CN110553861A - 列车信息监测方法、装置和设备 - Google Patents

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CN110553861A CN201910808149.5A CN201910808149A CN110553861A CN 110553861 A CN110553861 A CN 110553861A CN 201910808149 A CN201910808149 A CN 201910808149A CN 110553861 A CN110553861 A CN 110553861A
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Abstract

本发明涉及一种列车信息监测方法、装置和设备，列车信息监测方法包括；获取列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据和应变数据；振动数据为列车的所有车轴经过桥梁传感系统中相邻两个振动传感器时的振动数据，应变数据为桥梁传感系统中应变传感器输出的应变数据；根据振动数据中任一车轴经过相邻两个振动传感器的振动时间，确定列车的行车方向；根据铁路桥梁的结构参数和振动数据进行车速计算和轴距计算，得到列车的车速和车辆轴距；根据结构参数、车速、振动数据和应变数据，进行均布荷载计算得到列车的平均荷载。列车信息的监测成本低，不受列车行驶状态的限制，达到显著提高列车信息监测可靠性的目的。

Description

列车信息监测方法、装置和设备
技术领域
本发明涉及铁路技术领域，特别是涉及一种列车信息监测方法、装置和设备。
背景技术
随着现代铁路技术的发展，铁路桥梁健康监测系统得到了广泛的应用。铁路桥梁的列车荷载信息是铁路桥梁在列车荷载影响下长期性能研究的重要对象，因此对列车荷载信息进行识别监测有着重要的应用意义。列车的荷载信息中较为重要的主要有以下信息：列车车轴的轴距、车速、行车方向和平均载荷等。
面对列车荷载信息的识别监测需求，传统的列车荷载信息识别监测方式，主要是采用基于图像拼接与识别的监测、在车轴安装有色差的码盘进行传感测量、沿轨布设专用传感器组进行监测或者采用低速的在轨称重测量等方式来实现。然而，在实现本发明过程中，发明人发现传统的列车荷载信息识别监测方式，存在着监测可靠性不高的问题。
发明内容
基于此，有必要针对传统的列车荷载信息识别监测方式存在的问题，提供一种列车信息监测方法、一种列车信息监测装置，一种计算机设备以及一种计算机可读存储介质，以提高监测可靠性。
为实现上述目的，本发明实施例采用以下技术方案：
一方面，本发明实施例提供一种列车信息监测方法，包括：
获取列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据和应变数据；振动数据为列车的所有车轴经过桥梁传感系统中相邻两个振动传感器时的振动数据，应变数据为桥梁传感系统中应变传感器输出的应变数据；
根据振动数据中任一车轴经过相邻两个振动传感器的振动时间，确定列车的行车方向；
根据铁路桥梁的结构参数和振动数据进行车速计算和轴距计算，得到列车的车速和车辆轴距；
根据结构参数、车速、振动数据和应变数据，进行均布荷载计算得到列车的平均荷载。
另一方面，还提供一种列车信息监测装置，包括：
数据获取模块，用于获取列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据和应变数据；振动数据为列车的所有车轴经过桥梁传感系统中相邻两个振动传感器时的振动数据，应变数据为桥梁传感系统中应变传感器输出的应变数据；
方向确定模块，用于根据振动数据中任一车轴经过相邻两个振动传感器的振动时间，确定列车的行车方向；
第一计算模块，用于根据铁路桥梁的结构参数和振动数据进行车速计算和轴距计算，得到列车的车速和车辆轴距；
第二计算模块，用于根据结构参数、车速、振动数据和应变数据，进行均布荷载计算得到列车的平均荷载。
又一方面，还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的列车信息监测方法的步骤。
再一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的列车信息监测方法的步骤。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：
上述列车信息监测方法、装置和设备，通过使用铁路桥梁已有的桥梁传感系统监测的振动数据和应变数据，进行分析计算，无需在铁路桥梁上额外安装专门的识别监测装置，即可识别得到列车的行车方向，计算出列车的车速和车辆轴距，以及列车的平均荷载。列车信息的监测成本低，信息完整且准确，能够跟随桥梁传感系统的实时输出数据实现动态的列车信息监测，不受列车行驶状态的限制，达到显著提高列车信息监测可靠性的目的。
附图说明
图1为传统的桥梁传感系统的一种设计结构示意图；
图2为一个实施例中列车信息监测方法的第一流程示意图；
图3为一个实施例中列车的车辆轴距的获取流程示意图；
图4为一个实施例中平均荷载的获取流程示意图；
图5为一个实施例中铁路桥梁产生的应变的计算流程示意图；
图6为一个实施例中列车经过铁路桥梁时的均布载荷的力学作用示意图；
图7为另一个实施例中列车经过铁路桥梁时的均布载荷的力学作用示意图；
图8为一个实施例中列车信息监测方法的第二流程示意图；
图9为一个实施例中列车信息监测方法的第三流程示意图；
图10为一个实施例中列车信息监测装置的模块结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。需要说明的是，当一个元件被认为是“连接”另一个元件，可以是直接连接到另一个元件并与之结合为一体，或者可能同时存在居中元件，即也可以是间接连接到另一个元件。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
