CN107215353B - 一种轨道结构病害的远程监控预警方法 - Google Patents

一种轨道结构病害的远程监控预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种轨道结构病害的远程监控预警方法,所述远程监控预警方法包括以下步骤:计算不同工况条件下不同机车车辆运行时的正常轨道噪声数据,并将所述正常轨道噪声数据作为样本噪声数据;并在所述样本噪声数据的基础上生成轨道线路不同里程的标准噪声数据;利用声传感器采集所述列车运行过程中的车底噪声辐射数据;将所述车底噪声辐射数据与所述标准噪声数据进行对比分析,当所述车底噪声辐射数据与所述标准噪声数据的偏差大于病害阈值时,判定轨道结构出现病害特征。本发明的优点是,将检测装置安装在运行的列车上,可以对轨道的状况进行实时快速检测,解决了人工检测效率低下的问题。

Description

一种轨道结构病害的远程监控预警方法
技术领域
本发明属于轨道交通振动与噪声技术领域,具体涉及一种轨道结构病害的远程监控预警方法。
背景技术
随着铁路与城市轨道交通的发展,列车运行速度越来越高,列车发车频次越来越高,由此而带来的轨道结构安全保障难度问题十分突出,因此,如何快速、有效、及时地发现轨道结构病害问题,并迅速作出相应反应采取果断应对措施,是保障高速铁路及其它轨道交通安全运行的必要措施。
目前,国内外常用的检查发现轨道结构病害的方法有两种,一是靠铁路工务部门职工巡线,靠肉眼靠经验沿线路检查;巡线中工人工作强度大,轨道结构病害的发现与巡线工人工作经验和技术水平等因素有关,易出现漏检现象。二是靠轨检车和探伤小车等机械设备巡线。轨检车的主要检测参数包括:轨距、方向、水平和高低等,这些参数主要反映的是轨道结构的几何行位,并不能真实实时反映轨道结构的运行状态。另外,探伤小车是一种手推式的利用超声波等原理探查断裂等钢轨病害的一种小型设备,这种小车仅仅只能对钢轨进行探伤等作业,且只能在行车间隙进行,工作效率低下,平均5-8km/(天×人)。
发明内容
本发明的目的是根据上述现有技术的不足之处,提供一种轨道结构病害的远程监控预警方法,该方法通过实时检测列车的车底噪声辐射数据,并将车底噪声辐射数据与理论计算的标准噪声数据进行对比分析,从而实现快速有效的检测轨道病害的技术效果。
本发明目的实现由以下技术方案完成:
一种轨道结构病害的远程监控预警方法,所述远程监控预警方法包括以下步骤:计算不同工况条件下不同机车车辆运行时的正常轨道噪声数据,并将所述正常轨道噪声数据作为样本噪声数据;在列车出发前输入机车车辆型号以及线路资料,并在所述样本噪声数据的基础上生成轨道线路不同里程的标准噪声数据;利用声传感器采集所述列车运行过程中的车底噪声辐射数据;将所述车底噪声辐射数据与所述标准噪声数据进行对比分析,当所述车底噪声辐射数据与所述标准噪声数据的偏差大于病害阈值时,判定轨道结构出现病害特征,并进行报警。
所述计算不同工况条件下不同机车车辆运行时的正常轨道噪声数据包括以下步骤:建立列车-钢轨-轨道板的耦合分析模型,求解所述列车的车体与转向架之间的作用力、所述列车的车轮与所述轨道之间的轮轨作用力以及作用于所述轨道板上的竖向力;建立所述车体、所述轨道板、所述车轮以及所述钢轨的三维有限元模型,计算所述车体、所述车轮、所述钢轨以及所述轨道板的振动响应;利用边界元的方法,计算车体辐射噪声、车轮辐射噪声、钢轨辐射噪声和轨道板辐射噪声,并利用声学叠加原理以及虑遮蔽效应将车体底板辐射噪声、车轮辐射噪声、钢轨辐射噪声和轨道板辐射噪声进行时域和频域内的叠加,获得不同工况条件下不同机车车辆运行时的所述正常轨道噪声数据。
