CN112219094A - 用于监测线性资产的监测单元和用于监测线性资产的方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于监测线性资产(21)的监测单元(20)，该监测单元包括：到沿着线性资产(21)布置的分布式传感器(23)的数据输出端(22)的连接，其中，线性资产(21)的长度不同于分布式传感器(23)的长度；以及处理单元(33)，其被配置成接收由分布式传感器(23)提供的数据信号、应用传递函数、评估数据信号以及提供跟踪输出信号，其中，评估数据信号包括运行评估算法，传递函数被应用于数据信号或应用于评估算法，并且通过应用传递函数，数据信号或评估算法被归一化。此外，还提供了一种线性资产(21)的监测方法。

Description

用于监测线性资产的监测单元和用于监测线性资产的方法
本申请涉及用于监测线性资产的监测单元和用于监测线性资产的方法。
监测单元能够包括沿着线性资产布置的分布式传感器。分布式传感器能够被用于检测线性资产处或线性资产周围的信号。该信号能够例如是声信号。由于分布式传感器沿着线性资产而布置，所以能够确定检测到的信号沿着线性资产的位置。
然而，分布式传感器可能无法与线性资产完全对准。例如，分布式传感器和线性资产之间的距离能够在线性资产的整个长度上变化。此外，分布式传感器的总长度还可能与线性资产的总长度不同。因此，这能够降低确定检测到的信号的位置的精度。
本发明的目的是提供一种用于以提高的精度来监测线性资产的监测单元。本发明的另一目的是提供一种用于以提高的精度来监测线性资产的方法。
这些目的通过独立权利要求来实现。其他实施例是从属权利要求的主题。
在用于监测线性资产的监测单元的至少一个实施例中，监测单元包括到沿着线性资产布置的分布式传感器的数据输出端的连接，其中线性资产的长度不同于分布式传感器的长度。分布式传感器能够被布置在线性资产的环境中。这意味着，分布式传感器能够被布置在线性资产附近。分布式传感器还能够沿着线性资产延伸。分布式传感器能够具有传感器长度。线性资产能够具有资产长度。分布式传感器和线性资产之间的距离能够沿着线性资产的长度而变化。分布式传感器能够被布置为提供目标沿着传感器长度的位置。分布式传感器能够是线性传感器。线性资产能够例如是铁路轨道，其中轨道车辆是待检测的目标。线性资产还可能是管道、道路或围栏。因此，传感器长度能够在几公里或几百公里的范围内。
线性资产的长度与分布式传感器的长度不同能够意味着，传感器长度能够长于资产长度。传感器长度还可能短于资产长度。分布式传感器能够被布置在线性资产附近。这能够意味着，分布式传感器被布置在线性资产附近的地面中。由于线性资产的环境沿着资产长度的差异，所以分布式传感器和线性资产之间的距离能够沿着资产长度而变化。此外，例如在线性资产具有弯曲形状的地方，分布式传感器能够沿着具有不同半径的曲线来布置，这意味着传感器长度不同于资产长度。
监测单元还包括处理单元，该处理单元被配置为接收由分布式传感器提供的数据信号、应用传递函数、评估数据信号并提供跟踪输出信号。数据信号能够由分布式传感器在数据输出处提供。数据信号能够包括关于沿着分布式传感器检测到的信号的信息。数据信号还能够提供关于沿着传感器长度检测到信号的位置的信息。
传递函数能够包括关于传感器长度的信息。传递函数还能够包括关于传感器长度和资产长度之间差异的信息。例如，传递函数能够包括关于沿着线性资产的多个位置的分布式传感器和线性资产之间的距离的信息。传递函数能够是线性函数或任何其他函数。传递函数还能够是矩阵或几个矩阵的组合。
对数据信号进行评估包括运行评估算法。对数据信号进行评估能够意味着通过处理单元对数据信号进行分析。例如，处理单元能够被配置为通过运行评估算法来识别数据信号中的模式。通过运行评估算法，还能够对数据信号中的一个或更多个模式进行分类。这意味着，处理单元能够被配置为将数据信号中的一个或更多个模式与沿线性资产的一个或更多个事件进行关联。处理单元还能够被配置为确定所检测事件的其他参数。沿着线性资产的事件能够例如是移动目标(如火车、车辆、人或动物)、线性资产本身的条件或线性资产附近的其他事件。
将传递函数应用于数据信号或评估算法。将传递函数应用于数据信号能够意味着将数据信号与传递函数相乘。还可以通过另一数学运算将传递函数应用于数据信号。替代地，将传递函数应用于评估算法。
通过应用传递函数，数据信号或评估算法被归一化。
跟踪输出信号能够包括归一化的数据信号。跟踪输出信号还能够包括由处理单元来确定的信息，例如包括关于由处理单元检测到的沿着线性资产的事件的信息。处理单元能够包括输出，在该输出处能够提供跟踪输出信号。
