CN115060407B - 一种多维轮轨力测量的柔性多模态传感装置及融合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于轨道交通智能监测技术领域，涉及一种用于多维轮轨力测量的柔性多模态传感装置及融合感知算法。一种面向多维轮轨力同步监测的柔性多模态传感装置，包括垂向力应变模块、垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块以及多模态感知模块，多模态感知模块由柔性衬底层、电极层#1、压电功能材料层、电极层#2、引线层和封装层组成，有3个工作模态：①主动探伤；②动态应变传感；③振动感知。实时采集轮轨垂向力、轮轨横向力信息，以及轨道结构缺陷的主动探测，提出深度神经网络的多维轮轨力融合算法，提高轨道智能化监测水平。
Description
技术领域
本发明属于轨道交通智能监测技术领域，特别涉及一种用于多维轮轨力测量的柔性多模态传感装置及融合方法。
背景技术
铁道是我国交通运输体系的关键基础设施、国家综合交通运输体系的骨干，也是走集约式发展，提高资源能源利用效率的有效运输方式。随着铁路运量的增加，列车运行速度的提升，列车与轨道的相互作用也在增强，车轮和钢轨之间的磨耗现象越来越严重。它不但会增加铁路运输成本，而且会对行车带来极大的安全隐患。
列车与轨道间的作用力也就是轮轨力，主要包含垂向力以及横向力。横向力与垂向力比值过大，会导致较高的脱轨系数，列车发生脱轨的概率会大大增加。此外，轮重减载率也能很好的反映出列车的脱轨安全度。通过对车轮状态进行实时监测能有效预防列车事故发生，其中监测轮轨力能有效预防脱轨事故的发生，可以及时对受损的车轮和铁轨进行维修。因此，实时监测轮轨力对于保障铁路运输安全具有重要意义。
传统的地面式监测轮轨力，如北京交通大学的高亮、肖宏等人发明一种铁路轨道轮轨力的测量方法及装置(CN208621213U)，利用了安装在待测轨道不同位置处的三个光纤光栅传感器获取数据，通过建立第一、第二修正应变分别与横向力、纵向力之间的关系，获取第一、第二修正应变的数值，计算出列车通过待测区域的横向力、纵向力。孙超、史晓桐等发明一种尺式轮轨力连续测量光纤光栅传感装置及其布置方法(CN113029407A)，当列车通过待测区域，钢轨产生变形，通过固定装置安装在轨侧的光纤光栅测量尺产生同步形变，通过对光纤光栅测量尺上的光纤光栅应变计反射波的波长漂移量的度量，实现对应力、应变的测量。这些测量轮轨力的装置安装流程都较为繁琐，成本较高，且装置本身厚重、组成零件较多、不方便携带，拆卸过程复杂，安装过程中易出现传感器角度误差导致不能准确测量轮轨力。单一类型传感器在多种环境下获取的轮轨力信息难免出现误差，环境对数据的影响较大，会对最后的结果分析造成不利的影响。
柔性多模态传感装置具有一定的防水性、抗腐蚀能力、良好的抗电磁干扰能力，装置体积轻薄，安装操作便捷，成本较低，能即拆即用。它能够粘贴在铁轨两侧，达到无缝粘贴效果，且不影响列车与轨道的动态性能，采集与感知轮轨作用状态信息的精准性方面也大大提高。柔性多模态传感装置集成了多种感知功能，均在同一柔性衬底上，能够同时对多维度轮轨力的同步监测。柔性多模态传感装置在轮轨垂向力的测量方面采用了应变式传感器和PZT压电薄膜两种不同类型的传感器来进行测量，测量得到的两种模态数据进行多模态数据融合，得到后的数据准确性有所提高，减小了其他因素给传感器带来的误差影响，能实现更为精准的轮轨力的在线监测。同时，柔性多模态传感装置能实现对轮轨横向力、轮轨垂向力的同时监测，能够用于分析列车的脱轨系数、轮重减载率，对轮轨力的在线监测提供了技术支持，提高了铁轨健康监测的智能化水平，加速了高速铁路的快速发展，对于柔性电子技术在铁路工程领域的应用也有着重大意义。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明的第一目的在于提供一种面向多维轮轨力(横向和垂向轮轨力)同步监测的柔性多模态传感装置，包括垂向力应变电桥模块、垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块以及多模态感知模块，能够实现多维轮轨力同步感知和实现轨道结构健康主动探测，多模态感知模块由多层薄膜结构组成，从下往上依次为：柔性衬底层(PI基板)、电极层#1(四个压阻传感器组成的应变桥)、压电功能材料层(压电陶瓷PZT)、电极层#2(环形叉指电极)、引线层(金属Au)和封装层，可以有3个工作模态：①环形柔性压电陶瓷叉指换能器(PZT-IDT)具备驱动/传感功能，在外加激励信号作用下驱动单元产生导波信号，PZT-IDT被动感知单元将采集回波信号，用以实现车轮结构缺陷的主动探测；②电极层#1为图案化金属薄膜压阻传感器组成的应变桥，采集高速滚动轮轨作用中的动态应变信号；③电极层#1、压电PZT感知层、电极层#2组成柔性压电传感单元，实时采集轮轨振动信号；所有的功能模块均集成在同一柔性基板上，其安装在铁轨两侧的腰部，良好的柔软性能能够保证柔性多模态传感装置与轨道轨腰处保持无缝接触，实时采集轮轨垂向力、轮轨横向力信息，以及轨道结构缺陷的主动探测，通过计算可得到脱轨系数、轮重减载率，实现轮轨垂向力、横向力的实时监测，是对行车安全监测最为直接、有效的方法，保障了列车的行车安全，对轨道交通安全监测具有重要的推动作用。