求解所述车体与转向架之间的作用力、所述轮轨作用力和作用于所述轨道板上的竖向力包括以下步骤:将所述列车用按照指定速度运行于所述钢轨上的多刚体系统进行模拟,所述多刚体系统包括车体、转向架以及车轮;在模拟过程中结合所述车体的质量、前后所述转向架的构架质量、所述车轮的质量以及悬挂系统的质量和阻尼,同时结合所述车体和所述转向架的沉浮运动和点头运动以及所述车轮的竖向振动;将所述钢轨视为连续弹性离散点支承基础上的无线长梁,所述钢轨的下基础沿纵向离散分布;所述列车与所述钢轨之间的耦合作用通过轮轨接触实现;将所述轨道板视为刚性支承块,其具有垂向运动自由度;将所述轨道板与路基之间的连接视为线性弹簧和阻尼元件;结合轨道不平顺、车轮不平顺、轴重以及行车速度,计算所述车体与所述转向架之间的的动态作用力、轮轨之间的竖向动态作用力以及作用于所述轨道板上的竖向动态力。
计算所述车体、所述车轮、所述钢轨以及所述轨道板的振动响应包括以下步骤:使用板单元模拟所述车体,使用三维实体单元模拟所述车轮、所述钢轨以及所述轨道板,并将所述车体与所述转向架之间的作用力、轮轨间的竖向动态作用力分别加载在所述车体、所述车轮以及所述钢轨的有限元模型中;将所述轨道板上的竖向动态力加载在所述轨道板的有限元模型中;分别计算出所述车体、所述车轮、所述钢轨以及所述轨道板的振动响应。
所述计算车体辐射噪声、车轮辐射噪声、钢轨辐射噪声和轨道板辐射噪声包括以下步骤:将所述车体、所述车轮、所述钢轨以及所述轨道板的振动响应作为条件,根据结构振动发射的声功率和结构表面振动的均方速度关系;分别计算所述车体辐射噪声、所述车轮辐射噪声、所述钢轨辐射噪声和所述轨道板辐射噪声;利用声学的叠加原理,得到所述列车的车底、两根所述钢轨、两侧所述车轮和所述轨道板构成的空间区域内的噪声场分布;根据计算结果,分别提取所述列车前后所述转向架中心正下方0.2m和所述车体底板正中心位置下方0.3m位置处噪声数据,所述噪声数据包括最大噪声级、最小噪声级及频谱特性。
计算不同工况条件下不同机车车辆运行时的正常轨道噪声数据时,采用的工况参数为:行车速度10-320Km/h,列车轴重13-30t,钢轨头部磨耗0-10mm,有砟和无砟轨道结构,其中无砟轨道包括:CRTS I型板、CRTS II型板、CRTS III型板、双块式等,
采集所述列车运行过程中的车底噪声辐射数据具体包括以下步骤:分别在所述列车的的前后转向架的中心正下方0.2m和所述车体底板正中心位置下方0.3m位置处安装所述声传感器;在所述列车运行过程中所述声传感器连续采集所述车底噪声辐射数据,并将所述车底噪声辐射数据实时通过网络上传至服务器。
将所述车底噪声辐射数据与所述标准噪声数据进行对比分析包括以下步骤:根据所述列车的行驶里程,从数据库中读取相应的所述标准噪声数据;当前后所述转向架下方和所述车体底板正中心下方的各所述声传感器检测到的所述车底噪声辐射数据中的最大噪声级均超过所述标准噪声数据的最大噪声级5%以上时,再对比分析同一时刻不同频段下的所述车底噪声辐射和所述标准噪声数据,如果相同频段下所述车底噪声辐射数据的频谱峰值超过所述标准噪声数据的频谱峰值10%以上,判定所述机车车辆所处的轨道结构出现病害特征,并进行报警。
本发明的优点是,将检测装置安装在运行的列车上,可以对轨道的状况进行实时检测,解决了人工检测效率低下的问题;将声传感器采集的数据与理论方法计算出的标准噪声数据进行对比分析,可以有效的检测轨道以及轨道板病害,不仅具有极高的准确性,还可避免人工检测导致的漏检误检。
附图说明
图1为本发明中列车的理论模型的示意图;
图2为本发明中轨道及轨道板的理论模型的示意图;
图3为本发明中采用的检测设备的结构框图;
图4为本发明中的车轮的有限元模型图;
图5为本发明中的钢轨的有限元模型图;
图6为本发明中的轨道板的有限元模型图;
图7为本发明中的车体的有限元模型图。
具体实施方式
以下结合附图通过实施例对本发明的特征及其它相关特征作进一步详细说明,以便于同行业技术人员的理解:
如图1-7,图中标记1-13分别为:列车1、车轮2、钢轨3、轨道板4、路基5、转向架6、声传感器7、采集设备8、服务器9、太阳能电池组10、车体11、构架12、GPRS通信模块13。