对于通过应用传递函数来对数据信号进行归一化的情况，处理单元包括归一化单元，该归一化单元包括被配置为接收数据信号的归一化输入端。数据信号能够是数字信号。归一化单元被配置为将传递函数应用于数据信号。通过将传递函数应用于数据信号来对数据信号进行归一化。归一化单元还能够被配置为提供归一化输出信号。归一化输出信号能够包括归一化的数据信号。归一化单元能够包括输出端，在该输出端处能够提供归一化输出信号。
监测单元还能够包括跟踪单元，该跟踪单元被配置为对由归一化单元提供的归一化输出信号进行评估。跟踪单元能够被配置为对该归一化输出信号进行分析。例如，跟踪单元能够被配置为识别归一化输出信号中的模式。跟踪单元还能够被配置为对归一化输出信号中的一个或更多个模式进行分类。这意味着，跟踪单元能够被配置为将归一化输出信号中的一个或更多个模式与沿着线性资产的一个或更多个事件进行关联。跟踪单元还可以被配置为确定所检测事件的其他参数。
对于通过应用传递函数来对评估算法进行归一化的情况，通过处理单元将数据信号提供给评估算法。能够例如通过对评估算法的阈值水平进行归一化来对评估算法进行归一化。阈值水平能够被用于对数据信号进行评估。评估算法能够是自适应算法，其能够区分数据信号中的重复特征。这意味着，评估算法能够例如是机器学习算法。
为了监测线性资产，通常期望获得关于沿着线性资产的事件的信息。例如，能够关注沿着线性资产发生特定事件的位置。分布式传感器能够提供沿着分布式传感器检测到的事件的位置。通过在监测单元中采用处理单元，能够将沿着传感器长度检测到的事件与其沿着线性资产的位置进行关联。因此，通过对数据信号进行归一化，提高了线性资产的监测的准确性。
特别地，通过将传递函数应用于数据信号来对数据信号进行归一化，或者通过将传递函数应用于评估算法来对评估算法进行归一化。
有利地，采用处理单元能够针对分布式传感器和线性资产的各种不同布置对数据信号进行归一化。如果分布式传感器包括被存储作为需要更换的分布式传感器的一部分的替换的备用部分，则能够通过不考虑该备用部分来使数据信号归一化。另外，如果分布式传感器不是平行于线性资产延伸，而是以一定角度延伸，则能够对于沿着线性资产的每个位置对数据信号进行归一化。
在监测单元的至少一个实施例中，传递函数包括用于对数据信号或评估算法进行归一化的归一化因子。由于传感器长度不同于资产长度，所以如果不考虑传感器长度和资产长度之间的差异，就无法将沿着传感器长度检测到的信号分配给沿着资产长度的位置。能够利用来自归一化数据库中的值来形成传递函数。归一化数据库包括将沿着线性资产的位置与其沿着分布式传感器的各个最近位置进行关联的信息。能够针对沿着资产长度的多个位置确定传感器长度和资产长度之间的差异。归一化数据库能够包括关于这些差异的信息。
能够根据归一化数据库来确定归一化因子。归一化因子能够以如下的方式确定：通过应用传递函数，相对于线性资产的长度对数据信号或评估算法进行归一化。这能够意味着对于沿着分布式传感器的多个位置，每个归一化因子将沿着分布式传感器的位置与沿着线性资产的各个最近位置进行关联。换言之，对于沿着分布式传感器的多个位置，每个归一化因子是沿着线性资产的两个位置之间的距离和沿着分布式传感器的最接近沿着线性资产的两个位置的两个位置之间的距离之差。
在监测单元的至少一个实施例中，传递函数的归一化因子以如下的方式确定：通过施加传递函数，相对于线性资产的长度对数据信号或评估算法进行归一化，以及/或者传递函数的归一化因子以如下的方式确定，通过应用传递函数，相对于线性资产环境的声频响应函数对数据信号或评估算法进行归一化。
传递函数的归一化因子以如下的方式确定：通过应用传递函数，相对于线性资产的长度来对数据信号或评估算法进行归一化，这意味着对于沿着分布式传感器的多个位置而言，每个归一化因子将沿着分布式传感器的位置与沿着线性资产的各个最近位置进行关联。换言之，对于沿着分布式传感器的多个位置，每个归一化因子是沿着线性资产的两个位置之间的距离和沿着分布式传感器的最接近沿着线性资产的两个位置的两个位置之间的距离之差。
此外，由分布式传感器检测到的信号的幅度取决于线性资产的环境的声频响应函数。材料的声频响应函数描述了声波是如何通过材料而传输的。线性资产的环境中的材料能够改变，并且能够具有不同的声频响应函数。声频响应函数的另一种表达是声传递函数。归一化数据库还能够包括关于线性资产的环境的声频响应函数的信息。这意味着，归一化因子能够包括关于线性资产的环境的声频响应函数的信息。传递函数的归一化因子能够以如下的方式确定：通过应用传递函数，相对于线性资产环境的声频响应函数来对数据信号或评估算法进行归一化。
