CN109060946A - 基于漏磁检测和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法 - Google Patents

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CN109060946A CN201811008118.3A CN201811008118A CN109060946A CN 109060946 A CN109060946 A CN 109060946A CN 201811008118 A CN201811008118 A CN 201811008118A CN 109060946 A CN109060946 A CN 109060946A
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王平
冀凯伦
朱雨微
刘骕骐
史静怡
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Abstract

本发明公开了一种基于漏磁检测和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法，首先将漏磁检测装置置于待检测的钢轨上，测得待检测钢轨在X方向和Y方向的漏磁信号，带通滤波、放大处理后得到X方向的信号时域分布图、与Y方向的信号时域分布图；然后提取出X方向、Y方向的信号峰值特征值和信号间距特征值，将其和提离值输入神经网络工具箱，得到X方向与Y方向的缺陷的系数；最后计算得到X方向、Y方向的缺陷表面夹角。本发明在原有只能检测到漏磁信号的基础上对不同表面夹角的缺陷信号进行定量分析，能够更精准地判断伤损严重情况。

Description

基于漏磁检测和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法
技术领域
本发明涉及测量技术及仪器领域，尤其涉及一种基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法。
背景技术
目前,漏磁检测无损已成为钢轨缺陷表面夹角进行检测的主要方法之一。无损检测中漏磁检测的基本原理是指，铁磁性材料被局部磁化后，在局部磁化区，如果该材料有裂纹或者凹坑等伤损，伤损处的磁场分布会发生突变，有部分磁场会泄漏出来，形成漏磁场，通过检测铁磁性材料这部分的磁场变化，可以判断该材料的这部分是否存在损伤.
缺陷处的漏磁场强度与缺陷的大小、被测工件内部磁场的强弱以及传感器距被测工件表面的距离即提离值等密切相关,这些因素会同时影响检测的灵敏度和可靠性。合理选择上述参数对能否获得最优的检测结果至关重要。而缺陷表面夹角的测量对被测工件伤损的评估也至关重要，不同的缺陷表面夹角可能会影响对工件的打磨和替换。因此，本方法为一种确定钢轨缺陷表面夹角的检测方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对背景技术所涉及的缺陷，提供一种基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法。
基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法，所述漏磁检测装置包含壳体、磁轭、激励线圈、霍尔传感器阵列、第一脚轮和第二脚轮；
所述第一脚轮、第二脚轮均采用宽轮，分别设置在所述壳体的下端面，使得所述壳体能够在待检测的钢轨上滚动；
所述磁轭、激励线圈、霍尔传感器阵列均设置在所述壳体内，其中，所述磁轭呈倒置的U形，所述激励线圈缠绕在其上，所述激励线圈和外部电源相连，所述磁轭用于在激励线圈通电时朝待检测的钢轨发出磁信号；所述霍尔传感器阵列设置在所述磁轭内、和所述钢轨平行，用于收集漏磁信号；
基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法包含以下步骤：
步骤1)，将漏磁检测装置置于待检测的钢轨上，使其沿着钢轨按照预设的速度阈值匀速前进。其中，霍尔传感器阵列与钢轨之间的间距、即提离值g等于预设的距离阈值；
步骤2)，令漏磁检测装置所在位置为原点O，漏磁检测装置的前进方向为X轴正方向，垂直待检测的钢轨顶面向上的方向为Z轴正方向，垂直于XOY平面向右的方向为Y轴正方向；通过所述霍尔传感器阵列获得待检测钢轨在X方向和Y方向的漏磁信号；
步骤3)，利用隔直方法分别对待检测钢轨在X方向和Y方向的漏磁信号进行带通滤波、放大处理后，得到X方向的信号时域分布图、与Y方向的信号时域分布图；
步骤4)，提取X方向的信号时域分布图中缺陷信号的峰峰值为X方向的信号峰值特征值TX，提取Y方向的信号时域分布图缺陷信号的峰峰值为Y方向的信号峰值特征值TY，TX、TY单位均为V；
步骤5)，提取X方向的信号时域分布图中缺陷信号的峰间距为X方向的信号间距特征值GX，提取Y方向的信号时域分布图缺陷信号的峰间距为Y方向的信号间距特征值GY，GX、GY单位均为t；
步骤6)，利用X方向的峰夹角和X方向的信号特征值TX、GX的关系式将X方向的信号特征值带入后计算得到X方向的峰夹角θx，θx单位为°；