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明的第二目的在于提供一种基于多源垂向力的数据融合感知方法。8个应变传感器组成双惠斯通电桥，分别布置在轨道两侧的腰部，能够根据应变桥输出信号与轮轨垂向力之间的关系；基于压电单元轮轨垂向力测量方案中，同样得到压电传感单元输出信号与垂向轮轨力之间的关系；分别提取动态应变桥和垂向力压电单元输出信号的特征信息，构建垂向轮轨力，提出基于动态应变桥和垂向力压电单元信号特征的垂向轮轨力融合感知方法，构建基于卷积神经网络(Conventionalneutral network，CNN)的垂向力融合感知框架，应变桥和压电单元数据等特征信息为融合感知方法的输入，对垂向力应变电桥模块和垂向力压电传感器模块接收到的数据进行多模态数据融合，得到融合后的垂向力，提高了轮轨垂向力的测量精度和抗干扰能力。
进一步地，本发明为一种测量轮轨力的柔性多模态传感装置，为超薄薄膜结构，包括垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、应变传感器电桥模块、主动探伤模块，所有功能单元均在同一柔性衬底上，能够保证柔性多模态传感装置与轨道结构的共形，具有超薄轻质特点不影响轨道结构健康监测，同时主动探伤模块能够实现轨道内部缺陷的主动探测。
进一步地，本发明一种测量轮轨力的柔性多模态传感装置，为多层薄膜结构，分时具备主动探伤、应变、压电传感功能，采用分时检测方式能够实现多参量信号的实时采集，柔性多模态传感阵列的引脚与数据采集卡的I/O口相连，一个采样周期T分为三个时段T＝T1+T2+T3，T1为主动探测车轮缺陷检测时间，T2为动态应变桥的采集时间，T3为轮轨振动信号的采集时间，分时主动探测和采集高速轮轨滚动中的动态应变、轮轨振动信号，能有效解决轮轨力与动态应变、振动等轮轨作用信号之间的耦合问题。
进一步地，本发明为一种测量轮轨力的柔性多模态传感装置，其中应变模块特点，所述应变传感器电桥模块包括8片应变片，应变片a和b，c和d为两组应变花，两组应变花相距220mm，其方向与钢轨的纵向成45°角，位于钢轨轨腰的一侧。应变片e和f，g和h为两组应变花，两组应变花相距220mm，其方向与钢轨的纵向成45°角，位于钢轨轨腰的另外一侧。所述8片应变片其电阻为120Ω，灵敏度为2mV/V，基底尺寸为9.5*4.0mm，8mm*4.5mm(120-3AA)，敏感栅尺寸为5.0*3.0mm。
当列车通过待测区域时，应变传感器电桥模块中的8片应变片会发生应变，位于中性层以上部分的应变片a、e、c、g受压，其电阻值减小，在中性层以下部分的应变片b、f、d、h受拉，其电阻值增大，8片应变片的应变变化通过电桥转化为电压的变化，其组成的电桥的输出电压与轮轨垂向力成线性关系。在列车进行标定实验后建立起轮轨垂向力P与电桥输出电压U5的线性关系，通过测得电桥的输出电压U5，即可解得轮轨垂向力P，其中所述轮轨垂向力P与电桥输出电压U5的线性关系满足公式(1)：
C3U5＝P (1)
其中，U5为组成电桥的输出电压；P为轮轨垂向力；C3为第一应变电压常数。
进一步地，本发明为一种测量轮轨力的柔性多模态传感装置中所述的垂向力压电模块特点，所述垂向力压电模块包括两片PZT压电薄膜i、j，其位于钢轨中点处轨腰的两侧，采用的PZT压电薄膜其长度为20mm，宽度为10mm，高度为0.24mm，电容为84pF，压电常数d33为24±1pC/N，弹性模量Ep为1.2×103Mpa。
当列车经过待测区域时，钢轨在列车的荷载作用下会产生机械变形，垂向力压电模块中的PZT压电薄膜i、j会产生电荷变化，再由多通道电荷放大器将电荷变化转化为电压的变化，其i和j电压变化的和值与轮轨垂向力之间存在线性关系。在进行列车标定实验后，建立起轮轨垂向力P与PZT压电薄膜i、j测得的电压值U1、U2的和值之间的线性关系，通过测得PZT压电薄膜i、j电压值U1、U2，即可解出轮轨垂向力，所述轮轨垂向力与PZT压电薄膜i、j测得电压U1、U2之间的线性关系满足公式(2)：
