，但是需要经常校准维护，不适用于长期监测。超声波轴力测量，作为一种非破坏性技术，依据声弹性原理，能快速检测绝对应力值。但其现场施工困难，且长期使用，存在耦合剂退化导致测量失效的风险。预埋微位移传感器监测方法是在螺栓端部盲孔内预埋高精度微位移传感器和测量杆，将螺栓受力的变形量转换为测量杆的位移量，由预埋微位移传感器测得该位移量。通过该位移量计算出螺栓轴力的监测方法。其优势在于直接得到螺栓轴力数据，有效避免了其他干扰因素，采样简单实时，展现出卓越的测量性能。本研究的智能螺栓是采用预埋微位移传感器监测方法设计制作。以下对智能螺栓基本原理进行简要阐述。

螺栓在轴力的作用下会产生拉伸变形，这一变形在螺栓材料达到屈服强度之前主要表现为弹性变形。根据材料力学的基本原理，螺栓的伸长量与其所承受的轴力之间存在线性关系，这一关系可以通过螺栓伸长量公式来精确描述：

$\Delta L=\frac{F\times L}{E\times A}$ (1)

其中∆L为螺栓的伸长量，F为其受到的轴力、L为螺栓的长度、E为螺栓材料的弹性模量，A为螺栓的横截面积。

根据公式(1)，在螺栓处于弹性变形阶段的前提下，轴力与螺栓的伸长量之间展现出线性相关性，且这一关系独立于摩擦因数及被联接件的刚度。因此，通过精确测量螺栓在拧紧前后的长度变化，即可确定其伸长量，进而实现对轴力的准确控制。此方法在确保轴力控制精度方面表现出较高的可靠性。

2.2. 智能螺栓设计

智能螺栓感知单元(图1)的设计精妙，其核心在于螺栓中心钻制的一个微小盲孔，该孔径通常控制在不超过3.5毫米的范围内，以确保结构强度的同时，便于内置测量组件的安装。在螺栓端部盲孔内预埋高精度微位移传感器和测量杆，将螺栓受力的变形量转换为测量杆的位移量，由预埋微位移传感器测得该位移量。通过该位移量计算出螺栓轴力。

Figure 1. Intelligent bolt construction drawing

图1. 智能螺栓结构图

2.3. 监测系统设计

本文提出了一种面向轨道交通车辆螺栓轴力监测的智能系统。该系统由智能螺栓(主要技术指标见表1)、前置采集单元(主要技术指标见表2)、主机(主要技术指标见表3)以及数据服务器(主要技术指标见表4)四大核心组件构成，其整体系统架构如图2所示。为了与传感单元的特性相匹配，本研究攻克了信号采集与处理的关键技术难题，并开发了专用的技术装置。系统创新性地采用蓝牙5.0无线通信技术，实现智能螺栓与数据采集装置间轴力数据的高效传输，数据经CAN总线汇总至系统主机后，通过列车内置以太网与TCMS相连，再利用车地无线通信技术实时传送至地面维保中心。此外，系统能实时捕捉并反馈螺栓轴力状态，采用回归分析方法揭示松动规律，结合维修检查数据精确确定松动阈值，为轨道交通车辆安全运行提供有力保障。

Table 1. Intelligent bolt main technical parameters table

表1. 智能螺栓主要技术参数表

参数名称	参数指标
测量精度	标准轴力的±5%
采样频率	4 Hz
工作温度范围	−40~65℃
防护等级	IP67
轴力准确率	95%
MTBF	50000h

Table 2. Main technical parameters of front acquisition unit

表2. 前置采集单元主要技术参数表

参数名称	参数指标
蓝牙5.0无线通道	1通道，带蓝牙天线
CAN2.0通道	1通道
RS485通道	1通道
工作温度	−40℃~85℃
防护等级	IP67
电源输入	24/12VDC
功耗	小于5 W
安装方式	M5*12
MTBF	50000 h

