CN111324957B - 基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法，包括：在室内还原真实波磨环境，模拟不同长度弹性虚拟尺；使用弹性VR模型提取的真实波磨符合铁路波磨的传统定义；测量长途铁路波磨数据，从远距离铁路波磨数据中截取短途铁路波磨数据，再分别测量距离，并将其与先前截取的短途铁路波磨数据进行比较。本发明将钢轨波磨测量分为采样和提取两个步骤，以帮助用户更清楚地理解钢轨波磨，使钢轨波磨线提取过程成为机器计算的可执行操作，采用弹性虚拟尺的新概念，对整个钢轨进行滑动滤波，根据用户要求和国家标准提取钢轨的瞬时波磨，为铁路维护提供了一个完整的数学描述，具有更多的自由度。

Description

基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法

技术领域

本发明涉及钢轨波磨测量技术领域，特别涉及一种基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法。

背景技术

纵向波磨即轨道高低不平顺，是指轨道沿钢轨纵向在垂直方向的凹凸不平。它是由线路施工和大修作业的高程偏差，桥梁挠曲变形，道床和路基残余变形沉降不均匀，轨道各部件间的间隙不相等，吊板以及轨道垂向弹性不一致等造成，轨道波磨作为城市轨道交通最常见的破坏之一，不仅会引起噪声和振动，而且还存在脱轨的潜在风险。因此，铁路波磨当然被认为是铁路维护部门定期测量和监控的最重要指标之一。

钢轨波磨测量方法按采样方式可分为静态测量和动态测量。静态测量，通常是用尺子手工测量钢轨表面的不平度。主要特点测量范围小、精度相对较高、测量方便等。动态测量方法通常是安装在汽车或火车上进行自动测量，分为惯性基准法和弦测法。两种方法的区别在于测量钢轨表面几何数据的手段，而不在于钢轨波磨数据的计算。相反，它们对钢轨波磨的提取方法是相同的，通常包括滤波和时频变换。

本质上，轨道波磨是由分布在不同波段的谐波叠加而成，钢轨波磨度定义为不规则钢轨表面与不同标准测量尺之间的区域极值。评价钢轨质量的重要的统计指标，如峰间平均(PPR)和均方根(RMS)，也可以参考钢轨表面的几何特征。然而，钢轨波磨并没有一个通用的数学模型。

基于官方手动测量过程的虚拟标尺(VR)模型可用于官方的欧洲标准EN-13674-1-2011。它最初旨在检测具有严重垂直波磨的不合格铁路。为避免人工错误，VR模型通过将一组固定长度的标尺与钢轨一起沿水平延伸方向放置，来模拟钢轨平整度的手动测量过程。轨道波磨看起来像一系列在轨道顶部具有不同垂直深度的谷，可以记录为波形序列。将虚拟标尺滑过一段铁路，可以逐点检测和测量每个凹谷。检测并测量每个山谷的深度，然后发现最深的一个是提取的铁路段波磨。在钢轨顶部表面上的几何结构采样后，从原始数据中提取钢轨波磨。除非确定标尺在任何时候都是“无效”的，否则铁路波磨的提取过程将继续进行。VR模型设计了一些过滤器，以去除那些无效的标尺，并突出显示铁路波磨的深度。然而过滤后的数据失去了原始性，从而导致更多的测量误差。在过滤了许多标尺之后，铁路波磨也变得不连续，几乎无法代表整个铁路磨损情况。同时，过滤器的数值设置缺乏理论推导和实验测试。存在以下问题：1)其应用领域局限于欧洲，缺乏对其他地区s标准的通用性；2)对钢轨表面整体磨损情况描述不完整，无法根据用户要求灵活提取不同弦长下的钢轨波磨；3)基于虚拟标尺的提取模式数学定义不明确，缺乏完整的推导过程，不利于仿真和实验。基于虚拟标尺的钢轨波磨的提取方法还需要更多的细节来帮助用户进行数学定义的模拟和评价。