C1(U1+U2)＝P (2)
其中，U1为PZT压电薄膜i所测得电压值；U2为PZT压电薄膜j所测得电压值；P为轮轨垂向力；C1为第一压电常数。
进一步地，本发明为一种测量轮轨力的柔性多模态传感装置中所述的横向力压电模块特点，所述横向力压电模块包括4片PZT压电薄膜，压电薄膜k、o为一组，两片压电薄膜k、o距离中性层5mm，以钢轨轨腰中性层成对称分布，位于钢轨轨腰的一侧。压电薄膜p、q为另外一组，其位置与前一组相同，位于钢轨的另一侧。
进一步地，当列车经过待测区域时，钢轨在列车的荷载作用下会产生机械变形，粘贴在钢轨两侧的PZT压电薄膜k和o，p和q会产生电荷变化，再由多通道电荷放大器将电荷变化转化为电压的变化。其k和o、p和q电压变化的差值与轮轨横向力之间存在线性关系。在进行列车标定实验后，将k和p所测得电压的平均值定为U3，将o和q所测得电压的平均值定为U4。建立起轮轨横向力Q与两组PZT压电薄膜测得电压U3与U4差值之间的线性关系，通过测得两组压电薄膜的输出电压U3与U4的差值，即可解得轮轨横向力。所述轮轨横向力Q与两组PZT压电薄膜测得电压U3与U4之间的线性关系满足公式(3)：
C2(U3-U4)＝Q (3)
其中，U3为压电薄膜k和p测得电压的平均值，U4为压电薄膜p和q测得电压的平均值，Q为轮轨横向力，C2为第二压电常数。
进一步地，本发明为一种测量轮轨力的柔性多模态传感装置中所述的主动探伤功能模块，在外加电压激励下，压电模块产生形变，生成导波信号，作用在轨道结构表面，导波在轨道内部传播，遇到缺陷与没有缺陷，产生的回波信号相差很大，其它压电单元会感知到这个回波信号，根据导波与回波信号，能够实现钢轨内部缺陷的主动探测。
进一步地，本发明为一种测量轮轨力的柔性多模态传感装置，融合感知算法特征，在垂向力融合感知方面，本发明设计了一种基于特征融合的多模态融合感知方法。所述基于特征融合的多模态融合感知方法采用了PZT压电薄膜测得轮轨垂向力数据和应变片测得轮轨力垂向力数据两种不同模态的数据。使用了深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)分别对两种模态数据进行特征提取，然后将两种特征向量进行特征拼接得到多模态特征向量，然后通过深度神经网络DNN实现特征融合，最后进行输出。多模态融合感知方法同时利用了两种不同模态的数据，相比于单一传感器测得轮轨垂向力，提升了测量精度以及抗干扰能力，能更为准确的测得轮轨垂向力。
综上所述，本发明一种用于多维轮轨力在线测量的柔性多模态传感装置及方法，采用了压电薄膜、电阻式应变片两种传感器，实现了对轮轨力的同时在线监测，为铁路运输安全提供了保障。所发明柔性多模态传感装置，安装在钢轨中点的轨腰两侧，保证其与钢轨轨腰表面紧密粘贴，与钢轨结构保持共形接触，集成了垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、应变传感器电桥模块、主动探伤模块，实现了在线监测列车荷载对钢轨产生的垂向力和横向力，对钢轨内部缺陷主动探测，能及时发现变形的钢轨，减小列车行驶的安全隐患，提高了列车安全监测水平。
附图说明
图1柔性多模态传感装置及轮轨力测量系统示意图，包括：电荷放大器和数据采集仪，直流电源、柔性多模态传感装置的具体位置。柔性多模态传感装置包括：垂向力应变电桥模块、垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块以及主动探伤模块。
图2为柔性多模态传感阵列单元结构与原理示意图。图2a为多模态传感装置的多层薄膜结构示意图；图2b为上下层电极设计图与引脚示意图，主动探测(9-10引脚)、动态应变(引脚1和8、2和3、4和5、6和7分别为一组，用作压阻应变传感器，组成应变桥)和压电传感(1-8相连作为底电极、9-10相连作为顶电极)功能；图2c为多模态感知模块中的动态应变、压电与主动探伤原理示意图。
图3为垂向力应变电桥模块、垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块的原理图，其中，图3.a为垂向力压电传感器模块原理图，图3.b为横向力压电传感器模块，图3.c为垂向力应变电桥模块原理图。
图4为柔性多模态传感装置平面引脚图，用于引出传感器信号。
图5f为柔性多模态装置安装位置图，图5g为垂向力应变电桥模块原理图，图5h为垂向力应变电桥模块组桥方式。
图6为主动探伤模块原理示意图。
图7为柔性多模态传感装置对垂向轮轨力的DNN融合算法流程图。
图8为获取垂向力压电传感器模块的输出电压与垂向力之间的关系、横向力压电传感器模块的输出电压与横向力之间的关系、垂向力应变电桥模块的输出电压与垂向力之间的关系的具体方法流程图。
