CN110015318A - 基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统与方法，系统包括若干个安装于被监测轨道板位置的监测单元以及位于远程的物联网管理平台；各个所述监测单元通过物联网与所述物联网管理平台通信连接；每个所述监测单元包括第一数字双轴倾角传感器、第二数字双轴倾角传感器、温度传感器以及主控板。优点为：本发明采用物联网技术、智能传感技术、大数据技术，解决高速铁路无砟轨道板拱起及冻害实时监测问题，同时利用大数据技术，为轨道板的拱起、冻害的发生、发展和变化规律研究提供支持，提升发现问题的能力及准确性，提高运维工作效率，确保高铁行车安全。

Description

基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统与方法

技术领域

本发明属于轨道板状态监测技术领域，具体涉及一种基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统与方法。

背景技术

我国自从修建京津城际无砟轨道高速铁路以来，在全国大量采用无砟轨道高速铁路，高速铁路里程飞速增长，高速铁路的使用与维护的矛盾越来越突出，目前，铁路相关部门检测轨道板拱起及冻害状态，主要采用人工巡检方式，随着铁路线发展迅速，对轨道板监测精度要求越来越高，人工巡检的方式已经无法满足高速铁路的持续发展需求，人工巡检的方式不仅工作效率很低，耗费大量的人力劳动，而且无法及时地反馈轨道板状态，更重要的是这种方式无法满足轨道板监测的高精度及实时性要求。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统与方法，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统，包括若干个安装于被监测轨道板位置的监测单元以及位于远程的物联网管理平台；各个所述监测单元通过物联网与所述物联网管理平台通信连接；

其中，每个所述监测单元包括第一数字双轴倾角传感器、第二数字双轴倾角传感器、温度传感器以及主控板；所述第一数字双轴倾角传感器和所述第二数字双轴倾角传感器水平安装于被监测轨道板两个对角位置，所述第一数字双轴倾角传感器和所述第二数字双轴倾角传感器用于监测轨道板拱害形态；所述温度传感器用于实时采集被监测轨道板的内部温度值；所述主控板包括处理器MCU、供电电池以及无线通信模块；所述供电电池分别与所述处理器MCU和所述无线通信模块连接，用于向所述处理器MCU和所述无线通信模块供电；所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器均通过线缆连接到所述处理器MCU；所述处理器MCU通过所述无线通信模块与所述物联网管理平台连接。

优选的，所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器、所述温度传感器以及所述主控板的布置方式为：

轨道板(1)的下面设置底座板(2)；所述主控板固定于所述底座板(2)的侧面；

在所述轨道板(1)不同位置垂直打孔，将所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器装入垂直孔中；然后将第一数字双轴倾角传感器连接线缆、第二数字双轴倾角传感器连接线缆和温度传感器连接线缆从垂直孔中引出，沿着轨道板(1)的侧面布置，并连接到所述主控板；其中，所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器的连接线缆贴合轨道板(1)的侧面，并采用扣线座固定于轨道板(1)的侧面；布线完成后，采用水泥将垂直孔封住。

优选的，所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器的具体布置方式为：

1)确定安装位置：安装位置选择避开轨道板钢筋，安装位置取点处为轨道板植筋处；其中，所述第一数字双轴倾角传感器和所述第二数字双轴倾角传感器的安装位置取点处分别位于被监测轨道板两个对角位置；

2)使用冲击钻，在各个安装位置取点处打孔径15mm，深70mm的垂直孔；

3)向垂直孔内填入快干水泥，以一定方向各快速塞入所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器；然后，补好快干水泥。

优选的，所述主控板的具体安装方式为：

1)确定安装位置，为底座板(2)的侧面；

2)在底座板(2)的侧面使用电锤或钻石钻孔机打水平方向的固定孔，孔径10mm，深度80mm；

3)以吹气泵或压缩空气吹出固定孔中的灰尘和积水，保证固定孔内无冰无油脂；

4)将药剂包完全置入固定孔内；

5)向固定孔内塞入化学锚栓，方式为：以带锤击功能的电锤钻缓慢旋入锚栓，直至锚栓接触孔底，少许药剂满出为止；然后静置，使药剂充分固化；固化完成后，清理底座板(2)的安装面，保证无脏污附着；

6)在底座板(2)的安装面及主控板的安装面涂上道钉胶，贴合；

7)等待锚栓凝固后，在锚栓的外端安装螺母；

8)然后，将主控板安装到外露的锚栓上面，完成主控板的安装。

本发明还提供一种基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统的监测方法，包括以下步骤：

步骤1，对于每个被监测轨道板，在轨道板两个对角位置各水平安装第一数字双轴倾角传感器Q₁和第二数字双轴倾角传感器Q₂，并且，使第一数字双轴倾角传感器Q₁和第二数字双轴倾角传感器Q₂靠近轨道板边角；初始时，第一数字双轴倾角传感器Q₁和第二数字双轴倾角传感器Q₂均为水平安装状态，并且，初始时，第一数字双轴倾角传感器Q₁的x向角度值α₁和y向角度值β₁均为0；第二数字双轴倾角传感器Q₂的x向角度值α₂和y向角度值β₂均为0；

在轨道板中心位置布置温度传感器，通过温度传感器实时采集被监测轨道板的内部温度值；

主控板的处理器MCU按照设置的采样间隔时间定时读取一组监测数据；其中，所述监测数据包括轨道板的一个边角对应的x向角度值α₁和y向角度值β₁，另一个对角对应的x向角度值α₂和y向角度值β₂，以及轨道板的内部温度值，并记录于所述处理器MCU的内部；当采集到n组监测数据时，所述处理器MCU通过无线通信模块将所述n组监测数据发送给所述物联网管理平台；

步骤2，所述物联网管理平台对所述主控板上传的所述监测数据进行分析处理，实现对被监测轨道板状态的监测和预警；

所述物联网管理平台具体包括：

轨道板拱害形态建模模块，用于建立四种轨道板拱害形态模型，分别为第一种形态模型、第二种形态模型、第三种形态模型和第四种形态模型；

其中：

所述第一种形态模型是指：弯拱方向向上的拱桥形模型；

所述第二种形态模型是指：四角翘起的内凸形模型；

所述第三种形态模型是指：弯拱方向向下的拱桥形模型；

所述第四种形态模型是指：四角翘起的内凹形模型；

轨道板拱害形态识别模块，用于根据所述第一数字双轴倾角传感器Q₁(α₁，β₁)和所述第二数字双轴倾角传感器Q₂(α₂，β₂)的实时监测结果，根据所述轨道板拱害形态建模模块建立的四种形态模型，识别轨道板当前所属的轨道板拱害形态；具体方法为：