Table 3. Main technical parameters of the host

表3. 主机主要技术参数表

参数名称	参数指标
系统内存	8 GB DDR3，最高533 MHz
Flash存储	4096 MB
通道输入	4路485总线，1路CAN总线
以太网接口	RJ45，10 M/100 M自适应TCP/IP
工作环境湿度	<95% (25℃)非冷凝
工作温度范围	−40℃ +70℃
电源电压	24 VDC，功率 < 30 W
平均无故障时间(MTBF)	50000 h

Table 4. Data server main technical parameters table

表4. 数据服务器主要技术参数表

参数名称	参数指标
CPU	2000 MHz 4核
内存	4 G
硬盘	1T*3，SATA RAID 5
现场服务器供电要求	220 VAC ± 10%，50 Hz ± 1 Hz，MAX：500 W

Figure 2. Intelligent bolt and shaft force monitoring system framework

图2. 智能螺栓及轴力监测系统框架图

智能螺栓监测系统预期实现以下监测目标：

(1) 确保螺栓轴力监测准确性，通过优化采集频率与位数，解决信号采集难题，开发适配轨交车辆的监测装置。

(2) 利用蓝牙5.0无线通讯简化智能螺栓安装，通过CAN总线及列车以太网接入TCMS，实现预紧力数据无线传输至地面维保中心。

(3) 监测列车螺栓轴力状态，通过数据分析获得松动规律，结合维检确定松动阈值，保障列车安全运行。

(4) 将智能螺栓数据应用于列车全寿命管理，实现关键螺栓状态维护，从计划转向状态维护，确保螺栓状态最佳。

3. 车辆智能螺栓监测系统安装与调试

3.1. 智能螺栓的安装

在轨交列车的设计中，转向架作为核心部件，对确保列车平稳运行起着至关重要的作用。特别是其拉杆螺栓和中心销螺栓的紧固状态，直接关系到列车的安全性能。考虑到列车在运行过程中，转向架需承受频繁的交变载荷，这可能导致螺栓松动，进而引发严重的安全事故。因此，对这些关键螺栓的状态进行持续监测显得尤为重要。同时，车钩缓冲装置作为连接机车与车辆或车辆之间的桥梁，同样在列车行驶过程中承受着牵引力、冲击力和振动等多种力的作用。长此以往，这些力的作用可能导致车钩缓冲装置螺栓连接结构的紧固状态发生改变，进而影响其正常工作，对列车安全行驶构成潜在威胁。

针对上述问题，本研究选择以上海地铁17号线轨交车辆为例，将智能螺栓安装于列车的关键部位，包括中心销、转向架牵引拉杆以及车钩等位置。这些智能螺栓具有实时监测螺栓轴力变化的能力，能够及时发现潜在的松动问题。此次安装共涉及116支智能螺栓，分布于车辆的6节车厢中，详细信息请参见表5。通过精确的安装位置选择(如图3、图4所示)，我们实现了对列车关键部件的全面监测。这一举措不仅有助于及时发现并处理螺栓松动等安全隐患，还显著提升了列车的安全性和稳定性。对于预防列车脱轨、翻车等严重安全事故，以及保障列车整体安全运行，具有重要意义。

Table 5. Shanghai metro line 17 rail vehicle intelligent bolt installation information sheet

表5. 上海地铁17号线轨交车辆智能螺栓安装信息表

规格型号	名称	TC车厢 (支)	M1车厢 (支)	M2车厢 (支)	M3车厢 (支)	M4车厢 (支)	小计(支)
M36*180	中心销M36*180智能螺栓	2	2	2	2	2	12
M24*130	转向架拉杆M24*130 智能螺栓	8	8	8	8	8	48
M24*160	转向架拉杆M24*160智能螺栓	8	8	8	8	8	48
M36*260	车钩M36*260智能螺栓	4					8