图9为计算待测轨道中点处轮轨力流程图。
图10为多模态数据融合感知方法流程图。
图11为多模态数据融合感知系统示意图。
图12为基于柔性多模态传感装置测试得到的横向轮轨力。
图13为基于柔性多模态传感装置测试得到的垂向轮轨力；“圆圈”表示的折线；“三角形”折线为压电传感单元测试得到的垂向轮轨力。“五角星”符号对应的折线为基于DNN融合感知的垂向轮轨力计算结果。
图中符号意义说明如下：
1-柔性多模态传感装置；2-多通道电荷放大器；3-数据采集仪；4-直流电源，5-钢轨表面，6-轨枕；11、14-垂向力应变电桥模块；12-横向力压电传感器模块，13-垂向力压电传感器模块；15-压电薄膜；16-叉指环形电极1；17-叉指环形电极2。
引脚①、②、③、④、⑤、⑥、⑦和⑧为动态应变和压电底电极的复用引脚，⑨与⑩为主动探伤引脚。
101、102、103、104、105、106、107、108、、109、110、111、112、113、114、115、116、117、118、119、120、121、122-金属引线，用于引出不同传感器单元的信号。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面对附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
参见图1所示，所发明用于多维轮轨力测量的柔性多模态传感装置，包括垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、应变传感器电桥模块、主动探伤模块，以及各个模块之间的相对位置。本发明柔性多模态传感装置，共两片薄膜，两片薄膜长150mm，宽为50mm，包括垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、垂向力应变电桥模块、主动探伤模块。
如图1所示，将柔性多模态传感装置贴合于待测铁轨中点处的中性层表面，用于监测轮轨力的实时变化。所述多通道电荷放大器用于将柔性多模态传感装置中的垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块对应的电荷信号转化为电压信号并进行放大，对应变传感器电桥模块电压信号进行放大，将所有电压信号传送给数据采集仪。所述数据采集仪与垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、应变传感器电桥模块、多模态感知装置之间都连接有多通道电荷放大器。
所发明一种柔性多模态传感装置安装在实际运营的待测轨道的两侧，测量待测轨道中点处的横向力、垂向力。当列车行驶过待测轨道时，垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、垂向力应变电桥模块在列车通过待测轨道时会产生输出电压数据。根据垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、垂向力应变电桥模块在列车通过待测轨道时获取的输出电压数据，以及建立的垂向力压电传感器模块的输出电压与垂向力之间的关系，横向力压电传感器模块的输出电压与横向力之间的关系、垂向力应变电桥模块的输出电压与垂向力之间的关系，计算待测轨道中点处的轮轨横向力、垂向力。
通过实验建立待测轨道轮轨力与柔性多模态传感装置输出电压的关系，通过输出电压与横向力、垂向力之间的关系，表示铁路轨道应变与横向力、垂向力之间的关系。建立待测轨道轮轨力与柔性多模态传感装置输出电压的关系需要先分别对待测轨道施加不同大小的横向力、垂向力，根据施加的横向力、垂向力，和施加横向力、垂向力对应的柔性多模态传感装置的输出电压，标定获得待测轨道横向力、垂向力与柔性多模态传感装置的输出电压之间的关系。整个标定过程在现场进行，标定之后的柔性多模态传感装置可以不拆卸，可以直接投入下一次的测量使用中。
如图1所述垂向力应变电桥模块11、14共包含4片应变片，应变片a和b，c和d为两组应变花，两组应变花相距220mm，其方向与钢轨的纵向成45°角，所述应变片其电阻为120Ω，灵敏度为2mV/V，基底尺寸为9.5*4.0mm，敏感栅尺寸为5.0*3.0mm。
为了精准测量，所述柔性多模态传感装置所属的应变传感器模块采用了8片应变片组成的全桥电路用来测试轮轨力的动态变化，应变传感器电桥模块11、14距离装置边界距离为20mm，11和14两者距离为220mm，所述横向力压电传感器模块包括两片PZT压电薄膜，其位置如图1所示，两片PZT压电薄膜关于横向轴对称，垂向力压电传感器模块位于装置中点处。