如果α₁＞0°，α₂＜0°，β₁＝β₂＝0°，则判断出轨道板当前属于第一种形态模型对应的第一种形态；

如果α₁＞0°，β₁＜0°，α₂＜0°，β₂＞0°，则判断出轨道板当前属于第二种形态模型对应的第二种形态；

如果α₁＜0°，α₂＞0°，β₁＝β₂＝0°，则判断出轨道板当前属于第三种形态模型对应的第三种形态；

如果α₁＜0°，β₁＞0°，α₂＞0°，β₂＜0°，则判断出轨道板当前属于第四种形态模型对应的第四种形态；

轨道板隆起高度建模计算模块，用于根据轨道板拱害形态识别模块识别到的轨道板当前拱害形态，根据轨道板基本参数，计算得到当前轨道板隆起高度；具体方法为：

(一)如果轨道板当前拱害形态为第一种形态，则采用以下方法计算当前轨道板隆起高度；如果轨道板当前拱害形态为第三种形态，则将第三种形态对应的第三种形态模型进行垂直翻转后，再采用以下步骤1-步骤3计算当前轨道板隆起高度：

步骤1，设第一数字双轴倾角传感器Q₁(α₁，0)，第二数字双轴倾角传感器Q₂(α₂，0)，当轨道板当前形态的拱起最高点为点C，轨道板当前形态的两侧最低点分别为点A和点B；连接点A和点B，得到水平线段AB；

过点C作线段CD，使CD垂直水平线AB于D；

步骤2，设L_BC＝l₁，L_AC＝l₂，则有l₁+l₂≈L₀；

其中，L_BC代表线段BC的长度；L_AC代表线段AC的长度；L₀为轨道板长度的初始值，为定值；

在RtΔABE中，L_CD＝l₁sin|α₁|；在RtΔCAD中，L_CD＝l₂sin|α₂|，因此，l₁sin|α₁|＝l₂sin|α₂|；

其中，L_CD代表线段CD的长度；

步骤3，由此得到关于l₁和l₂的二元一次方程组：

由于α₁、α₂和L₀均为已知值，因此，求解所述二元一次方程组，得到l₁和l₂的值；

因此，当前轨道板隆起高度h＝L_CD＝l₁sin|α₁|；

(二)如果轨道板当前拱害形态为第二种形态，则将第二种形态对应的第二种形态模型进行垂直翻转后，再采用以下步骤20-步骤23计算当前轨道板隆起高度：如果轨道板当前拱害形态为第四种形态，则采用以下步骤20-步骤23计算当前轨道板隆起高度：

步骤20，设第一数字双轴倾角传感器Q₁(α₁,β₁)，第二数字双轴倾角传感器Q₂(α₂,β₂)，α₁和α₂的最大值记为α₀；β₁和β₂的最大值记为β₀；轨道板的长度为L₀，宽度为d；

步骤21，轨道板四角翘起状态中，点E为轨道板翘起最高的角，点F为轨道板宽边中点，是宽边翘起的最低点；点G为轨道板中心点，点H为轨道板长边中点；连接EG，EF，FG，GH，HE；

则有

其中：L_EF为线段EF的长度；L_FG为线段FG的长度；

步骤22，过点E作线段EL垂直水平面于点L，过点F作线段FM垂直水平面于点M，连接LG，MG，LM；过点E作线段LM的平行线EN交MF延长线于点N；∠FGM＝α₀，∠NEF＝β₀；

步骤23，在RtΔENF中，

其中，L_FN为线段FN的长度；

在RtΔFGM中，

其中，L_FM为线段FM的长度；

则有

其中，L_MN为线段MN的长度；

步骤24，由作图过程知，四边形ELMN为长方形，则有

L_EL即为当前轨道板隆起高度；

轨道板拱起高度预测模块，用于根据历史时间内建模得到的轨道板拱起高度数据，利用时间序列预测算法对未来某期的轨道板拱起高度进行预测，具体包括以下步骤：

步骤10，对于拱起高度待预测的轨道板，首先确定平滑系数α初始值、一次平滑初始值、二次平滑初始值和三次平滑初始值；

具体的，平滑系数α初始值为给定值，取值范围是[0，1]，α值越大，表示对未来预测中越近期的数据权重越大；

一次平滑初始值s₁ ⁽¹⁾、二次平滑初始值s₁ ⁽²⁾和三次平滑初始值s₁ ⁽³⁾相等，均为最近m期轨道板隆起高度的平均值；

步骤11，采用下式，迭代计算第t期拱起高度的一次平滑值s_t ⁽¹⁾、二次平滑值s_t ⁽²⁾和三次平滑值s_t ⁽³⁾：

其中：s_t-1 ⁽¹⁾为第t-1期拱起高度的一次平滑值；s_t-1 ⁽²⁾为第t-1期拱起高度的二次平滑值；s_t-1 ⁽³⁾为第t-1期拱起高度的三次平滑值；x_t为轨道板隆起高度建模计算模块计算到的第t期拱起高度的实际值；t为计算期数，t＝2,3,4...；

步骤12，根据第t期拱起高度的一次平滑值s_t ⁽¹⁾、二次平滑值s_t ⁽²⁾和三次平滑值s_t ⁽³⁾，根据下式计算未来第t+T期的拱起高度预测值：

其中：

A_t＝3s_t ⁽¹⁾-3s_t ⁽²⁾+s_t ⁽³⁾

其中：为第t+T期的拱起高度预测值；T为相对于当前时刻的预测期数值；A_t、B_t和C_t为预测参数。

冻害异常判断模块，所述冻害异常判断模块用于将实时接收到的轨道板的内部温度值，与基准温度值进行比较，得到轨道板温度降低值；然后，判断所述轨道板温度降低值是否超过设置的温度门限值，如果超过温度门限值，再进行持续监测；如果达到持续监测时间时，轨道板当前温度降低值均超过温度门限值，则发出轨道板冻害的报警信息；

