CN110979399B - 一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法 - Google Patents
一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110979399B CN110979399B CN201911375290.7A CN201911375290A CN110979399B CN 110979399 B CN110979399 B CN 110979399B CN 201911375290 A CN201911375290 A CN 201911375290A CN 110979399 B CN110979399 B CN 110979399B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- steel rail
- track
- database
- speed railway
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 claims abstract description 75
- 239000010959 steel Substances 0.000 claims abstract description 75
- 241001669679 Eleotris Species 0.000 claims abstract description 27
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 34
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 17
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 15
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 9
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 8
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 4
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 10
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 6
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 3
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 2
- 230000003746 surface roughness Effects 0.000 description 2
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003137 locomotive effect Effects 0.000 description 1
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 1
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L23/00—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains
- B61L23/04—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains for monitoring the mechanical state of the route
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L23/00—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains
- B61L23/04—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains for monitoring the mechanical state of the route
- B61L23/042—Track changes detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，包括以下步骤：S1；数据采集,在列车运行时候通过传感器采集钢轨和轨枕的厚度、宽度、高度、轮廓等数据；S2；数据存储，设置的数据库分为配置数据库和机组数据库，每个传感器对应一个机组数据库，配置数据库存储相关配置信息；S3；数据分析，对采集的钢轨数据进行分析，对采集的钢轨和扣件、轨枕图片进行分析；S4；数据对比，经过S3分析之后的数据与钢轨部件的原始数据进行对比，判断钢轨部件的健康状况；S5；故障显示，得出诊断结果之后，将故障类型通过工控机显示；本发明通过动态检测轨道的钢轨及钢轨连接扣件和轨枕等部件的几何状态，有效提升轨道检测的可靠性，进一步提升轨道的稳定性。
Description
技术领域
本发明属于轨道检测技术领域，尤其涉及一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法。
背景技术
铁路是国民经济建设的命脉，在我国经济建中具有重要地位，同时也是重要的出行交通工具；另一方面，城市轨道交通也发展迅速，中国铁路和城轨交通的迅速发展对轨道线路的安全状态提出了新要求，轨道交通的安全性和舒适性由许多因素共同作用，其中轨道的不平顺性是影响机车的安全性和舒适性的一个重要因素，列车通过时，轨道的不平顺不仅增加冲击力，会加速道床的轨道结构的变形，对列车的平稳运行有较大影响，缩短了车辆设备的使用寿命，严重影响了列车行车安全。
目前针对轨道的不平顺检测主要靠静态检测，采用钢轨波磨尺或钢轨平顺度测量仪器对作业线路进行抽样检测，把样点中高低不并顺幅值最大值作为不平顺；此种方法可靠性低、工作效率不高、对钢轨的检测准确性差，存在着很大的偶然性，不能满足轨道交通发展要求。
中国专利申请201721710686.9公开了一种无砟轨道轨道板动态位移监测装置，属于位移监测技术领域。一种无砟轨道轨道板动态位移监测装置，其特征在于：包括固定底座，固定底座上有螺栓孔，通过螺栓固定在轨道支承层或底座板上；固定支架为阶梯状，安装在固定底座上，固定支架顶端的侧面安装有三角形状的垂直支撑台，固定支架中间一级上安装有平板状水平支撑台；垂直支撑台和水平支撑台上均有螺栓孔，通过螺栓分别固定有拉杆位移传感器；拉杆位移传感器的拉杆末端连接有磁力底座，通过将两个不同方向的磁力底座吸附在轨道板顶面与侧面的铁质接触板上使两个拉杆位移传感器分别获取轨道板的垂直和水平动态位移数据。
上述现有技术中，仅通过传感器测量轨道位移量，测量数据误差较大，可靠性一般、稳定性差。
发明内容
针对现有技术不足，本发明的目的在于提供一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，解决了背景技术中提出的问题。
本发明提供如下技术方案：
一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，包括以下步骤：
S1；数据采集,在列车运行时候通过传感器采集钢轨和轨枕的厚度、宽度、高度、轮廓等数据；
S2；数据存储，设置的数据库分为配置数据库和机组数据库，每个传感器对应一个机组数据库，配置数据库存储相关配置信息；
S3；数据分析，对采集的钢轨数据进行分析，对采集的钢轨和扣件、轨枕图片进行分析；
S4；数据对比，经过S3分析之后的数据与钢轨部件的原始数据进行对比，判断钢轨部件的健康状况；
S5；故障显示，得出诊断结果之后，将故障类型通过工控机显示，给出每个故障的原因和解决措施，并根据故障类型给出相应的设备维护和维修建议。
优选的，在步骤S1中，所述传感器为激光位移传感器，通过激光位移传感器采集距离数据。
优选的，所述钢轨和轨枕连接处设置有工业相机，透过测量列车车底的通孔，对扣件和轨枕、钢轨的图像进行采集。
优选的，在步骤S2中，所述数据库采用SQLServer数据库管理数据和数据备份，数据库负责接收采集模块发送的数据，同时相应数据处理模块的的查询和更新数据请求。
优选的，在步骤S3中，所述钢轨和部件图像分析包括图像获取、图像处理、测量分析和缺陷判断四个部分。
优选的，首选对采集的钢轨和扣件、轨枕图像进行预处理，降低图像中含有的噪声；之后设定感兴趣区域，提取待测目标，减少图像处理时间并增加精致度；其次，利用阈值分割进一步提取待测目标，并测量钢轨和扣件、轨枕的几何参数；最后，将上述待测目标的几何参数与标准值进行比较，判定缺陷程度。
优选的，通过对钢轨的厚度、宽度、高度与原是标准数据进行对比，判断钢轨形变量，进一步判断钢轨故障。
优选的，在步骤S5中，故障显示包括故障报警摸块。
优选的，所述数据分析系统通过导线与报警模块连接。
优选的，所述报警指示模块包括语音报警和指示灯闪烁，同时监测主机将故障数据结果工控机显示在屏幕中。
优选的，所述轨道系统的状态分为3类：正常、异常、报警；所有测点没有报警指标超过报警阀值的传动系统为正常；某一报警指标超过报警阀值为异常；报警：当系统某指标超过报警阀值时，系统能够发出报警信号，当系统回复正常时，报警信号解除。
优选的，在步骤S3中，为了增加测量的精确度，四个激光位移传感器分别检测轨道下方16mm处到轨检车中心距离分别标记为L1、 L2、L3、L4；在水平面上偏离轨道中心角度为θ，则θ满足以下关系：