在铁路桥梁的建设及使用过程中，铁路桥梁上布设的传感器组和数据采集设备等组成的桥梁传感系统承担着重要的角色，负责监测影响铁路桥梁在使用过程中的性能的各项重要参数。如图1所示的是桥梁传感系统在铁路桥梁上的安装结构示意图，具体可以包含第一振动传感器101、第二振动传感器102、应变传感器103、同步数据采集器104、桥梁105、传输电缆106和桥墩107。第一振动传感器101用于实时监测桥梁105的振动情况并输出相应的振动信号，第二振动传感器102用于实时监测桥梁105的振动情况并输出相应的振动信号，与第一振动传感器101分列不同的位置，应变传感器103用于实时监测桥梁105的应变情况并输出相应的应变信号。
第一振动传感器101、第二振动传感器102和应变传感器103输出的数据通过传输电缆106传输至同步数据采集器104。同步数据采集器104则将收集到的传感器的数据远程发送至桥梁的监控中心，以供监控中心对接收的数据进行分析跟踪，实现对桥梁的长期健康状态进行监测跟踪。针对传统的列车荷载信息识别监测方式存在的问题，基于前述的桥梁传感系统，本发明实施例提供以下技术方案：
请参阅图2，本发明实施例提供一种列车信息监测方法，包括如下处理步骤S12至S18：
S12，获取列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据和应变数据；振动数据为列车的所有车轴经过桥梁传感系统中相邻两个振动传感器时的振动数据，应变数据为桥梁传感系统中应变传感器输出的应变数据。
可以理解，计算设备可以但不限于从桥梁的监控中心的数据库服务器或者同步数据采集器104上，直接请求读取或者接收所需的振动数据和应变数据。计算设备可以是计算机终端，也可以是数据管理服务器。由于在没有列车经过铁路桥梁时，铁路桥梁上的振动传感器和应变传感器实时输出的数据并不包含有效的列车信息，因此需要获取列车经过铁路桥梁时相应的振动数据和应变数据进行处理。上述相邻的两个振动传感器也即可以是上述的第一振动传感器和第二振动传感器，通常分别设置在铁路桥梁的相邻两个桥墩上。
振动数据至少可以包含振动传感器监测到的振动信号的时间、振动频率和振幅等数据。前述的应变数据则是列车经过铁路桥梁时，应变传感器对应测量得到的铁路桥梁所产生的应变。由于列车的长度通常较长，因此振动数据和应变数据均包含一系列的数据，而非是指单个的数据。
S14，根据振动数据中任一车轴经过相邻两个振动传感器的振动时间，确定列车的行车方向。
可以理解，列车包含多个车抽，不同的列车其车轴的数量不同。在列车经过铁路桥梁时，可以通过对两个铁路桥梁上两个位置的振动数据的时序进行判断，从而确定列车的行车方向。
具体的，通过对列车经过铁路桥梁上两个振动传感器所在位置的振动数据来进行行车方向的确定。在振动数据中，不同的振动传感器所对应的振动数据不同，分别记录了列车的所有车轴经过时对应的振动数据。因此，可以提取振动数据中，任一个车轴经过相邻两个振动传感器的振动数据，从而对该车抽经过两个振动传感器时的振动时间进行大小比较，以确定列车的行车方向。以从左到右依次为第一振动传感器和第二振动传感器为例，从振动数据中提取第一个车轴经过第一振动传感器的振动时间(可以是经过第一振动传感器的起始时间T1S，也可以是终止时间T1P)，经过第二振动传感器的振动时间(可以是经过第二振动传感器的起始时间T2S，也可以是终止时间T2P)。比较T1S与T2S的大小，若T1S小于T2S的，则可以确定列车的行车方向是从左至右，相反，则可以确定列车的行车方向是从右至左。
S16，根据铁路桥梁的结构参数和振动数据进行车速计算和轴距计算，得到列车的车速和车辆轴距。
可以理解，结构参数是指铁路桥梁设计建造时确定的桥梁结构参数，至少可以包含铁路桥梁的长度、两个振动传感器的安装距离以及桥梁截面的结构尺寸等参数。车速计算是指利用速度公式对应的算法程序进行的速度计算。轴距计算是指利用轴距计算公式对应的算法程序进行的距离计算。车辆轴距也即是指列车上相邻两根车轴之间的距离。
具体的，利用铁路桥梁的结构参数和振动数据进行车速计算，可以直接得到列车的车速。例如可以根据振动数据中任一个车轴经过相邻两个振动传感器时对应的振动时间，来确定该任一车轴经过相邻两个振动传感器所对应的一段铁路桥梁的距离所需的时间，进而利用结构参数中该相邻两个振动传感器的安装距离，与前述所需的时间即可直接计算确定车速。车辆轴距的计算与车速计算同理，计算的是相邻两个车轴之间的距离，因而可以利用所得的车速，和相邻两个车轴经过同一个振动传感器时，该振动传感器对应于该相邻两个车轴输出的振动时间来计算得出车辆轴距。
S18，根据结构参数、车速、振动数据和应变数据，进行均布荷载计算得到列车的平均荷载。
可以理解，均布荷载计算是指基于本领域中铁路桥梁的应力与铁路桥梁上的均布荷载(也可以称为均布载荷)之间的关系式，通过编程形成的相应算法程序进行的荷载计算。具体的，可以利用结构参数，例如铁路桥梁的横截面尺寸和长度等，振动数据和应变数据，以及前述确定的车速进行均布荷载计算而得到铁路桥梁的平均荷载。
上述列车信息监测方法，通过使用铁路桥梁已有的桥梁传感系统监测的振动数据和应变数据，进行分析计算，无需在铁路桥梁上额外安装专门的识别监测装置，即可识别得到列车的行车方向，计算出列车的车速和车辆轴距，以及列车的平均荷载。列车信息的监测成本低，信息完整且准确，能够跟随桥梁传感系统的实时输出数据实现动态的列车信息监测，不受列车行驶状态的限制，达到显著提高列车信息监测可靠性的目的。
在一个实施例中，结构参数包括相邻两个振动传感器的安装距离。关于上述的步骤S16中车速的计算，可以通过以下步骤实现：
计算任一车轴经过相邻两个振动传感器的振动时间差，根据振动时间差和安装距离计算得到车速。
