CN102890143B - 一种融合车速信息和前后轴箱加速度信息的轨道局部缺陷车载检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种融合车速信息和前后轴箱加速度信息的轨道局部缺陷车载检测方法，属于交通信息安全技术，本发明首先通过采集器采集一个位置处至少一个振动加速度传感器的车速信息和前后轴箱垂向振动加速度信息，再将采集到的车速信息和轴箱垂向振动加速度信息进行融合，并将融合后的信息进行特征提取，得到振动加速度的时频能量分布函数，然后寻找到时频能量分布函数峰值对应的位移坐标位置，最后重复上述对相邻一个轴距车轮旋转周位置处的加速度信号进行分析通过上述方法，本发明能够检测轨道局部缺陷下的冲击特性，不需要修改线路，检测系统简单，相比现有技术来讲，本发明可靠性高、成本低、通道数量少、系统简单、抗干扰性高，具有很广阔的应用空间和更高的应用价值。

Description

一种融合车速信息和前后轴箱加速度信息的轨道局部缺陷车载检测方法

技术领域

本发明属于交通运输领域，具体地讲，涉及一种融合车速信息和前后轴箱加速度信息的轨道局部缺陷车载检测方法。

背景技术

良好的轨道状态是保障车辆安全、顺畅通过的根本条件，也是铁路工务段对轨道检测、维修的根本目的。其中轨道短波不平顺是影响轨道状态的一个重要因素，而且在铁路轨道中频繁发生，轨道短波不平顺产生轮轨冲击载荷，轻则引起车辆和轨道的剧烈振动，严重时危害车辆和轨道的相关部件，减少车辆和轨道的服役寿命，甚至造成车辆脱轨、倾覆等恶性事件，影响铁路车辆的行车安全，因此轨道短波不平顺检测技术是一项涉及到人生安全、财产的重要技术，是确保轨道车辆长期安全运行的重要保障。

现有的轨道短波检测方法主要有两大类：

一.人工测量

现有的低成本的轻型轨道检测小车一般采用人工推移进行轨道状态检测以节约成本，然而人工测量不仅精度不高，而且费时费力，完全不能满足今天轨道车辆大发展的速度。

二.轨道检测车

现有的轨道线路中大多采用轨道检测车来测量，这种方法虽然测量速度较人工测量速度更快，但成本也随之大大提高，由于需要专门的检测车且需要安排特定的时间进行作业，实现方式麻烦。

发明内容

本发明的目的在于克服现有的轨道短波测量费时费力且成本高的缺陷，提供一种省时省力、成本低廉、精确度高的轨道缺陷车载检测方法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种融合车速信息和前后轴箱加速度信息的轨道局部缺陷车载检测方法，包括以下步骤：

(a)通过采集器采集一个位置处至少一个振动加速度传感器的车速信息和前后轴箱垂向振动加速度信息；

(b)将采集到的车速信息和轴箱垂向振动加速度信息进行融合；

(c)将融合后的信息进行特征提取，得到振动加速度的时频能量分布函数；

(d)寻找到时频能量分布函数峰值对应的位移坐标位置；

(e)重复步骤(a)～(d)对相邻一个轴距车轮旋转周位置处的加速度信号进行分析，若能量峰值对应的位移坐标一致，则该轨道存在局部缺陷。

进一步的，所述步骤(a)中振动加速度传感器的量程为±50g且频率响应不小于2000Hz，采集器的采样频率不低于10kHz。

为了将采集到的车速信息和轴箱垂向振动加速度信息进行充分融合，所述步骤(b)的具体实现方法如下：

(b1)从k₀时刻到k_a1时刻得到车辆的行驶位移S(k_a1)的计算公式如下：

$S\left(k_{a1}\right)=\underset{k=k_0}{\overset{k_{a1}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

并记下时间坐标k_a1，并依此类推得到从k_a(N-1)到k_aN车辆的行驶位移：

$S\left(k_{\mathrm{aN}}\right)=\underset{k=k_{a(N-1)}}{\overset{k_{\mathrm{aN}}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

记下时间坐标k_aN其中R表示车轮的名义滚动圆半径，N为正整数；

(b2)通过公式：

a_N＝a₁(k_a(N-1):k_aN)