可视化动态监测平台，所述可视化动态监测平台用于将轨道板实时监测数据从整体综合到详情细节进行多维分析展示，包括轨道板综合分析模块、轨道板列表模块以及轨道板详情模块；

所述轨道板综合分析模块，用于对监测的所有轨道板的监测数据进行综合的统计分析，包括各种轨道板状态的数量统计、告警数量占比、近十二个月角度的综合趋势；其中，轨道板状态包括正常状态、离线状态、维护状态和告警状态；所述近十二个月角度的综合趋势，包括轨道板最小角度的综合趋势、轨道板最大角度的综合趋势以及轨道板平均角度的综合趋势；

所述轨道板列表模块，用于按铁路线路进行分类，在每个铁路线路的对应位置展示轨道板图标，每个所述轨道板图标关联展示轨道板属性，所述轨道板属性包括轨道板编号、轨道板的角度以及轨道板的温度；当某个所述轨道板图标被点击时，激活轨道板详情模块；

所述轨道板详情模块，用于详细展示轨道板的详细数据信息，包括轨道板基本信息、轨道板角度的变化趋势、轨道板温度的变化趋势以及轨道板告警次数信息；其中，所述轨道板基本信息包括轨道板编号、轨道板所归属的铁路线名称、轨道板所归属的铁路线的公里标以及轨道板当前状态；

前端设备管理模块，所述前端设备管理模块用于对各个监测单元进行管理，包括：对各个监测单元状态的控制；

健康安全评价模块，用于对各个被监测的轨道板的健康安全状态进行评价，方式为：在监测时间长度中，假设共采集到该轨道板的m1组监测数据；在所述m1组监测数据中，正常监测数据的数量为m2，异常监测数据的数量为m1-m2；根据m2/m1的正常状态百分比，给轨道板的健康安全状态进行打分，其中，正常状态百分比越高，则打分越高，由此实现对轨道板的健康安全状态进行评价。

本发明提供的基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统与方法具有以下优点：

本发明采用物联网技术、智能传感技术、大数据技术，通过前端安装高精度角度传感器和高精度温度传感器连续不间断采集轨道板的实时数据，到主控单元，主控单元通过物联网将传感器采集到的数据实时回传到物联网管理平台，所有数据通过在数据库中通过大数据技术进行数据分析、数据挖掘，从而实现应用端的无砟轨道数据可视化展示、轨道板拱起及冻害故障告警，替代人工巡检，解放劳动力，提高时效性，及前端设备远程管理。

附图说明

图1为本发明提供的基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统的架构图；

图2为传感器和主控板的安装布置方式示意图；

图3为在轨道板上开孔位置示意图；

图4为另一种在轨道板上开孔位置示意图；

图5为处理器MCU与传感器的连接关系图；

图6为本发明提供的基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测方法的流程图；

图7为本发明第一种形态模型示意图；

图8为本发明第二种形态模型示意图；

图9为本发明第三种形态模型示意图；

图10为本发明第四种形态模型示意图；

图11为拱桥形拱起高度计算模型示意图；

图12为四角翘起形拱起高度计算模型示意图；

图13为数字双轴倾角传感器的安装位置示意图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

目前我国高速铁路无砟轨道板的夏季高温拱起和冬季低温冻害问题上，采用人工检查的方式进行静态检查，发现轨道板出现问题的时效性比较差，无法做到准确的数据采集并对其状态进行实时监测和预测，并且，人工检查工作量大，不符合高铁基础设施智慧运营的建设思路。

本发明采用物联网技术、智能传感技术、大数据技术，解决高速铁路无砟轨道板拱起及冻害实时监测问题，同时利用大数据技术，为轨道板的拱起、冻害的发生、发展和变化规律研究提供支持，提升发现问题的能力及准确性，提高运维工作效率，确保高铁行车安全。本发明中的基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统，主要包括智能传感模块，数据采集、传输模块，大数据分析预测模块、可视化动态监测平台等。本发明主要解决：轨道板高精度的实时状态感知、准确数据采集及管理平台建立轨道板的数据可视化呈现、阀值报警、设备远程管理等。

具体的，本发明提供的基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统，包括若干个安装于被监测轨道板位置的监测单元以及位于远程的物联网管理平台；各个所述监测单元通过物联网与所述物联网管理平台通信连接；

智能传感模块根据轨道板的拱起和冻害实际问题选定监测指标，然后选择合适的智能传感器并制定详细安装方案。智能传感模块包括监测指标选取、智能传感器介绍、安装方案三个方面。

监测指标：影响轨道板安全的重要因素之一是轨道板拱起。轨道板拱起是轨道板受到复杂的环境等影响发生物理形变的现象，针对形变现象，本发明选取偏移角度作为监测指标，可以直观反映轨道板是否发生拱起；另一个影响轨道板安全的重要因素是冻害。轨道板冻害主要是由于温度过低而引起，因此本发明将轨道板温度做为监测指标对轨道板进行实时监测，可以直观反映轨道板是否会产生冻害。

因此，其中，每个所述监测单元包括第一数字双轴倾角传感器、第二数字双轴倾角传感器、温度传感器以及主控板；

所述第一数字双轴倾角传感器和所述第二数字双轴倾角传感器水平安装于被监测轨道板两个对角位置，所述第一数字双轴倾角传感器和所述第二数字双轴倾角传感器用于监测轨道板拱害形态；

所述温度传感器用于实时采集被监测轨道板的内部温度值；所述主控板包括处理器MCU、供电电池以及无线通信模块；所述供电电池分别与所述处理器MCU和所述无线通信模块连接，用于向所述处理器MCU和所述无线通信模块供电；所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器均通过线缆连接到所述处理器MCU；所述处理器MCU通过所述无线通信模块与所述物联网管理平台连接。如图5所示，为处理器MCU与传感器的连接关系图。

其中，所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器、所述温度传感器以及所述主控板的布置方式为：

本系统的前端采用高精度双轴倾角传感器和高精度温度传感器(温度值为轨道板内部温度，单位为摄氏度)，在轨道板上垂直打孔，将两个双轴倾角传感器垂直装入轨道板中并用专用水泥将孔封住。