具体的，以第一个车轴为例，第一个车轴经过第一振动传感器的振动时间(可以是经过第一振动传感器的起始时间T1S，也可以是终止时间T1P)，经过第二振动传感器的振动时间(可以是经过第二振动传感器的起始时间T2S，也可以是终止时间T2P)。计算起始时间T1S和起始时间T2S的时间差Δt＝∣T1S-T2S∣，时间差Δt也可以利用两个终止时间来计算。第一振动传感器和第二振动传感器的安装距离为L，那么列车的车速即为安装距离为L与时间差Δt之比。对于使用其他车轴的相应振动数据进行计算可以同理理解。
通过上述的处理步骤，可以快速地获取所需的车速信息，车速的监测实现较为简单、高效且成本低。
请参阅图3，在一个实施例中，关于上述的步骤S16中车辆轴距的计算，可以通过以下步骤S162和S164实现：
S162，根据振动数据，分别提取任意相邻两个车轴经过任一振动传感器所需的时长；
S164，根据车速、相邻两个车轴分别对应的两个时长，进行轴距计算得到车辆轴距。
具体的，在振动数据中，可以分别提取当前经过的列车上，任意两个相邻车轴经过其中一个传感器时的振动时间，从而确定该两个相邻的车轴经一个传感器所需的时长，也即确定列车以当前车速经过一个轴距的距离所需的时间。以列车的第二车轴和第三个车轴经过第一振动传感器为例，对于利用其他任意相邻的两个车轴经过第二振动传感的振动数据进行轴距计算处理，可以同理理解。在振动数据中，分别提取第二个车轴和第三个车轴经过第一振动传感器时的起始时间T1S2、和T1S3(即振动起始时刻)，以及终止时间T1P2和T1P3(即振动终止时刻)。第二个车轴对应的起始时间和终止时间之差即为第二个车轴经过第一振动传感器所需的时长，第三个车轴对应的起始时间和终止时间之差，即为第三个车轴经过第一振动传感器所需的时长。如此，根据所得的两个时长即可确定在当前车速下经过一个轴距的距离所需的时间。
进而，根据当前的车速，以及前述确定的两个时长进行轴距计算，即可得到车辆轴距这一信息。在计算车辆轴距时，可以只计算任意相邻的两个车轴的距离来确定列车的车辆轴距，也可以依次根据所有相邻的两个车轴，计算各相邻的两个车轴之间的距离，从而得到列车的多个车辆轴距数据，也即列车的所有车轴之间的距离。通过上述的处理步骤，即可以快速实现车辆轴距的计算获取。
在一个实施例中，关于上述的步骤S164，具体可以包括如下处理步骤：
分别对两个时长对应的振动信号进行求峰值处理，确定相邻两个车轴经过任一振动传感器时对应的峰值振动时刻；
计算两个峰值振动时刻的差值与车速的乘积，得到车辆轴距。
可以理解，两个时长对应的振动信号也即是指在该两个时长的时间段内的振动信号。可以采用本领域中常规的求峰值处理方法来进行轴距的计算获取。仍以上述的第二个车轴和第三个车轴经过第一振动传感器为例：对第二个车轴经过第一振动传感器的时长[T1S2，T1P2]，以及第三个车轴经过第一振动传感器的时长[T1S3，T1P3]对应的振动信号分别进行求峰值处理，分别确定第二个车轴和第三个车轴经过第一振动传感器时，第一振动传感器对应测量得到峰值振动时所对应的时刻T1top2和T1top3，该两个时刻即分别称为第二个车轴经过第一振动传感器时的峰值振动时刻、第三个车轴经过第一振动传感器时的峰值振动时刻。
计算该两个峰值振动时刻的差值，即可以得到列车以当前的车速V经过一个轴距的距离所需的时间。最后，计算两个峰值振动时刻的差值与车速的乘积，该乘积即为车辆轴距，也即车辆轴距d＝V*(T1top3-T1top2)。通过采用求峰值处理方法来计算车辆轴距，精确度较高，可进一步提高列车信息监测可靠性。
在一个实施例中，关于上述的步骤S164，具体还可以包括如下处理步骤：
分别计算车速与两个时长的乘积，并进行均值计算后得到车辆轴距。
可以理解，在本实施例中，还可以采用另一种方法来计算车辆轴距，也即通过均值法计算车辆轴距。仍以上述的第二个车轴和第三个车轴经过第一振动传感器为例：由于车辆轴距d≈V*(T1S3-T1S2)≈V*(T1P3-T1P2)，因此，可以采用均值法计算得到车辆轴距：d＝∣V*(T1S3-T1S2)+V*(T1P3-T1P2)∣/2。
通过采用均值法进行车辆轴距的计算，计算处理速率更快且所得的车辆轴距仍处于可接受的误差范围内，降低了计算终端的计算工作量，也可有效提高列车信息监测可靠性。本领域技术人员可以理解，对于利用其他任意相邻的两个车轴经过第一振动传感器或第二振动传感的振动数据进行轴距计算处理，可以同理理解。
请参阅图4，在一个实施例中，结构参数包括铁路桥梁的长度、宽度和高度。关于上述的步骤S18，具体可以包括如下处理步骤S182至S188：
S182，计算车速与振动数据中列车的所有车轴经过任一振动传感器所需的时间的乘积，确定列车的长度；
S184，根据列车的长度与铁路桥梁的长度的比较结果，从振动数据中截取应变传感器的有效应变信号对应的时间段；
S186，根据时间段内的应变数据确定铁路桥梁产生的应变；
S188，根据均布荷载计算式和应变计算得到平均荷载。
其中，结构参数包括铁路桥梁的宽度和高度，是指铁路桥梁横截面的宽度和高度。可以理解，在进行平均荷载计算时，由于列车的长度与经过的铁路桥梁的长度之间的关系不同，所对应的均布荷载计算式不同。铁路桥梁等效为矩形截面的简支梁，其长度为L，宽度为b且高度为h(也即前述结构参数中的长度、宽度和高度等数据)。当列车的长度大于经过的铁路桥梁的长度时，列车经过铁路桥梁时对铁路桥梁产生的负载看作一个作用于整个铁路桥梁的均布荷载q，此时有如下关系式：
其中，σ表示应变传感器所在测量点的应力。因此，根据胡克定律σ＝Eε,其中，E表示杨氏模量，ε表示应变传感器所在测量点的应变，可以根据上述关系式转换得到应变ε和均布荷载q的关系式为：
当列车的长度小于经过的铁路桥梁的长度时，列车经过铁路桥梁时对铁路桥梁产生的负载看作一个作用于部分铁路桥梁的均布荷载q，此时有如下关系式：
其中，S表示列车的长度。因此，根据胡克定律σ＝Eε，转换得到应变ε和均布荷载q的关系式为：