实施例:如图1-3所示,本实施例具体涉及一种轨道结构病害的远程监控预警方法,在该方法中首先计算不同工况条件下不同型号机车车辆运行时的钢轨3、车轮2、车体11的底板和轨道板4构成的空间区域内的样本噪声数据,在列车1出发前,提前在列车1中输入的机车车辆的型号以及线路资料,并在样本噪声数据的基础上自动生成线路不同里程的标准噪声数据,并将标准噪声数据存储在服务器9的标准噪声数据库中;在列车1运行过程中利用声传感器7采集列车1运行过程中的车底噪声辐射数据;将车底噪声辐射数据与标准噪声数据进行对比分析,当车底噪声辐射数据与标准噪声数据的偏差大于病害阈值时,判定轨道出现病害特征;本实施例中轨道结构病害的远程监控预警方法具体包括以下步骤:
1)在该方法中首先计算不同工况条件下不同型号机车车辆运行时的钢轨3、车轮2、车体11的底板和轨道板4构成的空间区域内的样本噪声数据,如图1、2所示,在计算过程中,首先考虑轨道不平顺、车轮不平顺、轴重以及行车速度和轨道结构等条件的影响,建立列车-钢轨-轨道板的耦合分析模型;耦合分析模型建立完成后,分别计算不同工况条件下列车1的车轮2与钢轨3之间的轮轨作用力、作用于轨道板4上的竖向力以及列车1的车体11与转向架6之间的作用力;车轮2与钢轨3之间的作用力为竖向动态轮轨作用力;随后分别建立轨道板4、车轮2、钢轨3和车体11的三维有限元模型,将竖向动态轮轨作用力作为激励条件输入到车轮2与钢轨3的三维有限元模型中,将作用于轨道板4上的竖向力作为激励条件输入到轨道板4的三维有限元模型中,并将车体11与转向架6之间的作用力作为激励条件输入到车体11的三维有限元模型中,分别求解车轮2和钢轨3的高频竖向振动响应、轨道板4的低频竖向振动响应以及车体11的竖向振动响应;利用边界元的方法,将所求的车轮2、钢轨3、轨道板4和车体11的振动响应作为计算条件,依据结构振动发射的声功率和结构表面振动的均方速度关系,分别计算车轮辐射噪声、钢轨辐射噪声、轨道板辐射噪声和车体辐射噪声,并利用声学叠加原理并考虑遮蔽效应将四者叠加,获得不同工况条件下不同型号机车车辆通过时的所述正常轨道结构的噪声数据。具体计算过程如下:
1.1)建立列车-轨道-轨道板的耦合分析模型,求解车体11与转向架6之间的作用力、轮轨作用力以及作用于轨道板4上的竖向力。
如图1所示,一节列车1包括一个车体11、两个转向架6以及四对车轮2;车体11、转向架6以及车轮2均被看做刚体,在耦合分析模型中,将列车1用按照指定速度运行于钢轨3上的多刚体系统进行模拟,多刚体系统包括车体11、转向架6以及车轮2;在模拟过程中结合车体11的质量、前后转向架6的构架质量、车轮2的质量以及悬挂系统的质量和阻尼,同时结合车体11和转向架6的沉浮运动和点头运动以及车轮2的竖向振动;将所述钢轨3视为连续弹性离散点支承基础上的无线长梁,钢轨3的下基础沿纵向离散分布;列车1与钢轨3之间的耦合作用通过轮轨接触实现;将轨道板4视为刚性支承块,其具有垂向运动自由度;将轨道板4与路基5之间的连接视为线性弹簧和阻尼元件;结合轨道不平顺、车轮不平顺、轴重以及行车速度,计算车体11与转向架6之间的的动态作用力、轮轨之间的竖向动态作用力以及作用于轨道板4上的竖向动态力。
1.2)建立轨道板4、车轮2、钢轨3以及车体11的三维有限元模型,计算轨道板4、车轮2、钢轨3以及车体11的振动响应。
如图1、2所示,使用ANSYS有限元分析软件建立轨道板4、车轮2以及钢轨3以及车体11的三维有限元模型,轨道板4、车轮2以及钢轨3均采用三维实体单元进行模拟,车体11使用板单元进行模拟;车体11有限元模型图如图4所示,钢轨3的有限元模型图如图5所示、轨道板4的有限元模型图如图6所示,车体11的有限元模型图如图7所示。
模拟过程中,将步骤1.1)中求解出的将动态轮轨作用力作为激励条件输入到车轮2与钢轨3的三维有限元模型中,将作用于轨道板4上的竖向力作为激励条件输入到轨道板4的三维有限元模型中,车体11与转向架6之间的的动态作用力作为激励条件输入到车体11的三维有限元模型中,分别求解车轮2和钢轨3的高频振动响应、轨道板4的低频振动响应以及车体11的振动响应。
1.3)利用边界元的方法,计算车轮辐射噪声、钢轨辐射噪声、轨道板辐射噪声和车体辐射噪声。
