CN111591319A - 一种用于高速铁路的轨道状况动态监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于高速铁路的轨道状况动态监测方法，该监测方法包括以下步骤：步骤一、轨距测量；步骤二、轨距状态判断；步骤三、综合监测；步骤四、风险评估。本发明可通过多种监测方式的综合分析高速铁路轨道实际情况，防止产生误报现象，提高了工作效率，降低成本。
Description
技术领域
本发明涉及轨道监测技术领域，具体涉及一种用于高速铁路的轨道状况动态监测方法。
背景技术
高速列车的轨道会由于各种的影响造成不同程度的几何变化，一方面是列车运行的过程中对轨道产生荷载的压力，另一方面是受到自然环境的影响导致地基、路基的下沉变化，这样的变形会让列车运行存在各种的安全隐患，因此对轨道的动态监测，及时发现轨道的变化，从而采取一系列的措施消除这些安全隐患是非常必要的。
目前，对铁路轨道的监测采取人工测量或者利用智能电子装置进行监测。如CN201720445643.6公开了一种基于既有通信光纤的高铁轨道安全在线监测系统，分布式光纤监测仪用于采集高铁经过铁轨后铁轨的振动信息，有线/无线通信服务器用于获取前端数据采集系统发送过来的振动信息，所述对比单元用于调用原始数据对比现有振动信息，所述GIS信息监测模块和短信预警通知模块用于告知用户安全事故信息。该现有技术仅仅通过原始振动信息与检测到的实时振动信息进行对比来分析事故情况，由于高铁的速度、载重、风向等实际运行情况的不同，采集到的振动信息具有随机性，很难通过对比原始数据分析出是否存在故障；而采用轨距检测装置检测铁路轨道轨距的方法，需要轨道检测车带动激光测距装置移动进而实现轨距的检测，然而并不能反映高速列车在高速运行时的变化情况，也无法应对复杂的列车运行情况下的动态监测。
发明内容
本发明提供一种用于高速铁路的轨道状况动态监测方法，可通过多种监测方式的综合分析高速铁路轨道实际情况，防止产生误报现象，提高了工作效率，降低成本。
本发明提供一种高速铁路轨道状况动态监测的方法，该方法包括以下步骤：
步骤一、轨距测量：采用安装于两相对侧的轮毂上的激光测距模块多次测量两轮毂距离计算得出轨距，在轨距超出预设阈值时启动高速摄像模块拍摄多幅列车车轮以及轨道的图像。
步骤二、轨距状态判断：从拍摄的多幅列车车轮以及轨道的图片中分别提取铁轨和车轮的图像特征，进而判断铁轨是否处于异常变形状态。
步骤三、综合监测：在判断铁轨处于异常变形状态时记录相应位置，并对铁轨进行进一步的监测，所述进一步的监测包括铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的监测。
步骤四、风险评估：根据所述铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的监测数据综合评估发生故障的风险。
进一步的，所述步骤二中的判断铁轨是否处于异常变形状态的步骤具体为：
从拍摄的图像中分别提取铁轨和车轮的图像特征，所述图像特征包括纹理特征、形状特征和局部特征点，采用BRJEF算法将铁轨和车轮的特征点周围领域内选取若干个像素点对，通过对这些点对的灰度值和数据库中正常铁轨和车轮的灰度值进行比较，进而得到一个级联的二进制比特串来描述每个特征点，使用汉明距离来计算铁轨和车轮的灰度值是否超过了阈值以判断铁轨是否处于异常变形状态。
进一步的，所述步骤三中的铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的监测分别采用声发射监测模块、光纤监测模块、振弦监测模块实现；所述声发射监测模块对铁轨进行监测，通过声发射信号分析出振铃计数以及振动幅度等信息综合判断铁轨在受到外力时内部是否产生的裂纹、断裂等内部缺陷；所述光纤监测模块对铁轨受到外力监测的应力物理量、震动物理量转换为光纤光栅的中心波长漂移量，然后通过监测光纤光栅中心波长的变化量和监测铁轨物理量之间的线性关系，得到对应的函数曲线，当轨道受到外力光纤光栅的中心波长漂移量会随之变化，通过光纤光栅中心波长漂移量的变化进行分析，从而获得铁轨的振动情况；所述振弦监测模块包含振弦式传感器，所述振弦式传感器用于监测无碴轨道的地基的变化，当无碴轨道的地基产生变形后引起振弦式传感器监测数据的变化。
更进一步的，所述综合评估方法，包括分别评估铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的异常程度，若有一项及其以上超出预设阈值，则判断为轨道状况风险等级极高，若均不超出预设阈值，则根据每项参数的异常程度进行综合评估方法如下：建立多元线性回归模型：y＝a+bx1+cx2+dx3，所述a、b、c、d分别为铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基所占的危险比例，可根据实际情况进行调节；所述x1、x2、x3分别为监测铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基所监测到的参数与其相应预设阈值之间的商。