如此，从应变数据中确定铁路桥梁产生的应变后，通过上述相应的关系式对应的算法程序进行计算处理，即可得到对应的均布荷载q，也即所要获取的平均荷载。基于上述的平均荷载与应变的关系式，需要首先确定列车的长度，以便确定列车的长度与经过的铁路桥梁的长度之间的关系，从而便于有序计算处理过程中，计算终端能够根据列车的长度与经过的铁路桥梁的长度之间的关系，准确调用相应的平均荷载与应变的关系式的算法程序来进行处理，获取相应的平均荷载。
具体的，可以根据距离计算方法来确定列车的长度，也即在前述获得的列车的车速之后，从振动数据中提取列车的第一个车轴开始经过第一振动传感器的起始时间，以及最后一个车轴经过第一振动传感器的终止时间，将所得的该起始时间和终止时间进行求差，得到的时间差即为所有车轴经过第一振动传感器所需的时间。对于以经过第二振动传感器的振动数据为例进行计算，可以同理理解，可得到所有车轴经过第二振动传感器所需的时间。将车速与所有车轴经过第一振动传感器或第二振动传感器所需的时间进行相乘，即可确定列车的长度。
列车的长度与经过的铁路桥梁的长度之间的关系不同，所对应的应变数据中的有效应变信号则不相同。例如，当列车的长度大于经过的铁路桥梁的长度时，有效应变信号为整个桥梁均有列车经过时的这一相对平稳状态下的应变信号。而当列车的长度小于经过的铁路桥梁的长度时，有效应变信号则为最早开始经过振动传感器的车轴对应的起始时间，至最迟经过振动传感器的车抽对应的终止时间这一时间段内的应变信号。因此，需要根据列车的长度与铁路桥梁的长度的比较结果，从振动数据中截取有效应变信号所对应的时间段，以确定有效应变信号。然后根据确定时间段内的应变数据来确定铁路桥梁产生的应变，从而最终通过上述相应的均布荷载计算式和确定的应变计算得到平均荷载。
通过上述的处理步骤，可以基于获取的振动数据和应变数据，结合铁路桥梁的结构参数，快速获取列车经过铁路桥梁时，铁路桥梁上的平均荷载。
请参阅图5，在一个实施例中，关于上述的步骤S184中的时间段，当列车的长度大于铁路桥梁的长度时，有效应变信号对应的时间段为首车轴经过相邻两个振动传感器的起始时间的最小值与预设时间之差，至末车轴经过相邻两个振动传感器的终止时间的最大值与预设时间之和。
关于上述的步骤S186，具体可以包括如下处理步骤S186a至S186c：
S186a，根据有效应变信号进行求均值处理，确定铁路桥梁的最大应变；
S186b，根据应变数据中列车驶入铁路桥梁之前的预设时间内的应变信号，以及列车驶出铁路桥梁之后的预设时间内的应变信号进行求均值处理，确定铁路桥梁的平稳应变；
S186c，根据最大应变与平稳应变进行求差，确定铁路桥梁产生的应变。
可以理解，上述的首车轴也即是指列车进入铁路桥梁时，列车上第一个驶入铁路桥梁的车轴，也即上述的第一个车轴。相应的，末车轴是指列车驶出铁路桥梁时，最后一个离开铁路桥梁的车轴。预设时间的大小可以根据平均荷载的计算精度需要进行设置，例如设置为5s、10s或者其他大小。首车轴经过相邻两个振动传感器的起始时间的最小值与预设时间之差，也即Tas＝min(T1s1，T2s1)-T0，T0表示预设时间。末车轴经过相邻两个振动传感器的终止时间的最大值与预设时间之和，也即Tap＝max(T1pn，T2pn)+T0，n表示列车的末车轴。因此，有效应变信号对应的时间段为[Tas，Tap]。
具体的，当列车的长度大于铁路桥梁的长度时，即可从振动数据中对应确定有效应变信号所在的时间段。进而根据该时间段内的应变数据(也即有效振动信号)进行求均值处理即可得到铁路桥梁的最大应变。然后根据应变数据中列车驶入铁路桥梁之前的预设时间内的应变信号，以及列车驶出铁路桥梁之后的预设时间内的应变信号进行求均值处理，例如对列车开始驶入铁路桥梁之前的5秒内，以及列车完全驶出铁路桥梁之后的5秒内，这两段5秒的时间内铁路桥梁的应变数据分别求均值，得到对应于两个5秒时间内铁路桥梁的应变均值，再对所得的两个应变均值进行求均值处理，得到铁路桥梁的平稳应变。最后，将最大应变与平稳应变进行求差，即可得到铁路桥梁产生的应变Δε＝∣εmax-εmin∣，其中，εmax表示最大应变，εmin表示平稳应变。根据应变Δε即可计算得到列车的长度大于经过的铁路桥梁的长度时的平均荷载。
通过上述的处理步骤，即可以准确地获取列车的长度大于经过的铁路桥梁的长度时，铁路桥梁所产生的应变。
在一个实施例中，在前述确定的时间段对应的一段应变信号中，可以进一步采用端点检测法截取整个桥梁均有列车经过时的这一相对平稳状态下的应变信号，即得到更加精确的有效应变信号，用于计算铁路桥梁产生的应变，精确度更高，可以进一步提高平均荷载的计算精度。
在一个实施例中，关于上述的步骤S184中的时间段，当列车的长度小于铁路桥梁的长度时，有效应变信号对应的时间段为首车轴经过相邻两个振动传感器的起始时间的最小值，至末车轴经过相邻两个振动传感器的终止时间的最大值。
关于上述的步骤S186，具体可以包括如下处理步骤：
提取有效应变信号的信号包络后，根据信号包络进行求峰值处理，确定铁路桥梁产生的应变。
可以理解，如图7所示，其中S表示列车的长度。首车轴经过相邻两个振动传感器的起始时间的最小值，也即Tas＝min(T1s1，T2s1)，末车轴经过相邻两个振动传感器的终止时间的最大值，也即Tap＝max(T1pn，T2pn)。因此，本实施例中的有效应变信号对应的时间段为[Tas，Tap]。
具体的，当列车的长度小于铁路桥梁的长度时，即可从振动数据中对应确定有效应变信号所在的时间段。进而根据该时间段内的应变数据(也即有效振动信号)进行包络提取处理，以减少信号的噪音对测量产生的误差，进而根据得到的信号包络进行求峰值处理，得到的应变值即为列车的长度小于铁路桥梁的长度情形下，铁路桥梁产生的应变。
通过上述的处理步骤，即可以准确地获取列车的长度小于经过的铁路桥梁的长度时，铁路桥梁所产生的应变。
在一个实施例中，关于上述的步骤S12，具体可以包括如下处理步骤：