除其他因素外，声频响应还取决于线性资产与分布式传感器之间的距离。因此，相对于线性资产的环境的声频响应函数来对数据信号或评估算法进行归一化能够包括针对多个位置确定线性资产与分布式传感器之间的距离。对于这些位置中的每个位置，归一化因子给出了在数据信号检测到沿着线性资产21的噪声的假设下由于线性资产与分布式传感器之间的距离而使数据信号的幅度减小的因子。因此，归一化因子能够用于相对于线性资产的环境的声频响应函数来对数据信号或评估算法进行归一化。
对于沿着分布式传感器的多个位置，每个归一化因子能够是使沿着分布式传感器的各个位置处数据信号的幅度与沿着线性资产的各个最近位置相比而减小的因子的倒数。
在监测单元的至少一个实施例中，传递函数的归一化因子以如下方式确定：通过应用传递函数，相对于线性资产和分布式传感器之间的距离来对数据信号或评估算法进行归一化。由分布式传感器检测到的信号的幅度取决于检测到信号的位置处的分布式传感器与线性资产之间的距离。因此，由分布式传感器检测到的信号的幅度取决于信号的幅度以及分布式传感器与线性资产之间的距离。归一化数据库还能够包括关于多个位置的分布式传感器与线性资产之间的距离的信息。在相对于线性资产与分布式传感器之间的距离对数据信号或评估算法进行归一化后，跟踪输出信号能够提供关于沿着线性资产检测到的噪声的幅度的信息，其中，幅度不取决于线性资产与分布式传感器之间的距离。
可以相对于线性资产的长度、相对于线性资产与分布式传感器之间的距离或者相对于线性资产的环境的声频响应函数对数据信号或评估算法进行归一化。在所有情况下，线性资产的监测的准确性都得到了提高。通过相对于线性资产的长度和/或线性资产与分布式传感器之间的距离以及线性资产的环境的声频响应函数来对数据信号或评估算法进行归一化，能够进一步提高准确性。
在监测单元的至少一个实施例中，通过应用传递函数，相对于以下中的至少之一对数据信号或评估算法进行归一化：
-线性资产的长度，
-线性资产与分布式传感器之间的距离，
-线性资产的环境的声频响应函数。
由分布式传感器提供的数据信号能够提供关于沿着传感器长度检测到的信号的信息。数据信号能够被配置为提供在沿着传感器长度检测到信号的位置处的信息。在相对于资产的长度对数据信号或评估算法进行归一化后，跟踪输出信号能够提供在沿着资产长度检测到信号的位置处的信息。
这意味着，应用传递函数使得能够相对于线性资产的不同参数和线性资产的环境来对数据信号或评估算法进行归一化。因此，通过对数据信号或评估算法进行归一化能够提高线性资产的监测的准确性。此外，由于归一化，能够以提高的精度来确定能够从归一化的数据信号或归一化的评估算法中确定的其他参数，例如沿着线性资产移动的车辆的速度。
在监测单元的至少一个实施例中，通过应用传递函数来相对于线性资产的长度和/或线性资产与分布式传感器之间的距离以及线性资产环境的声频响应函数对数据信号或评估算法进行归一化。
在监测单元的至少一个实施例中，分布式传感器是分布式声学传感器。这意味着，分布式传感器能够包括光纤。分布式声学传感器能够被布置为检测线性资产上及线性资产周围的振动和噪声。
在监测单元的至少一个实施例中，分布式传感器包括光纤。光纤能够沿着线性资产或靠近线性资产而布置。分布式传感器还能够包括光源，例如激光器，其中光脉冲被发送到光纤中。因为光在散射点例如光纤中天然的或人造的杂质处被散射，所以一小部分光被反射回光源。反向散射信号的变化与光纤中的物理变化有关，这可能是由沿着光纤的噪声、结构噪声、振动或声波而引起的。由于光纤能够沿着线性资产来布置，因此分布式传感器能够检测沿着线性资产的噪声。通过对反向散射信号进行评估，能够确定噪声沿着光纤的位置。这样，就能够实时监测线性资产上及线性资产周围的振动和噪声。
在监测单元的至少一个实施例中，数据信号是提供给光纤的输入信号的反向散射信号。输入信号能够是光源的脉冲，例如激光脉冲。光源的脉冲在光纤中被反向散射，并作为模拟信号而被检测。模拟反向散射信号能够被转换为数字信号，该数字信号能够是数据信号。因此，数据信号是输入信号的反向散射信号。
在监测单元的至少一个实施例中，跟踪输出信号包括关于沿着线性资产的噪声的信息。分布式传感器能够检测沿着线性资产的噪声，并且数据信号能够包括关于由分布式传感器检测到的噪声的信息。跟踪输出信号能够取决于数据信号。为了监测线性资产，检测沿着线性资产的噪声是有利的。通过对跟踪输出信号进行评估，能够获得关于沿着线性资产的噪声的信息。
在监测单元的至少一个实施例中，线性资产是铁路轨道、管道、道路或围栏之一。铁路轨道、管道、道路或围栏能够延伸数百公里的长距离。因此，监测这些线性资产是有利的。在诸如轨道车辆的这些线性资产上和/或沿着这些线性资产，其他车辆、人、建筑工程、动物或环境事件例如石块掉落和滑坡都能够得到监测。
