CN114544771A - 一种基于相关算法的岔区断轨实时监测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于相关算法的岔区断轨实时监测方法及装置，方法包括：接收耦合在岔区钢轨上的传感器的传感数据；根据接收的传感数据，采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态。本发明的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法及装置，采用分窗短时相关算法，解决了钢轨因为温度、湿度、应力等变化引起的声波传播的变化，从而能够对钢轨的状态进行更精确的判断。

Description

一种基于相关算法的岔区断轨实时监测方法及装置
技术领域
本发明属于轨道监测领域，特别涉及一种基于相关算法的岔区断轨实时监测方法及装置。
背景技术
岔区钢轨是可动部件和异形结构，列车转向持续冲击作用导致出现断轨问题，此时，由于道岔由于缺少扣件按压而处于自由状态易导致列车脱轨事故，道岔内部电气连接复杂，基于轨道电路的方式无法实现检查，已发生多起事故，这些区域断轨对行车安全构成巨大威胁。
目前，针对物体伤损状态的监测手段主要包含光、电、声三种传统物理方法。针对钢轨断轨的监测同样以光、电、声形式为主。
利用光纤中光的传播检测识别钢轨的断裂情况：（1）光纤粘贴在钢轨上。中科院半导体光电实验室用该方式实现了断轨监测，但由于光纤的脆弱性，安装和维护工作难度过大，无法大规模工程化应用。（2）光纤布置在轨旁。Opta-Sens公司基于该方式开展了断轨监测的研究，实验漏报率为63%，算法还需改进。因此利用光纤对道岔断轨进行监测很难实现工程化应用。
通过钢轨导电特性能够实时判断钢轨折断情况，但在道岔区域，需要通过喷涂绝缘和导电涂层、粘贴导线等方式使其具备导电回路，工程量巨大，同时受环境影响易脱落，可靠性低。
声波在钢轨中的传输信号可反映钢轨内部健康状况，具备折断检查和裂纹伤损识别能力。通过点式安装监测装置的方式可覆盖目标监测区域，无电磁兼容问题。但需要克服环境噪声带来的干扰。
对比上述三种方法，声波方式以其具有更早期、更全面的检测能力、更好的工程化安装方式、更强的环境适应性成为道岔尖心轨断裂监测的首选方式。
其中，专利申请CN201910742581.9公开了一种铁路道岔断轨检测装置，包括尖轨尖端断轨检测导波接收装置、心轨尖端断轨检测导波接收装置和铁轨根端断轨检测导波发射装置；所述尖轨尖端断轨检测导波接收装置安装在第一尖轨尖端上；所述心轨尖端断轨检测导波接收装置安装在第一心轨尖端上；所述铁轨根端断轨检测导波发射装置安装在铁轨根端上。本发明通过导波的波形来对道岔进行检测，可及时检测出影响行车的轨道裂痕和断轨现象并预警，从而通过在线监控的方式保证了道岔心轨和尖轨的健康状况；若铁轨出现断裂或破损的状况，则禁止轨道通车，并及时更换故障钢轨，保证行车安全。
但是，现有技术中缺乏对利用道岔区域传感信号准确判断道岔断轨的有效手段。
因此，亟需一种岔区断轨实时监测方法及装置。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，包括：
接收耦合在岔区钢轨上的传感器的传感数据；
根据接收的传感数据，采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态。
进一步地，方法包括：
接收与N个发送通道对应的N个接收通道的传感数据，N为大于或等于1的整数；
所述N个发送通道用于分别驱动N个耦合在岔区钢轨上的换能器发出声波信号；
所述N个接收通道用于接收与N个换能器对应的N个传感器的传感数据。
进一步地，采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态包括：
将接收到的当前传感数据的电压信号，以一定长度进行分窗处理；
将每个窗口的电压信号分别与之前接收到的传感数据的电压信号对应位置的窗口数据进行相关运算，分别确定每个窗口的相关值；
根据每个窗口库的相关值计算平均值作为当前传感数据的相关值；
将当前传感数据的相关值与执行阈值作比较，根据比较结果确定钢轨的断轨状态。
进一步地，采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态包括通过以下公式确定每个窗口的相关值：
记时域相关的两个信号分别为：时域信号
Figure 922263DEST_PATH_IMAGE001
和时域信号
Figure 592278DEST_PATH_IMAGE002
，
确定
Figure 441286DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 956581DEST_PATH_IMAGE002
各自的傅里叶变换：
Figure 473013DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 48350DEST_PATH_IMAGE005
，
令
Figure 384654DEST_PATH_IMAGE006
，
则
Figure 969219DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 74578DEST_PATH_IMAGE008
为
Figure 820817DEST_PATH_IMAGE009
的共轭，
其中
Figure 644417DEST_PATH_IMAGE010
为
Figure 767094DEST_PATH_IMAGE011
的逆傅里叶变换，
其中，
Figure 726959DEST_PATH_IMAGE012