接收相邻两个振动传感器输出的振动数据，以及应变传感器输出的应变数据；分别对相邻两个振动传感器输出的振动数据进行分帧处理后，通过端点检测法确定列车经过铁路桥梁时，列车的每个车轴经过振动传感器时的振动数据。
可以理解，在实际应用中，可以通过实时结束各振动传感器输出的振动数据和应变传感器输出的应变数据，该部分振动数据并未区分有列车经过时的振动数据和应变数据，以及没有列车经过时的振动数据和应变数据。因此还需要从实时接收到的振动数据和应变数据中确定哪些数据是有列车经过铁路桥梁时的数据。
在接收前述数据后，可以对振动数据进行分帧处理，以避免计算终端在进行后续的数据处理时，一次性处理的数据量过大而降低计算终端的处理性能，从而影响整个列车信息监测的系统的性能。分帧处理时所采用的帧长和帧移均可以根据系统的性能状况来选择，例如但不限于采用帧长为fs/10，fs表示振动信号的信号频率，帧移为fs/20。完成振动数据的分帧处理后，即可采用本领域中常规的端点检测法，从分帧后的振动数据中找到列车从开始驶入铁路桥梁到最终完全驶离铁路桥梁期间，每个车轴经过振动传感器时的振动数据，例如每个车轴经过第一振动传感器时的起始时间和终止时间，以及每个车轴经过第二振动传感器时的起始时间和终止时间。
通过上述的数据预处理步骤，可以在实时测量的数据中，快速找到有列车经过铁路桥梁时的振动数据，避免后续的列车信息的获取流程中，对没有列车经过时的数据进行处理而浪费计算终端的系统资源，降低整个列车信息监测的系统的性能，也便于有效应变信号的截取与使用。
请参阅图8，在一个实施例中，上述的列车信息监测方法。还可以包括如下处理步骤S101至S103：
S101，在列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据中，根据相邻两个末车轴经过任一振动传感器的振动数据，计算相邻两个末车轴经过任一振动传感器的时间差；
S102，若时间差小于设定的时间间隔，则确定相邻两个末车轴属于同一列车；
S103，若时间差大于设定的时间间隔，则确定相邻两个末车轴属于不同的两辆列车，并进行下一轮的车轴计数。
可以理解，在实际应用还会存在同时有至少两辆列车短时间内先后经过铁路桥梁的少数情况，因此，为了确保列车信息的准确获取，还需进行振动数据是否同属于一辆列车的判断。设定的时间间隔为根据实际应用中列车上相邻的两个车轴经过同一振动传感器的最长时间间隔来设定的时间间隔，例如但不限于10秒。
具体的，在找到有列车经过铁路桥梁时的振动数据之后，根据相邻的两个末车轴经过同一个振动传感器的振动数据，来确定相邻两个末车轴经过任一振动传感器的时间差，以上述的第一振动传感器为例：在振动数据中，第n+1个车抽，经过第一振动传感器的起始时间为T1Sn+1，第n个车轴经过第一振动传感器的终止时间为T1Pn，则两者的时间差即为ΔT＝∣T1Sn+1-T1Pn∣；其中，第n+1个车抽和第n个车轴可能为同一列车的最后两个车轴；也可能是第n个车轴为当前经过第一振动传感器的列车的最后一个车轴，第n+1个车抽为下一辆开始经过第一振动传感器的列车的第一个车轴。
当ΔT小于设定时间间隔时，即确定该两个末车轴属于同一列车的车轴。当ΔT大于设定时间间隔时，即确定该两个末车轴不属于同一列车的车轴，而是先后经过铁路桥梁的两辆列车上的车轴，其中一个是前车的最后一个车轴，另一个则是后车的第一个车轴；此时，即需要进行下一轮的车轴计数，以开始对下一辆列车的信息监测。通过上述的处理步骤，可以自动识别先后经过铁路桥梁的不同列车的振动数据和应变数据，以确保不同列车的信息监测的及时性和准确性，进一步提高了列车信息监测可靠性。
请参阅图9，在一个实施例中，关于上述的步骤S18之后，还可以包括如下处理步骤S20：
S20，将行车方向、车速、车辆轴距和平均荷载发送至显示设备进行展示。
可以理解，显示设备可以是桥梁的监控中心的显示大屏幕，也可以是监控中心和/或各车站控制室的坐席显示终端，还可以是独立的便携式显示终端。
具体的，经过上述的处理步骤，确定当前经过铁路桥梁的列车的行车方向、车速、车辆轴距和平均荷载等必要信息后，还可以将前述信息发送至位于同一网络或者不同网络的显示设备进行直观展示，以便于相关监管人员查看和跟踪管理。
通过上述的处理步骤S20，可以实现对列车信息的快速、直观展示，进一步提升铁路车辆的信息监测综合性能，利于与铁路长期性能监测、列车调度等相关部门的联动联调，提升铁路车辆的运营效率。
应该理解的是，虽然图2至图5，以及图8和图9的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且图2至图5，以及图8和图9中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
请参阅图10，在一个实施例中，还提供一种列车信息监测装置100，包括数据获取模块31、方向确定模块33、第一计算模块35和第二计算模块37。其中：数据获取模块31用于获取列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据和应变数据；振动数据为列车的所有车轴经过桥梁传感系统中相邻两个振动传感器时的振动数据，应变数据为桥梁传感系统中应变传感器输出的应变数据。方向确定模块33用于根据振动数据中任一车轴经过相邻两个振动传感器的振动时间，确定列车的行车方向。第一计算模块35用于根据铁路桥梁的结构参数和振动数据进行车速计算和轴距计算，得到列车的车速和车辆轴距。第二计算模块37用于根据结构参数、车速、振动数据和应变数据，进行均布荷载计算得到列车的平均荷载。
上述列车信息监测装置100，通过各模块的协作，使用铁路桥梁已有的桥梁传感系统监测的振动数据和应变数据，进行分析计算，无需在铁路桥梁上额外安装专门的识别监测装置，即可识别得到列车的行车方向，计算出列车的车速和车辆轴距，以及列车的平均荷载。列车信息的监测成本低，信息完整且准确，能够跟随桥梁传感系统的实时输出数据实现动态的列车信息监测，不受列车行驶状态的限制，达到显著提高列车信息监测可靠性的目的。