对前轴箱振动信号分为a₁,a₂...,a_N共N段；

(b3)对车速信号从k₀到k_b0求和计算车辆的行驶位移s(k_b0)，同时使得

$S\left(k_{b0}\right)=\underset{k=k_0}{\overset{k_{b0}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2L_t$

并记下时间坐标k_b0，同理对车速信号从k_b0到k_b1求和计算车辆的行驶位移s(k_b1)，依次类推对车速信号从s(k_b(N-1))到s(k_bN)求和计算车辆的行驶位移：

$S\left(k_{\mathrm{bN}}\right)=\underset{k=k_{b(N-1)}}{\overset{k_{\mathrm{bN}}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

记下时间坐标kbN；

(b4)应用时间坐标k_b0,k_b1,...k_bN对前轴箱振动信号进行分段，得到公式：

b_N＝a₂(k_b(N-1):k_bN)

从而得到车轮旋转一周的位移信号相对应的轴箱垂向振动加速度信息。

再进一步的，所述步骤(c)的具体实现方式如下：

(c1)对前轴箱振动信息和后轴箱振动信息进行傅立叶变换得到：

A(k)＝[A(k₀),L A(k_e)]

B(k)＝[B(k₀),L B(kf_e)]；

(c2)将A(k)和B(k)分别与频率选择函数P(f,f_c)相乘得到频率选择后的函数X_a(k,f_c)和X_b(k,f_c)，其中频率选择函数

f∈[1,k_e-k₀+1],f_c∈[1,k_e-k₀+1]；

(c3)对函数X_a(k,f_c)和X_b(k,f_c)进行反傅立叶变换得到前轴箱振动加速度的时频能量分布函数TF_a(k,f_c)和后轴箱振动加速度的时频分量TF_b(k,f_c)。

更进一步的，所述步骤(d)的具体实现方式如下：

(d1)以时间为基准，将时频能量分布函数的时间坐标替换为位移坐标；

(d2)寻找时频能量峰值对应的位移坐标位置。

本发明较现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

(1)本发明只需要采集一个车速信息和前后轴箱垂向振动加速度信息实现动态监测，采集信息的通道少，不需要单独的轨道检测车辆，顺应了轨道大发展的需要；同时本发明能够检测轨道局部缺陷下的冲击特性，不需要修改线路，检测系统简单；同时本发明通过采集器和振动加速度传感器的配合提高系统性能，使采集信息的精确程度更高。相比现有技术来讲，本发明可靠性高、成本低、通道数量少、系统简单、抗干扰性高，具有很广阔的应用空间和更高的应用价值。

(2)本发明实现了车轮旋转一周的位移信号对应的轴箱垂向振动加速度信息的有机融合，并应用频率切片小波变换对融合后的前后构架振动加速度段进行分析，便得到振动信号的时频等高线图，这一实现步骤简单快捷，并且精确程度较高，经实际情况监测，得出的结果与通过本发明的出的结果相同，说明本发明提出的方法正确有效。

附图说明

图1为本发明系统流程图。

图2为本发明信息融合框架示意图。

图3为本发明前后轴箱振动加速度示意图。

图4为前后轴箱振动加速度的等高线图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。

实施例1

如图1所示的轨道短波不平顺车载检测方法，包括四个部分：(1)三通道信息的获取，即前轴箱垂向振动加速度、后轴箱垂向振动加速度与车速信息的获取；(2)据设备安装车辆的对象结构的几何尺寸，建立车速信号与两个振动加速度信号的融合规则，实现振动加速度在空间上的定位；(3)对融合的振动加速度进行时频特征提取，找出因轨道短波不平顺引起振动加速度的时频特征；(4)对时频特征进行对比和理解，建立轨道短波不平顺存在的判断规则，实现轨道短波的车载检测。

其中实现上述四个部分的具体方法如下：

(1)三通道信息的获取；

主要通过振动加速度传感器安装获取三通道信息。

(2)将车速信息和两个轴箱垂向振动加速度信息进行融合：

信息融合框架如图2所示，其中横坐标表示车辆的行走位置，图3为前后轴箱振动加速度示意图，纵坐标a₁(x)、a₂(x)分别表示前后轴箱在该位置所对应垂向振动加速，S₀＝2L_T表示轮对轴距，L_T表示轴距之半，S＝2πR表示车轮旋转一周所行驶的距离，R表示车轮的名义滚动圆半径，a_N表示前轴箱行驶在(N-1)S到NS区段对应的振动加速度信号，b_N表示前轴箱行驶在S₀+(N-1)S到S₀+NS区段对应的振动加速度信号，N为自然数。下面详细描述融合的具体算法：