步骤7)，利用Y方向的峰夹角和Y方向的信号特征值TY、GY的关系式将Y方向的信号特征值带入后计算得到Y方向的峰夹角θy，θy单位为°；
步骤8)，对特征值进行处理并输入神经网络：
步骤8.1)，将TX、GX、g、θx与一阶滤波器进行卷积、在第一层产生四个个关于X方向的特征映射信号后，将第一层产生的四个关于X方向的特征映射信号通过一个Sigmoid函数在第二层产生四个个关于X方向的的特征映射信号；
对第二层产生四个关于X方向的特征映射信号进行量化，连接成一个包含四个元素Ax、Bx、Cx、Dx的特征向量Tx；
步骤8.2)，将TY、GY、g、θy与一阶滤波器进行卷积、在第一层产生四个关于Y方向的特征映射信号后，将第一层产生的四个关于Y方向的特征映射信号通过一个Sigmoid函数在第二层产生四个关于Y方向的的特征映射信号；
对第二层产生四个关于Y方向的特征映射信号进行量化，连接成一个包含四个个元素Ay、By、Cy、Dy的特征向量Ty；
步骤9)，利用神经网络工具箱，将Tx、Ty输入工具箱，设置神经网络工具箱的神经元、目标误差、训练次数后进行训练，获得和Ax、Bx、Cx、Dx、Ay、By、Cy、Dy一一对应的系数ax、bx、cx、dx、ay、by、cy、dy；
步骤10)，将ax、bx、cx、dx、ay、by、cy、dy代入以下公式计算得到钢轨缺陷表面夹角α，α单位为°：
α＝2.2cos1.5πax+3.4ln2.3πbx+4πcx+6.5πdx+1.6sin2.3πay+3.6cos1.2πby+3πcy+4.5πdy。
作为本发明基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法进一步的优化方案，所述预设的速度阈值为7.5km/h。
作为本发明基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法进一步的优化方案，步骤3)中进行30到3000hz的带通滤波，进行110倍的放大处理。
作为本发明基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法进一步的优化方案，步骤1)中的g＝0.2mm。
作为本发明基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法进一步的优化方案，步骤6.1)、步骤6.2)中进行量化时的采样时间均为0.002s。
作为本发明基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法进一步的优化方案，步骤7)中设置工具箱参数为神经元为25个，目标误差为0.005，训练次数为100000次。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
在原有只能检测到漏磁信号的基础上对不同表面夹角的缺陷信号进行定量分析，更精准地判断伤损严重情况。
附图说明
图1是本发明中磁轭、激励线圈、传感器阵列相配合的结构示意图。
图中，1-霍尔传感器阵列，2-磁轭，3-激励线圈。
具体实施方式
本发明公开了一种基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法，如图1所示，所述漏磁检测装置包含壳体、磁轭、激励线圈、霍尔传感器阵列、第一脚轮和第二脚轮；
所述第一脚轮、第二脚轮均采用宽轮，分别设置在所述壳体的下端面，使得所述壳体能够在待检测的钢轨上滚动；
所述磁轭、激励线圈、霍尔传感器阵列均设置在所述壳体内，其中，所述磁轭呈倒置的U形，所述激励线圈缠绕在其上，所述激励线圈和外部电源相连，所述磁轭用于在激励线圈通电时朝待检测的钢轨发出磁信号；所述霍尔传感器阵列设置在所述磁轭内、和所述钢轨平行，用于收集漏磁信号；
所述检测方法包含以下步骤：
步骤1)，将漏磁检测装置置于待检测的钢轨上，使其沿着钢轨按照7.5km/h的速度匀速前进,其中，霍尔传感器阵列与钢轨之间的间距、即提离值g＝0.2mm；
步骤2)，令漏磁检测装置所在位置为原点O，漏磁检测装置的前进方向为X轴正方向，垂直待检测的钢轨顶面向上的方向为Y轴正方向，垂直于XOY平面向右的方向为Y轴正方向；通过所述霍尔传感器阵列获得待检测钢轨在X方向和Y方向的漏磁信号；
步骤3)，利用隔直方法分别对待检测钢轨在X方向和Y方向的漏磁信号进行30到3000hz的带通滤波、然后进行110倍的放大处理后，得到X方向的信号时域分布图、与Y方向的信号时域分布图；
步骤4)，提取X方向的信号时域分布图中缺陷信号的峰峰值为X方向的信号峰值特征值TX，提取Y方向的信号时域分布图缺陷信号的峰峰值为Y方向的信号峰值特征值TY，TX、TY单位均为V；
步骤5)，提取X方向的信号时域分布图中缺陷信号的峰间距为X方向的信号间距特征值GX，提取Y方向的信号时域分布图缺陷信号的峰间距为Y方向的信号间距特征值GY，GX、GY单位均为t；
步骤6)，利用X方向的峰夹角和X方向的信号特征值TX、GX的关系式将X方向的信号特征值带入后计算得到X方向的峰夹角θx，θx单位为°；