为时域信号
Figure 909679DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 220575DEST_PATH_IMAGE014
的相关值。
进一步地，所述换能器分别安装在道岔部件的一端，对应的传感器分别安装在对应道岔部件的另一端；
所述道岔部件包括尖轨、心轨、翼轨中一个或多个。
进一步地，传感器安装在距离对应的换能器4m-6m的距离处。
进一步地，方法包括：
根据道岔长度和/或道岔型号，设置声波信号的工作波形和/或频率和/或输出电压。
进一步地，方法包括：
设置声波信号为正弦波信号或调制波形信号；
采用单一频点波形时，每次连续发送一定时长的脉冲信号；
采用调制波形时，每次发送一定数量波形周期的调制波形信号。
进一步地，根据接收的传感数据，采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态包括：
分窗短时相关算法计算传感数据的电压信号的相关值；
当声波信号为单一频点正弦波时，判断所述相关值是否等于或低于第一阈值，若是，则认为钢轨出现折断情况；
当声波信号为调制波形信号时，判断所述相关值是否等于或低于第二阈值，若是，则认为钢轨出现裂纹；
其中，第一阈值小于第二阈值。
进一步地，在判断岔区钢轨的断轨状态之前，还根据传感数据判断过车状态，包括：
计算传感数据的能量值，根据能量值判断当前岔区是否处于过车状态，若为有过车状态，则同时接收所有接收通道的传感数据，对每个接收通道的传感数据分别进行过车状态判断；
钢轨断轨状态监测在所有接收通道的传感数据都判断为无过车状态时进行。
进一步地，在钢轨断轨状态监测时，采用轮流采集每个接收通道的传感数据，进行断裂检查。
进一步地，在判断钢轨处于无过车状态时，进行钢轨断轨状态监测之前，还根据传感数据判断钢轨是否处于道岔转换状态；
判断当前接收通道的脉冲计数，每一个传感数据包为一个脉冲数据，脉冲计数为脉冲数据的数量；
当前接收通道到脉冲计数为1时，采用该脉冲数据进行自相关的分窗短时相关计算，得到相关值，根据相关值判断设备是否发生处于道岔转换状态；
当脉冲计数大于1且小于3时，每次新接收的脉冲数据跟前一个脉冲数据做相关计算，当脉冲计数大于3时，每次新收到的数据跟X-3数据做相关计算，X为脉冲计数，计算结果的相关值与第三阈值，如果相关值等于或低于第三阈值，则判断处于道岔转换状态。
进一步地，如果通过当前接收通道脉冲数据判断不在道岔转换状态，则对于已经判断为道岔转换状态的接收通道的脉冲数据进行钢轨断裂状态判断：在该接收通道连续接收多个脉冲数据，计算多个脉冲数据的相关值，根据多个相关值确定钢轨断裂状态。
本发明提供一种基于相关算法的岔区断轨实时监测装置，包括：换能器、传感器、轨旁设备；
轨旁设备与换能器相连接，通过轨旁设备驱动换能器发出声波信号，声波信号耦合在待检测钢轨上；
传感器设置在相应的钢轨上，接收经过钢轨传播的声波信号，并转化为电压信号后输入到轨旁设备；
轨旁设备对电压信号进行分析后确定钢轨的断裂状态；
轨旁设备包括发送模块和接收模块；
发送模块包括N个发送通道,通过发送通道输出频率信号到换能器，以驱动换能器输出声波信号；
接收模块包括N个接收通道，通过接收通道采集传感器接收到的被测钢轨中的声波信号，并根据采集的传感数据进行逻辑处理，包括：
接收模块采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态。
进一步地，所述传感器设置在岔区钢轨轨底。
进一步地，换能器分别安装在道岔部件的一端，对应的传感器分别安装在对应道岔部件的另一端；
道岔部件包括尖轨、心轨、翼轨中一个或多个。
进一步地，所述接收模块在判断岔区钢轨的断轨状态之前，还根据传感数据判断过车状态，包括：
计算传感数据的能量值，根据能量值判断当前岔区是否处于过车状态，若为有过车状态。
进一步地，所述发送模块包括处理器芯片、模拟功放电路和所述发送通道；
处理器芯片中设置有DAC和ADC，DAC与模拟功放电路相连接；
每个发送通道包括依次连接的电子开关、变压器、电压自动调节电路和电压采集电路；
模拟功放电路用于通过电子开关输出正弦波信号到变压器；
变压器用于产生高压正弦信号以驱动换能器；
电压自动调节电路的一端与变压器的输出端相连接，电压自动调节电路另一端与电压采集电路相连接；
电压采集电路与处理器芯片的ADC相连接；
电压自动调节电路能够动态调节模拟功放电路的输出电压值和换能器端的电压值，使换能器端的电压值和指定预设电压值达到一致。
进一步地，装置还包括：
设置在钢轨上的轨温传感器和设置在轨旁设备中的温湿度传感器。
本发明的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法及装置，采用分窗短时相关算法，解决了钢轨因为温度、湿度、应力等变化引起的声波传播的变化，从而能够对钢轨的状态进行更精确的判断。并进一步地，在断轨检测前进行过车状态判断和道岔转换状态的判断，以避免道岔处于动态时造成错误断裂判断。基于相关算法的岔区断轨实时监测方法及装置还能够选择不同的声波信号波形，以判断钢轨出现裂纹或者折断情况。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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的附图。
图1示出了根据本发明实施例的一种基于相关算法的岔区断轨实时监测装置的结构示意图；
图2示出了根据本发明实施例的基于相关算法的岔区断轨实时监测装置的发送模块结构示意图；
图3示出了根据本发明实施例的基于相关算法的岔区断轨实时监测装置的发送模块电路结构示意图；