在监测单元的至少一个实施例中，处理单元能够提供沿着线性资产移动的目标的当前位置。根据反向散射信号或根据数据信号，能够确定沿着分布式传感器的噪声的位置。将数据信号相对于线性资产的长度来进行归一化。以这种方式，能够确定沿着线性资产移动的目标的位置，例如在铁路轨道上移动的轨道车辆的位置。对于铁路轨道上的铁路车辆的交通，知道在铁路轨道上移动的每个铁路车辆的位置是有利的。此外，检测铁路轨道周围和铁路轨道上的其他噪声例如在铁路轨道上移动的人或动物也是有利的。
在监测单元的至少一个实施例中，数据信号包括与沿着分布式传感器的位置相关的位置信息。这能够意味着数据信号是沿着分布式传感器的位置检测到的。例如，数据信号中包括的数据与沿着分布式传感器的位置相关。数据信号包括位置信息还能够意味着，能够根据数据信号确定由分布式传感器检测到的噪声的位置。
在监测单元的至少一个实施例中，跟踪输出信号包括与沿着线性资产的位置相关的归一化的位置信息。数据信号是沿着分布式传感器检测到的。这意味着，能够检测到沿着分布式传感器出现的噪声。由于分布式传感器被布置在线性资产附近，所以检测到的噪声也会沿着线性资产出现。为了将沿着分布式传感器检测到的噪声与沿着线性资产的位置进行关联，相对于线性资产的长度来对数据信号或评估算法进行归一化。因此，跟踪输出信号包括归一化的位置信息，其中检测到的噪声位置与沿着线性资产的位置相关联。有利地，监测单元能够将沿着分布式传感器检测到的噪声与在线性资产附近或线性资产上出现的噪声进行关联。
在监测单元的至少一个实施例中，数据信号包括幅度值的阵列，其中每个幅度值与沿着分布式传感器的一个位置相关联。幅度值能够与在各个位置处的反向散射信号的幅度相关联。反向散射信号能够包括沿着光纤的多个位置的幅度值。例如，在分布式传感器附近存在噪声的位置处的幅度值可以大于不存在噪声的位置处的幅度值。因此，数据信号包括与反向散射信号的幅度相关联的幅度值的阵列。这意味着，数据信号能够包括由分布式传感器检测到的幅度值。通过评估幅度值，能够对沿着分布式传感器发生的事件进行识别和/或分类。例如，在轨道车辆正在移动的位置处的幅度值能够大于在没有轨道车辆正在移动的位置处的幅度值。因此，通过对幅度值进行评估，能够确定沿着分布式传感器移动的轨道车辆或其他目标的位置。
在监测单元的至少一个实施例中，分布式传感器包括至少一个备用部分，并且相对于线性资产的长度来对数据信号或评估算法进行归一化包括丢弃与分布式传感器的该备用部分相关的幅度值。这能够意味着在对跟踪输出信号进行评估时，处理单元不会考虑与分布式传感器的该备用部分相关的幅度值。对于需要修理分布式传感器或者需要更换分布式传感器的部分的情况，分布式传感器能够包括至少一个备用部分或替换部分。因此，分布式传感器的传感器长度能够长于线性资产的长度。备用部分能够例如作为光纤的线轴而布置在固定位置处。因此，沿着一个备用部分检测到的噪声涉及仅在一个位置处检测到的噪声。为了相对于线性资产的长度对数据信号或评估算法进行归一化，因此需要丢弃与分布式传感器的备用部分相关的幅度值。
在监测单元的至少一个实施例中，跟踪输出信号包括归一化的幅度值的阵列，其中每个归一化的幅度值与沿着线性资产的一个位置相关。这意味着，能够通过将传递函数应用于数据信号来对幅度值进行归一化。反向散射信号所包含的幅度值与沿着分布式传感器的位置相关。由于线性资产的长度不同于分布式传感器的长度，所以幅度值不一定与沿着线性资产的与沿着分布式传感器的相同位置相关。例如，通过考虑线性资产与分布式传感器之间的距离能够沿着传感器长度而变化，能够对幅度值进行归一化。例如，幅度值能够由于线性资产和分布式传感器之间的距离增加而减小。
传递函数的归一化因子能够以如下方式确定：通过将传递函数应用于数据信号来相对于线性资产和分布式传感器之间的距离对幅度值进行归一化。因此，归一化的幅度值与沿着线性资产的位置处的噪声幅度相关。根据沿着线性资产的噪声的幅度，能够确定导致噪声的事件的不同参数。例如，幅度值提供了关于在沿着线性资产的各个位置处的事件的噪声水平的信息。在线性资产是铁路轨道的情况下，移动的铁路车辆的位置处的幅度值大于人在铁路轨道旁边行走的位置处的幅度值。因此，通过对幅度值进行归一化，能够以提高的精度来对沿着线性资产发生的事件进行识别和/或分类。
在监测单元的至少一个实施例中，监测单元还包括比较器单元。比较器单元在欧洲专利申请EP 18157826.1中有所描述，其公开内容通过引用并入本文。比较器单元能够被配置为接收由分布式传感器提供的数据信号、将数据信号与至少一个预定模式进行比较并且提供数字输出信号。处理单元能够被配置为接收由比较器提供的数字输出信号。比较器单元能够被配置为提供处理单元所需的数据，以便确定沿着线性资产的噪声的位置。有利地，数字输出信号仅包括处理单元所需的数据。