在计算过程中,将步骤1.2)中得到的轨道板4、车轮2、钢轨3和车体11的振动响应作为计算条件,依据结构振动发射的声功率和结构表面振动的均方速度关系,分别计算车轮辐射噪声、钢轨辐射噪声、轨道板辐射噪声和车体辐射噪声,并利用声学叠加原理并考虑遮蔽效应将四者叠加,最终得到两根钢轨3、轨道板4、车轮2以及车体11底板构成的空间内的噪声场分布;从噪声数据中提取两个转向架6正中心下方0.2m和车体11底板正中心位置下方0.3m位置的噪声数据,噪声数据包括最大噪声级、最小噪声级及频谱特性,提取完成后将噪声数据存储至服务器的样本数据库中。
在多种工况条件下重复步骤1.1)至1.3),在本实施例中,工况参数包括:不同的轨道不平顺、车轮不平顺、不同的行车速度(10Km/h、15Km/h、20Km/h、25Km/h、30Km/h……300Km/h、305Km/h、315Km/h、320Km/h、)、不同的列车轴重(13t、15t、21t、23t、30t);钢轨头部磨耗0-10mm,有砟和无砟轨道结构,其中无砟轨道包括:CRTS I型板、CRTS II型板、CRTSIII型板、双块式等,在噪声数据存储过程中,每条噪声数据记录包括其采用的工况参数。
2)利用声传感器采集列车运行过程中的车底噪声辐射数据;如图1至3所示,三个声传感器7分别安装在列车1前后转向架6正中心下方0.2m和车体11底板正中心下方和0.4m的位置;声传感器7连接采集设备8,用于在列车1运行过程中持续采集车底噪声辐射数据;采集设备8连接有GPRS通信模块13,GPRS通信模块13用于将声传感器7实时采集的车底噪声辐射数据通过网络上传至服务器9;服务器9通过固定IP路由器接入互联网,任何装有客户端且接入互联网的计算机均可访问服务器9中的标准噪声数据以及车底噪声辐射数据;在列车车体两侧还安装有太阳能电池组10,太阳能电池组10用于向采集设备8供电。
3)将车底噪声辐射数据与标准噪声数据进行对比分析,检测轨道结构病害;如图1至3所示,当服务器9接收到车底噪声辐射数据后,根据列车1的行驶里程,自动与相同里程位置的标准噪声数据进行对比分析;当车底噪声辐射数据的最大噪声级超过标准噪声数据的最大噪声级5%以上时,再对比分析同一时刻不同频段下的车底噪声辐射和所述标准噪声数据;若在相同频段条件下,车底噪声辐射数据的频谱峰值超过相应标准噪声数据的频谱峰值10%以上,判定该里程位置轨道结构出现病害症状反之可判定该里程位置轨道结构安全。
当服务器9检测到轨道结构出现病害症状时,可以通过网络向工务人员发出警报,以便工务人员到现场进行检查;数据确认后,工务人员可以将检修结果反馈至服务器,以便技术人员根据检修结果调整样本数据库的内容。
本实施例的有益技术效果为:将检测装置安装在运行的列车上,可以对轨道结构的状况进行实时检测,解决了人工检测效率低下的问题;将声传感器采集的数据与理论方法计算出的标准噪声数据进行对比分析,可以有效的检测轨道结构包括钢轨和轨道板等病害,不仅具有极高的准确性,还可避免人工检测导致的漏检误检。

Claims (6)

1.一种轨道结构病害的远程监控预警方法,其特征在于所述远程监控预警方法包括以下步骤:计算不同工况条件下不同列车运行时的正常轨道噪声数据,并将所述正常轨道噪声数据作为样本噪声数据;在列车出发前输入列车型号以及线路资料,并在所述样本噪声数据的基础上生成轨道线路不同里程的标准噪声数据;利用声传感器采集所述列车运行过程中的车底噪声辐射数据;将所述车底噪声辐射数据与所述标准噪声数据进行对比分析,当所述车底噪声辐射数据与所述标准噪声数据的偏差大于病害阈值时,判定轨道结构出现病害特征,并进行报警;其中,所述计算不同工况条件下不同列车运行时的正常轨道噪声数据包括以下步骤:建立列车-钢轨-轨道板的耦合分析模型,求解所述列车的车体与转向架之间的作用力、所述列车的车轮与所述轨道之间的轮轨作用力以及作用于所述轨道板上的竖向力;建立所述车体、所述轨道板、所述车轮以及所述钢轨的三维有限元模型,计算所述车体、所述车轮、所述钢轨以及所述轨道板的振动响应;利用边界元的方法,计算车体辐射噪声、车轮辐射噪声、钢轨辐射噪声和轨道板辐射噪声,并利用声学叠加原理以及考虑遮蔽效应将车体底板辐射噪声、车轮辐射噪声、钢轨辐射噪声和轨道板辐射噪声进