另外，参见图1所示，本申请实施例还提供一种铁路轨道轮轨力测量系统，包括上述实施例中的柔性多模态传感装置，以及多通道电荷放大器，数据处理仪，直流电源。在正式测量列车运行前，为了建立柔性多模态传感装置中的垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、垂向力应变电桥模块输出电压与轮轨横向力、垂向力之间的关系，还需要先进行标定，所需设备为千斤顶。所述千斤顶用于向待测铁路施加不同大小的垂向力和不同大小的横向力，如图3中的垂向力P和横向力Q。
另外所述柔性多模态传感装置中的垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、垂向力应变电桥模块还用于在所述千斤顶向所述待测铁路轨道施加不同大小的垂向力和不同大小的横向力时，获取电压数据。
所述多通道电荷放大器用于在柔性多模态传感装置中的垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、垂向力应变电桥模块获取电压数据后，将电压数据进行放大。所述数据处理仪用于在多通道电荷放大器放大电压数据后，接收电压数据，建立垂向力压电传感器模块的输出电压与垂向力之间的关系，横向力压电传感器模块的输出电压与横向力之间的关系、应变传感器电桥模块的输出电压与垂向力之间的关系。
参见图2，柔性多模态感知模块采用基于图案化薄膜功能复用的柔性多模态传感阵列，从下往上依次为：柔性衬底层(PI基板)、电极层#1(四个压阻传感器组成的应变桥)、压电功能材料层(压电陶瓷PZT)、电极层#2(环形叉指电极)、引线层(金属Au)和封装层。环形柔性压电陶瓷叉指换能器(PZT-IDT)具备驱动/传感功能，在外加激励信号作用下驱动单元产生导波信号，PZT-IDT被动感知单元将采集回波信号，用以实现车轮结构缺陷的主动探测，轨道表面与内部缺陷的主动探测原理示意图，参见图10；电极层#1为图案化金属薄膜压阻传感器组成的应变桥，采集高速滚动轮轨作用中的动态应变信号；电极层#1、压电PZT感知层、电极层#2组成柔性压电传感单元，实时采集轮轨振动信号。柔性多模态传感阵列分别工作在主动探测(9-10引脚)、动态应变(引脚1和8、2和3、4和5、6和7分别为一组，用作压阻应变传感器，组成应变桥)和压电传感(1-8相连作为底电极、9-10相连作为顶电极)功能，参见图2b。柔性多模态传感阵列的引脚与数据采集卡的I/O口相连，一个采样周期T分为三个时段T＝T1+T2+T3，T1为主动探测车轮缺陷检测时间，T2为动态应变桥的采集时间，T3为轮轨振动信号的采集时间，分时主动探测和采集高速轮轨滚动中的动态应变、轮轨振动信号，能有效解决轮轨力与动态应变、振动等轮轨作用信号之间的耦合问题。
如图3(a)所述垂向力压电传感器模块13包含俩片PZT压电薄膜i、j，该PZT压电薄膜其长度为20mm，宽度为10mm，高度为0.24mm，电容为84pF，压电常数d33为24±1pC/N，弹性模量Ep为1.2×103Mpa。如图3(b)所述横向力压电传感器模块12包含俩片PZT压电薄膜k、o，其参数与垂向力压电传感器模块所用PZT压电薄膜相同。图3(c)为PZT压电薄膜原理图，当列车驶过待测试区域，其钢轨会在列车荷载作用下产生机械变形，安装在钢轨两侧表面的PZT压电薄膜会将钢轨产生的机械变形转化为电荷的变化，通过PZT压电薄膜i、j所产生的电荷变化，再将电荷变化通过金属引线117、118、123、124将信号引出，接入多通道电荷放大器，得到PZT压电薄膜i、j所产生的电压变化的和值，进而可以测得列车通过待测区域中点处的轮轨垂向力。横向力压电传感器模块所测得轮轨垂向力动态变化是通过PZT压电薄膜k与o，p与q的所输出电压变化之间的差值所测得，所输出的轮轨横向力动态变化信号通过金属引线115、116、119、120、121、122、125、126将电荷信号引出，将引出的横向力动态变化的信号再接入多通道电荷放大器，得到k与o，p与q的电压信号差值，进而可以测得列车通过待测区域中点处的横向轮轨力。
参见图4为柔性多模态传感装置平面引脚图，垂向力应变电桥模块所测得轮轨垂向力动态应变变化是通过电阻式应变片a、b、c、d、e、f、g、h组成的全桥电路所测得，8个应变片组成的全桥电路，提高了轮轨力动态变化的灵敏度及精度。全桥电路的组桥方式如图5(h)所示，其原理图5(g)所示。当列车通过待测区域时，应变传感器电桥模块中的8片应变片会发生应变，位于中性层以上部分的应变片a、e、c、g受压，其电阻值减小，在中性层以下部分的应变片b、f、d、h受拉，其电阻值增大，8片应变片的应变变化通过电桥转化为电压的变化，其组成的电桥的输出电压与轮轨垂向力成线性关系。