θ＝arctan((L3-L1)/d)＝arctan((L2-L4)/d)；
上式中，d为两组激光位移传感器水平之间的距离。
则该点的轨距D满足下列关系：
D＝α*(cosθ(L1+L2+L3+L4)/2)；
上式中α为关系因子，取值范围为1.253-5.326。
优选的，一种高速铁路轨道状况动态检测系统，包括机械模块、传输模块、软件模块；所述机械模块包括铺设好的钢轨、轨枕、扣件；所述传输模块包括多个传感器、数据采集卡、工业相机、工控机；所述软件模块包括钢轨测量子模块和部件图像分析子模块；所述工控机通过串行通信方式从数据采集卡获取信号，所述传感器与数据采集卡之间通过无限信号传输。
优选的，多个所述传感器分别设置在所述钢轨靠近基部的位置，所述传感器为激光位移传感器；在列车高速运行时，用于检测钢轨的厚度、宽度、高度、轮廓的数据传输至数据采集卡。
优选的，所述钢轨和轨枕连接处设置有工业相机，透过测量列车车底的通孔，对扣件和轨枕的图像进行采集。
优选的，所述钢轨测量子模块包括数据采集、数据分析、数据显示、数据保存四个模块，所述数据采集模块控制传感器完成对钢轨动态数据及位置信息采集，并控制相机采集与钢轨连接的部件图像；数据分析模块对采集的钢轨数据进行处理，同时实现扣件和轨枕图像的检测和测量。
优选的，所述传输模块还包括旋转光电编码器。
优选的，所述旋转光电编码器与激光位移传感器连接。
优选的，为了提高测量精度，所述的激光位移传感器的激光发射口镜片和接收口镜片材质均为树脂或者玻璃中的一种。所述镜片的光线吸收率ξ为0.82-0.98；表面粗糙度Ra为0.025-0.05微米；特别是所述光线吸收率ξ、表面粗糙度Ra满足：
ξ＝α·π·Ra1/2；
其中，α为关系系数，取值范围为1.19-1.92；π为圆周率。
优选的，旋转光电编码器将等时采样转化为等距采样，同时保证多个激光位移传感器采样数据同步。
优选的，所述工业相机通过信号线与所述数据采集卡相连。
优选的，所述数据采集卡为PCI数据采集卡(CP-118U-I)，激光位移传感器型号为(ZLDS13)；旋转光电编码器(ZSP4006)。
另外，优选的激光位移传感器为4个，将采集到的数据传送给工控机进行数据处理，包括以下步骤：
a：去除轨道位置误判、强光反射与人为操作造成的异常值；
b：去除由于轨道纵断面坡度变化的高程数据所带来的低频趋势项；
c：将4个激光位移传感器原始数据转化为高低不平顺弦测数据；
d：对弦测数据分析处理，对轨道的不平顺状态进行评价。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明一种高速铁路轨道状况动态检测系统及方法，本系统通过动态检测轨道的钢轨及钢轨连接扣件和轨枕等部件的几何状态，有效提升轨道检测的可靠性，进一步提升轨道的稳定性。
(2)本发明一种高速铁路轨道状况动态检测系统及方法，通过对钢轨和连接扣件的几何状态分析，结合传感器采集的数据分析，提升动态检测的准确性，有利于及时排除故障，增加列车行驶的安全性。
(3)本发明一种高速铁路轨道状况动态检测系统及方法，通过对L1、L2、L3、L4、θ、D之间的关系限定，对轨检系统进行精确定位，进一步增加了测量的数据的精确性。
(4)本发明一种高速铁路轨道状况动态检测系统及方法，通过动态检测钢轨的方法，操作简单，数据显示直观，有利于及时发现轨道问题，及时排出故障，进一步延长轨道使用期限，保证行车安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明检测方法流程图。
图2是本发明的系统原理结构框图。
图3是本发明的钢轨、扣件、轨枕图像分析流程图。
图4是本发明钢轨结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，包括以下步骤：
S1；数据采集,在列车运行时候通过传感器采集钢轨和轨枕的厚度(在图4中用字母Y表示)、宽度(在图4中用字母X表示)、高度 (在图4中用字母Z表示)、轮廓等数据；
S2；数据存储，设置的数据库分为配置数据库和机组数据库，每个传感器对应一个机组数据库，配置数据库存储相关配置信息；
S3；数据分析，对采集的钢轨数据进行分析，对采集的钢轨和扣件、轨枕图片进行分析；
S4；数据对比，经过S3分析之后的数据与钢轨部件的原始数据进行对比，判断钢轨部件的健康状况；
S5；故障显示，得出诊断结果之后，将故障类型通过工控机显示，给出每个故障的原因和解决措施，并根据故障类型给出相应的设备维护和维修建议。
在步骤S1中，所述传感器为激光位移传感器，通过激光位移传感器采集距离数据。
所述钢轨和轨枕连接处设置有工业相机，透过测量列车车底的通孔，对扣件和轨枕的图像进行采集。
在步骤S2中，所述数据库采用SQLServer数据库管理数据和数据备份，数据库负责接收采集模块发送的数据，同时相应数据处理模块的的查询和更新数据请求。