Figure 3. bogies

图3. 转向架

Figure 4. Hooks

图4. 车钩

3.2. 智能螺栓的通讯调试

智能螺栓的通信机制采用先进的蓝牙5.0协议，实现了高效且稳定的数据传输。在安装过程中，需将电池盒精准插入智能螺栓的接头部位，并通过螺纹紧固，同时，设计有防松机构以确保在剧烈振动环境下电池盒不会松脱，从而保障了系统的稳定性和可靠性。一旦电池盒与智能螺栓正确连接，智能螺栓便能依据预设的时间间隔自动进行数据采集与发送。得益于无线对时机制的引入，所有智能螺栓的采样过程得以同步进行，时间误差控制在100毫秒以内，显著提升了数据的一致性和准确性。此外，为避免多节点无线通信时的碰撞问题，系统采用了随机延时机制来优化数据发送过程。

在数据采集前端，我们部署了蓝牙网关作为前置采集单元，其安装位置需确保与节点间的距离不超过15米，并且应避免大面积金属的遮挡，以保证通信质量。针对M车厢，前置采集单元被巧妙地安装在两个车厢之间的车底部，这样可以有效地接收到来自两个车厢转向架上的智能螺栓数据。而在TC车厢，为了确保车辆两端车钩部位的数据也能被顺利采集，我们在车底两端均安装了前置采集单元。最终，这些前置采集单元将汇集到的数据通过CAN接口传输至主机系统，为后续的数据处理与分析提供了坚实的基础。

4. 车辆智能螺栓轴力数据分析

智能螺栓轴力在线监测系统(图5)提供了一种高效且全面的车辆安全监测方法。在该系统中，用户可根据研究或应用需求，便捷地查询螺栓趋势图及螺栓分析图的相关数据，这一特性极大地提高了数据利用的灵活性和针对性。系统的核心功能不仅包含传感器的参数配置，还扩展到数据的实时显示与存储。用户能够依据实际情况，灵活调整传感器参数，确保数据采集的精确度。通过直观的图形与曲线界面，系统实时展示来自116个传感器的监测信息，为用户提供全面的螺栓轴力监测画面。这些细致的准备工作，包括传感器的精确配置和数据的即时可视化，为后续深入的车辆智能螺栓轴力数据分析构建了稳固的基础，从而显著提升了车辆安全监测的水平。

Figure 5. Intelligent bolt axial force monitoring system

图5. 智能螺栓轴力在线监测系统

为了全面且系统地探究智能螺栓在轨道交通实际运营环境中的性能表现与监测效能，本研究精心选取了2024年1月1日至6月5日期间，每日上午八点采集的丰富数据(每天仅上传一包数据)。这些数据不仅详尽记录了智能螺栓及轴力监测系统的多维度指标，还特别针对关键部位进行了细致划分，具体包括车钩(6号车厢TC2)与车钩(1号车厢TC1)的车钩螺栓轴力数据，以及转向架1 (TC2)、转向架2 (TC2)、转向架3 (M4)、转向架4 (M4)、转向架5 (M3)、转向架6 (M3)上的螺栓信息。对于每个转向架，我们详细记录了1~8号螺栓的轴力数据作为转向架螺栓的数据集，同时，第9号数据专门用于记录中心销螺栓的轴力情况(具体参见表6)。这样的数据采集方式确保了数据的全面性和针对性，为后续深入分析奠定了坚实可靠的基石，并深刻揭示了智能螺栓在实际应用中的性能特征与监测效果。下文将基于这些详尽的数据逐一展示分析结果与统计表格，旨在为轨道交通系统的安全运维提供坚实的科学依据与切实可行的实践指导，同时，也期望能推动智能监测技术在轨道交通领域的进一步应用与发展，为行业的技术革新与进步贡献重要力量。