参考图2，为传感器和主控板的安装布置方式示意图。轨道板1的下面设置底座板2；所述主控板固定于所述底座板2的侧面；

在所述轨道板1不同位置垂直打孔，将所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器装入垂直孔中；然后将第一数字双轴倾角传感器连接线缆、第二数字双轴倾角传感器连接线缆和温度传感器连接线缆从垂直孔中引出，沿着轨道板1的侧面布置，并连接到所述主控板；其中，所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器的连接线缆贴合轨道板1的侧面，并采用扣线座固定于轨道板1的侧面；布线完成后，采用水泥将垂直孔封住。

为保证传感器监测拱起和冻害轨道板向上或者向下倾斜变化，在轨道板上开孔的位置尽量靠近两块轨道板对接的缝隙。参考图3和图4，为在轨道板上开孔位置示意图。

所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器的具体布置方式为：

1)确定安装位置：于轨道板上层，长度1070mm、宽度300mm的位置。

安装位置选择避开轨道板钢筋，安装位置取点处为轨道板植筋处；其中，所述第一数字双轴倾角传感器和所述第二数字双轴倾角传感器的安装位置取点处分别位于被监测轨道板两个对角位置；

2)使用冲击钻，在各个安装位置取点处打孔径15mm，深70mm的垂直孔；

3)向垂直孔内填入快干水泥，以一定方向各快速塞入所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器；然后，补好快干水泥。

所述主控板的具体安装方式为：

1)确定安装位置，为底座板2的侧面；

2)在底座板2的侧面使用电锤或钻石钻孔机打水平方向的固定孔，孔径10mm，深度80mm；

3)以吹气泵或压缩空气吹出固定孔中的灰尘和积水，保证固定孔内无冰无油脂；

4)将药剂包完全置入固定孔内；

5)向固定孔内塞入化学锚栓，方式为：以带锤击功能的电锤钻缓慢旋入锚栓，直至锚栓接触孔底，少许药剂满出为止；然后静置，使药剂充分固化；固化完成后，清理底座板2的安装面，保证无脏污附着；

6)在底座板2的安装面及主控板的安装面涂上道钉胶，贴合；

7)等待锚栓凝固后，在锚栓的外端安装螺母；

8)然后，将主控板安装到外露的锚栓上面，完成主控板的安装。

在数据采集、传输及存储时，包括以下重点：

数据采集：处理器按照设置的采样间隔时间定时读取传感器的角度和温度值，并记录在处理器内部，当采集到8组数据时，处理器将8组数据上传到应用平台。应用平台根据传感器的基准角度判断轨道板是否偏转及偏转情况。采样间隔时间可以通过应用平台设置，1～255分钟可设，刻度为1分钟，默认采样间隔时间为30分钟。

异常判断：处理器每次读取完传感器的角度值，会根据设置的基准角度值判断偏转是否超过设置的角度门限值，如果超过门限值，则向应用平台报告异常，并将当前采集到的数据上传到应用平台。

数据传输：基于NB-IOT无线网络，使用UDP数据传输协议。智能传感器与服务器为双向通信，智能传感器可以上传数据到应用平台，应用平台可以下发设置和查询命令到智能传感器。

本发明还提供一种基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统的监测方法，主要思路为：采用大数据分析预测模块，将数据库中的各项指标数据进行预处理并基于大数据分析算法对轨道板状态进行预测，从而对潜在故障设施实现实时告警。该模块根据轨道板冻害实际情况构建轨道板隆起状态模型并基于时间序列算法对轨道板拱起高度进行预测，主要包括轨道板拱起状态建模、轨道板拱起高度预测两个方面。

具体包括以下步骤：

步骤1，对于每个被监测轨道板，参考图13，为数字双轴倾角传感器的安装位置示意图；在轨道板两个对角位置各水平安装第一数字双轴倾角传感器Q₁和第二数字双轴倾角传感器Q₂，并且，由于轨道板发生形变时，边角翘起程度最大，所以尽量使第一数字双轴倾角传感器Q₁和第二数字双轴倾角传感器Q₂靠近轨道板边角；

初始时，第一数字双轴倾角传感器Q₁和第二数字双轴倾角传感器Q₂均为水平安装状态，并且，初始时，第一数字双轴倾角传感器Q₁的x向角度值α₁和y向角度值β₁均为0；第二数字双轴倾角传感器Q₂的x向角度值α₂和y向角度值β₂均为0；

由双轴倾角传感器的角度值判断轨道板拱害形态如下：

双轴倾角传感器的角度范围为0°～30°，-0.001°～-30°：

1、传感器绕Y轴逆时针旋转，X的角度变化为0°～30。

2、传感器绕Y轴顺时针旋转，X的角度变化为-0.001°～-30°。

3、传感器绕X轴逆时针旋转，Y的角度变化为0°～30。

4、传感器绕X轴顺时针旋转，Y的角度变化为-0.001°～-30°。

在轨道板中心位置布置温度传感器，通过温度传感器实时采集被监测轨道板的内部温度值；

主控板的处理器MCU按照设置的采样间隔时间定时读取一组监测数据；其中，所述监测数据包括轨道板的一个边角对应的x向角度值α₁和y向角度值β₁，另一个对角对应的x向角度值α₂和y向角度值β₂，以及轨道板的内部温度值，并记录于所述处理器MCU的内部；当采集到n组监测数据时，所述处理器MCU通过无线通信模块将所述n组监测数据发送给所述物联网管理平台；

步骤2，所述物联网管理平台对所述主控板上传的所述监测数据进行分析处理，实现对被监测轨道板状态的监测和预警；

所述物联网管理平台具体包括：

轨道板拱害形态建模模块：随着高速铁路的迅速发展，无砟轨道具有乘坐舒适、方便快捷、运输能力强等优势。但轨道板板中隆起、板端翘曲引起的平顺性衰减严重影响着高度铁路运行的安全。轨道板的隆起主要由于轨道板“上下温差”而引起：太阳照射会使轨道板“上热下冷”，此时轨道板中部拱起，板角下沉，此时受到板的自重、钢轨和扣件系统的约束作用，拱起量较小；强降温等会使轨道板表面温度骤然降低，使得轨道板“上冷下热”，此时轨道板板角翘曲量大，容易产生裂缝。因此，板角翘曲比轨道板中拱更为不利。

轨道板中拱和翘曲的形态都有多种，根据传感器的角度测量值进行分类，可以抽象出以下四种轨道板拱害形态模型，分别为第一种形态模型、第二种形态模型、第三种形态模型和第四种形态模型；