图4示出了根据本发明实施例的基于相关算法的岔区断轨实时监测装置的接收模块结构示意图；
图5示出了根据本发明实施例的对电压信号进行分窗短时相关计算的示意图；
图6示出了根据本发明实施例的基于相关算法的岔区断轨实时监测装置的整体安装示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整地说明，显然，所描述的实施例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。
本发明实施例提供一种基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，包括：
接收耦合在岔区钢轨上的传感器的传感数据；
根据接收的传感数据，采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态。
本发明实施例还提供一种基于相关算法的岔区断轨实时监测装置，本发明实施例的岔区断轨实时监测方法可以通过供的岔区断轨实时监测装置来实现（但不限制必须使用该监测装置）。
一种基于相关算法的岔区断轨实时监测装置，至少包括：换能器、传感器、轨旁设备。轨旁设备与换能器相连接，通过轨旁设备驱动换能器发出声波信号，声波信号耦合在待检测钢轨上。传感器设置在相应的钢轨上，接收经过钢轨传播的声波信号，并转化为电压信号后输入到轨旁设备。轨旁设备对电压信号进行分析后确定钢轨的断裂状态。
示例性地，如图1所示，换能器采用压电换能器，传感器采用MEMS（Micro-Electro-Mechanical System，微机电系统）传感器。其中，传感器优选地安装在轨底。岔区断轨实时监测装置包括：压电换能器、MEMS传感器、轨旁设备、状态显示及配置终端和供电模块。进一步地，监测装置还包括轨温（钢轨温度）传感器。轨旁设备包括发送模块、接收模块、外部通信模块、内部通信模块、环境温湿度传感器。岔区断轨实时监测装置各模块功能如下：
压电换能器：将发送模块发出的频率信号转成声波信号，并耦合到钢轨上。发送模块能够发送单一频点正弦波信号或汉宁窗调制波形信号。装置能够用于根据道岔长度、道岔型号中的一个或两个参数，设置声波信号的以下参数：工作波形、频率、输出电压等。
MEMS传感器：接收钢轨中的声波信号，并传输给轨旁设备的接收模块；
轨温（钢轨温度）传感器：采集轨上温度，实时发送到轨旁设备，通过轨旁设备输出到状态显示及配置终端。
轨旁设备的发送模块：通过发送通道输出频率信号到压电换能器，以驱动压电换能器输出声波信号。其中，发送模块的输出频率支持配置。发送模块，一共设置多个发送通道（如6个），具有每个通道轮流工作的工作模式；发送模块能够用于实现轨旁设备的外部通信功能，通过外部通信接口（PLC或者物联网通信），将监测结果传输给室内的状态显示及配置终端上。
轨旁设备的接收模块：通过接收通道采集MEMS传感器接收到的被测钢轨中的声波信号，并根据采集的传感数据进行逻辑处理（包括算法分析），从而监测钢轨是否发生折断等异常。监测装置中，接收模块共包6个通道，即6个接收通道。
轨旁设备的环境温湿度传感器：除了通过轨温传感器可以采集钢轨温度外，本监测装置还设计了环境温湿度传感器，设置在轨旁设备中，用于实时监测环境的温度信息和湿度信息等，实时上报给用户（发送到状态显示及配置终端），从而提供对钢轨周边的环境有更全面的了解。
轨旁设备包含N个（N为大于或等于1的整数）发送通道和N个接收通道。示例性地，设置6个发送通道，6个接收通道。每个发送通道轮流发送单一频点波形或者调制波形（波形可配）。轨旁设备上电启动后，工作在设置频点，发出单一频点信号或者配置波形信号，从而驱动轨上压电换能器发出声波信号，轨上MEMS传感器接收钢轨种传播的声波信号，将其输入给轨旁设备，轨旁设备对接收到的数据进行算法识别，并将识别结果通过PLC通信或者物联网通信发送给状态显示及配置终端。当断轨发生时，室内的状态显示及配置终端会通过声光报警器发出声光方式的警报，同时状态显示及配置终端也会通过微信推送的方式通知相关工作人员。
状态显示及配置终端：可以用于用户在该终端上远程配置设备参数，也可以将钢轨状态监测结果实时以图或者数据列表的形式展现给用户，当监测有断轨或者大裂纹时，状态显示及配置终端会驱动声光报警器发出报警，同时以微信推送的方式及时通知工作人员，从而对钢轨状态进行确认，防止事故的发生。
供电模块：采用太阳能12V供电系统或220V交流电给轨旁设备供电。
下面结合附图对轨旁设备的发送模块和接收模块的结构和处理逻辑进行详细说明。
发送模块
发送模块即发送器，通过高速DA输出正弦波到模拟功放电路，使变压器产生高压正弦信号以驱动换能器。发送模块采用轮询方式，通过多个电子开关控制，依次可驱动6路换能器。发送模块输出的波形、频率及幅值可调节。发送模块具有CAN通信、无线数据传输、温湿度采集和电压回检等功能。
如图2所示，发送模块主要包括：MCU(Microcontroller Unit，微控制单元)模块、外部通信模块、内部通信模块、第一电源模块，各模块功能介绍如下：
MCU模块：采用处理器芯片（MCU），是发送模块的核心模块，产生驱动换能器的波形信号（电压输出），同时对波形信号的电压幅值进行回检（电压回检）；具有看门狗电路，当检查到发送器出现问题时，能够通过软件复位，让发送器恢复工作。
内部通信模块：使用CAN线通信的方式和接收模块之间进行通信，包括将用户设置的参数传输给接收模块，同时也接收接收模块处理的钢轨监测结果数据，在发送模块里通过外部通信模块统一传输给状态显示及配置终端。
外部通信模块：外部通信模块使用220V的电力载波PLC通信模式。多个轨旁设备能够连接到一个状态显示及配置终端通信，分时与状态显示及配置终端进行通信。