Table 6. Intelligent bolt and shaft force monitoring system data sheet

表6. 智能螺栓及轴力监测系统数据表

位置	序号	螺栓和等级	紧固力矩(N.m)	2023/12/01轴力(kN) (实际值)	2024/04/22轴力值(kN) (实际值)	2024/06/05轴力值(kN) (实际值)	轴力下降率(%)
车钩(6号车厢 TC2)	1	M36X200 8.8级	960	213	202	201	5.634
	2	M36X200 8.8级	960	312	312	311	0.321
	3	M36X200 8.8级	960	259	252	258	0.386
	4	M36X200 8.8级	960	207	206	206	0.483
车钩(1号车厢 TC1)	1	M36X200 8.8级	960	294	290	293	0.340
	2	M36X200 8.8级	960	338	336	336	0.592
	3	M36X200 8.8级	960	403	395	401	0.496
	4	M36X200 8.8级	960	228	219.9	219.9	3.553
转向架1 (TC2)	1	M24X160 8.8级	500	136	135	134	1.471
	2	M24X160 8.8级	500	142	142	141	0.704
	3	M24X130 8.8级	500	166	158	157.6	5.060
	4	M24X130 8.8级	500	159	158	157	1.258
	5	M24X160 8.8级	500	142	140	138.7	2.324
	6	M24X160 8.8级	500	142	140	140	1.408
	7	M24X130 8.8级	500	162	160	160	1.235
	8	M24X130 8.8级	500	199	197	198	0.503
	9	M36X180 10.9级	960	227	226	227	0.000
转向架2 (TC2)	1	M24X160 8.8级	500	163	161	163	0.000
	2	M24X160 8.8级	500	134	136	136	-1.493
	3	M24X130 8.8级	500	171	170	170.8	0.117
	4	M24X130 8.8级	500	162	162	162	0.000
	5	M24X160 8.8级	500	130	131	129	0.769
	6	M24X160 8.8级	500	167	165	166.9	0.060
	7	M24X130 8.8级	500	170	167	167	1.765
	8	M24X130 8.8级	500	187	184	184	1.604
	9	M36X180 10.9级	960	299	290	286	4.348
转向架3 (M4)	1	M24X160 8.8级	500	156	158	156	0.000
	2	M24X160 8.8级	500	122	118.9	118	3.279
	3	M24X130 8.8级	500	256	256	256	0.000
	4	M24X130 8.8级	500	199	198	198	0.503
	5	M24X160 8.8级	500	133	130	130	2.256
	6	M24X160 8.8级	500	125	125	124	0.800
	7	M24X130 8.8级	500	172	170	170.8	0.698
	8	M24X130 8.8级	500	198	197	197.8	0.101
	9	M36X180 10.9级	960	246	238	238	3.252
转向架4 (M4)	1	M24X160 8.8级	500	137	135.9	135.8	0.876
	2	M24X160 8.8级	500	137	135	134.8	1.606
	3	M24X130 8.8级	500	211	210	210	0.474
	4	M24X130 8.8级	500	198	196	196	1.010
	5	M24X160 8.8级	500	140	137	137.8	1.571
	6	M24X160 8.8级	500	140	141	139	0.714
	7	M24X130 8.8级	500	185	143	142.8	22.81
	8	M24X130 8.8级	500	216	214	215	0.463
	9	M36X180 10.9级	960	272	272	272	0.000
转向架5 (M3)	1	M24X160 8.8级	500	119	118	118	0.840
	2	M24X160 8.8级	500	140	138	138	1.429
	3	M24X130 8.8级	500	151	147	148	1.987
	4	M24X130 8.8级	500	176	174	174	1.136
	5	M24X160 8.8级	500	112	113	112	0.000
	6	M24X160 8.8级	500	126	124	124.8	0.952
	7	M24X130 8.8级	500	179	179	178	0.559
	8	M24X130 8.8级	500	168	165	166	1.190
	9	M36X180 10.9级	960	250	242	237	5.200
转向架6 (M3)	1	M24X160 8.8级	500	126	126	126	0.000%
	2	M24X160 8.8级	500	143	142	141.9	0.769