在一个实施例中，第一计算模块35在实现车速计算的过程中，具体可以用于计算任一车轴经过相邻两个振动传感器的振动时间差，根据振动时间差和安装距离计算得到车速。
在一个实施例中，第一计算模块35在实现车辆轴距计算的过程中，具体可以用于根据振动数据，分别提取任意相邻两个车轴经过任一振动传感器所需的时长；根据车速、相邻两个车轴分别对应的两个时长，进行轴距计算得到车辆轴距。
在一个实施例中，第一计算模块35具体还可以用于分别对两个时长对应的振动信号进行求峰值处理，确定相邻两个车轴经过任一振动传感器时对应的峰值振动时刻；计算两个峰值振动时刻的差值与车速的乘积，得到车辆轴距。
在一个实施例中，第一计算模块35具体还可以用于分别计算车速与两个时长的乘积，并进行均值计算后得到车辆轴距。
在一个实施例中，第二计算模块37包括长度判定子模块、时段确定子模块、应变计算子模块和荷载计算子模块。长度判定子模块用于计算车速与振动数据中列车的所有车轴经过任一振动传感器所需的时间的乘积，确定列车的长度。时段确定子模块用于根据列车的长度与铁路桥梁的长度的比较结果，从振动数据中截取应变传感器的有效应变信号对应的时间段。应变计算子模块用于根据时间段内的应变数据确定铁路桥梁产生的应变。荷载计算子模块用于根据均布荷载计算式和应变计算得到平均荷载。
在一个实施例中，应变计算子模块具体可以用于根据有效应变信号进行求均值处理，确定铁路桥梁的最大应变；根据应变数据中列车驶入铁路桥梁之前的预设时间内的应变信号，以及列车驶出铁路桥梁之后的预设时间内的应变信号进行求均值处理，确定铁路桥梁的平稳应变；以及用于根据最大应变与平稳应变进行求差，确定铁路桥梁产生的应变。
在一个实施例中，应变计算子模块具体还可以用于提取有效应变信号的信号包络后，根据信号包络进行求峰值处理，确定铁路桥梁产生的应变。
在一个实施例中，数据获取模块31包括接收子模块和分帧确定子模块。接收子模块用于接收相邻两个振动传感器输出的振动数据，以及应变传感器输出的应变数据。分帧确定子模块用于分别对相邻两个振动传感器输出的振动数据进行分帧处理后，通过端点检测法确定列车经过铁路桥梁时，列车的每个车轴经过振动传感器时的振动数据。
在一个实施例中，列车信息监测装置100还包括时差计算模块和归属确定模块。时差计算模块用于在列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据中，根据相邻两个末车轴经过任一振动传感器的振动数据，计算相邻两个末车轴经过任一振动传感器的时间差。归属确定模块用于在时间差小于设定的时间间隔时，确定相邻两个末车轴属于同一列车；以及用于在时间差大于设定的时间间隔时，确定相邻两个末车轴属于不同的两辆列车，并进行下一轮的车轴计数。
在一个实施例中，列车信息监测装置100还包括数据输出模块。数据输出模块用于将行车方向、车速、车辆轴距和平均荷载发送至显示设备进行展示。
关于列车信息监测装置100的具体限定可以参见上文中对于列车信息监测方法的限定，在此不再赘述。上述列车信息监测装置100中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据和应变数据；振动数据为列车的所有车轴经过桥梁传感系统中相邻两个振动传感器时的振动数据，应变数据为桥梁传感系统中应变传感器输出的应变数据；根据振动数据中任一车轴经过相邻两个振动传感器的振动时间，确定列车的行车方向；根据铁路桥梁的结构参数和振动数据进行车速计算和轴距计算，得到列车的车速和车辆轴距；根据结构参数、车速、振动数据和应变数据，进行均布荷载计算得到列车的平均荷载。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还可以实现上述各列车信息监测方法实施例中增加的处理步骤或者子步骤。
在一个实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据和应变数据；振动数据为列车的所有车轴经过桥梁传感系统中相邻两个振动传感器时的振动数据，应变数据为桥梁传感系统中应变传感器输出的应变数据；根据振动数据中任一车轴经过相邻两个振动传感器的振动时间，确定列车的行车方向；根据铁路桥梁的结构参数和振动数据进行车速计算和轴距计算，得到列车的车速和车辆轴距；根据结构参数、车速、振动数据和应变数据，进行均布荷载计算得到列车的平均荷载。
一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还可以实现上述各列车信息监测方法实施例中增加的处理步骤或者子步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (14)

1.一种列车信息监测方法，其特征在于，包括：
获取列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据和应变数据；所述振动数据为所述列车的所有车轴经过所述桥梁传感系统中相邻两个振动传感器时的振动数据，所述应变数据为所述桥梁传感系统中应变传感器输出的应变数据；
根据所述振动数据中任一车轴经过相邻两个所述振动传感器的振动时间，确定所述列车的行车方向；
根据所述铁路桥梁的结构参数和所述振动数据进行车速计算和轴距计算，得到所述列车的车速和车辆轴距；
根据所述结构参数、所述车速、所述振动数据和所述应变数据，进行均布荷载计算得到所述列车的平均荷载。
2.根据权利要求1所述的列车信息监测方法，其特征在于，所述结构参数包括相邻两个所述振动传感器的安装距离；
所述车速通过以下步骤计算得到：
计算任一车轴经过相邻两个所述振动传感器的振动时间差，根据所述振动时间差和所述安装距离计算得到所述车速。
3.根据权利要求1所述的列车信息监测方法，其特征在于，所述车辆轴距通过以下步骤计算得到：