第一电源模块：用于为发送模块供电并具有电源切换功能，既可以直接使用供电模块提供的220V的交流电，也可以采用供电模块提供的12V的太阳能电池供电方式。
发送模块具有电压回检电路，电压回检的目的是当某个通道的换能器出现异常时，能够通过电压回检报出系统异常，从而帮助用户发现问题。为了保证电压回采的值是加上负载（换能器）后实际的电压输出值，所以电压回检电路包括电压自动调节电路，电压自动调节电路能够动态调节模拟功放电路的输出电压值和换能器端的电压值，使换能器端的电压值和指定预设电压值（如用户设置的电压值）达到一致，从而实现有效、准确的电压回检。
发送模块共有多路（如6路）输出，为了保证多路信号相互隔离，内部之间不产生电子干扰，多路发送通道单独设计，如图3所示。发送模块包括：处理器芯片（MCU）、模拟功放电路、看门狗电路和多路发送通道。处理器芯片中设置有DAC（数模转换器）和ADC（模拟数字转换器），DAC与模拟功放电路相连接。DAC将频率信号（数字信号）通过高速DA转换为正弦波信号后输出到模拟功放电路。模拟功放电路将正弦波信号放大后通过发送通道输出到换能器。多个发送通道独立设计，每个发送通道对应一个换能器。
具体地，每个发送通道包括依次连接的电子开关、变压器、电压自动调节电路和电压采集电路。模拟功放电路通过电子开关输出正弦波信号到变压器，变压器产生高压正弦信号以驱动换能器。同时，电压自动调节电路的一端与变压器的输出端相连接，电压自动调节电路另一端与电压采集电路相连接，电压采集电路与处理器芯片的ADC相连接。电压自动调节电路能够动态调节模拟功放电路的输出电压值和换能器端的电压值，使换能器端的电压值和用户设置的电压值达到一致，进而实现有效、准确的电压回检。看门狗电路与处理器芯片相连接。不失一般性地，每个发送通道的结构相同，多个发送通道独立设计，并联连接在DAC和ADC之间。示例性地，发送模块包括第1路电子开关~第6路电子开关，对应的1号变压器~6号变压器，对应的6个电压自动调节电路和电压采集电路。6个变压器分别输出到换能器1~换能器6。
发送模块支持设置发送的工作波形和频率。发送模块的工作波形和频率可以通过用户自由配置，因为地域差距，导致环境温度、湿度等都有很大差别，从而波形在钢轨中的传播也存在很大差异，本发明实施例的轨旁设备的发送模块实现工作波形、频率和输出电压可配置，可以根据不同条件，动态配置发送模块发送的波形。例如，就工作波形而言，发送模块能够连续输出单一频点正弦波，或者输出一定数量周期的调制波形，如10周期的汉宁窗调制波形/方波，来匹配不同的钢轨状态。具体地，监测钢轨折断情况时用单一频点正弦波，监测裂纹情况时用调制波形。就频率而言，单一频点的工作波形的频率也可以根据不同情况进行配置，如根据环境不同、温度、钢轨型号、钢轨类型、道床等情况不同设置频率；就输出电压而言，不同型号的道岔，其长短也存在差异，从而对输出电压的要求也不同，在比较短的道岔上，如果输出电压过大，会导致MENS传感器超出量程，导致分簇，从而使监测效果下降，同时如果输出电压过小，又会导致接收到的波形淹没在噪声中，为了解决该情况，本发明实施例的输出电压可以根据道岔长度、道岔型号进行配置，从而满足不同型号道岔的需求。
发送模块周期性地发送脉冲信号作为频率信号。采用单一频点波形时，每次连续发送一定时长的脉冲信号，采用调制波形时，每次发送一定数量波形周期的调制波形信号。例如，每隔3秒发送一次脉冲信号，如果是单一频点正弦波，会连续发送160毫秒的脉冲信号，如果是调制信号，会发送10周期的汉宁窗调制波形信号。
接收模块
接收模块是监测装置判断断轨逻辑处理的主要承载体，其具备数据采集、存储和计算能力。接收模块首先将传感器的声波信号采集存储起来，方便后续离线处理；同时接收模块能够根据用户设置的参数，自行匹配计算采集的传感数据（即采集的电压信号）的能力值，具体地，通过计算传感数据的FFT（Fast Fourier Transform，快速傅立叶变换）幅值作为能量值，根据能量值确定钢轨的过车状态。在无过车状态下，接收模块的处理器利用分窗短时相关算法，判断钢轨状态。
如图4所示，接收模块包括设置在PCB板上的第二电源模块、处理器芯片（MCU）电压信号采集电路、信号调理模块、SDRAM存储单元、EMMC数据存储单元、掉电数据存储模块（FLASH）、USB接口电路、电源监测模块、BEEP模块、看门狗几个部分，还包括一些构成辅助器件。
第二电源模块：该模块将外部输入的12V电压转换成5V电压，给整个接收模块供电；
电源监测模块：该模块用来监测电源电压过高或者过低，从而给出报警信息；
看门狗：当处理器芯片运行出现异常时，触发软件产生软复位；
BEEP模块：蜂鸣器，当设备运行过程中出现问题时，通过蜂鸣器进行报警；
电压信号采集电路：采集传感器的电压信号；
信号调理模块：将采集的电压信号转换成适合处理器芯片处理的信号；
SDRAM存储单元： Synchronous Dynamic Random Access Memory，即同步动态随机存储器，相较于SRAM（静态存储器），SDRAM具有：容量大和价格便宜的特点。处理器芯片STM32H743支持SDRAM，因此，可以通过外挂SDRAM的方式大大降低外扩内存的成本；
FLASH：本发明实施例采用一片MB85RC04V铁电作为电流线性校准值存储以及产品通信地址和工作频率的数据存储，主要用来存储设备设置参数；
EMMC数据存储单元：Embedded Multi Media Card，一个嵌入式存储单元，包括MMC（多媒体卡）接口、快闪存储器设备及主控制器。所有器件都在一个小型的BGA（Ball GridArray Package）封装，接口速度高达每秒400MBytes，EMMC具有快速、可升级的性能，同时其接口电压可以是1.8V或者是3.3V，主要用来存储原始数据。