	3	M24X130 8.8级	500	183	180.9	181	1.093
	4	M24X130 8.8级	500	213	211	211	0.939
	5	M24X160 8.8级	500	124	124	122.9	0.887
	6	M24X160 8.8级	500	136	133	132	2.941
	7	M24X130 8.8级	500	177	172	162.8	8.023
	8	M24X130 8.8级	500	181	179	178	1.657
	9	M36X180 10.9级	960	200	199	199	0.500
转向架7 (M2)	1	M24X160 8.8级	500	130	129	129	0.769
	2	M24X160 8.8级	500	139	139	138	0.719
	3	M24X130 8.8级	500	182	176	176	3.297
	4	M24X130 8.8级	500	230	229	229	0.435
	5	M24X160 8.8级	500	128	128	127.8	0.156
	6	M24X160 8.8级	500	150	147	147.8	1.467
	7	M24X130 8.8级	500	207	205.9	203	1.932
	8	M24X130 8.8级	500	208	207	208	0.000
	9	M36X180 10.9级	960	290	284	281.9	2.793
转向架(M2)	1	M24X160 8.8级	500	130	129	129	0.769
	2	M24X160 8.8级	500	126	124	124	1.587
	3	M24X130 8.8级	500	152	150	151.9	0.066
	4	M24X130 8.8级	500	198	196	191	3.535
	5	M24X160 8.8级	500	142	140	140	1.408
	6	M24X160 8.8级	500	132	131	130	1.515
	7	M24X130 8.8级	500	177	177	177	0.000
	8	M24X130 8.8级	500	236	235	234	0.847
	9	M36X180 10.9级	960	238	237	235	1.261
转向架(M1)	1	M24X160 8.8级	500	159	156	155.8	2.013
	2	M24X160 8.8级	500	137	136	135	1.460
	3	M24X130 8.8级	500	199	198	197	1.005
	4	M24X130 8.8级	500	175	174	173	1.143
	5	M24X160 8.8级	500	147	146	145.9	0.748
	6	M24X160 8.8级	500	135	134.9	134	0.741
	7	M24X130 8.8级	500	155	152.9	153	1.290
	8	M24X130 8.8级	500	203	203	203	0.000
	9	M36X180 10.9级	960	255	249	248	2.745
转向架10 (M1)	1	M24X160 8.8级	500	129	128	129	0.000
	2	M24X160 8.8级	500	148	148	147.9	0.068
	3	M24X130 8.8级	500	157	155	156	0.637
	4	M24X130 8.8级	500	228	227	226	0.877
	5	M24X160 8.8级	500	130	130	129	0.769
	6	M24X160 8.8级	500	132	131	130	1.515
	7	M24X130 8.8级	500	162	161	160	1.235
	8	M24X130 8.8级	500	167	165	166	0.599
	9	M36X180 10.9级	960	260	258	257.8	0.846
转向架11 (TC1)	1	M24X160 8.8级	500	162	159	159	1.852
	2	M24X160 8.8级	500	155	155	153.7	0.839
	3	M24X130 8.8级	500	183	177.9	176.9	3.333
	4	M24X130 8.8级	500	170	169.9	168.8	0.706
	5	M24X160 8.8级	500	153	150	150.7	1.503
	6	M24X160 8.8级	500	156	154	154	1.282
	7	M24X130 8.8级	500	170	166	166	2.353
	8	M24X130 8.8级	500	216	214	214	0.926
	9	M36X180 10.9级	960	213	213	212.7	0.141
转向架12 (TC1)	1	M24X160 8.8级	500	139	136	137	1.439
	2	M24X160 8.8级	500	131	130	130.7	0.229
	3	M24X130 8.8级	500	191	190	190	0.524
	4	M24X130 8.8级	500	211	210	209	0.948
	5	M24X160 8.8级	500	167	167	166.7	0.180
	6	M24X160 8.8级	500	161	159	160.9	0.062
	7	M24X130 8.8级	500	191	147	145	24.08
	8	M24X130 8.8级	500	213	211	210.9	0.986
	9	M36X180 10.9级	960	235	235	234.5	0.213