监测单元还能够包括另一归一化单元。该另一归一化单元能够被配置为接收数据信号并将另一传递函数应用于该数据信号。通过将另一传递函数应用于数据信号来相对于线性资产的长度对数据信号进行校正。这意味着，与分布式传感器的备用部分相关的数据信号的位置信息和幅度值将被从数据信号中删除或丢弃。之后，能够将数据信号提供给比较器单元。比较器单元的数字输出信号由处理单元接收。
此外，还提供了一种用于监测线性资产的方法。监测单元能够被优选地用于本文描述的方法中。这意味着对于用于监测线性资产的方法，也公开了监测单元而公开的所有特征，反之亦然。
根据用于监测线性资产的方法的至少一个实施例，该方法包括通过沿着线性资产布置的分布式传感器来检测数据信号的步骤，其中线性资产的长度不同于分布式传感器的长度。分布式传感器能够包括检测器，该检测器被配置为检测反向散射信号。反向散射信号是模拟信号，能够在将数据信号提供给处理单元之前将其转换为数字信号。
该方法还包括通过处理单元来接收数据信号的步骤。处理单元能够包括输入端，在该输入端处接收数据信号。
该方法还包括应用传递函数的步骤。通过处理单元来应用传递函数。
该方法还包括评估数据信号的步骤。数据信号通过处理单元来评估。评估数据信号包括运行评估算法。
该方法还包括通过处理单元来提供跟踪输出信号的步骤。处理单元能够包括输出端，在该输出端处能够提供跟踪输出信号。
将传递函数应用于数据信号或应用于评估算法，并通过应用传递函数来将数据信号或评估算法进行归一化。
通过将数据信号或评估算法进行归一化，能够将沿着传感器长度检测到的事件与其沿着线性资产的位置进行关联。因此，通过对数据信号或评估算法进行归一化，能够提高线性资产的监测的准确性。
根据该方法的至少一个实施例，通过应用传递函数，相对于以下中的至少之一对数据信号或评估算法进行归一化：
-线性资产的长度，
-线性资产与分布式传感器之间的距离，
-线性资产的环境的声频响应函数。
以下对附图的描述可以进一步示出和解释示例性实施例。功能相同或具有相同效果的部件由相同的附图标记来表示。相同或效果相同的部件可能仅相对于其首先出现的附图来描述。在后续的附图中不必重复其描述。
在图1中示出了监测单元的示例性实施例。
利用图2描述了用于监测线性资产的方法的示例性实施例。
在图3中示出了监测单元的另一示例性实施例。
在图4、图5、图6和图7中示出了不同形状的线性资产以及分布式传感器。
图8、图9和图10示出了用于监测线性资产的方法的示例性实施例的步骤。
图1示出了用于监测线性资产21的监测单元20的示例性实施例。监测单元20包括到分布式传感器23的数据输出端22的连接，所述分布式传感器是沿着线性资产21布置的。分布式传感器23包括光纤26。光纤26沿着线性资产21布置，该线性资产是铁路轨道。铁路车辆28能够在铁路轨道上移动。监测单元20还包括处理单元33，该处理单元被配置为接收由分布式传感器23提供的数据信号，并被配置为运行评估算法。处理单元33包括归一化单元24，该归一化单元包括被配置为接收数据信号的归一化输入端29。数据信号是提供给光纤26的输入信号的反向散射信号。反向散射信号的幅度与沿着线性资产21的噪声相关。沿着光纤26，反向散射信号的幅度被示意性地绘出。与没有轨道车辆28移动的区域相比，在有轨道车辆28正在移动的位置处，反向散射信号的幅度增加了。因此，数据信号包括位置信息，该位置信息与沿着分布式传感器23的位置相关。数据信号还包括幅度值的阵列，其中每个幅度值都与沿着分布式传感器23的一个位置相关。因此，通过分析反向散射信号，能够确定沿着线性资产21移动的轨道车辆28的位置。
处理单元33还被配置为应用传递函数，并被配置为提供跟踪输出信号。传递函数包括用于将数据信号或评估算法进行归一化的归一化因子。数据信号通过归一化单元24而被归一化。归一化单元24被配置为提供归一化输出信号，该归一化输出信号包括归一化的数据信号。归一化输出信号被提供在归一化单元24的归一化输出端30处。归一化输出信号能够包括归一化的位置信息，该归一化的位置信息与沿着线性资产21的位置相关。归一化输出信号还能够包括归一化的幅度值的阵列，其中每个归一化的幅度值都与沿着线性资产21的一个位置相关。
线性资产21的长度不同于分布式传感器23的长度。因此，能够相对于线性资产21的长度来对数据信号进行归一化。图4至图7示出了线性资产21的长度如何能够偏离于分布式传感器23的长度。
监测单元20还包括跟踪单元25，该跟踪单元被配置为对由归一化单元24提供的归一化输出信号进行评估。跟踪单元25被配置为提供跟踪输出信号，该跟踪输出信号包括关于沿着线性资产21的噪声的信息。因此，跟踪单元25能够提供轨道车辆28在铁路轨道上的当前位置。