处理器芯片：其是接收模块的核心，用于控制电压采集电路进行数据采集，以及用于进行数据处理和存储数据到EMMC数据存储单元中。
接收模块对采集的数据进行处理，首先进行传感数据的能量值计算，根据能量值判断当前岔区是否处于过车状态，若为有过车状态，则所有的传感器都采集传感数据，此时不进行钢轨断轨状态监测的逻辑判断，接收模块的接收模式为接收所有传感器的传感数据，分别进行过车状态判断。当所有的传感器采集的数据都判断为无过车状态时，进入钢轨断轨状态监测。
钢轨断轨状态监测：将接收模块的采集模式切换成采集单个传感器工作的模式，同一时刻只有一个接收通道采集传感器的数据，并且将采集的传感数据进行分窗短时相关值计算，根据计算的相关值判断钢轨状态。具体地，根据声波信号的类型，将采用分窗短时相关算法计算的传感数据的相关值与指定阈值比较，确定岔区钢轨是否出现折断或裂纹。当声波信号为单频点正弦波信号时，判断相关值是否等于或低于第一阈值，若是，则认为钢轨出现断轨情况。当声波信号为汉宁窗调制波形信号时，判断相关值是否等于或低于第二阈值，即伤损阈值，若是，则认为钢轨出现裂纹（即大裂纹）。其中，第一阈值小于第二阈值。示例性地，第一阈值为0.4，第二阈值为0.7。
进一步地，在判断钢轨处于无过车状态时，根据传感数据进行钢轨断轨状态监测之前，还判断钢轨是否处于道岔转换状态：判断当前接收通道的脉冲计数，每一个传感数据包为一个脉冲数据，示例性地，一个传感数据包为连续160毫秒的单一频点正弦波或10周期的汉宁窗调制波形信号。脉冲计数为脉冲数据的数量。当前接收通道到脉冲计数为1时，采用该脉冲进行自相关的分窗短时相关计算，得到相关值，根据相关值判断设备是否发生处于道岔转换状态。自相关能够检测系统自身，相关值计算如果是1，就说明系统本身没有问题，如果自相关计算的值小于1，就说明系统的存储或者传输功能出现问题。当脉冲计数大于1且小于3时，每次新接收的数据跟前一个脉冲数据做相关计算，当脉冲计数大于3时，每次新收到的数据跟X-3数据做相关计算，X为脉冲计数，计算结果的相关值与第三阈值，即道岔转换阈值做比较，如果相关值等于或低于第三阈值，则判断处于道岔转换状态。进而轮询所有的接收通道，基于每个接收通道的脉冲数据分别判断是否在道岔转换状态，如果均判断处于道岔转换状态，则将已经存储的脉冲数据清空，重新开始存储新接收的脉冲数据，如果通过当前接收通道脉冲数据判断不在道岔转换状态，进行道岔断轨状态检测。进一步地，如果通过当前接收通道脉冲数据判断不在道岔转换状态，则对于已经判断为道岔转换状态的接收通道的脉冲数据进行钢轨断裂状态判断，连续接收多个（如3个）脉冲数据，计算每个脉冲数据与之前脉冲数据或自身的相关值，通过连续多个脉冲数据的相关值确定钢轨是否发生折断或裂纹。例如，通过3个连续脉冲信号，通过相关值3取2逻辑判断钢轨断裂状态，从而防止发生误报。其中，第三阈值大于第二阈值，第三阈值示例性地，为0.75。
当钢轨发生伤损时，状态显示及配置终端会触发室内的声光报警器，声光报警器在无人员干涉的条件下，会一直报警。
接收模块的采用分窗短时相关计算判断钢轨断裂状态的过程如下。如图5所示，将接收到的传感数据的电压信号，以一定数据长度进行分窗处理，每次采集电压信号分成M（M为大于1的整数，如8个）个窗口，每个窗口的电压信号分别与在先传感信号，即之前接收到的传感数据的对应位置的窗口的电压数据（信号序列）采用窗函数进行相关计算，分别获得每个窗口的相关值，对多个窗口的相关值求平均值，作为当前传感数据的相关值，将当前传感数据的相关值与执行阈值作比较，根据比较结果确定钢轨的断轨状态。例如，采用正弦波作为声波信号时，判断当前传感数据的相关值是否低于第一阈值0.4，如果等于或低于，则认为钢轨发生折断。
分窗短时相关算法，解决了钢轨因为温度、湿度、应力等变化引起的声波传播的变化，从而能够对钢轨的状态进行更精确的判断。
采用窗函数进行相关计算包括：将求互相关函数转换为先分别求两个信号序列的 傅里叶变换
Figure 881363DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 695735DEST_PATH_IMAGE016
，再用
Figure 314936DEST_PATH_IMAGE017
乘以
Figure 847548DEST_PATH_IMAGE018
的共轭得到
Figure 312027DEST_PATH_IMAGE019
，最后求
Figure 246485DEST_PATH_IMAGE019
的傅里叶逆变换，得到
Figure 771008DEST_PATH_IMAGE020
，具体实现如下：
记时域相关的两个信号分别为：时域信号
Figure 790916DEST_PATH_IMAGE021
和时域信号
Figure 793507DEST_PATH_IMAGE022
，
确定
Figure 582472DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 543475DEST_PATH_IMAGE024
各自的傅里叶变换：
Figure 785100DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 591382DEST_PATH_IMAGE026
，
令
Figure 500432DEST_PATH_IMAGE027
，
则
Figure 366757DEST_PATH_IMAGE028
其中，
Figure 361258DEST_PATH_IMAGE029
为
Figure 705652DEST_PATH_IMAGE030
的共轭，
其中
Figure 469208DEST_PATH_IMAGE031
