CN108848571A - 一种基于mems传感器的轨道交通安全监测系统及监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于MEMS传感器的轨道交通安全监测系统，包括设置在轨道上的MEMS传感器模块、轨道沿途设置的无线传感网基站和后端大数据中心，MEMS传感器模块将采集到的轨道声波信息通过无线传感网基站传输给大数据中心，由大数据中心通过声波信息数据分析得出监测结果。本发明进一步公开了一种基于上述安全监测系统的安全监测方法。本发明通过使用高灵敏度的MEMS传感器，使系统灵敏度相比传统监测方式大为提高，通过采用基于人工智能算法的异常识别模块，使系统在在使用过程中具有再学习功能，使用时间越久，系统智能化程度越高。

Description

一种基于MEMS传感器的轨道交通安全监测系统及监测方法
技术领域
本发明涉及安全监测领域，尤其涉及一种轨道交通的安全监测系统及方法的改进。
背景技术
随着我国定向轨道交通(包括高铁、动车、普通铁路、地铁、快轨等)的快速发展，机车及轨道的安全问题越来越成为人们关注的焦点。目前尚未有一种可以有效监测机车及轨道健康的手段能全面实时地监控定向轨道交通系统的健康状况。
现有技术“一种轨道系统安全状态综合监测及智能分析方法”(申请号：201711227352.0)、“轨道安全检测方法”(申请号：201710664181.1)及“一种铁路轨道监测系统”(申请号：201721175234.5)，公开了基于光纤光栅技术、修正应力－应变技术及视频感知技术的各种监测方法和手段。但均未在基于声波技术的定向轨道交通监测方面给出较好的解决方案。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提出了一种基于MEMS传感器的轨道交通安全监测系统及监测方法，通过将MEMS传感器采集到的信息传输到大数据中心、由数据中心进行信息分析、预判的方法完成对机车及轨道运行状况的实时全面监测。通过机器学习摆脱对完备数据样本的要求，同时引入自适应短时云计算，大幅降低对通信量和平台处理性能要求，使故障识别率大幅提升，优化了工程实施效率。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于MEMS传感器的轨道交通安全监测系统，包括设置在轨道上的MEMS传感器模块、轨道沿途设置的无线传感网基站和后端大数据中心，MEMS传感器模块将采集到的轨道声波信息通过无线传感网基站传输给大数据中心，由大数据中心通过声波信息数据分析得出监测结果；所述MEMS传感器模块由用于接收微震动信号的MEMS传感器、用于发射信号的微天馈单元，以及供电单元组成，所述无线传感网基站由用于多路信号信息滤波和分路处理的终端融合设备，以及用于发射、接收信号的天馈系统组成；所述大数据中心由数据存储模块，用于把信号从时域转换到频域的自适应短时小波变换模块，以及基于人工智能算法的异常识别模块组成。
进一步的，所述无线传感网基站还包括用于信息交互的控制平台和用户选配的终端/前端信息采集设备。
一种基于上述轨道交通安全监测系统的安全监测方法，包括以下步骤：
S1，根据路基特点布放MEMS传感器模块，长距离、平直路段等间距松散布放，转向处、连接处等间距密集布放；
S2，MEMS传感器模块将采集到的机车经过时产生的震动次声信号经滤波处理后传送到无线传感网基站，再由无线传感网传输汇总到大数据中心；
S3，大数据中心对传回的震动次声信号进行实时处理，采用自适应短时小波变换的信号处理方法把信号从时域转换到频域，然后进行频谱分析；
S4，建立窗函数，通过窗函数变换尺度调整小波基函数，把长时间的非平稳信号变换成细小的短时平稳片段，从而提取出信号局部特征；
S5，把S4获取的信号局部特征传到异常识别模块，异常识别模块实时处理每个局部特征信号，并判断该特征信号是否异常；
S6，如果异常，则由异常识别模块发出报警，同时，对步骤S5中发现的异常进行特征分类和位置锁定，并为工作人员提供现场异常处理所需的参考信息；
S7，如果未见异常，则跳转到步骤S2，进入下一轮循环。
进一步的，步骤S1中松散布放间距为50±5米，密集布放间距为25±5米。
进一步的，所述异常识别模块对所述特征信号的处理与判断是基于堆栈式去噪自编码器深度网络模型的机器学习算法。
本发明的有益效果在于：
1.通过使用高灵敏度的MEMS传感器，使系统灵敏度相比传统监测方式大为提高。
2.通过采用MEMS封装工艺，使系统功耗低大为降低。
3.通过采用基于人工智能算法的异常识别模块，使系统在在使用过程中具有再学习功能，使用时间越久，系统智能化程度越高。
4.通过智能化的故障类型分类使可检测的故障类型能得到不断扩展。
附图说明
附图1轨道交通安全监测系统结构示意图；
附图2轨道交通安全监测方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明具体实施方式做进一步说明。