行时域和频域内的叠加,获得不同工况条件下不同列车运行时的所述正常轨道噪声数据;求解所述车体与转向架之间的作用力、所述轮轨作用力和作用于所述轨道板上的竖向力包括以下步骤:将所述列车用按照指定速度运行于所述钢轨上的多刚体系统进行模拟,所述多刚体系统包括车体、转向架以及车轮;在模拟过程中结合所述车体的质量、前后所述转向架的构架质量、所述车轮的质量以及悬挂系统的质量和阻尼,同时结合所述车体和所述转向架的沉浮运动和点头运动以及所述车轮的竖向振动;将所述钢轨视为连续弹性离散点支承基础上的无线长梁,所述钢轨的下基础沿纵向离散分布;所述列车与所述钢轨之间的耦合作用通过轮轨接触实现;将所述轨道板视为刚性支承块,其具有垂向运动自由度;将所述轨道板与路基之间的连接视为线性弹簧和阻尼元件;结合轨道不平顺、车轮不平顺、轴重以及行车速度,计算所述车体与所述转向架之间的动态作用力、轮轨之间的竖向动态作用力以及作用于所述轨道板上的竖向动态力。
2.根据权利要求1所述的一种轨道结构病害的远程监控预警方法,其特征在于计算所述车体、所述车轮、所述钢轨以及所述轨道板的振动响应包括以下步骤:使用板单元模拟所述车体,使用三维实体单元模拟所述车轮、所述钢轨以及所述轨道板,并将所述车体与所述转向架之间的作用力、轮轨间的竖向动态作用力分别加载在所述车体、所述车轮以及所述钢轨的有限元模型中;将所述轨道板上的竖向动态力加载在所述轨道板的有限元模型中;分别计算出所述车体、所述车轮、所述钢轨以及所述轨道板的振动响应。
3.根据权利要求1所述的一种轨道结构病害的远程监控预警方法,其特征在于所述计算车体辐射噪声、车轮辐射噪声、钢轨辐射噪声和轨道板辐射噪声包括以下步骤:将所述车体、所述车轮、所述钢轨以及所述轨道板的振动响应作为条件,根据结构振动发射的声功率和结构表面振动的均方速度关系;分别计算所述车体辐射噪声、所述车轮辐射噪声、所述钢轨辐射噪声和所述轨道板辐射噪声;利用声学的叠加原理,得到所述列车的车底、两根所述钢轨、两侧所述车轮和所述轨道板构成的空间区域内的噪声场分布;根据计算结果,分别提取所述列车前后所述转向架中心正下方0.2m和所述车体底板正中心位置下方0.3m位置处噪声数据,所述噪声数据包括最大噪声级、最小噪声级及频谱特性。
4.根据权利要求1所述的一种轨道结构病害的远程监控预警方法,其特征在于计算不同工况条件下不同列车运行时的正常轨道噪声数据时,采用的工况参数为:行车速度 10-320Km/h,列车轴重13-30t,钢轨头部磨耗0-10mm,无砟轨道结构,其中所述无砟轨道包括板式无砟轨道和双块式无砟轨道。
5.根据权利要求1所述的一种轨道结构病害的远程监控预警方法,其特征在于采集所述列车运行过程中的车底噪声辐射数据具体包括以下步骤:分别在所述列车的前后转向架的中心正下方0.2m和所述车体底板正中心位置下方0.3m位置处安装所述声传感器;在所述列车运行过程中所述声传感器连续采集所述车底噪声辐射数据,并将所述车底噪声辐射数据实时通过网络上传至服务器。
6.根据权利要求5所述的一种轨道结构病害的远程监控预警方法,其特征在于将所述车底噪声辐射数据与所述标准噪声数据进行对比分析包括以下步骤:根据所述列车的行驶里程,从数据库中读取相应的所述标准噪声数据;当前后所述转向架下方和所述车体底板正中心下方的各所述声传感器检测到的所述车底噪声辐射数据中的最大噪声级均超过所述标准噪声数据的最大噪声级5%以上时,再对比分析同一时刻不同频段下的所述车底噪声辐射数据和所述标准噪声数据,如果相同频段下所述车底噪声辐射数据的频谱峰值超过所述标准噪声数据的频谱峰值10%以上,判定所述列车所处的轨道结构出现病害特征,并进行报警。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110482406A (zh) * 2018-05-15 2019-11-22 宝山钢铁股份有限公司 一种起重机械动态运行的轨道监测系统和方法
CN109060320A (zh) * 2018-05-30 2018-12-21 上海工程技术大学 一种基于噪音分析的地铁线路运行状况安全评估方法