为
Figure 240855DEST_PATH_IMAGE032
的逆傅里叶变换，
其中，
Figure 988231DEST_PATH_IMAGE033
为时域信号
Figure 464212DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure 82275DEST_PATH_IMAGE035
的时域互相关计算结果，即相关值。
接收模块原始数据采集存储功能：接收模块中设置有一个或多个EMMC数据存储单元，每个EMMC数据存储单元，即EMMC卡的存储容量为128GHz，可以采用动态触发存储原始数据或存储监测到钢轨状态异常时的数据。如果监测装置应用在现场实验阶段，则触发EMMC卡存储原始数据，以便进行后续的算法研究；当该监测装置正式上道后，可以触发其采集存储钢轨异常时的数据，从而为钢轨状态复盘做好记录。
图6示出了本发明实施例的岔区断轨实时监测装置的整体安装示意图。如图6所示，换能器和传感器分别安装于被测钢轨的底部，因为钢轨裂纹大多发生在钢轨底部，所以该种安装方式能够对轨腰、轨底裂纹进行更好的监测，同时该安装方式也易于工程化。
具体地，轨旁设备安装在室外的轨旁箱盒内。轨旁设备的供电模块为接收模块和发送模块供电，其中发送模块中设置有通信模块（即外部通信模块和内部通信模块）。轨旁设备通过PLC或者物联网连接到室内状态显示及配置终端。状态显示及配置终端包括显示终端，显示终端与通信主机相连接，用于与室外轨旁设备通信和数据存储、逻辑运算等。220V交流电源（AC）也设置在室内，用于为通信主机供电。一个室内状态显示及配置终端能够连接多个轨旁设备，如2个、3个等。图6中仅示出其中一个轨旁设备的发送通道、接收通道、传感器、换能器的布置，其他轨旁设备可以采用与此相同或相似的布置。
轨旁设备的一个发送通道对应一个接收通道，分别采集与每个发送通道对应的一个接收通道的传感数据。监测过程中，接收与N个发送通道对应的N个接收通道的传感数据，N为大于或等于1的整数；N个发送通道用于分别驱动N个耦合在岔区钢轨上的换能器发出声波信号；N个接收通道用于接收与N个换能器对应的N个传感器的传感数据。
传感器安装在距离压电换能器4m-6m远的方式，通过接收直达波和回波的方式进行钢轨监测,两种波作为统一的声波信号进行采集处理。换能器安装在道岔部件的一端，对应的传感器安装在对应道岔部件的另一端。道岔部件包括尖轨、心轨、翼轨中一个或多个。对于尖轨，传感器安装在尖轨尖端，对应的换能器安装在尖轨的根端，也可以感器安装在尖轨根端，对应的换能器安装在尖轨的中端。对于心轨，传感器安装在心轨尖端，对应的换能器安装在新轨的根端。对于尖轨，传感器安装在尖轨尖端，对应的换能器安装在尖轨的根端。对于翼轨，传感器和换能器分别安装在翼轨两端。其中，一个道岔至少包含两个尖轨，尖轨的两端是指每个尖轨各自的两端，即根端和尖端。翼轨的两端也是指独立的一段翼轨的两端。对于心轨，包含呈一定夹角连接的两部分，分别为长心轨和短心轨，心轨的两端是指每一部分钢轨的两端，其中根端为靠近连接处的一端，尖端为远离连接处的一端。
示例性地，发送模块设置6个发送通道，分别与6个换能器连接。6个换能器中，有2个换能器分别设置在尖轨根端，2个换能器设置在心轨根端，2个换能器分别设置在两个翼轨的一端。相应地，接收模块设置6个对应的接收通道，分别与6个传感器相连接。6个传感器中，有2个传感器分别设置在尖轨尖端，2个传感器设置在心轨尖端，2个传感器分别设置在翼轨另一端。通常，道岔部件的焊缝位于该道岔部件上换能器与传感器之间。在翼轨和尖轨之间有绝缘部。
接收模块通过接收每个接收通道的传感数据，分析对应的道岔部件状态。电缆用于给换能器和传感器供电，并传输信号。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (19)

1.一种基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，包括：
接收耦合在岔区钢轨上的传感器的传感数据；
根据接收的传感数据，采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态。
2.根据权利要求1所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，包括：
接收与N个发送通道对应的N个接收通道的传感数据，N为大于或等于1的整数；
所述N个发送通道用于分别驱动N个耦合在岔区钢轨上的换能器发出声波信号；
所述N个接收通道用于接收与N个换能器对应的N个传感器的传感数据。
3.根据权利要求1所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态包括：
将接收到的当前传感数据的电压信号，以一定长度进行分窗处理；
将每个窗口的电压信号分别与之前接收的传感数据的电压信号对应位置的窗口数据进行相关运算，分别确定每个窗口的相关值；
根据每个窗口库的相关值计算平均值作为当前传感数据的相关值；
将当前传感数据的相关值与执行阈值作比较，根据比较结果确定钢轨的断轨状态。
4.根据权利要求1所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态包括通过以下公式确定每个窗口的相关值：
记时域相关的两个信号分别为：时域信号
Figure 966183DEST_PATH_IMAGE001
和时域信号
Figure 86586DEST_PATH_IMAGE002
，
确定
Figure 69585DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 933636DEST_PATH_IMAGE004