根据所述振动数据，分别提取任意相邻两个车轴经过任一所述振动传感器所需的时长；
根据所述车速、相邻两个所述车轴分别对应的两个所述时长，进行轴距计算得到所述车辆轴距。
4.根据权利要求3所述的列车信息监测方法，其特征在于，根据所述车速、相邻两个所述车轴分别对应的两个所述时长，进行轴距计算得到所述车辆轴距的步骤，包括：
分别对两个所述时长对应的振动信号进行求峰值处理，确定相邻两个所述车轴经过任一所述振动传感器时对应的峰值振动时刻；
计算两个所述峰值振动时刻的差值与所述车速的乘积，得到所述车辆轴距。
5.根据权利要求3所述的列车信息监测方法，其特征在于，根据所述车速、相邻两个所述车轴分别对应的两个所述时长，进行轴距计算得到所述车辆轴距的步骤，包括：
分别计算所述车速与两个所述时长的乘积，并进行均值计算后得到所述车辆轴距。
6.根据权利要求1至5任一项所述的列车信息监测方法，其特征在于，所述结构参数包括所述铁路桥梁的长度、宽度和高度；
根据所述结构参数、所述车速、所述振动数据和所述应变数据，进行均布荷载计算得到所述列车的平均荷载的步骤，包括：
计算所述车速与所述振动数据中所述列车的所有车轴经过任一所述振动传感器所需的时间的乘积，确定所述列车的长度；
根据所述列车的长度与所述铁路桥梁的长度的比较结果，从所述振动数据中截取所述应变传感器的有效应变信号对应的时间段；
根据所述时间段内的所述应变数据确定所述铁路桥梁产生的应变；
根据均布荷载计算式和所述应变计算得到所述平均荷载。
7.根据权利要求6所述的列车信息监测方法，其特征在于，当所述列车的长度大于所述铁路桥梁的长度时，所述有效应变信号对应的时间段为首车轴经过相邻两个所述振动传感器的起始时间的最小值与预设时间之差，至末车轴经过相邻两个所述振动传感器的终止时间的最大值与所述预设时间之和；
根据所述时间段内的所述应变数据确定所述铁路桥梁产生的应变的步骤，包括：
根据所述有效应变信号进行求均值处理，确定所述铁路桥梁的最大应变；
根据所述应变数据中所述列车驶入所述铁路桥梁之前的预设时间内的应变信号，以及所述列车驶出所述铁路桥梁之后的预设时间内的应变信号进行求均值处理，确定所述铁路桥梁的平稳应变；
根据所述最大应变与所述平稳应变进行求差处理，确定所述铁路桥梁产生的应变。
8.根据权利要求6所述的列车信息监测方法，其特征在于，当所述列车的长度小于所述铁路桥梁的长度时，所述有效应变信号对应的时间段为首车轴经过相邻两个所述振动传感器的起始时间的最小值，至末车轴经过相邻两个所述振动传感器的终止时间的最大值；
根据所述时间段内的所述应变数据确定所述铁路桥梁产生的应变的步骤，包括：
提取所述有效应变信号的信号包络后，根据所述信号包络进行求峰值处理，确定所述铁路桥梁产生的应变。
9.根据权利要求1所述的列车信息监测方法，其特征在于，获取列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据和应变数据的步骤，包括：
接收相邻两个所述振动传感器输出的振动数据，以及所述应变传感器输出的应变数据；
分别对相邻两个所述振动传感器输出的振动数据进行分帧处理后，通过端点检测法确定所述列车经过铁路桥梁时，所述列车的每个车轴经过所述振动传感器时的振动数据。
10.根据权利要求9所述的列车信息监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述列车经过所述铁路桥梁时所述桥梁传感系统监测到的振动数据中，根据相邻两个末车轴经过任一所述振动传感器的振动数据，计算相邻两个所述末车轴经过任一所述振动传感器的时间差；
若所述时间差小于设定的时间间隔，则确定相邻两个所述末车轴属于同一所述列车；
若所述时间差大于设定的所述时间间隔，则确定相邻两个所述末车轴属于不同的两辆列车，并进行下一轮的车轴计数。
11.根据权利要求1所述的列车信息监测方法，其特征在于，根据所述结构参数、所述车速、所述振动数据和所述应变数据，进行均布荷载计算得到所述列车的平均荷载的步骤后，还包括：
将所述行车方向、所述车速、所述车辆轴距和所述平均荷载发送至显示设备进行展示。
12.一种列车信息监测装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取列车经过铁路桥梁时桥梁传感系统监测到的振动数据和应变数据；所述振动数据为所述列车的所有车轴经过所述桥梁传感系统中相邻两个振动传感器时的振动数据，所述应变数据为所述桥梁传感系统中应变传感器输出的应变数据；
方向确定模块，用于根据所述振动数据中任一车轴经过相邻两个所述振动传感器的振动时间，确定所述列车的行车方向；
第一计算模块，用于根据所述铁路桥梁的结构参数和所述振动数据进行车速计算和轴距计算，得到所述列车的车速和车辆轴距；
第二计算模块，用于根据所述结构参数、所述车速、所述振动数据和所述应变数据，进行均布荷载计算得到所述列车的平均荷载。
13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现1至11任一项所述的列车信息监测方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11任一项所述的列车信息监测方法的步骤。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112179422A (zh) * 2020-11-27 2021-01-05 湖南大学 一种利用桥梁挠度识别车轴和车速的方法和系统
CN112611442A (zh) * 2020-11-26 2021-04-06 中国科学院合肥物质科学研究院 基于轨道伴行光缆的铁路桥梁健康监测方法和系统
CN113386826A (zh) * 2020-03-13 2021-09-14 株洲中车时代电气股份有限公司 一种用于检测列车内机车位置的系统及方法