通路a、e、h、d的相连过程为，外接直流电源正极与金属引线101相连，电流通过传感器a从金属引线103引出，引出电流通过金属引线107引入，再通过传感器e将电流从金属引线111引出，引出电流通过金属引线113引入，电流通过传感器h从金属引线109引出，最后将电流从105引入，通过传感器d从金属引线102引出，金属引线102与直流电源负极相连。
另一并联通路b、f、g、c的相连过程为，外接直流电源正极与金属引线101相连，电流通过传感器b从金属引线104引出，引出电流通过金属引线108引入，再通过传感器f将电流从金属引线112引出，引出电流通过金属引线114引入，电流通过传感器g从金属引线110引出，最后将电流从106引入，通过传感器c从金属引线102引出，金属引线102与直流电源负极相连。所输出的轮轨力垂向力动态变化信号通过金属引线111、112所引出，与外部的多通道电荷放大器连接，用于放大所测得的轮轨垂向力动态变化信号，放大轮轨垂向力动态变化信号之后，再将信号传入数据采集仪中，方便进行实时处理数据，实现轮轨垂向力的实时在线监测。
垂向力压电传感器模块所测得轮轨垂向力动态变化是通过PZT压电薄膜i、j的所输出电压的和值所测得，PZT压电薄膜拥有良好的抗电磁干扰以及优秀的抗零漂性能，弥补了电阻应变片抗电磁干扰差、抗零漂能力弱的缺点。所输出的轮轨垂向力动态变化信号通过金属引线117、118所引出，再与外部的多通道电荷放大器进行放大所测得的轮轨垂向力动态变化信号后，再接入数据采集仪进行数据分析处理。
柔性多模态传感装置中垂向力测量模块、横向力测量模块和多模态感知模块在实时测量轮轨力基础上，还能够采集轮轨相互作用的动态应变、振动等信息，并且多模态感知模块中的主动探伤模块能够主动探测铁道中的缺陷状态信息，轨道多参量状态信息的同步感知能够提高铁道的智能化监测水平。图6为柔性多模态传感装置的主动探伤模块的工作原理，压电模块在外加激励电压作用下，产生声表面波信号用于轨道结构的内部探伤，提高轨道结构的智能化监测水平。
本发明还提供一种对测得轮轨垂向力的多模态数据融合感知方法，通过CNN卷积神经网络和DNN深度神经网络，分别对垂向力应变电桥模块和垂向力压电传感器模块接收到的数据进行特征提取，再将两种提取后的特征向量进行特征拼接得到多模态特征向量，最终通过DNN(深度神经网络)完成特征融合并进行输出。
参见图7所示，柔性多模态传感装置对垂向轮轨力的DNN融合算法结构图，用于垂向轮轨力的融合感知，其结构包括：
1：垂向力应变模块，其作用为根据柔性多模态传感装置中的垂向力应变电桥模块的输出电压值，计算出待测轨道中点处的轮轨垂向力；
2：垂向力压电模块，其作用为根据柔性多模态传感装置中的垂向力压电传感器模块的输出电压值，计算出待测轨道中点处的轮轨垂向力；
3：CNN特征提取模块，其作用为得到垂向力应变模块计算出的轮轨垂向力后，输入到CNN(卷积神经网络)进行特征提取；
4：DNN特征提取模块，其作用为得到垂向力应变模块计算出的轮轨垂向力后，输入到DNN(深度神经网络)进行特征提取；
5：DNN特征融合模块，其作用为将CNN特征提取模块、DNN特征提取模块提取后的特征向量进行特征拼接得到多模态特征向量，最终通过DNN(深度神经网络)完成特征融合并进行输出；
6：融合垂向力模块，其作用为接收最终融合后的轮轨垂向力。
实现该方法(图7)时，需先得到垂向力压电传感器模块的输出电压与垂向力之间的关系，横向力压电传感器模块的输出电压与横向力之间的关系、垂向力应变电桥模块的输出电压与垂向力之间的关系，然后根据对应关系和获取的垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、垂向力应变电桥模块的输出电压值，计算出列车通过待测轨道中点处的轮轨横向力、垂向力。
为获得垂向力压电传感器模块的输出电压与垂向力之间的关系，横向力压电传感器模块的输出电压与横向力之间的关系、垂向力应变电桥模块的输出电压与垂向力之间的关系，还需要用到千斤顶，用于向待测铁路施加不同大小的垂向力和不同大小的横向力，此外，为了获取千斤顶对待测轨道施加的垂向力、横向力的大小，还需要压力传感器，所述压力传感器位于千斤顶与待测轨道之间。所述压力传感器还连接有采集仪，所述采集仪用于采集压力传感器获得的千斤顶对待测轨道施加的垂向力、横向力的大小。
本申请实施例还提供了一种获取垂向力压电传感器模块的输出电压与垂向力之间的关系，横向力压电传感器模块的输出电压与横向力之间的关系、垂向力应变电桥模块的输出电压与垂向力之间的关系的具体方法。参见图8所示，该方法包括：
S801：获取垂向力压电传感器模块、垂向力应变电桥模块、横向力压电传感器模块在千斤顶向待测轨道施加不同大小的横向力、垂向力时的三组电压输出值；