各自的傅里叶变换：
Figure 216850DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 242575DEST_PATH_IMAGE006
，
令
Figure 978449DEST_PATH_IMAGE007
，
则
Figure 380612DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 518332DEST_PATH_IMAGE009
为
Figure 980538DEST_PATH_IMAGE010
的共轭，
其中
Figure 672550DEST_PATH_IMAGE011
为
Figure 612824DEST_PATH_IMAGE012
的逆傅里叶变换，
其中，
Figure 605051DEST_PATH_IMAGE013
为时域信号
Figure 238158DEST_PATH_IMAGE014
和
Figure 948625DEST_PATH_IMAGE015
的相关值。
5.根据权利要求2所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，
所述换能器分别安装在道岔部件的一端，对应的传感器分别安装在对应道岔部件的另一端；
所述道岔部件包括尖轨、心轨、翼轨中一个或多个。
6.根据权利要求5所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，
传感器安装在距离对应的换能器4m-6m的距离处。
7.根据权利要求1所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，包括：
根据道岔长度和/或道岔型号，设置声波信号的工作波形和/或频率和/或输出电压。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，包括：
设置声波信号为正弦波信号或调制波形信号；
采用单一频点波形时，每次连续发送一定时长的脉冲信号；
采用调制波形时，每次发送一定数量波形周期的调制波形信号。
9.根据权利要求8所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，根据接收的传感数据，采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态包括：
分窗短时相关算法计算传感数据的电压信号的相关值；
当声波信号为单一频点正弦波时，判断所述相关值是否等于或低于第一阈值，若是，则认为钢轨出现折断情况；
当声波信号为调制波形信号时，判断所述相关值是否等于或低于第二阈值，若是，则认为钢轨出现裂纹；
其中，第一阈值小于第二阈值。
10.根据权利要求1-7中任一项所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，在判断岔区钢轨的断轨状态之前，还根据传感数据判断过车状态，包括：
计算传感数据的能量值，根据能量值判断当前岔区是否处于过车状态，若为有过车状态，则同时接收所有接收通道的传感数据，对每个接收通道的传感数据分别进行过车状态判断；
钢轨断轨状态监测在所有接收通道的传感数据都判断为无过车状态时进行。
11.根据权利要求1-7中任一项所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，
在钢轨断轨状态监测时，采用轮流采集每个接收通道的传感数据，进行断裂检查。
12.根据权利要求10所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，
在判断钢轨处于无过车状态时，进行钢轨断轨状态监测之前，还根据传感数据判断钢轨是否处于道岔转换状态；
判断当前接收通道的脉冲计数，每一个传感数据包为一个脉冲数据，脉冲计数为脉冲数据的数量；
当前接收通道到脉冲计数为1时，采用该脉冲数据进行自相关的分窗短时相关计算，得到相关值，根据相关值判断设备是否发生处于道岔转换状态；
当脉冲计数大于1且小于3时，每次新接收的脉冲数据跟前一个脉冲数据做相关计算，当脉冲计数大于3时，每次新收到的数据跟X-3数据做相关计算，X为脉冲计数，计算结果的相关值与第三阈值，如果相关值等于或低于第三阈值，则判断处于道岔转换状态。
13.根据权利要求12所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测方法，其特征在于，
如果通过当前接收通道脉冲数据判断不在道岔转换状态，则对于已经判断为道岔转换状态的接收通道的脉冲数据进行钢轨断裂状态判断：在该接收通道连续接收多个脉冲数据，计算多个脉冲数据的相关值，根据多个相关值确定钢轨断裂状态。
14.一种基于相关算法的岔区断轨实时监测装置，其特征在于，包括：换能器、传感器、轨旁设备；
轨旁设备与换能器相连接，通过轨旁设备驱动换能器发出声波信号，声波信号耦合在待检测钢轨上；
传感器设置在相应的钢轨上，接收经过钢轨传播的声波信号，并转化为电压信号后输入到轨旁设备；
轨旁设备对电压信号进行分析后确定钢轨的断裂状态；
轨旁设备包括发送模块和接收模块；
发送模块包括N个发送通道,通过发送通道输出频率信号到换能器，以驱动换能器输出声波信号；
接收模块包括N个接收通道，通过接收通道采集传感器接收到的被测钢轨中的声波信号，并根据采集的传感数据进行逻辑处理，包括：
接收模块采用分窗短时相关算法判断岔区钢轨的断轨状态。
15.根据权利要求14所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测装置，其特征在于，所述传感器设置在岔区钢轨轨底。