其中：

所述第一种形态模型是指：弯拱方向向上的拱桥形模型；即为图7所示模型。

所述第二种形态模型是指：四角翘起的内凸形模型；即为图8所示模型。

所述第三种形态模型是指：弯拱方向向下的拱桥形模型；即为图9所示模型。

所述第四种形态模型是指：四角翘起的内凹形模型；即为图10所示模型。

其中，第一种形态具体为：标准拱形桥的形状，两边向下拱，中间向上凸起。第二种形态具体为：四个角向下拱，在中间形成凸起。第一种形态和第二种形态均为轨道板中拱形态。

第三种形态具体为：开口向上的拱形桥的形状，两边向上翘，中间向下凹。第四种形态具体为：四个角均向上翘，在中间形成凹陷。第三种形态和第四种形态均为轨道板翘曲形态。

轨道板拱害形态识别模块，用于根据所述第一数字双轴倾角传感器Q₁(α₁，β₁)和所述第二数字双轴倾角传感器Q₂(α₂，β₂)的实时监测结果，根据所述轨道板拱害形态建模模块建立的四种形态模型，识别轨道板当前所属的轨道板拱害形态；具体方法为：

如果α₁＞0°，α₂＜0°，β₁＝β₂＝0°，则判断出轨道板当前属于第一种形态模型对应的第一种形态；

如果α₁＞0°，β₁＜0°，α₂＜0°，β₂＞0°，则判断出轨道板当前属于第二种形态模型对应的第二种形态；

如果α₁＜0°，α₂＞0°，β₁＝β₂＝0°，则判断出轨道板当前属于第三种形态模型对应的第三种形态；

如果α₁＜0°，β₁＞0°，α₂＞0°，β₂＜0°，则判断出轨道板当前属于第四种形态模型对应的第四种形态；

由以上可知，轨道板拱害情况可以分为四种，形态一和形态三都是拱桥形，只是弯拱方向不同，其数学模型可以构建成同一种，计算拱起高度，如图11)；形态二和形态四都是四角翘起的内凹(凸)形，其数学模型可以构建成一种，计算拱起高度，如图12)。隆起高度建模计算如下(假设轨道板的长为L，宽为d，均为初始已知值)：

轨道板隆起高度建模计算模块，用于根据轨道板拱害形态识别模块识别到的轨道板当前拱害形态，根据轨道板基本参数，计算得到当前轨道板隆起高度；具体方法为：

(一)如果轨道板当前拱害形态为第一种形态，则采用以下方法计算当前轨道板隆起高度；如果轨道板当前拱害形态为第三种形态，则将第三种形态对应的第三种形态模型进行垂直翻转后，再采用以下步骤1-步骤3计算当前轨道板隆起高度：

步骤1，参考图11，设第一数字双轴倾角传感器Q₁(α₁，0)，第二数字双轴倾角传感器Q₂(α₂，0)，当轨道板当前形态的拱起最高点为点C，轨道板当前形态的两侧最低点分别为点A和点B；连接点A和点B，得到水平线段AB；

过点C作线段CD，使CD垂直水平线AB于D；

步骤2，设L_BC＝l₁，L_AC＝l₂，则有l₁+l₂≈L；

其中，L_BC代表线段BC的长度；L_AC代表线段AC的长度；L为轨道板长度的初始值，为定值；

在RtΔABE中，L_CD＝l₁sin|α₁|；在RtΔCAD中，L_CD＝l₂sin|α₂|，因此，l₁sin|α₁|＝l₂sin|α₂|；

其中，L_CD代表线段CD的长度；

步骤3，由此得到关于l₁和l₂的二元一次方程组：

由于α₁、α₂和L均为已知值，因此，求解所述二元一次方程组，得到l₁和l₂的值；

因此，当前轨道板隆起高度h＝L_CD＝l₁sin|α₁|；

(二)如果轨道板当前拱害形态为第二种形态，则将第二种形态对应的第二种形态模型进行垂直翻转后，再采用以下步骤20-步骤23计算当前轨道板隆起高度：如果轨道板当前拱害形态为第四种形态，则采用以下步骤20-步骤23计算当前轨道板隆起高度：参考图12，步骤如下：

步骤20，设第一数字双轴倾角传感器Q₁(α₁,β₁)，第二数字双轴倾角传感器Q₂(α₂,β₂)，α₁和α₂的最大值记为α₀；β₁和β₂的最大值记为β₀；轨道板的长度为L₀，宽度为d；

步骤21，轨道板四角翘起状态中，点E为轨道板翘起最高的角，点F为轨道板宽边中点，是宽边翘起的最低点；点G为轨道板中心点，点H为轨道板长边中点；连接EG，EF，FG，GH，HE；

则有

其中：L_EF为线段EF的长度；L_FG为线段FG的长度；

步骤22，过点E作线段EL垂直水平面于点L，过点F作线段FM垂直水平面于点M，连接LG，MG，LM；过点E作线段LM的平行线EN交MF延长线于点N；∠FGM＝α₀，∠NEF＝β₀；

步骤23，在RtΔENF中，

其中，L_FN为线段FN的长度；

在RtΔFGM中，

其中，L_FM为线段FM的长度；

则有

其中，L_MN为线段MN的长度；

步骤24，由作图过程知，四边形ELMN为长方形，则有

L_EL即为当前轨道板隆起高度；

轨道板拱起高度预测模块，用于根据历史时间内建模得到的轨道板拱起高度数据，利用时间序列预测算法对未来某期的轨道板拱起高度进行预测，具体包括以下步骤：

步骤10，对于拱起高度待预测的轨道板，首先确定平滑系数α初始值、一次平滑初始值、二次平滑初始值和三次平滑初始值；

具体的，平滑系数α初始值为给定值，取值范围是[0，1]，α值越大，表示对未来预测中越近期的数据权重越大；

一次平滑初始值s₁ ⁽¹⁾、二次平滑初始值s₁ ⁽²⁾和三次平滑初始值s₁ ⁽³⁾相等，均为最近m期轨道板隆起高度的平均值；

步骤11，采用下式，迭代计算第t期拱起高度的一次平滑值s_t ⁽¹⁾、二次平滑值s_t ⁽²⁾和三次平滑值s_t ⁽³⁾：

其中：s_t-1 ⁽¹⁾为第t-1期拱起高度的一次平滑值；s_t-1 ⁽²⁾为第t-1期拱起高度的二次平滑值；s_t-1 ⁽³⁾为第t-1期拱起高度的三次平滑值；x_t为轨道板隆起高度建模计算模块计算到的第t期拱起高度的实际值；t为计算期数，t＝2,3,4...；