步骤7)，利用Y方向的峰夹角和Y方向的信号特征值TY、GY的关系式将Y方向的信号特征值带入后计算得到Y方向的峰夹角θy，θy单位为°；
步骤8)，对特征值进行处理并输入神经网络：
步骤8.1)，将TX、GX、g、θx与一阶滤波器进行卷积、在第一层产生四个个关于X方向的特征映射信号后，将第一层产生的四个关于X方向的特征映射信号通过一个Sigmoid函数在第二层产生四个个关于X方向的的特征映射信号；
对第二层产生四个关于X方向的特征映射信号进行量化，连接成一个包含四个元素Ax、Bx、Cx、Dx的特征向量Tx；
步骤8.2)，将TY、GY、g、θy与一阶滤波器进行卷积、在第一层产生四个关于Y方向的特征映射信号后，将第一层产生的四个关于Y方向的特征映射信号通过一个Sigmoid函数在第二层产生四个关于Y方向的的特征映射信号；
对第二层产生四个关于Y方向的特征映射信号进行量化，连接成一个包含四个个元素Ay、By、Cy、Dy的特征向量Ty；
步骤9)，利用神经网络工具箱，将Tx、Ty输入工具箱，设置神经网络工具箱的神经元为25个、目标误差为0.005、训练次数为100000次后进行训练，获得和Ax、Bx、Cx、Dx、Ay、By、Cy、Dy一一对应的系数ax、bx、cx、dx、ay、by、cy、dy；
步骤10)，将ax、bx、cx、dx、ay、by、cy、dy代入以下公式计算得到钢轨缺陷表面夹角α，α单位为°：
α＝2.2cos1.5πax+3.4ln2.3πbx+4πcx+6.5πdx+1.6sin2.3πay+3.6cos1.2πby+3πcy+4.5πdy。
本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法，所述漏磁检测装置包含壳体、磁轭、激励线圈、霍尔传感器阵列、第一脚轮和第二脚轮；
所述第一脚轮、第二脚轮均采用宽轮，分别设置在所述壳体的下端面，使得所述壳体能够在待检测的钢轨上滚动；
所述磁轭、激励线圈、霍尔传感器阵列均设置在所述壳体内，其中，所述磁轭呈倒置的U形，所述激励线圈缠绕在其上，所述激励线圈和外部电源相连，所述磁轭用于在激励线圈通电时朝待检测的钢轨发出磁信号；所述霍尔传感器阵列设置在所述磁轭内、和所述钢轨平行，用于收集漏磁信号；
其特征在于，基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法包含以下步骤：
步骤1)，将漏磁检测装置置于待检测的钢轨上，使其沿着钢轨按照预设的速度阈值匀速前进。其中，霍尔传感器阵列与钢轨之间的间距、即提离值g等于预设的距离阈值；
步骤2)，令漏磁检测装置所在位置为原点O，漏磁检测装置的前进方向为X轴正方向，垂直待检测的钢轨顶面向上的方向为Z轴正方向，垂直于XOY平面向右的方向为Y轴正方向；通过所述霍尔传感器阵列获得待检测钢轨在X方向和Y方向的漏磁信号；
步骤3)，利用隔直方法分别对待检测钢轨在X方向和Y方向的漏磁信号进行带通滤波、放大处理后，得到X方向的信号时域分布图、与Y方向的信号时域分布图；
步骤4)，提取X方向的信号时域分布图中缺陷信号的峰峰值为X方向的信号峰值特征值TX，提取Y方向的信号时域分布图缺陷信号的峰峰值为Y方向的信号峰值特征值TY，TX、TY单位均为V；
步骤5)，提取X方向的信号时域分布图中缺陷信号的峰间距为X方向的信号间距特征值GX，提取Y方向的信号时域分布图缺陷信号的峰间距为Y方向的信号间距特征值GY，GX、GY单位均为t；
步骤6)，利用X方向的峰夹角和X方向的信号特征值TX、GX的关系式将X方向的信号特征值带入后计算得到X方向的峰夹角θx，θx单位为°；
步骤7)，利用Y方向的峰夹角和Y方向的信号特征值TY、GY的关系式将Y方向的信号特征值带入后计算得到Y方向的峰夹角θy，θy单位为°；
步骤8)，对特征值进行处理并输入神经网络：
步骤8.1)，将TX、GX、g、θx与一阶滤波器进行卷积、在第一层产生四个个关于X方向的特征映射信号后，将第一层产生的四个关于X方向的特征映射信号通过一个Sigmoid函数在第二层产生四个个关于X方向的的特征映射信号；
对第二层产生四个关于X方向的特征映射信号进行量化，连接成一个包含四个元素Ax、Bx、Cx、Dx的特征向量Tx；
步骤8.2)，将TY、GY、g、θy与一阶滤波器进行卷积、在第一层产生四个关于Y方向的特征映射信号后，将第一层产生的四个关于Y方向的特征映射信号通过一个Sigmoid函数在第二层产生四个关于Y方向的的特征映射信号；
对第二层产生四个关于Y方向的特征映射信号进行量化，连接成一个包含四个个元素Ay、By、Cy、Dy的特征向量Ty；
步骤9)，利用神经网络工具箱，将Tx、Ty输入工具箱，设置神经网络工具箱的神经元、目标误差、训练次数后进行训练，获得和Ax、Bx、Cx、Dx、Ay、By、Cy、Dy一一对应的系数ax、bx、cx、dx、ay、by、cy、dy；
步骤10)，将ax、bx、cx、dx、ay、by、cy、dy代入以下公式计算得到钢轨缺陷表面夹角α，α单位为°：
α＝2.2cos1.5πax+3.4ln2.3πbx+4πcx+6.5πdx+1.6sin2.3πay+3.6cos1.2πby+3πcy+4.5πdy。