S802：获取垂向力压电传感器模块第一轮测量数据、第二轮测量数据、第三轮测量数据；
S803：获取横向力压电传感器模块第一轮测量数据、第二轮测量数据、第三轮测量数据；
S804：获取垂向力应变电桥模块第一轮测量数据、第二轮测量数据、第三轮测量数据；
S805：由第一轮数据、第二轮数据、第三轮数据计算垂向力压电传感器模块的第一压电常数最后取平均值；
S806：由第一轮数据、第二轮数据、第三轮数据计算横向力压电传感器模块的第二压电常数最后取平均值；
S807：由第一轮数据、第二轮数据、第三轮数据计算垂向力应变电桥模块的第一应变电压常数最后取平均值；
S808：根据第一压电常数建立垂向力压电传感器模块与轮轨垂向力之间的关系；
S809：根据第二压电常数建立横向力压电传感器模块与轮轨横向力之间的关系；
S810：根据第一应变电压常数建立垂向力应变电桥模块与轮轨垂向力之间的关系。
在获得垂向力压电传感器模块的输出电压与垂向力之间的关系，横向力压电传感器模块的输出电压与横向力之间的关系、垂向力应变电桥模块的输出电压与垂向力之间的关系之后，可以根据对应关系和获取的垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、垂向力应变电桥模块的输出电压值，计算出列车通过待测轨道中点处的轮轨横向力、垂向力。
参见图9所示，计算待测轨道中点处轮轨力的具体流程如下：
S901：当列车驶过待测区域，获取垂向力压电传感器模块的电压数据；
S902：获取横向力压电传感器中电压数据以及垂向力应变电桥模块的电压数据；
S903：根据垂向力压电传感器模块的电压数据以及预先获取的垂向力压电传感器模块的电压数据与轮轨垂向力之间的关系，计算出列车通过待测铁路轨道中点时的轮轨垂向力；
S904：根据横向力压电传感器模块的电压数据以及预先获取的横向力压电传感器模块的电压数据与轮轨横向力之间的关系，计算出列车通过待测铁路轨道中点时的轮轨横向力；
S905：根据垂向力应变电桥模块的电压数据以及预先获得的垂向力应变电桥模块的电压数据与轮轨垂向力之间的关系，计算出列车通过待测铁路轨道中点时的轮轨垂向力。
本发明还提供一种对测得垂向力的多模态数据融合感知方法，通过CNN卷积神经网络和DNN深度神经网络，对垂向力应变电桥模块和垂向力压电传感器模块接收到的数据进行多模态数据融合。如图10所示，本发明提供的基于多模态数据的垂向轮轨力的融合感知算法流程如下：
S1、根据预设采样周期获取柔性多模态传感装置中的垂向力压电传感器模块测得的轮轨垂向力数据，设为第一组数据；
S2、根据预设采样周期获取柔性多模态传感装置中的垂向力应变电桥模块测得的轮轨垂向力数据，设为第二组数据；
S3、将所述第一数据通过CNN(卷积神经网络)进行特征提取；
S4、将所述第二数据通过DNN(深度神经网络)进行特征提取；
S5、将两种提取后的特征向量进行特征拼接得到多模态特征向量，最终通过DNN(深度神经网络)完成特征融合并进行输出。
基于上述目的，本发明实施例还提出了一种多模态数据融合感知系统。如图11所示，系统包括如下模块：第一数据采集模块，用于根据预设的采样周期对柔性多模态传感装置中的垂向力压电传感器模块测得的轮轨垂向力数据进行采集。第二数据采集模块，用于根据预设的采样周期对柔性多模态传感装置中的垂向力应变电桥模块测得的轮轨垂向力数据进行采集。第一特征提取模块，用于对第一数据采集模块中获得的数据进行CNN(卷积神经网络)特征提取。第二特征提取模块，用于对第二数据采集模块中获得的数据进行DNN(深度神经网络)特征提取。特征融合模块，用于对两种提取后的特征向量进行特征拼接得到多模态特征向量，最终通过DNN(深度神经网络)完成特征融合。
基于上述目的，本发明基于柔性多模态传感装置的垂向轮轨力融合感知方法在工程现场测试中的主要流程：S1、根据预设采样周期获取柔性多模态传感装置中的垂向力压电传感器模块测得的轮轨垂向力数据，设为第一组数据S2、根据预设采样周期获取柔性多模态传感装置中的应变传感器电桥模块测得的轮轨垂向力数据，设为第二组数据S3、将所述第一数据通过CNN(卷积神经网络)进行特征提取S4、将所述第二数据通过DNN(深度神经网络)进行特征提取S5、将两种提取后的特征向量进行特征拼接得到多模态特征向量，最终通过DNN(深度神经网络)完成特征融合并进行输出。