步骤12，根据第t期拱起高度的一次平滑值s_t ⁽¹⁾、二次平滑值s_t ⁽²⁾和三次平滑值s_t ⁽³⁾，根据下式计算未来第t+T期的拱起高度预测值：

其中：

A_t＝3s_t ⁽¹⁾-3s_t ⁽²⁾+s_t ⁽³⁾

其中：为第t+T期的拱起高度预测值；T为相对于当前时刻的预测期数值；A_t、B_t和C_t为预测参数。

冻害异常判断模块，所述冻害异常判断模块用于将实时接收到的轨道板的内部温度值，与基准温度值进行比较，得到轨道板温度降低值；然后，判断所述轨道板温度降低值是否超过设置的温度门限值，如果超过温度门限值，再进行持续监测；如果达到持续监测时间时，轨道板当前温度降低值均超过温度门限值，则发出轨道板冻害的报警信息；

可视化动态监测平台，所述可视化动态监测平台用于将轨道板实时监测数据从整体综合到详情细节进行多维分析展示，包括轨道板综合分析模块、轨道板列表模块以及轨道板详情模块；

所述轨道板综合分析模块，用于对监测的所有轨道板的监测数据进行综合的统计分析，包括各种轨道板状态的数量统计、告警数量占比、近十二个月角度的综合趋势；其中，轨道板状态包括正常状态、离线状态、维护状态和告警状态；所述近十二个月角度的综合趋势，包括轨道板最小角度的综合趋势、轨道板最大角度的综合趋势以及轨道板平均角度的综合趋势；

所述轨道板列表模块，用于按铁路线路进行分类，在每个铁路线路的对应位置展示轨道板图标，每个所述轨道板图标关联展示轨道板属性，所述轨道板属性包括轨道板编号、轨道板的角度以及轨道板的温度；当某个所述轨道板图标被点击时，激活轨道板详情模块；

所述轨道板详情模块，用于详细展示轨道板的详细数据信息，包括轨道板基本信息、轨道板角度的变化趋势、轨道板温度的变化趋势以及轨道板告警次数信息；其中，所述轨道板基本信息包括轨道板编号、轨道板所归属的铁路线名称、轨道板所归属的铁路线的公里标以及轨道板当前状态；

前端设备管理模块，所述前端设备管理模块用于对各个监测单元进行管理，包括：对各个监测单元状态的控制；

健康安全评价模块，用于对各个被监测的轨道板的健康安全状态进行评价，方式为：在监测时间长度中，假设共采集到该轨道板的m1组监测数据；在所述m1组监测数据中，正常监测数据的数量为m2，异常监测数据的数量为m1-m2；根据m2/m1的正常状态百分比，给轨道板的健康安全状态进行打分，其中，正常状态百分比越高，则打分越高，由此实现对轨道板的健康安全状态进行评价。

可见，本发明中，可视化动态监测平台将轨道板实时监测数据从整体综合到详情细节等进行多维分析展示，主要包括轨道板综合分析、轨道板列表以及各轨道板详情三大模块。

本发明重点需要保护：

(1)基于物联网技术的轨道板拱起及冻害状态自动监测方法(包括自动采集轨道板拱起状态、冻害状态，以及周围环境参数等各类数据的传感终端、物联网传输通道、智能分析平台等关键系统及技术)

(2)通过多维数据融合、建模及数学算法的研究，实现对轨道板拱起发展规律、冻害变化规律进行分析和预测，并对由此引起的列车运行过程中的安全进行评价等

(3)基于物联网技术、3D建模技术实现的高速铁路无砟轨道可视化展示

(4)物联网管理平台对前端设备采集、回传等功能的远程管理，及多模式调整

本发明中，传感器采集的数据通过物联网传输管理中心服务器进行大数据处理，通过大数据处理，实现让数据自己“说话”——可视化实时展示、故障“告警”，从而实现更加科学和经济的“状态修”。基于智能传感、物联网、云计算、大数据、GIS、数据可视化等先进技术实现轨道板拱起及冻害的实时监控系统，从前端采集、数据传输到数据可视化平台，将沿线海量监测数据实时接入数据分析中心，经过大数据处理、挖掘、分析，为铁路的智慧运维提供支撑，从而打造出安全、高效、绿色、智能的铁路。

目前我国在高速铁路无砟轨道板的夏季高温拱起和冬季低温冻害问题上，仍然依靠每月2～3次的综合检测车数据对比分析进行动态监测，采用人工检查的方式进行静态检查，发现问题的时效性比较差，本发明采用物联网技术、智能传感技术、大数据技术，通过前端安装高精度角度传感器和高精度温度传感器连续不间断采集轨道板的实时数据，到主控单元，主控单元通过物联网将传感器采集到的数据实时回传到物联网管理平台，所有数据通过在数据库中通过大数据技术进行数据分析、数据挖掘，从而实现应用端的无砟轨道数据可视化展示、轨道板拱起及冻害故障告警，替代人工巡检，解放劳动力，提高时效性，及前端设备远程管理。

基于物联网技术的智能传感设备和基于大数据技术和智能分析技术的高速铁路轨道板拱起及冻害实时监测系统，填补了我国轨道板拱起及冻害自动监测方面的空白，系统具有高稳定性、高安全性、高可靠性、高精度监测、无线传输、免维护等特点，性价比高，在我国全力建设智慧铁路的时代背景下，对提高铁路运维智能化、自动化、集中化管理等方面有极其重要的意义。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统，其特征在于，包括若干个安装于被监测轨道板位置的监测单元以及位于远程的物联网管理平台；各个所述监测单元通过物联网与所述物联网管理平台通信连接；

其中，每个所述监测单元包括第一数字双轴倾角传感器、第二数字双轴倾角传感器、温度传感器以及主控板；所述第一数字双轴倾角传感器和所述第二数字双轴倾角传感器水平安装于被监测轨道板两个对角位置，所述第一数字双轴倾角传感器和所述第二数字双轴倾角传感器用于监测轨道板拱害形态；所述温度传感器用于实时采集被监测轨道板的内部温度值；所述主控板包括处理器MCU、供电电池以及无线通信模块；所述供电电池分别与所述处理器MCU和所述无线通信模块连接，用于向所述处理器MCU和所述无线通信模块供电；所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器均通过线缆连接到所述处理器MCU；所述处理器MCU通过所述无线通信模块与所述物联网管理平台连接。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统，其特征在于，所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器、所述温度传感器以及所述主控板的布置方式为：