2.根据权利要求1所述的基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法，其特征在于，所述预设的速度阈值为7.5km/h。
3.根据权利要求1所述的基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法，其特征在于，步骤3)中进行30到3000hz的带通滤波，进行110倍的放大处理。
4.根据权利要求1所述的基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法，其特征在于，步骤1)中的g＝0.2mm。
5.根据权利要求1所述的基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法，其特征在于，步骤6.1)、步骤6.2)中进行量化时的采样时间均为0.002s。
6.根据权利要求1所述的基于漏磁检测装置和神经网络的钢轨缺陷表面夹角检测方法，其特征在于，步骤7)中设置工具箱参数为神经元为25个，目标误差为0.005，训练次数为100000次。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111862083A (zh) * 2020-07-31 2020-10-30 中国矿业大学 一种基于视觉-电磁检测的钢丝绳状态综合监测系统及方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030020469A1 (en) * 2001-07-17 2003-01-30 Gopichand Katragadda Transverse crack detection in rail head using low frequency eddy currents
CN102735747A (zh) * 2012-04-10 2012-10-17 南京航空航天大学 高速铁路钢轨高速漏磁巡检的缺陷定量识别方法
US20130113472A1 (en) * 2010-03-10 2013-05-09 Jrb Engineering Pty Ltd Method and apparatus for magnetic crack depth prediction
CN106274977A (zh) * 2016-07-27 2017-01-04 南京航空航天大学 一种触发式采集模式的直流漏磁检测系统及其方法
CN106353397A (zh) * 2016-09-06 2017-01-25 中国铁道科学研究院 一种车载的钢轨顶面伤损漏磁检测的设备以及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030020469A1 (en) * 2001-07-17 2003-01-30 Gopichand Katragadda Transverse crack detection in rail head using low frequency eddy currents
US20130113472A1 (en) * 2010-03-10 2013-05-09 Jrb Engineering Pty Ltd Method and apparatus for magnetic crack depth prediction
CN102735747A (zh) * 2012-04-10 2012-10-17 南京航空航天大学 高速铁路钢轨高速漏磁巡检的缺陷定量识别方法
CN106274977A (zh) * 2016-07-27 2017-01-04 南京航空航天大学 一种触发式采集模式的直流漏磁检测系统及其方法
CN106353397A (zh) * 2016-09-06 2017-01-25 中国铁道科学研究院 一种车载的钢轨顶面伤损漏磁检测的设备以及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
崔利东: "高速铁路漏磁检测缺陷识别技术", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑（月刊）》 *
郝思思: "阵列式漏磁巡检设备的开发及钢轨裂纹定量分析", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑（月刊）》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111862083A (zh) * 2020-07-31 2020-10-30 中国矿业大学 一种基于视觉-电磁检测的钢丝绳状态综合监测系统及方法
CN111862083B (zh) * 2020-07-31 2023-09-19 中国矿业大学 一种基于视觉-电磁检测的钢丝绳状态综合监测系统及方法

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