US11402403B2 (en) * 2018-12-13 2022-08-02 Seiko Epson Corporation Vehicle detection method
CN115031620A (zh) * 2022-06-07 2022-09-09 山东高速工程检测有限公司 基于无线低功耗多通道采集技术的桥梁监测方法及装置
CN116358679A (zh) * 2023-05-16 2023-06-30 中铁大桥局集团有限公司 一种城市轨道交通列车桥梁动态称重方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102607680A (zh) * 2012-03-07 2012-07-25 四川升拓检测技术有限责任公司 一种基于振动的桥梁车辆载重识别的快速检测方法
KR101256901B1 (ko) * 2011-07-27 2013-04-22 서울과학기술대학교 산학협력단 차축에 작용하는 외력을 이용한 차륜의 탈선 예측방법
CN103927870A (zh) * 2014-04-21 2014-07-16 哈尔滨工业大学 一种基于多个震动检测传感器的车辆检测装置
CN106383247A (zh) * 2016-08-24 2017-02-08 宁波市江北九方和荣电气有限公司 一种地铁车辆轮对在线动态检测系统及车速检测方法
CN107393312A (zh) * 2017-08-22 2017-11-24 湖南大学 一种识别桥上行驶车辆车轴和速度的方法和系统
US20170363518A1 (en) * 2015-03-02 2017-12-21 Schenck Process Europe Gmbh Diagnostic device for detecting an out-of-roundness on railway vehicle wheels in accordance with an impulse evaluation method
CN109839175A (zh) * 2019-01-23 2019-06-04 同济大学 一种桥梁活载优化识别系统
CN109870223A (zh) * 2019-01-17 2019-06-11 同济大学 一种视觉技术辅助的桥梁动态称重方法
CN109916491A (zh) * 2019-03-05 2019-06-21 湖南大学 一种识别移动车辆轴距、轴重和总重的方法和系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101256901B1 (ko) * 2011-07-27 2013-04-22 서울과학기술대학교 산학협력단 차축에 작용하는 외력을 이용한 차륜의 탈선 예측방법
CN102607680A (zh) * 2012-03-07 2012-07-25 四川升拓检测技术有限责任公司 一种基于振动的桥梁车辆载重识别的快速检测方法
CN103927870A (zh) * 2014-04-21 2014-07-16 哈尔滨工业大学 一种基于多个震动检测传感器的车辆检测装置
US20170363518A1 (en) * 2015-03-02 2017-12-21 Schenck Process Europe Gmbh Diagnostic device for detecting an out-of-roundness on railway vehicle wheels in accordance with an impulse evaluation method
CN106383247A (zh) * 2016-08-24 2017-02-08 宁波市江北九方和荣电气有限公司 一种地铁车辆轮对在线动态检测系统及车速检测方法
CN107393312A (zh) * 2017-08-22 2017-11-24 湖南大学 一种识别桥上行驶车辆车轴和速度的方法和系统
CN109870223A (zh) * 2019-01-17 2019-06-11 同济大学 一种视觉技术辅助的桥梁动态称重方法
CN109839175A (zh) * 2019-01-23 2019-06-04 同济大学 一种桥梁活载优化识别系统
CN109916491A (zh) * 2019-03-05 2019-06-21 湖南大学 一种识别移动车辆轴距、轴重和总重的方法和系统

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11402403B2 (en) * 2018-12-13 2022-08-02 Seiko Epson Corporation Vehicle detection method
CN113386826A (zh) * 2020-03-13 2021-09-14 株洲中车时代电气股份有限公司 一种用于检测列车内机车位置的系统及方法
CN112611442A (zh) * 2020-11-26 2021-04-06 中国科学院合肥物质科学研究院 基于轨道伴行光缆的铁路桥梁健康监测方法和系统
CN112179422A (zh) * 2020-11-27 2021-01-05 湖南大学 一种利用桥梁挠度识别车轴和车速的方法和系统
CN115031620A (zh) * 2022-06-07 2022-09-09 山东高速工程检测有限公司 基于无线低功耗多通道采集技术的桥梁监测方法及装置
CN116358679A (zh) * 2023-05-16 2023-06-30 中铁大桥局集团有限公司 一种城市轨道交通列车桥梁动态称重方法
CN116358679B (zh) * 2023-05-16 2024-04-23 中铁大桥局集团有限公司 一种城市轨道交通列车桥梁动态称重方法

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