发明内容

本发明提供了一种基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法，其目的是为了对传统以及目前最新的检测技术方法的不足进行改进，通过实验论证具有通用性，适用性等特点。

为了达到上述目的，本发明的实施例提供了一种基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法，包括：

在室内还原真实波磨环境，模拟不同长度弹性虚拟尺；

使用弹性VR模型提取的真实波磨符合铁路波磨的传统定义；

测量长途铁路波磨数据，从远距离铁路波磨数据中截取短途铁路波磨数据，再分别测量距离，并将其与先前截取的短途铁路波磨数据进行比较。

其中，所述方法具体包括：

获取采样间隔和被测铁轨的总长度，用公式

计算出所述总长度的样本总数；

其中，L为被测铁轨的总长度，SI为采样间隔，N为总长度的样本总数，符号[]为舍入运算；

获取所述弹性虚拟尺的水平长度，用公式

计算出所述水平长度的采样点；

其中，VL为弹性虚拟尺的水平长度，M为水平长度的采样点。

其中，所述方法还包括：

定义变量i，表示对应于样本的横坐标，i＝0,1,2，...，N-1；

定义变量j，表示FVR分解的次数，j＝0,1,2，...，[M/2]；

弹性虚拟尺的左右端点分别用X(l)和X(r)表示；其中，变量l和r表示弹性虚拟标尺的左右端点的横坐标；则有

其中，所述方法还包括：

令i＝0，计算过程从轨道的左端点开始；令j＝0，默认的分解次数为0；

设置FVR的左右端点，其索引设置如下：

连接X(l)和X(r)，并计算VR(m)与X(l)之差，求出最大d_max和最小d_min；

若dmax≤0，表示与该长度的虚拟标尺对应的轨道形状为向上凸的弧，则添加|dmin|到临时设置的Stemp；

若dmin≥0，则表示此时的轨道形状为向下凹的弧形，并且其所有高度均低于虚拟标尺，将dmax添加到临时集Stemp。

其中，所述方法还包括：

若dmax既不≤0也不≥0，则表示此时的轨道形状是用虚拟标尺作为标准弦而起伏的，分解虚拟标尺：令j＝j+1；

如果|dmin|>|dmax|，则找到变量k^j，表示相对最大高度的横坐标；

如果|dmin|＜|dmax|，则找到变量k^j，表示相对最小高度的横坐标。

本发明的上述方案有如下的有益效果：

本发明的上述实施例所述的基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法使用激光传感器在轨道表面上形成弹性虚拟标尺，大大提高了测量精度和效率，并减少了手动测量所引起的误差，可以通过连续迭代来测量和计算所有现有情况下的铁路波磨，并且可以弹性地满足主要标准的要求。

附图说明

图1为本发明的基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法的流程示意图；

图2为本发明的弹性虚拟尺的具体实施例示意图；

图3为本发明的FVR模型的凸轨示意图；

图4为本发明的FVR模型的凹轨示意图；

图5为本发明的FVR模型的第一种波浪导轨示意图；

图6为本发明的FVR模型的第二种波浪轨示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

如图1所示，本发明的实施例提供了一种基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法，包括：在室内还原真实波磨环境，模拟不同长度弹性虚拟尺；使用弹性VR模型提取的真实波磨符合铁路波磨的传统定义；测量长途铁路波磨数据，从远距离铁路波磨数据中截取短途铁路波磨数据，再分别测量距离，并将其与先前截取的短途铁路波磨数据进行比较。

本发明的上述实施例所述的基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法是对传统的钢轨波磨提取方法进行数学描述，所提出的模型与不同国家和地区的所有标准兼容；首先，通过对实验室数据分析：VR长度对钢轨波磨的提取效果影响较大。短VR时，大部分长波波磨无法测量。长VR时，无法发现轨道波磨的细节；在室内还原真实波磨环境，模拟不同长度弹性虚拟迟，实验过程中，当小车与实验轨推动时，几乎没有干扰和振动。所以，采样的原始数据S(k)可以看作是从钢轨顶部表面波磨的真实几何结构；然后对实地测量数据分析：使用弹性VR模型提取的真实波磨符合铁路波磨的传统定义。从下面的图可以看出，不同弦长，尽管在轨道表面浅波磨的描述上有一些差异，但可以精确计算出轨道表面上存在的最大深度。