本发明还公开了一种高速铁路轨道状况动态监测装置，包括轨距检测模块以及与之连接的车载分析模块、轨道振动检测模块以及与之连接的本地工控机、远程服务器；所述远程服务器分别与车载分析模块以及本地工控机通信连接。
所述轨距检测模块包括高速摄像模块、激光测距模块；所述高速摄像模块以及激光测距模块均与车载分析模块连接，所述高速摄像模块安装于列车底部，用于拍摄列车车轮以及轨道；所述激光测距模块安装于两相对侧的轮毂上，采用对射方式多次测量两轮毂距离，进而计算出轨距；所述轨距变化超出预设阈值时启动高速摄像模块拍摄多幅图片，为了保证能够拍摄到轨距发生变化的位置，高速摄像模块设置在激光测距模块的后方。
所述高速摄像模块包括高速拍摄摄像头和图像分析模块，所述高速拍摄摄像头拍摄多幅铁轨和车轮高清图像，所述图像分析模块根据摄像头拍摄出的多张图像分析轨道和车轮的变形情况，所述图像分析模块中采用的具体分析方法为：从拍摄的图像中分别提取铁轨和车轮的图像特征，包括纹理特征、形状特征和局部特征点，采用BRJEF算法,所述BRJEF算法将铁轨和车轮的特征点周围领域内选取若干个像素点对，通过对这些点对的灰度值和数据库中正常铁轨和车轮的灰度值进行比较，进而得到一个级联的二进制比特串来描述每个特征点，使用汉明距离来计算铁轨和车轮的灰度值是否超过了阈值以判断铁轨是否处于异常变形状态。
所述车载分析模块通过高速摄像模块对铁轨和车轮的变形情况和激光测距模块测出铁轨间的距离变化情况，综合判断铁轨是否存在故障或隐藏风险，若存在故障或隐藏风险，则记录位置、时间，并将数据信息发送给远程服务器。
所述轨道振动检测模块包括声发射监测模块、光纤监测模块、振弦监测模块，所述声发射监测模块用于监测轨道的内部裂纹、断裂等内部缺陷；所述光纤监测模块用于监测轨道振动情况；所述振弦监测模块设置于无碴轨道的地基内，用于监测无碴轨道地基情况；所述本地工控机包括通信模块，所述通信模块通过光纤向远程服务器发送数据信息。
所述声发射监测模块和本地工控机连接，声发射监测模块对铁轨进行监测，通过声发射信号分析出振铃计数以及振动幅度等信息综合判断铁轨在受到外力时内部是否产生的裂纹、断裂等内部缺陷，进而判断铁轨是否存在故障或隐藏风险。
所述光纤监测模块和本地工控机连接，所述光纤监测模块对铁轨受到外力监测的应力物理量、震动物理量转换为光纤光栅的中心波长漂移量，然后通过监测光纤光栅中心波长的变化量和监测铁轨物理量之间的线性关系，得到对应的函数曲线，当轨道受到外力光纤光栅的中心波长漂移量会随之变化，通过光纤光栅中心波长漂移量的变化进行分析，从而获得铁轨的振动情况。
所述振弦监测模块和本地工控机连接，所述振弦监测模块包含振弦式传感器，所述振弦式传感器用于监测无碴轨道的地基的变化，当无碴轨道的地基产生变形后引起振弦式传感器监测数据的变化，当监测数据值超过所设定的阈值时，则判断无碴轨道的地基是否存在故障或隐藏风险，同时通过本地工控机向远程服务器发送预警信息。
所述本地工控机采用工业计算机，所述本地工控机包括远程通信模块，所述通信模块用于本地工控机和远程服务器的连接。
与现有技术相比看，本发明的有益效果是：能够动态监测铁路轨道的异常情况，采用激光测距技术结合高速图像处理，于列车上即可实现铁轨状态的监测，在监测到铁轨状态异常的情况下，再进一步对铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基进行进一步的监测，进而有针对性的对相应位置的铁路轨道进行综合评估，能够提高监测准确度，也能够实现铁路轨道监测的针对性以及综合风险的评估。
附图说明
图1为高速铁路轨道状况动态监测装置示意框图。
图2为高速铁路轨道状况动态监测方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种高速铁路轨道状况动态监测装置，包括轨距检测模块1以及与之连接的车载分析模块3、轨道振动检测模块2以及与之连接的本地工控机4、远程服务器5；所述远程服务器5分别与车载分析模块3以及本地工控机4通信连接。
所述轨距检测模块1包括高速摄像模块1-1、激光测距模块1-2；所述高速摄像模块1-1以及激光测距模块1-2均与车载分析模块3连接，所述高速摄像模块1-1安装于列车底部，用于拍摄列车车轮以及轨道；所述激光测距模块1-2安装于两相对侧的轮毂上，采用对射方式多次测量两轮毂距离，进而计算出轨距；所述轨距变化超出预设阈值时启动高速摄像模块1-1拍摄多幅图片，为了保证能够拍摄到轨距发生变化的位置，高速摄像模块1-1设置在激光测距模块1-2的后方。
