CN111562307B - 一种基于直流漏磁原理的钢轨伤损数量实时统计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于直流漏磁原理的钢轨伤损数量实时统计方法，属于铁路钢轨漏磁巡检技术领域。该伤损数量实时统计方法包括自适应阈值求解、峰峰值判伤、峰值点窗口定位、窗口内特征值提取及归零、窗口循环判伤计数。本发明能够有效实现被检测钢轨每米内伤损数量的实时统计，适用于使用直流漏磁原理的钢轨伤损检测系统。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于直流漏磁原理的钢轨伤损数量实时统计方法，属于铁路钢轨漏磁巡检技术领域。
背景技术
随着无损检测在铁路钢轨检测领域运用越来越广泛，漏磁检测技术因其传感器结构简单、检测灵敏度高、可实现非接触式检测，被广泛运用于诸如钢轨等铁磁性机件表面裂纹的无损检测。漏磁无损检测法可以检测铁磁性材料工件表面及内部的伤损，并且具备检测灵敏度高、速度快、对工件表面清洁度要求不高、成本低、操作简单等优点，被广泛应用在铁磁材料，如钢轨、钢管等设备的无损检测中。钢轨漏磁检测设备在信号采集保存了大量的原始信号数据，无法实时获取被检测钢轨的健康状态和伤损程度，需后期对大量数据进行查看分析，不仅无法快速得到钢轨健康状态，而且耗费大量时间及人力处理分析数据，因此找到一种合适的实时数据处理检测方法具有重要意义。
发明内容
针对以上问题，本发明提出一种基于直流漏磁原理的钢轨伤损数量实时统计方法，能够有效的实时检测出钢轨是否存在伤损，并对每米范围内的钢轨伤损数量进行实时统计。
本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：
一种基于直流漏磁原理的钢轨伤损数量实时统计方法，包括如下步骤：
(1)自适应阈值与峰峰值判伤
钢轨伤损检测方法，使用采集的直流漏磁数据的最大值与最小值的差值即峰峰值Vpp，与预设定值即伤损阈值，比较来判定此处是否为伤损信号，大于阈值即判定为伤损信号，即为峰峰值判伤；通过对采集到的数据实时调整判伤阈值，即为自适应阈值Vyz；根据自适应阈值对数据进行判伤分析；
(2)峰值点窗口定位
当Vpp>Vyz时，判定当前数据存在伤损，对当前需要判伤计数的钢轨直流漏磁信号进行判伤窗口定位，以峰值点Zmax的横坐标Pmax为中心，在需要进行伤损计数的钢轨直流漏磁信号BUFF[size]上选取长度为Wsize数据为判伤窗口；根据Pmax位置定位判伤窗口数据段分3种情况；
(3)窗口内特征值提取及归零
对窗口内的Wsize长度的数据提取峰峰值Vppc，并对窗口内数据归零；
(4)窗口循环判伤计数
对步骤(3)中得到的Vppc与步骤(1)的到的自适应阈值Vyz进行比较判伤，Vppc>Vyz伤损计数值加1；循环进行步骤(2)、(3)、(4)，直到步骤(2)里的Vpp<＝Vyz，得到伤损计数结果。
步骤(1)中所述峰峰值的计算方法如下：
对钢轨直流漏磁信号以1米为单位存入缓冲区BUFF[size]，缓冲区大小由采集系统采样率N KS/s及运行速度V m/s决定，size＝N/V；运用比较运算求得BUFF[size]的最大值点Zmax(Pmax,Vmax)、及最小值点Zmin(Pmin，Vmin)，其中：Pmax为最大值点Zmax的横坐标，Pmin为最小值点Zmin的横坐标，Vmax为最大值点Zmax的纵坐标，Vmin为最小值点Zmin的纵坐标，计算的信号的峰峰值Vpp＝Vmax–Vmin。
步骤(1)中所述系统采样率为10KS/s,运行速度为2.5m/s。
步骤(1)中所述自适应阈值的计算式如下：
Vyz＝A×σ (1)
式中：xi代表数据采样点的幅值，n为采样点数，E为n个采样点幅值的均值，σ为标准差，A为经验倍数值，Vyz为自适应阈值。
步骤(2)中所述根据Pmax位置定位判伤窗口数据段分3种情况，当Pmax+Wsize/2>size时，判伤窗口定位在BUFF[size-Wsize,size]；当Pmax-Wsize/2<0时，判伤窗口定位在BUFF[0,Wsize]；其他情况，判伤窗口定位在BUFF[Pmax-Wsize/2,Pmax+Wsize/2]。
本发明的有益效果如下：
本发明提出的钢轨伤损数量实时统计方法，能够有效的实时检测出钢轨是否存在伤损，并对每米范围内的钢轨伤损数量进行实时统计，适用于诸如钢轨、钢管等铁磁性材料表面或近表面伤损的直流漏磁巡检系统。
附图说明
图1是本发明所述的钢轨伤损数量实时统计方法流程图。
图2是带有5个不同伤损的钢轨的直流漏磁检测信号图。
具体实施方式
以下结合附图及实例对本发明进行进一步详细说明。此处所描述的具体实例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，按本发明所述的钢轨伤损数量实时统计方法流程图，在检测系统上位机中，编写实现此功能的程序函数，并使用多线程操作将此方法使用单独线程运行，开始运行程序时开启此处理线程，每次循环将采集的数据按1米长度复制到缓冲区BUFF[size],设定检测系统采样率为10KS/s,实验平台检测速度为2.5m/s,即每米数据对应10000个采集点，设置size大小为4000，对应每次处理1米里程长度的数据，由检测速度对应设置判伤窗口Wsize＝200。