在步骤S3中，所述钢轨和部件图像分析包括图像获取、图像处理、测量分析和缺陷判断四个部分。
首选对采集的钢轨和扣件、轨枕图像进行预处理，降低图像中含有的噪声；之后设定感兴趣区域，提取待测目标，减少图像处理时间并增加精致度；其次，利用阈值分割进一步提取待测目标，并测量钢轨和扣件、轨枕的几何参数；最后，将上述待测目标的几何参数与标准值进行比较，判定缺陷程度。
通过对钢轨的厚度、宽度、高度与原是标准数据进行对比，判断钢轨形变量，判断钢轨故障程度。
在步骤S5中，故障显示包括故障报警摸块。
所述数据分析系统通过导线与报警模块连接。
所述报警指示模块包括语音报警和指示灯闪烁，同时监测主机将故障数据结果工控机显示在屏幕中。
所述轨道系统的状态分为3类：正常、异常、报警；所有测点没有报警指标超过报警阀值的传动系统为正常；某一报警指标超过报警阀值为异常；报警：当系统某指标超过报警阀值时，系统能够发出报警信号，当系统回复正常时，报警信号解除。
实施例二
请参阅图2、3、4所示，一种高速铁路轨道状况动态检测系统，包括机械模块、传输模块、软件模块；所述机械模块包括铺设好的钢轨、轨枕、扣件；所述传输模块包括多个传感器、数据采集卡、工业相机、工控机；所述软件模块包括钢轨测量子模块和部件图像分析子模块；所述工控机通过串行通信方式从数据采集卡获取信号，所述传感器与数据采集卡之间通过无限信号传输。
多个所述传感器分别设置在所述钢轨靠近基部的位置，所述传感器为激光位移传感器；在列车高速运行时，用于检测钢轨的厚度、宽度、高度、轮廓的数据传输至数据采集卡。
所述钢轨和轨枕连接处设置有工业相机，对扣件和轨枕的图像进行采集。
所述钢轨测量子模块包括数据采集、数据分析、数据显示、数据保存四个模块，所述数据采集模块控制传感器完成对钢轨动态数据及位置信息采集，并控制相机采集与钢轨连接的部件图像；数据分析模块对采集的钢轨数据进行处理，同时实现扣件和轨枕图像的检测和测量。
所述部件图像分析子模块包括图像获取、图像处理、测量分析和缺陷判断四个部分；首选对采集的钢轨和扣件、轨枕图像进行预处理，降低图像中含有的噪声；之后设定感兴趣区域，提取待测目标，减少图像处理时间并增加精致度；其次，利用阈值分割进一步提取待测目标，并测量钢轨和扣件、轨枕的几何参数；最后，将上述待测目标的几何参数与标准值进行比较，判定缺陷程度。
所述传输模块还包括旋转光电编码器；所述旋转光电编码器与激光位移传感器连接。
旋转光电编码器将等时采样转化为等距采样，同时保证多个激光位移传感器采样数据同步。
所述工业相机通过信号线与所述数据采集卡相连。
所述数据采集卡为PCI数据采集卡(CP-118U-I)，激光位移传感器型号为(ZLDS13)；旋转光电编码器(ZSP4006)。
实施例三
请参阅图2、3、4所示，一种高速铁路轨道状况动态检测系统，包括机械模块、传输模块、软件模块；所述机械模块包括铺设好的钢轨、轨枕、扣件；所述传输模块包括多个传感器、数据采集卡、工业相机、工控机；所述软件模块包括钢轨测量子模块和部件图像分析子模块；所述工控机通过串行通信方式从数据采集卡获取信号，所述传感器与数据采集卡之间通过无限信号传输。
所述激光位移传感器为4个，将采集到的数据传送给工控机进行数据处理，包括以下步骤：
a：去除轨道位置误判、强光反射与人为操作造成的异常值；
b：去除由于轨道纵断面坡度变化的高程数据所带来的低频趋势项；
c：将4个激光位移传感器原始数据转化为高低不平顺弦测数据；
d：对弦测数据分析处理，对轨道的不平顺状态进行评价。
实施例四
与实施例一和二、三不同之处在于，如图1所示，所述一种高速铁路轨道状况动态检测方法包括以下步骤：
S1；数据采集,在列车运行时候通过传感器采集钢轨的厚度、宽度、高度、轮廓等数据；
S2；数据存储，设置的数据库分为配置数据库和机组数据库，每个传感器对应一个机组数据库，配置数据库存储相关配置信息；
S3；数据分析，对采集的钢轨数据进行分析，对采集的钢轨和扣件、轨枕图片进行分析；
S4；数据对比，经过S3分析之后的数据与钢轨部件的原始数据进行对比，判断钢轨部件的健康状况；
S5；故障显示，得出诊断结果之后，将故障类型通过工控机显示，给出每个故障的原因和解决措施，并根据故障类型给出相应的设备维护和维修建议。
在步骤S3中，为了增加测量的精确度，四个激光位移传感器分别检测轨道下方16mm处到轨检车中心距离分别标记为L1、L2、L3、 L4；在水平面上偏离轨道中心角度为θ，则θ满足以下关系：
θ＝arctan((L3-L1)/d)＝arctan((L2-L4)/d)；
上式中，d为两组激光位移传感器水平之间的距离。
则该点的轨距D满足下列关系：
D＝α*(cosθ(L1+L2+L3+L4)/2)；
上式中α为关系因子，取值范围为1.253-5.326。