为进一步验证柔性多模态传感器装置在轮轨力监测中的应用情况，柔性多模态传感装置应用到轮轨实验台中测试轮轨之间的相互作用，所测试得到横向轮轨力如图12所示，由轨道两端的压电传感阵列测试得到，看到两端的横向力大小较为接近，方向相反，与实际轮轨运行的横向轮轨力趋势也类似，说明了所发明的柔性多模态传感装置能够成功应用到轮轨力测试。基于柔性应变传感测试轮轨垂向力，参见图13中“圆圈”表示的折线；“三角形”折线为压电传感单元测试得到的垂向轮轨力。“五角星”符号对应的折线为基于DNN融合感知的垂向轮轨力计算结果。垂向轮轨力融合感知结果是基于应变和压电传感阵列结果的综合考虑，能够提高垂向轮轨力的测量精度。
面向多维轮轨力测量研制柔性多模态传感装置，压电与应变模块分别用于垂向力和横向力的测量，在实时测量轮轨力基础上，还能够采集轮轨相互作用的动态应变、振动等信息，并且多模态感知模块中的主动探伤模块能够主动探测铁道中的缺陷状态信息，轨道多参量状态信息的同步感知能够提高铁道的智能化监测水平。多源垂向力融合感知算法提高了垂向轮轨力的感知精度。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种用于多维轮轨力测量的柔性多模态传感装置，其特征在于，包括柔性垂向力应变电桥模块、柔性垂向力压电传感器模块、柔性横向力压电传感器模块以及柔性多模态感知模块，能够实现多维轮轨力同步感知和实现轨道结构健康主动探测；
柔性垂向力应变电桥模块用于垂向力在线测量，通过实验标定轮轨垂向力P与电桥输出电压U 5的线性关系，通过测得电桥的输出电压U 5，即可解得轮轨垂向力P，所述轮轨垂向力P与电桥输出电压U 5的线性关系；
柔性垂向力压电传感器模块，建立起轮轨垂向力P与PVDF压电薄膜i、j测得的电压值U 1、 U 2的和值之间的线性关系，通过测得PVDF压电薄膜i、j电压值U 1、 U 2，即可解出轮轨垂向力，所述轮轨垂向力与PVDF压电薄膜i、j测得电压U 1、 U 2之间的线性关系；
柔性横向力压电传感器模块，建立起轮轨横向力Q与两组PVDF压电薄膜测得电压U 3与U 4差值之间的线性关系，通过测得两组压电薄膜的输出电压U 3与U 4的差值，即可解得轮轨横向力；轮轨横向力Q与两组PVDF压电薄膜测得电压U 3与U 4之间的线性关系；
柔性多模态感知模块由多层薄膜结构组成，从下往上依次为：柔性衬底层为PI基板、电极层#1为四个压阻传感器组成的应变桥、压电功能材料层为压电陶瓷PZT、电极层#2为环形叉指电极、引线层为金属Au和封装层，有3个工作模态：①环形柔性压电陶瓷叉指换能器PZT-IDT具备驱动/传感功能，在外加激励信号作用下驱动单元产生导波信号，PZT-IDT被动感知单元将采集回波信号，用以实现车轮结构缺陷的主动探测；②电极层#1为图案化金属薄膜压阻传感器组成的应变桥，采集高速滚动轮轨作用中的动态应变信号；③电极层#1、压电PZT感知层、电极层#2组成柔性压电传感单元，实时采集轮轨振动信号；
柔性多模态传感装置采集到多维轮轨力信号，来源于8个应变传感器组成双惠斯通电桥和压电传感器，作为多维轮轨力数据融合感知方法数据的输入；根据应变桥输出信号与轮轨垂向力之间的关系，以及压电传感单元输出信号与垂向轮轨力之间的关系；提取动态应变桥和垂向力压电单元输出信号的特征信息，构建垂向轮轨力与动态应变、压电输出信号之间的内在关系，提出基于动态应变桥和垂向力压电单元信号特征的垂向轮轨力融合感知方法，构建基于卷积神经网络CNN的垂向力融合感知框架，应变桥和压电单元数据为融合感知方法的输入，对垂向力应变电桥模块和垂向力压电传感器模块接收到的数据进行多模态数据融合，其实现流程包括以下步骤：
S1、根据预设采样周期获取柔性多模态传感装置中的垂向力压电传感器模块测得的轮轨垂向力数据，设为第一数据；
S2、根据预设采样周期获取柔性多模态传感装置中的垂向力应变电桥模块测得的轮轨垂向力数据，设为第二数据；
S3、将所述第一数据通过卷积神经网络CNN进行特征提取；
S4、将所述第二数据通过深度神经网络DNN进行特征提取；
S5、将两种提取后的特征向量进行特征拼接得到多模态特征向量，最终通过深度神经网络DNN完成特征融合并进行输出；
柔性多模态传感装置包括垂向力压电传感器模块、横向力压电传感器模块、应变传感器电桥模块、主动探伤模块，所有功能单元均在同一柔性衬底上；
柔性多模态传感模块为多层薄膜结构，分时具备主动探伤、应变、压电传感功能，采用分时检测方式能够实现多参量信号的实时采集，柔性多模态传感阵列的引脚与数据采集卡的I/O口相连，一个采样周期T分为三个时段T=T1+T2+T3，T1为主动探测车轮缺陷检测时间，T2为动态应变桥的采集时间，T3为轮轨振动信号的采集时间，分时主动探测和采集高速轮轨滚动中的动态应变、轮轨振动信号；
柔性多模态传感装置实时采集轮轨垂向力、轮轨横向力信息，以及轨道结构缺陷的主动探测，实现铁道结构的多参量数据在线感知。
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