表1：中国、日本、美国和欧洲关于铁路平直度的定义和测量标准

分析得出，所提出的模型可以严格满足表1中的标准。此外，弹性VR模型的介绍通过数学描述提高了常规VR模型的通用性。因此，世界各地的铁路维护部门都可以使用弹性VR模型来设计其独立的规范。

测量和比较具有不同起点的同一段铁路。先测量长途铁路波磨数据，随后从远距离铁路波磨数据中截取短途铁路波磨数据，再分别测量距离，并将其与先前截取的短途铁路波磨数据进行比较。实验中，(1)测量并计算100米的铁路波磨数据，(2)截取与20m至40m长度相对应的铁路波磨数据，(3)将20m的起点设置为40m的终点，最后重新测量且计算轨道波磨并进行比较。对于被测轨的相同截面，无论是改变测量的起点还是重复进行实验，在弦长恒定的情况下，其软测量和计算结果都完全相同。可以证明本方法的检测算法具有良好的适用性。对于同一测量轨段，不同的测量速度，不同的起点设置以及重复的实验都不会影响计算结果。

针对当前VR模型的缺陷，提出一种弹性虚拟标尺(FVR)模型来提取变长直尺下钢轨的垂直波磨，如图2所示，给出了两个典型的轨道波磨波形。对于只有一个谷的左侧情况，常规VR和我们提出的FVR提取轨道波磨的过程类似。对于具有两个或多个山谷的正确情况，FVR模型将VR分为两个或多个和弦，以捕捉更大深度的山谷。

其中，所述方法具体包括：

1、首先可以根据用户要求预先设置模型的参数。

A)采样间隔SI。它是测量仪器(例如激光位移传感器，工业相机等)的采样率的倒数。通常，采样率越快，可提取的波磨波形的波长越短。当然，高采样率会增加计算复杂度。实际上，目前的传感器具有比常规传感器快得多的采样率，这是我们改进轨道波磨提取模型的最重要原因之一。

B)被测铁轨的总长度用L表示。SI和L均为正。

C)长度为L的样本总数为N。N的值等于L除以SI的商，其中符号[.]表示舍入运算。

D)原始数据X(n)是采样的轨道几何数据以及轨道顶部中心线，其中n＝0,1,2，...，N。用X(n)建立坐标系，其中横坐标为n，纵坐标为X(n)。

E)弹性虚拟尺的水平长度表示为VL。0<VL<L。

F)对于VL，它具有M个采样点。M的值由VL除以SI求出。M的范围大于0。

G)定义变量i，它表示对应于样本的横坐标。i＝0,1,2，...，N-1。

H)定义变量j，它是FVR分解的次数。j＝0,1,2，...，[M/2]。

1)弹性虚拟尺的左右端点分别用X(l)和X(r)表示。变量l和r表示弹性虚拟标尺的左右端点的横坐标。

2)令i＝0，这意味着计算过程从轨道的左端点开始。

3)令j＝0，这意味着默认的分解次数为0。

4)设置FVR的左右端点，其索引设置如下：

5)连接X(l)和X(r)以获得VR(m).m＝l，l+1，l+2，...，r.