所述高速摄像模块1-1包括高速拍摄摄像头和图像分析模块，所述高速拍摄摄像头拍摄多幅铁轨和车轮高清图像，所述图像分析模块根据摄像头拍摄出的多张图像分析轨道和车轮的变形情况，所述图像分析模块中采用的具体分析方法为：从拍摄的图像中分别提取铁轨和车轮的图像特征，包括纹理特征、形状特征和局部特征点，采用BRJEF算法,所述BRJEF算法将铁轨和车轮的特征点周围领域内选取若干个像素点对，通过对这些点对的灰度值和数据库中正常铁轨和车轮的灰度值进行比较，进而得到一个级联的二进制比特串来描述每个特征点，使用汉明距离来计算铁轨和车轮的灰度值是否超过了阈值以判断铁轨是否处于异常变形状态。
所述车载分析模块3通过高速摄像模块1-1对铁轨和车轮的变形情况和激光测距模块1-2测出铁轨间的距离变化情况，综合判断铁轨是否存在故障或隐藏风险，若存在故障或隐藏风险，则记录位置、时间，并将数据信息发送给远程服务器5；
所述轨道振动检测模块2包括声发射监测模块2-1、光纤监测模块2-2、振弦监测模块2-3，所述声发射监测模块2-1用于监测轨道的内部裂纹、断裂等内部缺陷；所述光纤监测模块2-2用于监测轨道振动情况；所述振弦监测模块2-3设置于无碴轨道的地基内，用于监测无碴轨道地基情况；所述本地工控机4包括通信模块，所述通信模块通过光纤向远程服务器5发送数据信息；
所述声发射监测模块2-1和本地工控机4连接，声发射监测模块2-1对铁轨进行监测，通过声发射信号分析出振铃计数以及振动幅度等信息综合判断铁轨在受到外力时内部是否产生的裂纹、断裂等内部缺陷，进而判断铁轨是否存在故障或隐藏风险；
所述光纤监测模块2-2和本地工控机4连接，所述光纤监测模块2-2对铁轨受到外力监测的应力物理量、震动物理量转换为光纤光栅的中心波长漂移量，然后通过监测光纤光栅中心波长的变化量和监测铁轨物理量之间的线性关系，得到对应的函数曲线，当轨道受到外力光纤光栅的中心波长漂移量会随之变化，通过光纤光栅中心波长漂移量的变化进行分析，从而获得铁轨的振动情况；
所述振弦监测模块2-3和本地工控机4连接，所述振弦监测模块2-3包含振弦式传感器，所述振弦式传感器用于监测无碴轨道的地基的变化，当无碴轨道的地基产生变形后引起振弦式传感器监测数据的变化，当监测数据值超过所设定的阈值时，则判断无碴轨道的地基是否存在故障或隐藏风险，同时通过本地工控机4向远程服务器5发送预警信息；
所述本地工控机4采用工业计算机，所述本地工控机4包括远程通信模块，所述通信模块用于本地工控机4和远程服务器5的连接。
实施例2
一种用于高速铁路的轨道状况动态监测方法，其包括以下步骤：
步骤一、轨距测量：采用安装于两相对侧的轮毂上的激光测距模块1-2多次测量两轮毂距离计算得出轨距，在轨距超出预设阈值时启动高速摄像模块1-1拍摄多幅列车车轮以及轨道的图像；
步骤二、轨距状态判断：从拍摄的多幅列车车轮以及轨道的图片中分别提取铁轨和车轮的图像特征，进而判断铁轨是否处于异常变形状态；
步骤三、综合监测：在判断铁轨处于异常变形状态时记录相应位置，并对铁轨进行进一步的监测，所述进一步的监测包括铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的监测；
步骤四、风险评估：根据所述铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的监测数据综合评估发生故障的风险。
实施例3
在本实施例中，其它均与实施例2相同，不同之处在于：所述步骤二中的判断铁轨是否处于异常变形状态的步骤具体为：
从拍摄的图像中分别提取铁轨和车轮的图像特征，所述图像特征包括纹理特征、形状特征和局部特征点，采用BRJEF算法将铁轨和车轮的特征点周围领域内选取若干个像素点对，通过对这些点对的灰度值和数据库中正常铁轨和车轮的灰度值进行比较，进而得到一个级联的二进制比特串来描述每个特征点，使用汉明距离来计算铁轨和车轮的灰度值是否超过了阈值以判断铁轨是否处于异常变形状态。
实施例4
在本实施例中，其它均与实施例2相同，不同之处在于：所述步骤三中的铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的监测分别采用声发射监测模块2-1、光纤监测模块2-2、振弦监测模块2-3实现；所述声发射监测模块2-1对铁轨进行监测，通过声发射信号分析出振铃计数以及振动幅度等信息综合判断铁轨在受到外力时内部是否产生的裂纹、断裂等内部缺陷；所述光纤监测模块2-2对铁轨受到外力监测的应力物理量、震动物理量转换为光纤光栅的中心波长漂移量，然后通过监测光纤光栅中心波长的变化量和监测铁轨物理量之间的线性关系，得到对应的函数曲线，当轨道受到外力光纤光栅的中心波长漂移量会随之变化，通过光纤光栅中心波长漂移量的变化进行分析，从而获得铁轨的振动情况；所述振弦监测模块2-3包含振弦式传感器，所述振弦式传感器用于监测无碴轨道的地基的变化，当无碴轨道的地基产生变形后引起振弦式传感器监测数据的变化