(2a)对车速信号从k₀时刻到k_a1时刻求和计算车辆的行驶位移S(k_a1)，同

时使得

$S\left(k_{a1}\right)=\underset{k=k_0}{\overset{k_{a1}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

记下时间坐标k_a1，同理对车速信号从从k_a1时刻到k_a2时刻求和计算车辆的行驶位移S(k_a2)，使得

$S\left(k_{a2}\right)=\underset{k=k_{a1}}{\overset{k_{a2}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

并记下时间坐标k_a2，依次类推对车速信号从k_a(N-1)时刻到k_aN时刻求和计算车辆的行驶位移s(k_aN)，使得

$S\left(k_{\mathrm{aN}}\right)=\underset{k=k_{a(N-1)}}{\overset{k_{\mathrm{aN}}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

记下时间坐标k_aN。

(2b)应用已求得的时间坐标对前轴箱振动信号进行分段，分别得到

a₁＝a₁(k₀:k_a1)

a₂＝a₁(k_a1:k_a2)

a_N＝a₁(k_a(N-1):k_aN)

(2c)得到上述信息后，对车速信号从k₀时刻到k_b0时刻求和计算车辆的行驶位移s(k_b0)，同时使得

$S\left(k_{b0}\right)=\underset{k=k_0}{\overset{k_{b0}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2L_t$

并记下时间坐标kb0，同理对车速信号从kb0时刻到kb1时刻求和计算车辆的行驶位移S(k_b1)，使得

$S\left(k_{b1}\right)=\underset{k=k_{b0}}{\overset{k_{b1}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

并记下时间坐标k_b0，依次类推对车速信号从k_b(N-1)时刻到k_bN时刻求和计算车辆的行驶位移S(k_bN)，使得

$S\left(k_{\mathrm{bN}}\right)=\underset{k=k_{b(N-1)}}{\overset{k_{\mathrm{bN}}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

记下时间坐标k_bN。

(2d)应用时间坐标k_b0,k_b1,...k_bN对前轴箱振动信号进行分段，分别得到：

b₁＝a₂(k₀:k_b1)

b₂＝a₂(k_b1:k_b2)

b_N＝a_N(k_b(N-1):k_bN)

从而得到车轮旋转一周的位移信号对应的轴箱垂向振动加速度信号，实现了信息在车轮旋转一周的有机融合。

(3)信息的特征提取

应用频率切片小波变换对融合后的前后构架振动加速度进行分析，得到振动信号的视频等高线图，如图4所示，完成信息的特征提取，其中信息的特征提取具体步骤为：

(3a)对前后构架振动加速度信号进行快速傅立叶变换得到：

A(f)＝[A(f₀),L A(f_e)]

B(f)＝[B(f₀),L B(f_e)]；

(3b)以具有时间频率同等分辨率的高斯函数为基函数构造频率选择函数

f∈[1,k_e-k₀+1],f_c∈[1,k_e-k₀+1]；

(3c)将振动加速度的傅立叶变换A(k)、B(k)和P(k)分别相乘得到频率选择后的函数，即为

X_a(k,f_c)＝P(k,f_c)*A(k),k∈[k₀,k_e],f_c∈[1,k_e-k₀+1]

X_b(k,f_c)＝P(k,f_c)*B(k),k∈[k₀,k_e],f_c∈[1,k_e-k₀+1]；

(3d)对频率选择后的函数进行反傅立叶变换得到振动加速度的时频能量分布函数

TF_a(k,f_c)＝IFFT(X_a(k,f_c))

TF_b(k,f_c)＝IFFT(X_b(k,f_c))。

(4)车轮扁疤的判断

(4a)以时间为基准，将时频能量分布函数的时间坐标换为位移坐标，绘制时频能量分布函数的等高线图或时间、频率、能量的三位图形；

(4b)寻找时频能量峰值对应的位移坐标位置；

(5)重复采用方法(1)～(4)对位置上相邻一个轴距的车轮旋转周对应的加速度信号进行分析，如果能量峰值对应的位移坐标一致，说明轨道存在局部缺陷。

Claims (3)