通过上述技术方案得到的装置是一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，本方法通过动态检测轨道的钢轨及钢轨连接扣件和轨枕等部件的几何状态，有效提升轨道检测的可靠性，进一步提升轨道的稳定性；通过对钢轨和连接扣件的几何状态分析，结合传感器采集的数据分析，提升动态检测的准确性，有利于及时排除故障，增加列车行驶的安全性；通过对L1、L2、L3、L4、θ、D之间的关系限定，对轨检系统进行精确定位，进一步增加了测量的数据的精确性；通过动态检测钢轨的方法，操作简单，数据显示直观，有利于及时发现轨道问题，及时排出故障，进一步延长轨道使用期限，保证行车安全。
以上所述仅为本发明的优选实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化；凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1；数据采集, 在列车运行时候通过传感器采集钢轨和轨枕的厚度、宽度、高度、轮廓数据；
S2；数据存储，设置的数据库分为配置数据库和机组数据库，每个传感器对应一个机组数据库，配置数据库存储相关配置信息；
S3；数据分析，对采集的钢轨数据进行分析，对采集的钢轨和扣件、轨枕图片进行分析；
S4；数据对比，经过S3分析之后的数据与钢轨部件的原始数据进行对比，判断钢轨部件的健康状况；
S5；故障显示，得出诊断结果之后，将故障类型通过工控机显示，给出每个故障的原因和解决措施，并根据故障类型给出相应的设备维护和维修建议；
步骤S1中传感器为激光位移传感器，激光位移传感器将采集到的数据传送给工控机进行数据处理，包括以下步骤：
a：去除轨道位置误判、强光反射与人为操作造成的异常值；
b：去除由于轨道纵断面坡度变化的高程数据所带来的低频趋势项；
c：将激光位移传感器原始数据转化为高低不平顺弦测数据；
d：对弦测数据分析处理，对轨道的不平顺状态进行评价。
2.根据权利要求1所述一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，其特征在于，在步骤S1中，所述传感器为激光位移传感器，通过激光位移传感器采集距离数据。
3.根据权利要求1所述一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，其特征在于，所述钢轨和轨枕连接处设置有工业相机，透过测量列车车底的通孔，对扣件和轨枕的图像进行采集。
4.根据权利要求1所述一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，其特征在于，在步骤S2中，所述数据库采用SQLServer数据库管理数据和数据备份，数据库负责接收采集模块发送的数据，同时相应数据处理模块的查询和更新数据请求。
5.根据权利要求1所述一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，其特征在于，在步骤S3中，所述钢轨和部件图像分析包括图像获取、图像处理、测量分析和缺陷判断四个部分。
6.根据权利要求5所述一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，其特征在于，首先对采集的钢轨和扣件、轨枕图像进行预处理，降低图像中含有的噪声；之后设定感兴趣区域，提取待测目标，减少图像处理时间并增加精致度；其次，利用阈值分割进一步提取待测目标，并测量钢轨和扣件、轨枕的几何参数；最后，将上述待测目标的几何参数与标准值进行比较，判定缺陷程度。
7.根据权利要求1所述一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法，其特征在于，在步骤S5中，故障显示包括故障报警摸块。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911375290.7A CN110979399B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911375290.7A CN110979399B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110979399A CN110979399A (zh) | 2020-04-10 |
| CN110979399B true CN110979399B (zh) | 2021-09-28 |
Family
ID=70077788
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911375290.7A Active CN110979399B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110979399B (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112883997B (zh) * | 2021-01-11 | 2023-05-12 | 武汉坤能轨道系统技术有限公司 | 一种轨道交通扣件检测系统及检测方法 |
