徐春龙,陈旻罡

地铁列车运行中产生的异响不仅影响乘客体验，还可能隐藏结构缺陷或设备隐患。异响源定位与排查是保障运行安全和提升运维效率的重要环节。鉴于运行环境复杂、噪声干扰多，本文提出结合车载监测系统与声学传感器的方法，对异响信号进行多维采集与分析，并利用频谱特征识别和时域定位技术确定声源。研究进一步引入大数据与人工智能算法，实现快速判断和智能预警，缩短排查周期并提升检修精度。实例验证表明，该方法能够降低人工排查的盲目性与重复性，为异响治理提供科学依据与实践路径，从而提升轨道交通运行的安全性与舒适性。

地铁列车；异响源定位；排查方法；声学分析；智能运维

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