1.一种融合车速信息和前后轴箱加速度信息的轨道局部缺陷车载检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(a)通过采集器采集一个位置处至少一个振动加速度传感器的车速信息和前后轴箱垂向振动加速度信息；

(b)将采集到的车速信息和轴箱垂向振动加速度信息进行融合；

(c)将融合后的信息进行特征提取，得到振动加速度的时频能量分布函数；

(d)寻找到时频能量分布函数峰值对应的位移坐标位置；

(e)重复步骤(a)～(d)对相邻位置处的振动加速度信息进行分析，若能量峰值对应的位移坐标一致，则该轨道存在局部缺陷；

其中，所述步骤(a)中振动加速度传感器的量程为±50g且频率响应不小于2000Hz，采集器的采样频率不低于10kHz；

所述步骤(b)的具体实现方法如下：

(b1)从k₀时刻到k_a1时刻得到车辆的行驶位移S(k_a1)的计算公式如下：

$S\left(k_{a1}\right)=\underset{k=k_0}{\overset{k_{a1}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

并记下时间坐标k_a1，并依此类推得到从k_a(N-1)到k_aN车辆的行驶位移：

$S\left(k_{\mathrm{aN}}\right)=\underset{k=k_{a(N-1)}}{\overset{k_{\mathrm{aN}}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

记下时间坐标k_aN其中R表示车轮的名义滚动圆半径，N为正整数；

(b2)通过公式：

当(k_a(N-1):k_aN)时，a_n＝a_1前

对前轴箱振动信号分为a₁,a₂...,a_N共N段；

(b3)对车速信号从k₀到k_b0求和计算车辆的行驶位移s(k_b0)，同时使得

$S\left(k_{b0}\right)=\underset{k=k_0}{\overset{k_{b0}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2L_t$

并记下时间坐标k_b0，同理对车速信号从k_b0到k_b1求和计算车辆的行驶位移s(k_b1)，依次类推对车速信号从s(k_b(N-1))到s(k_bN)求和计算车辆的行驶位移：

$S\left(k_{\mathrm{bN}}\right)=\underset{k=k_{b(N-1)}}{\overset{k_{\mathrm{bN}}}{\mathrm{\Σ}}}V\left(k\right)=2\mathrm{\πR}$

记下时间坐标k_bN，L_t的含义表示轴距之半；

(b4)应用时间坐标k_b0,k_b1,...k_bN对前轴箱振动信号进行分段，得到公式：

当(k_b(N-1):k_bN)时，b_n＝a_2后

从而得到车轮旋转一周的位移信号相对应的轴箱垂向振动加速度信息。

2.根据权利要求1所述的一种融合车速信息和前后轴箱加速度信息的轨道局部缺陷车载检测方法，其特征在于，所述步骤(c)的具体实现方式如下：

(c1)对前轴箱振动信息和后轴箱振动信息进行傅立叶变换得到：

A(k)＝[A(k₀),L A(k_e)]

B(k)＝[B(k₀),L B(kf_e)]；

(c2)将A(k)和B(k)分别与频率选择函数P(f,f_c)相乘得到频率选择后的函数X_a(k,f_c)和X_b(k,f_c)，其中频率选择函数

$P(f,\mathrm{fc})=e^{-\frac{1}{2}{\left(\frac{f-\mathrm{fc}}{\mathrm{fc}}{k}_d\right)}^2},$ f∈[1,k_e-k₀+1],f_c∈[1,k_e-k₀+1]

k_d为频率分辨因子；

(c3)对函数X_a(k,f_c)和X_b(k,f_c)进行反傅立叶变换得到前轴箱振动加速度的时频能量分布函数TF_a(k,f_c)和后轴箱振动加速度的时频分量TF_b(k,f_c)。

3.根据权利要求1或2所述的一种融合车速信息和前后轴箱加速度信息的轨道局部缺陷车载检测方法，其特征在于，所述步骤(d)的具体实现方式如下：

(d1)以时间为基准，将时频能量分布函数的时间坐标替换为位移坐标；

(d2)寻找时频能量峰值对应的位移坐标位置。