6)计算VR(m)与X(l)之差，求出最大d_max和最小d_min；

7)如果dmax≤0，表示与该长度的虚拟标尺对应的轨道形状为向上凸的弧，则添加|dmin|。到临时设置的Stemp。转到步骤12。FVR模型的“升高”导轨如图3所示。

8)如果dmin≥0，则表示此时的轨道形状为向下凹的弧形，并且其所有高度均低于虚拟标尺。将dmax添加到临时集Stemp。转到步骤12。FVR模型的“凹形”导轨如图4所示。

9)如果步骤7和步骤8均未满足，则表示此时的轨道形状是用虚拟标尺作为标准弦而起伏的。分解虚拟标尺：令j＝j+1。如果|dmin|>|dmax|，请转到步骤10；否则，请转到步骤11。

10)找到变量k^j，这表示相对最大高度的横坐标。转到步骤12。FVR模型的第一个“波浪”导轨如图5所示。

11)找到变量k^j，这表示相对最小高度的横坐标。如图6所示为FVR模型的第二种“波浪”轨。

12)和弦的右端点向左移动并跳回到步骤4。

r＝k^j

13)如果r≠i+M-1，则表示计算未完成并设置为：

左右端点向右移动，然后跳回到步骤4。

14)如果r＝i+M-1，则表示当前计算已完成。组：

d的值是起点i的FVR下的铁路波磨。将d添加到标尺集合S中，并增加i的大小，跳回到步骤2。

15)如果r＝滑轨末端，则表示所有和弦均已完全计算。

本发明的上述实施例所述的基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法将钢轨波磨测量分为采样和提取两个步骤，以帮助用户更清楚地理解钢轨波磨，提出了钢轨波磨线提取的数学模型，使钢轨波磨线提取过程成为机器计算的可执行操作，采用弹性虚拟尺的新概念，对整个钢轨进行滑动滤波，根据用户要求和国家标准提取钢轨的瞬时波磨，通过与当前流行的方法比较，本方法为铁路维护提供了一个完整的数学描述，具有更多的自由度。

以上所述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，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法，其特征在于，包括：

在室内还原真实波磨环境，模拟不同长度弹性虚拟尺；

使用弹性VR模型提取的真实波磨符合铁路波磨的传统定义；

测量长途铁路波磨数据，获取采样间隔和被测铁轨的总长度，用公式

计算出所述总长度的样本总数；

其中，L为被测铁轨的总长度，SI为采样间隔，N为总长度的样本总数，符号[]为舍入运算；

获取所述弹性虚拟尺的水平长度，用公式

计算出所述水平长度的采样点；

其中，VL为弹性虚拟尺的水平长度，M为水平长度的采样点；

从远距离铁路波磨数据中截取短途铁路波磨数据，再分别测量距离，并将其与先前截取的短途铁路波磨数据进行比较。

2.根据权利要求1所述的基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法，其特征在于，所述方法还包括：

定义变量i，表示对应于样本的横坐标，i＝0,1,2，...，N-1；

定义变量j，表示FVR分解的次数，j＝0,1,2，...，[M/2]；

弹性虚拟尺的左右端点分别用X(l)和X(r)表示；其中，变量l和r表示弹性虚拟标尺的左右端点的横坐标；则有

3.根据权利要求2所述的基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法，其特征在于，所述方法还包括：

令i＝0，计算过程从轨道的左端点开始；令j＝0，默认的分解次数为0；

设置FVR的左右端点，其索引设置如下：

连接X(l)和X(r)，并计算VR(m)与X(l)之差，求出最大d_max和最小d_min；

若dmax≤0，表示与该长度的虚拟标尺对应的轨道形状为向上凸的弧，则添加|dmin|到临时设置的Stemp；

若dmin≥0，则表示此时的轨道形状为向下凹的弧形，并且其所有高度均低于虚拟标尺，将dmax添加到临时集Stemp。

4.根据权利要求3所述的基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法，其特征在于，所述方法还包括：

若dmax既不≤0也不≥0，则表示此时的轨道形状是用虚拟标尺作为标准弦而起伏的，分解虚拟标尺：令j＝j+1；

如果|dmin|>|dmax|，则找到变量k^j，表示相对最大高度的横坐标；

如果|dmin|＜|dmax|，则找到变量k^j，表示相对最小高度的横坐标。

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