如附图1所示，一种基于MEMS传感器的轨道交通安全监测系统，包括设置在轨道上的MEMS传感器模块、轨道沿途设置的无线传感网基站和后端大数据中心，MEMS传感器模块将采集到的轨道声波信息通过无线传感网基站传输给大数据中心，由大数据中心通过声波信息数据分析得出监测结果；所述MEMS传感器模块由用于接收微震动信号的MEMS传感器、用于发射信号的微天馈单元，以及供电单元组成，所述无线传感网基站由用于多路信号信息滤波和分路处理的终端融合设备，以及用于发射、接收信号的天馈系统组成；所述大数据中心由数据存储模块，用于把信号从时域转换到频域的自适应短时小波变换模块，以及基于人工智能算法的异常识别模块组成。进一步的，所述无线传感网基站还包括用于信息交互的控制平台和用户选配的终端/前端信息采集设备。
如附图2所示，一种基于上述轨道交通安全监测系统的安全监测方法，包括以下步骤：
S1，根据路基特点布放MEMS传感器模块，长距离、平直路段等间距松散布放，转向处、连接处等间距密集布放；
S2，MEMS传感器模块将采集到的机车经过时产生的震动次声信号经滤波处理后传送到无线传感网基站，再由无线传感网传输汇总到大数据中心；
S3，大数据中心对传回的震动次声信号进行实时处理，采用自适应短时小波变换的信号处理方法把信号从时域转换到频域，然后进行频谱分析；
S4，建立窗函数，通过窗函数变换尺度调整小波基函数，把长时间的非平稳信号变换成细小的短时平稳片段，从而提取出信号局部特征；
S5，把S4获取的信号局部特征传到异常识别模块，异常识别模块实时处理每个局部特征信号，并判断该特征信号是否异常；
S6，如果异常，则由异常识别模块发出报警，同时，对步骤S5中发现的异常进行特征分类和位置锁定，并为工作人员提供现场异常处理所需的参考信息；
S7，如果未见异常，则跳转到步骤S2，进入下一轮循环。
进一步的，步骤S1中松散布放间距为50±5米，密集布放间距为25±5米。
进一步的，所述异常识别模块对所述特征信号的处理与判断是基于堆栈式去噪自编码器深度网络模型的机器学习算法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何利用本发明所述的轨道交通安全智能监测系统及方法的思路均属于本发明技术构思的保护范围，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于MEMS传感器的轨道交通安全监测系统，其特征在于：包括设置在轨道上的MEMS传感器模块、轨道沿途设置的无线传感网基站和后端大数据中心，MEMS传感器模块将采集到的轨道声波信息通过无线传感网基站传输给大数据中心，由大数据中心通过声波信息数据分析得出监测结果；所述MEMS传感器模块由用于接收微震动信号的MEMS传感器、用于发射信号的微天馈单元，以及供电单元组成，所述无线传感网基站由用于多路信号信息滤波和分路处理的终端融合设备，以及用于发射、接收信号的天馈系统组成；所述大数据中心由数据存储模块，用于把信号从时域转换到频域的自适应短时小波变换模块，以及基于人工智能算法的异常识别模块组成。
2.根据权利要求1所述的安全监测系统，其特征在于：所述无线传感网基站还包括用于信息交互的控制平台和用户选配的终端/前端信息采集设备。
3.一种基于权利要求1或2所述安全监测系统的安全监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，根据路基特点布放MEMS传感器模块，长距离、平直路段等间距松散布放，转向处、连接处等间距密集布放；
S2，MEMS传感器模块将采集到的机车经过时产生的震动次声信号经滤波处理后传送到无线传感网基站，再由无线传感网传输汇总到大数据中心；
S3，大数据中心对传回的震动次声信号进行实时处理，采用自适应短时小波变换的信号处理方法把信号从时域转换到频域，然后进行频谱分析；
S4，建立窗函数，通过窗函数变换尺度调整小波基函数，把长时间的非平稳信号变换成细小的短时平稳片段，从而提取出信号局部特征；
S5，把S4获取的信号局部特征传到异常识别模块，异常识别模块实时处理每个局部特征信号，并判断该特征信号是否异常；
S6，如果异常，则由异常识别模块发出报警，同时，对步骤S5中发现的异常进行特征分类和位置锁定，并为工作人员提供现场异常处理所需的参考信息；
S7，如果未见异常，则跳转到步骤S2，进入下一轮循环。
4.根据权利要求3所述的安全监测方法，其特征在于：步骤S1中松散布放间距为50±5米，密集布放间距为25±5米。
5.根据权利要求3所述的安全监测方法，其特征在于：所述异常识别模块对所述特征信号的处理与判断是基于堆栈式去噪自编码器深度网络模型的机器学习算法。
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