CN109163683B (zh) * 2018-08-27 2021-03-02 成都云天智轨科技有限公司 轨道波磨病害诊断方法与装置
CN110149499A (zh) * 2019-05-21 2019-08-20 上海工程技术大学 一种基于vr仿真的地铁噪声在线监测系统
JP7189095B2 (ja) * 2019-07-17 2022-12-13 公益財団法人鉄道総合技術研究所 レール破断の検知装置及びレール破断の検知方法
AT522937B1 (de) * 2019-09-04 2022-01-15 Verfahren zur Erkennung technischer Irregularitäten von Eisenbahnfahrzeugen aus der Analyse von Schall- und Schwingungsdaten
CN111089738B (zh) * 2019-12-31 2022-06-17 南京工大桥隧与轨道交通研究院有限公司 一种基于噪声信号的轮轨匹配状态识别方法
CN111055881A (zh) * 2019-12-31 2020-04-24 南京工大桥隧与轨道交通研究院有限公司 一种基于噪声信号的轮轨界面损伤演变监测方法
CN112572527B (zh) * 2020-12-30 2022-08-19 同济大学 一种轨道交通轮轨短波不平顺检测方法、装置与系统
CN113353802B (zh) * 2021-05-17 2022-09-16 唐山不锈钢有限责任公司 一种天车车轮及轨道劣化自动判定的装置及方法
CN113447570A (zh) * 2021-06-29 2021-09-28 同济大学 一种基于车载声学传感的无砟轨道病害检测方法及系统
CN115140132B (zh) * 2022-07-26 2024-08-20 北京唐智科技发展有限公司 一种轨道状态监测方法、系统、设备及介质
CN115237163A (zh) * 2022-08-08 2022-10-25 阳光电源(上海)有限公司 光伏跟踪系统遮挡判断方法、装置、系统与可读存储介质
CN116039698B (zh) * 2023-03-31 2023-07-07 成都盛锴科技有限公司 一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19852229C2 (de) * 1998-11-12 2002-10-31 Stn Atlas Elektronik Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Aufdeckung von Schäden an Schienenfahrzeugen
CN101697175B (zh) * 2009-10-26 2011-08-10 华东交通大学 一种轨道交通噪声仿真预测方法
JP2011214964A (ja) * 2010-03-31 2011-10-27 Railway Technical Research Institute 回転車軸からの異音検出方法及び検出装置
KR101463797B1 (ko) * 2012-12-28 2014-11-21 한국철도기술연구원 철도차량의 주행소음을 이용한 선로 진단 방법 및 장치
CN104036087B (zh) * 2014-06-24 2017-04-05 同济大学 基于功率流‑边界元模型的高架轨道交通振动噪声仿真预测方法
CN105631124A (zh) * 2015-12-28 2016-06-01 北京交通大学 一种基于扩展有限元与疲劳分析联合求解的无砟轨道病害分析方法
CN106080655B (zh) * 2016-08-24 2018-05-04 中车株洲电力机车研究所有限公司 一种列车轴温异常的检测方法、装置以及列车

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