铁路运输是我国能源、货物运输的重要方式，铁路监测是其安全性的最重要保障。长期以来，由于铁路监测长期采用人工监测的手段，耗费巨大，整个行业约有73000员工从事铁路巡检，每年人工费用达26.23亿元；而由于人工监测的局限性，一些地理复杂路段如深山，高原，桥梁难以进行高频监测，此外还存在误检及漏检的可能性，因此，我国铁路运输一直处于高风险状态，每年因铁路异常而导致的延误或事故达5000余次，造成直接与间接经济损失达400亿元。
针对上述的问题，我们团队从“智能化”铁路监测角度出发，建立轨道-列车耦合模型，深入分析轨道振动响应，搭建了具有无源、无线、实时等特点铁路智能监测系统。并采用业内先进的MEMS传感器与大数据分析技术，对列车经过时产生的轮轨振动数据进行精确分析，从而实现对轨道高差、铁轨寿命、轮轨磨损、紧固件状态等十余项指标的实时监测。在工作时，我们安装在铁轨上的MEMS无线传感器会监测到列车经过时的振动信号，并通过窄带物联网上传到云端服务器进行大数据分析，最终将监测结果反馈到本团队自主开发的云管理平台，为使用者提供服务。