16.根据权利要求14所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测装置，其特征在于，
换能器分别安装在道岔部件的一端，对应的传感器分别安装在对应道岔部件的另一端；
道岔部件包括尖轨、心轨、翼轨中一个或多个。
17.根据权利要求16所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测装置，其特征在于，
所述接收模块在判断岔区钢轨的断轨状态之前，还根据传感数据判断过车状态，包括：
计算传感数据的能量值，根据能量值判断当前岔区是否处于过车状态，若为有过车状态。
18.根据权利要求14-17中任一项所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测装置，其特征在于，所述发送模块包括处理器芯片、模拟功放电路和所述发送通道；
处理器芯片中设置有DAC和ADC，DAC与模拟功放电路相连接；
每个发送通道包括依次连接的电子开关、变压器、电压自动调节电路和电压采集电路；
模拟功放电路用于通过电子开关输出正弦波信号到变压器；
变压器用于产生高压正弦信号以驱动换能器；
电压自动调节电路的一端与变压器的输出端相连接，电压自动调节电路另一端与电压采集电路相连接；
电压采集电路与处理器芯片的ADC相连接；
电压自动调节电路能够动态调节模拟功放电路的输出电压值和换能器端的电压值，使换能器端的电压值和指定预设电压值达到一致。
19.根据权利要求14-17中任一项所述的基于相关算法的岔区断轨实时监测装置，其特征在于，还包括：
设置在钢轨上的轨温传感器和设置在轨旁设备中的温湿度传感器。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115782956A (zh) * 2023-01-29 2023-03-14 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种钢轨故障监测方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030038216A1 (en) * 2000-04-07 2003-02-27 Holgate Douglas James Broken rail detection
WO2014063921A1 (de) * 2012-10-22 2014-05-01 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und vorrichtung zur schienenbrucherkennung
CN104614105A (zh) * 2013-12-05 2015-05-13 北京交通大学 基于超声导波的钢轨应力的监测装置和方法
CN110049912A (zh) * 2016-09-07 2019-07-23 波列系统公司 用于检测铁路轨道的轨条的部分中断或完全中断的铁路轨道状况监测系统
CN112986388A (zh) * 2021-05-20 2021-06-18 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种基于宽频激励的道岔尖轨缺陷检测方法及系统
CN114166943A (zh) * 2021-12-03 2022-03-11 四川西南交大铁路发展股份有限公司 基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法及终端

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030038216A1 (en) * 2000-04-07 2003-02-27 Holgate Douglas James Broken rail detection
WO2014063921A1 (de) * 2012-10-22 2014-05-01 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und vorrichtung zur schienenbrucherkennung
CN104614105A (zh) * 2013-12-05 2015-05-13 北京交通大学 基于超声导波的钢轨应力的监测装置和方法
CN110049912A (zh) * 2016-09-07 2019-07-23 波列系统公司 用于检测铁路轨道的轨条的部分中断或完全中断的铁路轨道状况监测系统
CN112986388A (zh) * 2021-05-20 2021-06-18 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种基于宽频激励的道岔尖轨缺陷检测方法及系统
CN114166943A (zh) * 2021-12-03 2022-03-11 四川西南交大铁路发展股份有限公司 基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法及终端

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115782956A (zh) * 2023-01-29 2023-03-14 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种钢轨故障监测方法及装置

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