如图2所示为一米的钢轨直流漏磁检测数据，数据采集系统采集到的原始直流漏磁数据为Z＝(Pi,Yi)，其中：1<i<＝4000，Pi为传感器采集到的数据点位置，Yi为此位置的信号幅值。数据Z复制到BUFF[size]中进行判伤运算。先经过自适应阈值计算公式(1)求得阈值Vyz＝0.4624，然后找到幅值最大点Z1(1913,1.187)，及幅值最小点Z2(1949，-1.587)，即如图2伤损4位置，计算信号峰峰值Vpp＝Y1–Y2＝2.774，判断Vpp>Vyz，最大点Z1所在横坐标位置Pmax，判断Pmax-Wsize/2＝1913–100＝1813>0,Pmax+Wsize/2＝1913+100＝2013<4000，则以Z1横坐标Pmax为中心前后各选取Wsize/2＝100个数据点，得到判伤窗口为temp[]＝BUFF[1813,2013]。并对窗口内数据提取峰峰值，Vppc＝Y1–Y2＝0.5516，判断Vppc>Vyz,伤损计数值num+1，将信号Z的判伤窗口区域数据BUFF[1813,2013]的电压幅值归零即Y1813～Y2013的值为0。循环对Z＝(Pi,Yi)数据进行判断、峰峰值提取再判断，归零，直到Z＝(Pi,Yi)的峰峰值Vpp不大于Vyz，得到本次伤损数量统计num＝5，然后进行下一米数据的缓冲、处理。从而实现了钢轨伤损数量实时统计。
结果发现，统计出的伤损数量结果与实际检测分析得到的结果一致，并且处理计算时间极短，可适应各种巡检速度下的伤损判伤数量统计。
Claims (5)
1.一种基于直流漏磁原理的钢轨伤损数量实时统计方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)自适应阈值与峰峰值判伤
钢轨伤损检测方法，使用采集的直流漏磁数据的最大值与最小值的差值即峰峰值Vpp，与预设定值即伤损阈值，比较来判定此处是否为伤损信号，大于阈值即判定为伤损信号，即为峰峰值判伤；通过对采集到的数据实时调整判伤阈值，即为自适应阈值Vyz；根据自适应阈值对数据进行判伤分析；
(2)峰值点窗口定位
当Vpp>Vyz时，判定当前数据存在伤损，对当前需要判伤计数的钢轨直流漏磁信号进行判伤窗口定位，以峰值点Zmax的横坐标Pmax为中心，在需要进行伤损计数的钢轨直流漏磁信号BUFF[size]上选取长度为Wsize数据为判伤窗口；根据Pmax位置定位判伤窗口数据段分3种情况；
(3)窗口内特征值提取及归零
对窗口内的Wsize长度的数据提取峰峰值Vppc，并对窗口内数据归零；
(4)窗口循环判伤计数
对步骤(3)中得到的Vppc与步骤(1)的到的自适应阈值Vyz进行比较判伤，Vppc>Vyz伤损计数值加1；循环进行步骤(2)、(3)、(4)，直到步骤(2)里的Vpp<＝Vyz，得到伤损计数结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于直流漏磁原理的钢轨伤损数量实时统计方法，其特征在于，步骤(1)中所述峰峰值的计算方法如下：
对钢轨直流漏磁信号以1米为单位存入缓冲区BUFF[size]，缓冲区大小由采集系统采样率N KS/s及运行速度V m/s决定，size＝N/V；运用比较运算求得BUFF[size]的最大值点Zmax(Pmax,Vmax)、及最小值点Zmin(Pmin，Vmin)，其中：Pmax为最大值点Zmax的横坐标，Pmin为最小值点Zmin的横坐标，Vmax为最大值点Zmax的纵坐标，Vmin为最小值点Zmin的纵坐标，计算的信号的峰峰值Vpp＝Vmax–Vmin。
3.根据权利要求2所述的一种基于直流漏磁原理的钢轨伤损数量实时统计方法，其特征在于，步骤(1)中所述系统采样率为10KS/s,运行速度为2.5m/s。
4.根据权利要求1所述的一种基于直流漏磁原理的钢轨伤损数量实时统计方法，其特征在于，步骤(1)中所述自适应阈值的计算式如下：
Vyz＝A×σ (1)
式中：xi代表数据采样点的幅值，n为采样点数，E为n个采样点幅值的均值，σ为标准差，A为经验倍数值，Vyz为自适应阈值。
5.根据权利要求1所述的一种基于直流漏磁原理的钢轨伤损数量实时统计方法，其特征在于，步骤(2)中所述根据Pmax位置定位判伤窗口数据段分3种情况，当Pmax+Wsize/2>size时，判伤窗口定位在BUFF[size-Wsize,size]；当Pmax-Wsize/2<0时，判伤窗口定位在BUFF[0,Wsize]；其他情况，判伤窗口定位在BUFF[Pmax-Wsize/2,Pmax+Wsize/2]。
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