实施例5
在本实施例中，其它均与实施例2相同，不同之处在于：所述综合评估方法，包括分别评估铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的异常程度，若有一项及其以上超出预设阈值，则判断为轨道状况风险等级高，若均不超出预设阈值，则根据每项参数的异常程度进行综合评估方法如下：建立多元线性回归模型：y＝a+bx1+cx2+dx3，所述a、b、c、d分别为铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基所占的危险比例，可根据实际情况进行调节；所述x1、x2、x3分别为监测铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基所监测到的参数与其相应预设阈值之间的商。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种用于高速铁路的轨道状况动态监测方法，其特征在于，该轨道状况动态监测方法具体包括如下步骤：
步骤一、轨距测量：采用安装于两相对侧的轮毂上的激光测距模块(1-2)多次测量两轮毂距离计算得出轨距，在轨距超出预设阈值时启动高速摄像模块(1-1)拍摄多幅列车车轮以及轨道的图片；
步骤二、轨距状态判断：从拍摄的多幅列车车轮以及轨道的图片中分别提取铁轨和车轮的图像特征，进而判断铁轨是否处于异常变形状态；
步骤三、综合监测：在判断铁轨处于异常变形状态时记录相应位置，并对铁轨进行进一步的监测，所述进一步的监测包括铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的监测；
步骤四、风险评估：根据所述铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的监测数据综合评估发生故障的风险。
2.根据权利要求1所述的用于高速铁路的轨道状况动态监测方法，其特征在于，所述步骤二中的判断铁轨是否处于异常变形状态的步骤具体为：
从拍摄的图像中分别提取铁轨和车轮的图像特征，所述图像特征包括纹理特征、形状特征和局部特征点，采用BRJEF算法将铁轨和车轮的特征点周围领域内选取若干个像素点对，通过对这些点对的灰度值和数据库中正常铁轨和车轮的灰度值进行比较，进而得到一个级联的二进制比特串来描述每个特征点，使用汉明距离来计算铁轨和车轮的灰度值是否超过了阈值以判断铁轨是否处于异常变形状态。
3.根据权利要求1和2所述的用于高速铁路的轨道状况动态监测方法，其特征在于，所述步骤三中的铁轨内部缺陷、轨道振动以及无碴轨道的地基的监测分别采用声发射监测模块(2-1)、光纤监测模块(2-2)、振弦监测模块(2-3)实现；所述声发射监测模块(2-1)对铁轨进行监测，通过声发射信号分析出振铃计数以及振动幅度等信息综合判断铁轨在受到外力时内部是否产生内部缺陷；所述光纤监测模块(2-2)对铁轨受到外力监测的应力物理量、震动物理量转换为光纤光栅的中心波长漂移量。
4.根据权利要求3所述的用于高速铁路的轨道状况动态监测方法，其特征在于，通过监测光纤光栅中心波长的变化量和监测铁轨物理量之间的线性关系，得到对应的函数曲线，当轨道受到外力光纤光栅的中心波长漂移量会随之变化，通过光纤光栅中心波长漂移量的变化进行分析，从而获得铁轨的振动情况。
5.根据权利要求1所述的用于高速铁路的轨道状况动态监测方法，其特征在于，所述振弦监测模块(2-3)包含振弦式传感器。
6.根据权利要求1所述的用于高速铁路的轨道状况动态监测方法，其特征在于，所述振弦式传感器用于监测无碴轨道的地基的变化，当无碴轨道的地基产生变形后引起振弦式传感器监测数据的变化。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112882490A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-06-01 | 华东交通大学 | 一种基于5g技术的铁路巡检无人机 |
| CN114543967A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-05-27 | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 | 基于光栅阵列结合视频监测的铁路桥梁地段轨道病害监测方法及系统 |
| CN114595514A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-06-07 | 河北建筑工程学院 | 轨道安全智能计算方法 |