利用图2描述了用于监测线性资产21的方法的示例性实施例。在第一步骤S1中，通过分布式传感器23检测数据信号。在第二步骤S2中，处理单元33接收数据信号，并且通过处理单元33应用传递函数。这意味着数据信号或评估算法被归一化。相对于线性资产21的长度、线性资产21与分布式传感器23之间的距离以及线性资产21的环境的声频响应函数中的至少之一来对数据信号或评估算法进行归一化。此外，通过运行评估算法来对数据信号进行评估。数据信号或评估算法能够通过应用传递函数来进行归一化。在下一步骤S3中，处理单元33提供跟踪输出信号，该跟踪输出信号包括关于沿着线性资产21的噪声的信息。
在图3中示出了监测单元20的另一示例性实施例。监测单元20包括另一归一化单元31。该另一归一化单元31被配置为接收数据信号并被配置为将另一传递函数应用于该数据信号。通过将另一传递函数应用于数据信号，与分布式传感器23的备用部分32相关的数据信号的位置信息和/或幅度值被删除。另一归一化单元31连接到监测单元20的比较器单元27。比较器单元27被布置成接收被另一归一化单元31归一化的数据信号。另外，比较器单元27被配置为将数据信号与至少一个预定模式进行比较，并被配置为提供数字输出信号，其中数字输出信号取决于预定模式并且取决于数据信号。如果不需要向跟踪单元25提供由分布式传感器23提供的完整数据信号，则比较器单元27能够被有利地布置为提供包括跟踪单元25所需数据的数字输出信号。
将比较器单元27与归一化单元24进行连接。归一化单元24被配置为接收数字输出信号，并被配置为将传递函数应用于数字输出信号。将归一化单元24与跟踪单元25进行连接。
还可以在处理单元33中采用比较器单元27，而没有归一化单元24和跟踪单元25，这种情况未示出。
在图4中示意性地示出了线性资产21和沿着该线性资产21布置的分布式传感器23。线性资产21和分布式传感器23都具有直线形状。因此，在这种情况下，线性资产21和分布式传感器23的长度相同。如果在沿着分布式传感器23的第二位置P2处检测到噪声，则在沿着线性资产21的第二位置P2处也存在噪声。这意味着，第二位置P2和第一位置P1之间的距离对于线性资产21和分布式传感器23而言是相同的。
在图5中示意性地示出了线性资产21和沿着该线性资产21布置的分布式传感器23。线性资产21和分布式传感器23都沿着曲线延伸。因此，线性资产21的长度要长于分布式传感器23的长度。这意味着，沿着分布式传感器23的第二位置P2被布置成与第一位置P1相距一个给定的距离。对于线性资产21而言的第一位置P1和第二位置P2之间的距离大于其对于分布式传感器23而言的距离。因此，为了将沿着分布式传感器23检测到的噪声与沿着线性资产21的位置进行关联，需要相对于线性资产21的长度对数据信号进行归一化。
图6示出了线性资产21与分布式传感器23之间的距离是能够变化的。线性资产21延伸为直线。分布式传感器23沿着线性资产21布置，但是线性资产21和分布式传感器23之间的距离在线性资产21的整个长度上是变化的。在第一位置P1和第二位置P2之间，分布式传感器23相对于线性资产21以一定角度下延伸。因此，与第一位置P1相比，与沿着线性资产21移动的轨道车辆28相关联的反向散射信号的幅度在第二位置P2处减小，这是因为线性资产21与分布式传感器23之间的距离增加。在第二位置P2与第三位置P3之间，线性资产21的长度没有增加，但是分布式传感器23的长度却增加了。在第三位置P3与第四位置P4之间，分布式传感器23平行于线性资产21延伸。在第四位置P4与第五位置P5之间，分布式传感器23的长度增加，而线性资产21的长度没有增加。在第五位置P5与第六位置P6之间，分布式传感器23平行于线性资产21延伸。此外，在第五位置P5与第六位置P6之间，线性资产21与分布式传感器23之间的距离大于其在第三位置P3与第四位置P4之间的距离。
因此，对于在第五位置P5与第六位置P6之间移动的轨道车辆28而言，所检测到的反向散射信号的幅度小于在第三位置P3与第四位置P4之间移动的相同轨道车辆28的幅度。线性资产21与分布式传感器23之间的距离的变化示出了为什么通过相对于线性资产21与分布式传感器23之间的距离对数据信号进行归一化，可以提高线性资产21的监测的准确性。
在图7中，线性资产21具有直线形状。分布式传感器23平行于线性资产21延伸。在沿着分布式传感器23的第二位置P2处，分布式传感器23的光纤26被布置为环形。因此，即使分布式传感器23平行于线性资产21延伸，分布式传感器23在第一位置P1和第三位置P3之间的长度也要长于线性资产21在其间的长度。光纤26的环能够是分布式传感器23的备用部分32，其可以被用于构造或修复光纤26。为了相对于线性资产21的长度对数据信号进行归一化，能够例如删除在环中检测到的幅度值。
