轨道振动实时监控系统的智能化是通过引入人工智能技术，对传统的监控系统进行升级和优化，实现更精准、更高效的监控和预警。下面就是如何实现轨道振动实时监控系统的智能化：

一、数据采集和传输智能化

智能化的轨道振动监控系统首先需要建立一个完善的数据采集和传输系统。通过在轨道上安装传感器，实时采集轨道振动、温度、湿度等数据，并利用物联网技术实现数据的在线传输和存储。同时，利用大数据分析和云计算技术，将采集的数据进行实时分析和处理，提取出有价值的信息。

二、数据处理和分析智能化

将采集的数据进行实时处理和分析，利用人工智能技术中的机器学习、模式识别等算法，对轨道振动进行智能化分析和诊断。通过建立合适的模型和算法，实现对轨道振动异常的实时检测和预警，为轨道维护人员提供及时的指导和决策支持。

三、预测和优化智能化

通过对历史数据的分析和建模，实现对轨道振动未来发展趋势的预测。利用人工智能技术中的预测分析、优化算法等方法，对轨道振动进行智能化预测和优化，为轨道维护和排查问题提供参考和决策支持。

四、自主学习和优化智能化

建立一个自主学习系统，通过不断采集和分析数据，不断优化监控系统的算法和模型，实现系统的智能化和自适应性。利用深度学习、强化学习等技术，让监控系统具有自主学习和优化的能力，提升系统的智能化水平。

五、智能决策和反馈智能化

最后，通过智能化的轨道振动监控系统，实现对轨道维护工作的智能化决策和反馈。系统可以根据监控数据自动生成维护任务和计划，实时反馈给维护人员，提高维护工作的效率和准确性。

综上所述，通过引入人工智能技术，对轨道振动实时监控系统进行智能化改造，可以提高系统的智能化水平和管理效率，实现对轨道振动的更精准、更高效的监控和预警，为轨道维护工作提供更好的支持和服务。