| CN115432031A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-12-06 | 中车南京浦镇车辆有限公司 | 一种基于轮轨振动的动态曲线轨距和超高控制方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101178303A (zh) * | 2007-11-26 | 2008-05-14 | 刘洪云 | 利用激光检测铁路路轨的方法及装置 |
| GB201012880D0 (en) * | 2010-07-30 | 2010-09-15 | Sinha Dhiraj | a rail security device |
| CN106809247A (zh) * | 2015-12-02 | 2017-06-09 | 田荣侠 | 一种城轨车辆车载自动轨道检测装置 |
| CN109910947A (zh) * | 2019-01-28 | 2019-06-21 | 北京城建设计发展集团股份有限公司 | 搭载式轨道健康状态动态监测与智慧分析系统及方法 |
| CN110588729A (zh) * | 2019-10-22 | 2019-12-20 | 西南交通大学 | 一种基于大数据的铁路监控辅助系统 |
| CN111301489A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-06-19 | 成都科锐传感技术有限公司 | 一种在线监测轨道裂纹的方法 |
-
2020
- 2020-06-01 CN CN202010484158.6A patent/CN111591319B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101178303A (zh) * | 2007-11-26 | 2008-05-14 | 刘洪云 | 利用激光检测铁路路轨的方法及装置 |
| GB201012880D0 (en) * | 2010-07-30 | 2010-09-15 | Sinha Dhiraj | a rail security device |
| CN106809247A (zh) * | 2015-12-02 | 2017-06-09 | 田荣侠 | 一种城轨车辆车载自动轨道检测装置 |
| CN109910947A (zh) * | 2019-01-28 | 2019-06-21 | 北京城建设计发展集团股份有限公司 | 搭载式轨道健康状态动态监测与智慧分析系统及方法 |
| CN110588729A (zh) * | 2019-10-22 | 2019-12-20 | 西南交通大学 | 一种基于大数据的铁路监控辅助系统 |
| CN111301489A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-06-19 | 成都科锐传感技术有限公司 | 一种在线监测轨道裂纹的方法 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112882490A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-06-01 | 华东交通大学 | 一种基于5g技术的铁路巡检无人机 |
| CN114543967A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-05-27 | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 | 基于光栅阵列结合视频监测的铁路桥梁地段轨道病害监测方法及系统 |
| CN114595514A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-06-07 | 河北建筑工程学院 | 轨道安全智能计算方法 |
| CN115432031A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-12-06 | 中车南京浦镇车辆有限公司 | 一种基于轮轨振动的动态曲线轨距和超高控制方法 |
| CN115432031B (zh) * | 2022-10-11 | 2023-12-01 | 中车南京浦镇车辆有限公司 | 一种基于轮轨振动的动态曲线轨距和超高控制方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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