利用图8描述了用于监测线性资产21的方法的示例性实施例的步骤。根据图8的实施例，将传递函数应用于数据信号，以便相对于线性资产21的长度对数据信号进行归一化。传递函数是在图8中心的矩阵中所示出的分配表。图8中的左侧矩阵包括两列，并且示出了数据信号的检测。在第一列中，给出了沿着分布式传感器23的位置P。在第二列中，为每个位置P都提供了从初始位置1给出的沿着分布式传感器23的距离ds。在该实施例中，将传递函数应用于数据信号包括将归一化因子n分配给每个位置。在中心的矩阵中，给出了位置P和归一化因子n。每个归一化因子n将沿着分布式传感器23的距离ds与沿着线性资产21的各个最近位置进行关联。在右侧矩阵中示出了应用传递函数的结果。对于每个位置P都给出了沿线性资产21的距离，在该距离处数据信号被检测到。这意味着，沿着分布式传感器23的每个距离ds都被分配有沿着线性资产21的相应距离。这些距离彼此不同，这例如是因为分布式传感器23并非在所有地方都平行于线性资产21延伸。以这种方式，通过应用传递函数来相对于线性资产21的长度对数据信号进行归一化。
利用图9描述了用于监测线性资产21的方法的另一示例性实施例的步骤。根据图9的实施例，将传递函数应用于数据信号，以便相对于线性资产21的长度对数据信号进行归一化。传递函数是包括归一化因子n的表。左侧矩阵与图8中所示的左侧矩阵相同。在中心的矩阵的第二列中，对于每个位置P都给出了在沿着线性资产21的两个位置之间的距离和沿着分布式传感器23的最接近沿着线性资产21的两个位置的两个位置之间的距离之差。这意味着，第二列中的归一化因子n表示对于每个位置P而言分布式传感器23的长度与线性资产21的长度的偏差。在右侧矩阵中给出了与图8相同的结果。对于每个位置P，将数据信号分配给沿着线性资产21的相应最近位置。这意味着，相对于线性资产21的长度对数据信号进行了归一化。
利用图10描述了用于监测线性资产21的方法的另一示例性实施例的步骤。根据图10的实施例，将传递函数应用于数据信号，以便相对于线性资产21的长度并且相对于线性资产21的环境的声频响应函数来对数据信号进行归一化。除其他因素外，由分布式传感器23检测到的数据信号的幅度取决于分布式传感器23与线性资产21的距离。源自线性资产21处的声信号的幅度在分布式传感器23的位置处减小。幅度的衰减取决于线性资产21与分布式传感器23之间的距离。在该示例中，假设线性资产21与分布式传感器23之间的地面条件为同质的。还假设源自线性资产21处的声信号的幅度为每100m减小60dB。因此，对于线性资产21的位置而言，能够如下计算由分布式传感器23检测到的声信号的幅度Ap(x)：
Figure BDA0002806508780000151
其中A是由分布式传感器23检测到的数据信号的幅度，并且x是线性资产21与分布式传感器23之间的距离。
图10示出了计算声信号的幅度的示例。左侧矩阵包括四列。前两列与图8中左侧矩阵的两列相同。第三列给出了线性资产21与分布式传感器23之间的距离x。第四列给出了由分布式传感器23检测到的数据信号的幅度A。中心的矩阵示出了传递函数的应用。第一列给出了沿着分布式传感器23的位置P。第二列给出了在各个位置P处线性资产21和分布传感器23的长度之差的归一化因子nd。将归一化因子nd确定为使得它们对于每个位置P都给出了线性资产21与分布式传感器23的长度之差。第三列给出了对于幅度归一化的归一化因子nA。对于每个位置P而言，左侧矩阵的第四列中给出的幅度A与中心矩阵的第三列中给出的归一化因子nA的乘积给出了线性资产21的位置处的声信号的幅度。右侧矩阵示出了将传递函数应用于数据信号的结果。第一列给出了沿着分布传感器23的位置P。第二列给出了与图8和图9的右侧矩阵中所示相同的沿着线性资产21的距离的值。第三列给出了在线性资产21的位置处的声信号的幅度。因此，相对于线性资产21的长度并且相对于线性资产21环境的声频响应函数对数据信号进行归一化。
在以上所示的所有实施例中，传递函数能够是多维的，并且能够包括取决于多个因子的校正公式或方程式。传递函数还能够取决于不同的因子，这些因子对于沿着分布传感器23的每个位置是不同的。另外，能够在传递函数中考虑随时间的变化。
传递函数还能够包括减少或增加由传递函数所考虑的沿着分布式传感器23的位置P的数量的功能。为此，能够消除各个位置P，或者能够汇总或内插几个位置P。能够调整被归一化的因子的数量。
附图标记说明
20：监测单元
21：线性资产
22：数据输出端
23：分布式传感器
24：归一化单元
25：跟踪单元