Figure 6. Percentage change in axial force

图6. 轴力变化百分比

通过监测系统数据表分析，可以明确观察到智能螺栓在服役期间受动态载荷影响，展现出不同程度的松动趋势，这主要体现在螺栓轴力的持续下降上。当螺栓的初始轴力设定在合理范围内时，连接螺纹在承受动态载荷时能够有效维持自锁状态，从而有效抑制松动现象的发生。然而，若初始轴力设定不足，连接螺纹则难以在动态载荷作用下保持自锁，导致松动现象逐渐加剧，进而引发螺栓轴力的迅速衰减。

为了深入探究螺栓轴力值随时间的变化规律，并精确识别其中的异常情况，本研究对2024年1月至2024年6月期间收集的螺栓轴力数据进行了详尽的统计分析。在具体方法上，我们首先计算了数据的均值与标准差，并绘制了图6来直观展示螺栓轴力值的变化情况。在该图中，横坐标代表116个螺栓的编号，每一个点对应一个螺栓；纵坐标则表示螺栓轴力值的变化率，该变化率是通过计算每个螺栓在观测期间的最大变化量除以其初始安装时的轴力值而得出的。通过观察图6中变化率的分布，我们依据统计学原理，设定了一个阈值：当数据点的变化率偏离整体分布的程度超过该阈值时，即被视为异常值。因此，图6不仅清晰地展示了各个螺栓轴力值随时间变化的异常情况，还为我们确定异常值的阈值提供了重要依据。

通过观察图6，我们注意到转向架(M4)上的第7号智能螺栓与转向架12 (TC1)上的对应第7号智能螺栓的轴力值变化率出现了较为显著的下降趋势。为了更深入地验证这一初步观察，我们参考了表6中提供的详细数据记录。数据表明，这两枚螺栓的初始轴力值分别为185 KN和191 KN，而截至2024年6月5日的监测结果则显示，它们的轴力值已降至141 KN和145 KN。通过计算，我们发现这两枚螺栓的轴力衰减比例分别达到了22.91%和24.08%，这一变化幅度提示我们可能存在螺栓松动的风险。因此，我们建议考虑安排相应的检修工作，以确保螺栓连接的稳定性和整体结构的安全性。

维持螺栓轴力在适宜的区间内是有效遏制松动现象、确保结构安全的关键。本研究采用的智能螺栓系统，集成了高精度传感器，能够实时、精确地监测螺栓轴力的变化。系统设定了两级报警机制：当监测到的轴力值跌落至初始值的90%以下(即超过10%的降幅)时，触发一级报警；若轴力值进一步跌落至初始值的80%以下(即超过20%的降幅)，则触发二级报警。这两级报警均以视觉或电子信号的形式即时提醒维护人员采取行动。报警阈值的设定严格遵循了科学方法论，并参考了图6中详细的数据分析结果。通过这样的设定，我们能够更加精确、及时地捕捉到螺栓紧固状态的任何不利变化，为轨道交通系统的安全稳定运行提供坚实的技术保障，显著增强其整体的安全性和可靠性。

5. 结论与展望

本文对智能螺栓技术在轨道交通领域的应用进行了深入探索与分析。首先，通过详细解析智能螺栓的工作原理及其独特的紧固特性，我们确定了最优的螺栓紧固方式。在此基础上，我们进一步优化了智能螺栓在列车关键连接部位的最佳安装数量与布局策略，以确保其效能的最大化。依托对螺栓防松原理的深入研究，并结合监测系统所采集的智能螺栓轴力数据，我们进行了全面的螺栓松动特性分析。通过这一分析，我们明确了各类螺栓松动的特征参数及相应的报警阈值，从而充分展示了智能螺栓技术在轨道交通领域的巨大应用潜力与价值。

然而，智能螺栓技术在实际应用中仍面临着一系列挑战，如紧固标准的制定、螺栓寿命的准确评估等。这些问题的解决对于推动智能螺栓技术在轨道交通行业的更广泛应用至关重要。因此，未来的研究应聚焦于这些关键问题，特别是要深入研究工程应用环境中的温度、载荷、结构等因素之间的相互关系，以提高螺栓轴力的测量精度，并进一步完善智能螺栓技术的理论体系与实践应用。