轨道板(1)的下面设置底座板(2)；所述主控板固定于所述底座板(2)的侧面；

在所述轨道板(1)不同位置垂直打孔，将所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器装入垂直孔中；然后将第一数字双轴倾角传感器连接线缆、第二数字双轴倾角传感器连接线缆和温度传感器连接线缆从垂直孔中引出，沿着轨道板(1)的侧面布置，并连接到所述主控板；其中，所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器的连接线缆贴合轨道板(1)的侧面，并采用扣线座固定于轨道板(1)的侧面；布线完成后，采用水泥将垂直孔封住。

3.根据权利要求1所述的基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统，其特征在于，所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器的具体布置方式为：

1)确定安装位置：安装位置选择避开轨道板钢筋，安装位置取点处为轨道板植筋处；其中，所述第一数字双轴倾角传感器和所述第二数字双轴倾角传感器的安装位置取点处分别位于被监测轨道板两个对角位置；

2)使用冲击钻，在各个安装位置取点处打孔径15mm，深70mm的垂直孔；

3)向垂直孔内填入快干水泥，以一定方向各快速塞入所述第一数字双轴倾角传感器、所述第二数字双轴倾角传感器和所述温度传感器；然后，补好快干水泥。

4.根据权利要求1所述的基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统，其特征在于，所述主控板的具体安装方式为：

1)确定安装位置，为底座板(2)的侧面；

2)在底座板(2)的侧面使用电锤或钻石钻孔机打水平方向的固定孔，孔径10mm，深度80mm；

3)以吹气泵或压缩空气吹出固定孔中的灰尘和积水，保证固定孔内无冰无油脂；

4)将药剂包完全置入固定孔内；

5)向固定孔内塞入化学锚栓，方式为：以带锤击功能的电锤钻缓慢旋入锚栓，直至锚栓接触孔底，少许药剂满出为止；然后静置，使药剂充分固化；固化完成后，清理底座板(2)的安装面，保证无脏污附着；

6)在底座板(2)的安装面及主控板的安装面涂上道钉胶，贴合；

7)等待锚栓凝固后，在锚栓的外端安装螺母；

8)然后，将主控板安装到外露的锚栓上面，完成主控板的安装。

5.一种权利要求1-4任一项所述的基于物联网的轨道板拱起及冻害的实时监测系统的监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对于每个被监测轨道板，在轨道板两个对角位置各水平安装第一数字双轴倾角传感器Q₁和第二数字双轴倾角传感器Q₂，并且，使第一数字双轴倾角传感器Q₁和第二数字双轴倾角传感器Q₂靠近轨道板边角；初始时，第一数字双轴倾角传感器Q₁和第二数字双轴倾角传感器Q₂均为水平安装状态，并且，初始时，第一数字双轴倾角传感器Q₁的x向角度值α₁和y向角度值β₁均为0；第二数字双轴倾角传感器Q₂的x向角度值α₂和y向角度值β₂均为0；

在轨道板中心位置布置温度传感器，通过温度传感器实时采集被监测轨道板的内部温度值；

主控板的处理器MCU按照设置的采样间隔时间定时读取一组监测数据；其中，所述监测数据包括轨道板的一个边角对应的x向角度值α₁和y向角度值β₁，另一个对角对应的x向角度值α₂和y向角度值β₂，以及轨道板的内部温度值，并记录于所述处理器MCU的内部；当采集到n组监测数据时，所述处理器MCU通过无线通信模块将所述n组监测数据发送给所述物联网管理平台；

步骤2，所述物联网管理平台对所述主控板上传的所述监测数据进行分析处理，实现对被监测轨道板状态的监测和预警；

所述物联网管理平台具体包括：

轨道板拱害形态建模模块，用于建立四种轨道板拱害形态模型，分别为第一种形态模型、第二种形态模型、第三种形态模型和第四种形态模型；

其中：

所述第一种形态模型是指：弯拱方向向上的拱桥形模型；

所述第二种形态模型是指：四角翘起的内凸形模型；

所述第三种形态模型是指：弯拱方向向下的拱桥形模型；

所述第四种形态模型是指：四角翘起的内凹形模型；

轨道板拱害形态识别模块，用于根据所述第一数字双轴倾角传感器Q₁(α₁，β₁)和所述第二数字双轴倾角传感器Q₂(α₂，β₂)的实时监测结果，根据所述轨道板拱害形态建模模块建立的四种形态模型，识别轨道板当前所属的轨道板拱害形态；具体方法为：

如果α₁＞0°，α₂＜0°，β₁＝β₂＝0°，则判断出轨道板当前属于第一种形态模型对应的第一种形态；

如果α₁＞0°，β₁＜0°，α₂＜0°，β₂＞0°，则判断出轨道板当前属于第二种形态模型对应的第二种形态；

如果α₁＜0°，α₂＞0°，β₁＝β₂＝0°，则判断出轨道板当前属于第三种形态模型对应的第三种形态；

如果α₁＜0°，β₁＞0°，α₂＞0°，β₂＜0°，则判断出轨道板当前属于第四种形态模型对应的第四种形态；

轨道板隆起高度建模计算模块，用于根据轨道板拱害形态识别模块识别到的轨道板当前拱害形态，根据轨道板基本参数，计算得到当前轨道板隆起高度；具体方法为：

(一)如果轨道板当前拱害形态为第一种形态，则采用以下方法计算当前轨道板隆起高度；如果轨道板当前拱害形态为第三种形态，则将第三种形态对应的第三种形态模型进行垂直翻转后，再采用以下步骤1-步骤3计算当前轨道板隆起高度：

步骤1，设第一数字双轴倾角传感器Q₁(α₁，0)，第二数字双轴倾角传感器Q₂(α₂，0)，当轨道板当前形态的拱起最高点为点C，轨道板当前形态的两侧最低点分别为点A和点B；连接点A和点B，得到水平线段AB；