26：光纤
27：比较器单元
28：轨道车辆
29：归一化输入端
30：归一化输出端
31：另一归一化单元
32：备用部分
33：处理单元
P1、P2、P3、P4、P5、P6：位置
S1、S2、S3：步骤。

Claims (17)

1.一种用于监测线性资产(21)的监测单元(20)，所述监测单元(20)包括：
-到沿着所述线性资产(21)布置的分布式传感器(23)的数据输出端(22)的连接，其中，所述线性资产(21)的长度不同于所述分布式传感器(23)的长度，以及
-处理单元(33)，其被配置成接收由所述分布式传感器(23)提供的数据信号、应用传递函数、评估所述数据信号并提供跟踪输出信号，其中
-评估所述数据信号包括运行评估算法，
-所述传递函数被应用于所述数据信号或应用于所述评估算法，并且
-通过应用所述传递函数，所述数据信号或所述评估算法被归一化。
2.根据前一权利要求所述的监测单元(20)，其中，所述传递函数包括用于对所述数据信号或所述评估算法进行归一化的归一化因子。
3.根据前一权利要求所述的监测单元(20)，其中，所述传递函数的归一化因子以如下方式确定：通过应用所述传递函数，相对于所述线性资产(21)的长度对所述数据信号或所述评估算法进行归一化，以及/或者所述传递函数的归一化因子以如下方式确定：通过应用所述传递函数，相对于所述线性资产(21)的环境的声频响应函数对所述数据信号或所述评估算法进行归一化。
4.根据前述权利要求之一所述的监测单元(20)，其中，通过应用所述传递函数，相对于所述线性资产(21)的长度对所述数据信号进行归一化。
5.根据前述权利要求之一所述的监测单元(20)，其中，通过应用所述传递函数，相对于所述线性资产(21)与所述分布式传感器(23)之间的距离对所述数据信号进行归一化。
6.根据前述权利要求之一所述的监测单元(20)，其中，通过应用所述传递函数，相对于所述线性资产(21)的环境的声频响应函数对所述数据信号进行归一化。
7.根据前述权利要求之一所述的监测单元(20)，其中，所述分布式传感器(23)是分布式声学传感器。
8.根据前述权利要求之一所述的监测单元(20)，其中，所述分布式传感器(23)包括光纤(26)，并且所述数据信号是提供给所述光纤(26)的输入信号的反向散射信号。
9.根据前述权利要求之一所述的监测单元(20)，其中，所述跟踪输出信号包括关于沿着所述线性资产(21)的噪声的信息。
10.根据前述权利要求之一所述的监测单元(20)，其中，所述线性资产(21)是铁路轨道、管道、道路或围栏之一。
11.根据前述权利要求之一所述的监测单元(20)，其中，所述处理单元(33)能够提供沿着所述线性资产(21)移动的目标的当前位置。
12.根据前述权利要求之一所述的监测单元(20)，其中，所述数据信号包括与沿着所述分布式传感器(23)的位置相关的位置信息，并且所述跟踪输出信号包括与沿着所述线性资产(21)的位置相关的归一化的位置信息。
13.根据前述权利要求之一所述的监测单元(20)，其中，所述数据信号包括幅度值的阵列，其中，每个幅度值都与沿着所述分布式传感器(23)的一个位置相关。
14.根据前一权利要求所述的监测单元(20)，其中，所述分布式传感器(23)包括至少一个备用部分(32)，并且其中，相对于所述线性资产(21)的长度对所述数据信号进行归一化包括丢弃与所述分布式传感器(23)的备用部分(32)相关的幅度值。
15.根据权利要求13或14所述的监测单元(20)，其中，所述跟踪输出信号包括归一化的幅度值的阵列，其中，每个归一化的幅度值都与沿着所述线性资产(21)的一个位置相关。
16.一种用于监测线性资产的方法(21)，所述方法包括以下步骤：
-通过沿着所述线性资产(21)布置的分布式传感器(23)来检测数据信号，其中，所述线性资产(21)的长度不同于所述分布式传感器(23)的长度，
-通过处理单元(33)来接收所述数据信号，
-应用传递函数，
-评估所述数据信号，
-通过所述处理单元(33)来提供跟踪输出信号，其中
-评估所述数据信号包括运行评估算法，
-所述传递函数被应用于所述数据信号或应用于所述评估算法，并且
-通过应用所述传递函数，所述数据信号或所述评估算法被归一化。
17.根据前一权利要求所述的用于监测线性资产(21)的方法，其中，通过应用所述传递函数，相对于以下中的至少之一对所述数据信号或所述评估算法进行归一化：
-所述线性资产(21)的长度，
-所述线性资产(21)与所述分布式传感器(23)之间的距离，
-所述线性资产(21)的环境的声频响应函数。
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