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想象一下，当车轮滚过道岔尖轨的尖端，瞬间巨大的冲击力会产生一个强烈的应力波，沿着钢轨传播。同时，由于道岔结构的复杂几何形状和材质变化，强大的交变磁场在此处尤为剧烈，产生复杂的涡流。这些涡流会反过来影响钢轨的振动特性，比如改变振动的频率、衰减速度，甚至在某些特定频率上产生共振放大效应。反过来，钢轨的振动也会影响涡流的分布和强度。
林野要做的，就是精确描绘出这种“你中有我，我中有你”的复杂关系。他调出了高速摄像机拍摄的道岔通过过程，帧率高达每秒一万帧，配合道尺的实时数据流，他在屏幕上看到了令人震惊的画面：当车轮轮缘冲击道岔尖端时，钢轨表面瞬间出现肉眼几乎不可见的“波浪”，而周围的涡流场则像被投入石子的水面，荡漾开层层涟漪。更关键的是，他发现，在特定的几何缺陷点附近，比如道岔尖轨与基本轨的密贴面、辙叉心轨的薄弱断面，这种“波浪”和“涟漪”会产生奇特的叠加效应。
第二步：研发“模态共振锁”算法。
这才是整个方案的核心。传统的滤波算法，本质上是“堵”，试图把不需要的信号挡在外面。而林野的新算法，则是“锁”。它不试图完全消除涡流的影响，而是要主动识别并锁定那些由涡流与钢轨微振动在特定几何缺陷点叠加形成的高频模态激增”。
“鱼鳞伤”——那些细如发丝的轨头表面疲劳裂纹，它们的出现并非毫无征兆。在裂纹萌生的初期，钢轨的局部几何形状会发生极其微小的改变。当涡流场和微振动遇到这个“异常点”时，就像声波遇到一个特定形状的共鸣腔，会产生特定频率的、被显着放大的振动模式——这就是“高频模态激增”。这种激增不是随机出现的，它具有特定的频率、特定的空间分布模式，并且与裂纹的尺寸、形状、深度有着内在的、可量化的联系。
“模态共振锁”算法，就是要从纷繁复杂的信号中，精确地捕捉到这种“激增”的特征。它不是被动地等待信号出现，而是主动地在“涡流-微振”耦合特征库中，预设一系列可能的高频模态模式，如同布下天罗地网。当实时采集到的信号流经过时，算法会进行高速比对，一旦发现某个预设模式被激活、被放大，哪怕只是微弱地出现，它就会立刻“锁定”这个信号，并追溯其来源——那个产生“高频模态激增”的几何缺陷点。
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