过点C作线段CD，使CD垂直水平线AB于D；

步骤2，设L_BC＝l₁，L_AC＝l₂，则有l₁+l₂≈L₀；

其中，L_BC代表线段BC的长度；L_AC代表线段AC的长度；L₀为轨道板长度的初始值，为定值；

在RtΔABE中，L_CD＝l₁sin|α₁|；在RtΔCAD中，L_CD＝l₂sin|α₂|，因此，l₁sin|α₁|＝l₂sin|α₂|；

其中，L_CD代表线段CD的长度；

步骤3，由此得到关于l₁和l₂的二元一次方程组：

由于α₁、α₂和L₀均为已知值，因此，求解所述二元一次方程组，得到l₁和l₂的值；

因此，当前轨道板隆起高度h＝L_CD＝l₁sin|α₁|；

(二)如果轨道板当前拱害形态为第二种形态，则将第二种形态对应的第二种形态模型进行垂直翻转后，再采用以下步骤20-步骤23计算当前轨道板隆起高度：如果轨道板当前拱害形态为第四种形态，则采用以下步骤20-步骤23计算当前轨道板隆起高度：

步骤20，设第一数字双轴倾角传感器Q₁(α₁,β₁)，第二数字双轴倾角传感器Q₂(α₂,β₂)，α₁和α₂的最大值记为α₀；β₁和β₂的最大值记为β₀；轨道板的长度为L₀，宽度为d；

步骤21，轨道板四角翘起状态中，点E为轨道板翘起最高的角，点F为轨道板宽边中点，是宽边翘起的最低点；点G为轨道板中心点，点H为轨道板长边中点；连接EG，EF，FG，GH，HE；

则有

其中：L_EF为线段EF的长度；L_FG为线段FG的长度；

步骤22，过点E作线段EL垂直水平面于点L，过点F作线段FM垂直水平面于点M，连接LG，MG，LM；过点E作线段LM的平行线EN交MF延长线于点N；∠FGM＝α₀，∠NEF＝β₀；

步骤23，在RtΔENF中，

其中，L_FN为线段FN的长度；

在RtΔFGM中，

其中，L_FM为线段FM的长度；

则有

其中，L_MN为线段MN的长度；

步骤24，由作图过程知，四边形ELMN为长方形，则有

L_EL即为当前轨道板隆起高度；

轨道板拱起高度预测模块，用于根据历史时间内建模得到的轨道板拱起高度数据，利用时间序列预测算法对未来某期的轨道板拱起高度进行预测，具体包括以下步骤：

步骤10，对于拱起高度待预测的轨道板，首先确定平滑系数α初始值、一次平滑初始值、二次平滑初始值和三次平滑初始值；

具体的，平滑系数α初始值为给定值，取值范围是[0，1]，α值越大，表示对未来预测中越近期的数据权重越大；

一次平滑初始值s₁ ⁽¹⁾、二次平滑初始值s₁ ⁽²⁾和三次平滑初始值s₁ ⁽³⁾相等，均为最近m期轨道板隆起高度的平均值；

步骤11，采用下式，迭代计算第t期拱起高度的一次平滑值s_t ⁽¹⁾、二次平滑值s_t ⁽²⁾和三次平滑值s_t ⁽³⁾：

其中：s_t-1 ⁽¹⁾为第t-1期拱起高度的一次平滑值；s_t-1 ⁽²⁾为第t-1期拱起高度的二次平滑值；s_t-1 ⁽³⁾为第t-1期拱起高度的三次平滑值；x_t为轨道板隆起高度建模计算模块计算到的第t期拱起高度的实际值；t为计算期数，t＝2,3,4...；

步骤12，根据第t期拱起高度的一次平滑值s_t ⁽¹⁾、二次平滑值s_t ⁽²⁾和三次平滑值s_t ⁽³⁾，根据下式计算未来第t+T期的拱起高度预测值：

其中：

A_t＝3s_t ⁽¹⁾-3s_t ⁽²⁾+s_t ⁽³⁾

其中：为第t+T期的拱起高度预测值；T为相对于当前时刻的预测期数值；A_t、B_t和C_t为预测参数。

冻害异常判断模块，所述冻害异常判断模块用于将实时接收到的轨道板的内部温度值，与基准温度值进行比较，得到轨道板温度降低值；然后，判断所述轨道板温度降低值是否超过设置的温度门限值，如果超过温度门限值，再进行持续监测；如果达到持续监测时间时，轨道板当前温度降低值均超过温度门限值，则发出轨道板冻害的报警信息；

可视化动态监测平台，所述可视化动态监测平台用于将轨道板实时监测数据从整体综合到详情细节进行多维分析展示，包括轨道板综合分析模块、轨道板列表模块以及轨道板详情模块；

所述轨道板综合分析模块，用于对监测的所有轨道板的监测数据进行综合的统计分析，包括各种轨道板状态的数量统计、告警数量占比、近十二个月角度的综合趋势；其中，轨道板状态包括正常状态、离线状态、维护状态和告警状态；所述近十二个月角度的综合趋势，包括轨道板最小角度的综合趋势、轨道板最大角度的综合趋势以及轨道板平均角度的综合趋势；

所述轨道板列表模块，用于按铁路线路进行分类，在每个铁路线路的对应位置展示轨道板图标，每个所述轨道板图标关联展示轨道板属性，所述轨道板属性包括轨道板编号、轨道板的角度以及轨道板的温度；当某个所述轨道板图标被点击时，激活轨道板详情模块；

所述轨道板详情模块，用于详细展示轨道板的详细数据信息，包括轨道板基本信息、轨道板角度的变化趋势、轨道板温度的变化趋势以及轨道板告警次数信息；其中，所述轨道板基本信息包括轨道板编号、轨道板所归属的铁路线名称、轨道板所归属的铁路线的公里标以及轨道板当前状态；

前端设备管理模块，所述前端设备管理模块用于对各个监测单元进行管理，包括：对各个监测单元状态的控制；

健康安全评价模块，用于对各个被监测的轨道板的健康安全状态进行评价，方式为：在监测时间长度中，假设共采集到该轨道板的m1组监测数据；在所述m1组监测数据中，正常监测数据的数量为m2，异常监测数据的数量为m1-m2；根据m2/m1的正常状态百分比，给轨道板的健康安全状态进行打分，其中，正常状态百分比越高，则打分越高，由此实现对轨道板的健康安全状态进行评价。