| CN112964735A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-15 | 南京柏王智能装备科技有限公司 | 基于大数据分析的轨道交通安全智能监测方法及云监测平台 |
| CN113147831A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-07-23 | 中车长春轨道客车股份有限公司 | 一种铁轨健康追踪系统 |
| CN113446946B (zh) * | 2021-06-24 | 2023-02-17 | 中国铁道科学研究院集团有限公司 | 轨道几何检测数据的动态补偿方法及装置 |
| CN113640307B (zh) * | 2021-08-31 | 2023-10-10 | 郑州铁路职业技术学院 | 一种采用机器视觉的轨道状况监测方法 |
| CN113640308B (zh) * | 2021-08-31 | 2024-03-29 | 夏冰心 | 一种基于机器视觉的轨道异常监测系统 |
| CN114322755B (zh) * | 2021-11-16 | 2024-07-05 | 中铁十四局集团房桥有限公司 | 一种岔枕底模板自动检测装置及检测方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2165915A3 (en) * | 2008-09-23 | 2011-04-13 | VolkerRail Nederland BV | Monitoring a turnout of a railway or tramway line |
| CN104129404A (zh) * | 2013-05-02 | 2014-11-05 | 上海工程技术大学 | 一种高速动态实时检测铁轨扣件松动的方法及装置 |
| CN105398471A (zh) * | 2014-09-08 | 2016-03-16 | 通用电气公司 | 光学路线检查系统和方法 |
| CN105905132A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-08-31 | 北京鹰路科技有限公司 | 一种轨道状态智能巡检装置和方法 |
| CN107284473A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-10-24 | 北京铁科英迈技术有限公司 | 轨道检测系统及方法 |
| CN107688024A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-02-13 | 成都精工华耀机械制造有限公司 | 一种基于单目视觉与激光散斑的铁轨扣件异常检测系统 |
| CN109389578A (zh) * | 2017-08-02 | 2019-02-26 | 潘顿公司 | 铁路轨道异常检测 |
| CN208868062U (zh) * | 2018-07-23 | 2019-05-17 | 中国安全生产科学研究院 | 一种城市轨道交通自动巡检系统 |
| CN109878550A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-14 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于北斗定位装置的动静态轨道检测系统及实现方法 |
| CN110087967A (zh) * | 2016-12-19 | 2019-08-02 | 普拉塞-陶伊尔铁路机械出口股份有限公司 | 轨道测量车辆和用于记录轨道的轨道几何形状的方法 |
-
2019
- 2019-12-27 CN CN201911375290.7A patent/CN110979399B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2165915A3 (en) * | 2008-09-23 | 2011-04-13 | VolkerRail Nederland BV | Monitoring a turnout of a railway or tramway line |
| CN104129404A (zh) * | 2013-05-02 | 2014-11-05 | 上海工程技术大学 | 一种高速动态实时检测铁轨扣件松动的方法及装置 |
| CN105398471A (zh) * | 2014-09-08 | 2016-03-16 | 通用电气公司 | 光学路线检查系统和方法 |
| CN105905132A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-08-31 | 北京鹰路科技有限公司 | 一种轨道状态智能巡检装置和方法 |
| CN110087967A (zh) * | 2016-12-19 | 2019-08-02 | 普拉塞-陶伊尔铁路机械出口股份有限公司 | 轨道测量车辆和用于记录轨道的轨道几何形状的方法 |
| CN107284473A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-10-24 | 北京铁科英迈技术有限公司 | 轨道检测系统及方法 |
| CN109389578A (zh) * | 2017-08-02 | 2019-02-26 | 潘顿公司 | 铁路轨道异常检测 |
| CN107688024A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-02-13 | 成都精工华耀机械制造有限公司 | 一种基于单目视觉与激光散斑的铁轨扣件异常检测系统 |
| CN208868062U (zh) * | 2018-07-23 | 2019-05-17 | 中国安全生产科学研究院 | 一种城市轨道交通自动巡检系统 |
| CN109878550A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-14 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于北斗定位装置的动静态轨道检测系统及实现方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110979399A (zh) | 2020-04-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110979399B (zh) | 一种用于高速铁路轨道状况动态检测方法 | |
| CN111003018B (zh) | 一种高速铁路轨道状况动态检测系统及方法 | |
| CN109029283B (zh) | 一种基于高度比对的轨道扣件螺栓浮起检测方法 | |
| TWI694022B (zh) | 軌道立體檢測系統 | |
| CN108819980B (zh) | 一种列车车轮几何参数在线动态测量的装置和方法 | |
| CN111516727A (zh) | 一种基于双测振传感器的高铁钢轨缺陷异常智能诊断检测系统及方法 | |
| CN110371816A (zh) | 自动跟随式电梯导轨垂直度检测仪及其检测方法 | |
| CN206049709U (zh) | 一种铁路测量轨距测量检测装置 | |
| CN114312905A (zh) | 一种道岔尖轨形态图像实时监测装置 | |
| CN106926755B (zh) | 动态定位器坡度缺陷检测方法及系统 | |
| CN103507832B (zh) | 一种轨道几何尺寸检测装置 | |
| CN2725851Y (zh) | 便携式铁路线路几何形状检测装置 | |
| CN211685146U (zh) | 一种磁悬浮轨道状态综合检测装置 | |
| RU2337031C1 (ru) | Способ мониторинга износа поверхности катания колеса железнодорожной колесной пары | |
| CN108839676B (zh) | 一种列车车轮几何参数在线动态测量装置及测量方法 | |
| CN214065967U (zh) | 车辆轮对踏面擦伤及不圆度并联接触式检测系统 | |
| CN2615638Y (zh) | 电梯导轨垂直度检测仪 | |
| CN115035087A (zh) | 一种新型铁路线路图像检测方法及系统 | |
| CN210591925U (zh) | 轴箱振动的轮径差检测系统 | |
| CN203534497U (zh) | 连杆检测机 | |
| CN2723290Y (zh) | 跨座式单轨车辆的限界检查小车 | |
| CN2700166Y (zh) | 电气化铁路接触网检测车在线定位管坡度检测装置 | |
| CN201844815U (zh) | Crtsⅲ型轨道板成品板大小钳口检测工装 | |
| CN220084676U (zh) | 一种轨道车辆轮轨黏着系数的在线测试装置 | |
| CN111076695A (zh) | 一种车轮多边形检测的装置与检测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |