CN115667632A - 用于自动地自主控制捣固机械的方法 - Google Patents

Abstract

在此描述一种用于自动地自主控制捣固机械(C)的方法，所述捣固机械具有行程测量装置(WMS、GPS、32)，用于精确检测线路上部工程用机械在轨道中的位置，所述捣固机械还具有捣固机械(C)的作业机组(23、bv、18、26)的执行器的信号检测装置。为了有利地实现可自动化的捣固行为，在此建议，在捣固时通过传感器(23、bv、18、26)检测碎石道床数据并且从中获取当前的碎石道床参数并且将碎石道床参数存储用于后续的作业过程并且通过机器学习装置(17、ML)分析碎石道床参数，其中，基于机器学习技术方法(ML、17)创建对碎石道床状况数据(EF7、S9、A3)的分析，并且在考虑到沿轨道纵向出现的夯实力扰动的情况下分析所述碎石道床参数并且从中确定并存储用于最佳作业方式的多个作业指令(EF7、S9、A3)，其中，在后续的作业过程中，所述捣固机械根据轨道中的当前位置和相关的作业指令数据全自动地且自主地执行这些作业指令数据。

Description

用于自动地自主控制捣固机械的方法

技术领域

本发明涉及一种用于自动地自主控制线路上部工程用机械的方法，该线路上部工程用机械具有行程测量装置和相对于轨道的精确同步装置、捣固机械的作业机组的位置检测装置，借助于该位置检测装置向捣固机械的控制计算机传输用于每个待捣固的轨枕区域的位置精确的作业指令，并且捣固机械根据轨道中的当前位置和相关的作业指令数据全自动地且自主地执行这些作业指令数据。

背景技术

大多数铁路轨道设计为有砟轨道。在这种情况下，轨枕平放在碎石道碴中。由于在其上行驶的列车的车轮力，碎石道碴被倒圆、部分断裂和磨损。这导致碎石道碴中的不规则下沉以及横向和垂直的轨道位置几何的移动。由于碎石道床下沉出现纵截面高度、超高(在弯道中)、扭曲、轨距和方向位置中的缺陷。这些缺陷又增大作用力，增大的作用力又对碎石道碴产生破坏性影响。

如果这些几何尺寸超出某些由铁路局规定的舒适极限值或安全极限值，就计划并且及时进行维修作业。当今，为了消除和校正这些几何的轨道缺陷通常使用线路上部工程用机械。为了控制该过程存在测量系统，用于针对参数矫正、抬升、扭曲和横向倾斜检测当前轨道位置。为了在这种维修作业之后能够将轨道再次投入运行，线路上部工程用机械装备有所谓的验收测量系统或验收记录器系统。针对在通过线路上部工程用机械或其它方法改进之后轨道位置的质量，铁路管理局已规定所谓的验收公差。验收公差表示所产生的几何改进的质量的最低要求。

除了验收公差外，还有与安全相关的开放公差。这些公差表示必须遵守的极限，以便经处理的轨道可以无危险地再次开放用于列车交通。这些公差的遵守情况由验收记录器系统证明。在线路上部工程用机械(捣固机械)上存在前车司机(Vorwagenführer)，他负责在额定几何方面并且在由记录器系统记录维修作业后留下的轨道位置方面控制机器。

目前，轨道维修基于轨道几何计划，该轨道几何通过钢轨的位置来检测。轨道测量车以规律的距离在轨道上行驶并且检测轨道的几何位置。在这种情况下，轨道位置通常被划分为大约200m长的区段，并且检测高度位置、方向、超高和扭曲的标准偏差。除了这些统计值外，还测量单独的单项误差。如果统计值超出一定的舒适度公差，就计划并且进行维修作业。如果单项误差超出一定的临界值，就直接采取行动并且立即消除这些单项误差，因为否则由于对列车交通的危害而必须实行慢行位置或者轨道锁闭。

维修机器得到作为预设的轨道额定几何、先前记录并且测量的轨道缺陷以及应当维修的区域。不作另外的预设。

为捣固过程规定第二操作员、即捣固工人。不受碎石道碴中的缺陷的类型的影响，他通常进行标准捣固。方法上是否多次捣固、对位置的过提升等听凭他自己。

捣固工人如何确切地捣固轨道、例如他使用什么捣固压力、什么送车时间、他是否对同一轨枕进行多次捣固、他是否以稍多的提升处理一个位置、他是否选择稍大的张开宽度等都听凭捣固工人的估计、经验和动机。

在使用线路上部工程用机械之前，用各种已知的测量系统测量轨道位置并且与轨道额定位置进行比较。高度和方向中的差作为轨道修正值与轨道额定几何一起被移交给捣固机械。

存在专门用于捣固道岔的捣固机械(可分的捣固机组、即所谓的分头式机组、用于拐弯线路的附加抬升装置、可枢转的鹤嘴锄等)和优选为坑道捣固制造的捣固机械。捣固机械以周期性或连续的作业优先行驶权已知。此外还有单轨枕和多轨枕捣固机械。多轨枕捣固机械在作业周期内一次捣固多个轨枕。但多轨枕捣固机也可以如此使用，即，仅捣固一个轨枕。

当今，施工现场的计划基于用轨道测量车测量的轨道几何进行，但与轨道缺陷由什么引起无关，例如钢轨接头区域中的道碴可能被破坏、倒圆和压碎，类似的缺陷出现在非常坚硬的地基中并且被称为“白点”。在这些位置上，行驶动态导致碎石道碴被粉碎，并且这些位置通过逸出的矿物粉尘被显示。碎石道碴在较长的铺设使用期的情况下可能非常受损。大份额的细小成分和有机材料或者从地基被向上挤压的土壤可能已经填充碎石道碴的空隙。从实践中已知，在这种碎石道碴结构中轨道位置不能持久地用轨道捣固机械修正。从实践中也已知，单项误差随机地在轨道中分散出现。这些局部故障位置中的大约40％可以永久地消除。这些缺陷中的60％在短时间内再次发展。具有良好碎石道碴状况的轨道平均大约每四年被捣固。表明碎石道碴被破坏的单项误差需要大约每1-3个月采取维修措施。在每次捣固中，捣固工具由于高的夯实力损坏碎石道碴。使用捣固机械产生维修作业的成本并且阻碍运行。在作业期间列车不能行驶，如果相邻轨道在使用，则为其设置慢行位置。还已知，高度污染的碎石道床需要高的夯实力。实际上在碎石道床颗粒之间不存在移动间隙，因为其被细小材料填充。这增大了移动碎石道碴必须施加的夯实力。同时，这种被污染的路基的校正后的轨道几何的持久性降低，因为碎石道床颗粒之间的摩擦力和啮合较小。轨道几何缺陷在捣固作业之前通常通过独立的测量过程记录、存储并且以电子形式传输给捣固机械的计算机。轨道几何缺陷通常具有10-25m的波长，振幅为10-40mm。也出现25-70m范围内的长波缺陷，其具有更高的缺陷振幅。

捣固机组在维修措施期间固定轨道的位置。这通过捣固工具、即所谓的鹤嘴锄发生，鹤嘴锄插入轨枕旁边的碎石道碴中并且通过被夯实振动叠加的线性闭合运行夯实轨枕下方的碎石道碴。在此按照标准，线性闭合运动被液压缸和由偏心轴机械产生的振动幅度叠加。较新的全液压捣固驱动装置同时产生线性闭合运动和振动。

由文献WO 2019091681 A1已知一种线路上部工程用机械，其检测网络数据并且将网络数据传输给系统控制中心。线路上部工程用机械具有传感器系统并且收集原始数据。由此应当计划，线路上部工程用机械要何时并且在何处使用。在导航过程期间，检测原始数据以便更新网络数据、即诸如改建或故障之类的数据而不是特定的在捣固期间检测的碎石道碴参数。夯实力的变化走向不能从网络数据的收集中获得。例如在文献AT 513973A中公开了一种捣固机组的全液压驱动装置。为了调节和控制该驱动装置，通过集成的路程传感器检测调整运动。捣固压力在此通过压力传感器测量。如AT 520117A所述，因此可以测量并得出诸如夯实功、道床硬度、碎石道床污染、夯实力、夯实时间和碎石道碴刚度等参数。由AT515801A已知，如何根据测量规定最佳的捣固时间。通过全液压的捣固驱动装置也可以自由且连续地调节捣固工具的张开宽度。

目前由捣固操作员选择捣固机组的正确设定、如捣固压力、送车时间、捣固机组的下降速度、张开宽度、捣固深度、轨道的提升或多次捣固等。不进行进一步的作业计划、如捣固作业本身，也不进行准备作业、如局部故障位置区域中的碎石道碴更换、局部排水改善等。这增加了轨道维修成本并且降低了获得的轨道位置的持久性。

轨道中具有高道床硬度的位置构成高点，由于列车交通，这些高点的高度位置变化不大。路基(或者说轨道床)中的刚度波动越不同，车轮和钢轨之间的力相互作用越大，轨道的负荷越高，并且轨道几何恶化得越快。轨道中的单独的短故障位置具有这样的趋势，即，在轨道中的高动态力作用下沿纵向方向延伸、增加轨道缺陷的高度并产生由受激的轨道车辆引起的后续缺陷。

已知传感器可以在捣固机通过轨枕时确定轨枕在轨道中的位置。借助于这种装置，机器可以全自动地正确定位以便进行捣固。因此，全自动作业的机器在实践中众所周知。

在某些情况下，将轨道几何额定数据存储在基础设施运营者的数据库中，并且可以下载这些数据或者也可以部分地回传结果。机器学习系统是现有技术。机器学习是计算机辅助地由经验生成知识的上位概念。为此，算法建立基于训练数据的统计模型。在学习数据中认识到模式和规律性。因此，该系统也可以评价未知的数据。借助于安装在捣固机上的GPS系统可以通过GPS坐标将轨枕和记录的测量参数精确分配给轨道公里数。

已知虚拟的GPS修正数据服务，该服务将修正数据发送给合适的GPS接收器。由此仅需要一辆被移动的GPS支持的在轨道上移动的测量车。RTK(实时动态)-GPS的优势在于它可以借助于RTK-修正数据非常精确地确定绝对位置(位置大约5mm，高度大约10-15mm)。由GPS接收器同时接收的卫星和卫星系统越多，结果就越精确。现代卫星接收器同时接收并且利用卫星系统GPS、GLONASS、GALILEO、北斗、QZSS、IRNSS和SBAS。这些卫星系统可以向修正服务发送数据并且在第二通道上接收修正数据。5-15mm范围内的精度对于计算用于轨道捣固机械的针对抬升或矫正的修正值而言太不精确，但该精度足以确定轨道几何的绝对参考点。轨道中和其它位置的轨枕也可以同样精确地定位并配设有GPS坐标。通过配备RTK-GPS系统的线路上部工程用机械可以精确并且唯一地重新找到这些位置或轨枕。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种用于自动地自主控制线路上部工程用机械的方法，该方法避免了上述缺点。所述方法不仅要一般性地为线路上部工程用机械提供额定几何数据和轨道位置修正数据，而且要提供精确的、局部唯一分配的作业指令，以便以高质量并且适应于碎石道床的特性和要求地自主捣固，从而避免人为的容易出错性。同时要通过捣固机械在作业时检测碎石道床参数，通过计算机分析这些参数并且在作业结束后优选将这些参数传输给基础设施运营者，以便为下一次大修做准备。

本发明通过权利要求1的特征解决该技术问题。本发明的有利的扩展设计在从属权利要求中描述。本发明尤其通过如下方式解决所述技术问题，即，在捣固时通过传感器检测碎石道床数据并且从中获取当前的碎石道床参数并且将碎石道床参数存储用于后续的作业过程并且通过机器学习装置分析碎石道床参数，其中，基于机器学习技术方法创建对碎石道床状况数据的分析，并且在考虑到沿轨道纵向出现的夯实力扰动的情况下分析所述碎石道床参数并且从中确定并存储用于最佳作业方式的多个作业指令，其中，在后续的作业过程中，所述捣固机械根据轨道中的当前位置和相关的作业指令数据全自动地且自主地执行这些作业指令数据。

为了自动且自主地控制捣固机械及其捣固机组和抬升矫正机组的作业方式，如下地进行：向所述捣固机械的控制计算机传输用于每个待捣固的轨枕区域的(例如通过GPS坐标实现的)位置精确的作业指令(这可以包括：多次捣固、捣固工具的较大的张开宽度、捣固压力、过抬升、最大夯实力的预设、捣固时间、根据夯实力等的自动捣固时间或者在道岔中的作业顺序预设、例如在道岔捣固机中分头式机组在哪些位置上分开并且将靠外的部分向外枢转等)。这些作业参数已在先前的作业过程、即对轨道的完全或部分捣固中被检测并且已被存储用于后续的作业过程。

捣固机械通过自动轨枕识别或GPS坐标精确定位在待捣固的轨枕区域上。随后在到达的位置上，捣固机械可以根据预设的作业指令全自动地且自主地执行这些作业指令，在此过程中，必要时为下一个过程生成新的作业指令并且随后通过自动行驶系统移行至下一个轨枕区域，在那里相应地重复该过程，直至整个预定的作业区域已被处理完成。

预设的作业指令不必全自动地执行，而是可以针对每个轨枕区域向操作员显示，其中，操作员设定并实施预设的作业模式。

根据本发明，在捣固期间，借助全液压捣固驱动装置及其传感器检测碎石道床数据和作业数据并且由此计算并存储当前的碎石道床参数(如碎石道床硬度、夯实力、捣固时间、捣固机组的浸入时间、浸入过程中捣固机组的制动加速度、当前GPS位置或轨道公里数、当前抬升值和矫正值、当前抬升力和矫正力等)，并且借助机器学习装置用机器学习技术分析所述碎石道床参数。

根据本发明，在作业期间创建碎石道床状况记录并向捣固工人或前车操作员显示以便他获悉，并且在作业后由测量数据生成碎石道床状况报告，其中，该记录和报告都被发送给基础设施运营者作为下一次捣固大修的作业准备的基础。

如果基础设施运营者或负责的作业工长没有传输作业指令，那么由此在捣固作业期间一同实施的对碎石道床数据的分析被传输给捣固工人，用于提示最佳的作业方式。

在此根据本发明，捣固作业的测量数据由基于规则的专家系统(AI系统或其它机器学习程序)考虑到沿纵向突然的夯实力扰动(单项缺陷)或诸如标准偏差、平均值之类的统计参数分析与轨道位置缺陷的相关性等并且由此得出和预设用于最佳作业方式的指令。

从通过液压捣固驱动装置及其传感器确定的数据中可以得到有用并且有价值的信息。使用来自人工智能(AI)领域的算法进行分析。人工智能系统能够在不同结构的数据集中找到相关性和模式，这些相关性和模式几乎不能或完全不能人为地检测到。通过AI系统可以创建关于轨道位置恶化和轨道缺陷的出现的预测并且由此给出提高轨道位置持久性的维护建议。其它机器学习(ML)技术(基于规则的学习)也适用于此目的。

基于规则的专家系统(XPS)可以通过具体建议辅助操作员。XPS在如下区域中具有较大的优势，即，在那里存在用于算法模型和数据层的解释的深奥指示。

以下示例性地说明作业指令的可能的形式。作业指令可以由作业工长用计算机生成。该表格在此包括所有待捣固的轨枕。

各种作业指令可以在基础设施运营者和机器运营者之间的协调方面达成一致并且加以标准化。在此，这些作业指令的含义是：

EF7-轨道中的单项缺陷。作业参数：三次捣固；扩大的张开宽度(75cm)；捣固时间3x 0.65s

S9-高度污染的碎石道碴区域。作业参数：单次捣固；捣固压力180巴；捣固时间1.2s

A3-一般预设。作业参数：最大夯实力限制在35kN；具有自动的优化的捣固时间选择的捣固；捣固深度485mm

通过预先规定一般预设(当不存在特定要求时应当使用的作业参数)和针对特定位置的作业指令及其命名法，现代捣固机械的控制计算机容易解释和执行相应定义的指令。

附图说明

在附图中示例性地示出本发明的技术方案。在附图中：

图1示出捣固机械的示意性侧视图；

图2示出全液压的捣固机组的示意图；

图3示出轨道几何计算机与捣固机械的控制装置的电路图；和

图4示出碎石道床验收记录。

具体实施方式

图1示出具有挂车39的捣固机械38、C，可在轨道上行驶的走行机构34、36在铁路钢轨S上行驶。捣固机38、C具有具备全液压驱动装置和测量传感器37的捣固机组30、用于将抬升力FH和矫正力FR引入轨道中的抬升矫正机组42、43、作业测量系统aw、bw、35和验收记录器测量系统ar、br、35。作业测量系统aw、bw、35和验收记录器测量系统ar、br、35例如是弦测系统。挂车通过牵引杆40与捣固机械耦连。捣固机组30具有捣固工具29的标准张开宽度B。捣固机械38、C还具有控制系统19、具备屏幕20的轨道几何引导计算机17。通过天线33与基础设施运营者无线地交换数据。通过GPS系统32协调地精确检测作业区域。

图2示出具有全液压驱动装置Z的捣固机组B。通过传感器23检测进给行程31和夯实力(通过捣固缸液压系统中的压力传感器)并且将其传输给控制计算机18，控制计算机将该进给行程和夯实力转发给轨道几何计算机17以便进行处理。通过加速度传感器bv测量捣固机组插入碎石道床中时的制动减速度。碎石道床越硬，制动减速度越高。全液压驱动装置可以将具有捣固工具29的捣固臂30的张开宽度从通常张开量B调节到较大的宽度BE。因此，在损坏的碎石道碴的位置上可以通过较大的张开量BE将道碴颗粒从轨枕盒以夯实的方式推动到轨枕下方，以便在那里用完好的道碴颗粒补充部分损坏的粉碎的道碴颗粒，从而提高轨道位置的持久性。钢轨S固定在轨枕41上。

图3示出轨道几何计算机17与机械的控制装置19的电路图。全液压的捣固机组18、26的传感器被读入并且用机器学习程序ML进行分析。机械师通过屏幕20获悉碎石道床状况并且可以接收作业指令。在捣固作业结束时，轨道几何计算机17和机器学习程序ML创建碎石道床报告22和碎石道床记录21。这些数据以无线方式25发送给基础设施运营者或机械所有者的数据库或者发送至云端。每个轨枕下的碎石道床参数都通过GPS精确地检测并且分配轨枕。通过路程测量轮WMS分配归入轨道距离-km上的现场位置。

图4示意性地示出碎石道床记录A。记录栏1示出捣固机组的制动减速度bv，记录栏2示出作业前的轨道高度缺陷，该轨道高度缺陷已由当前轨道位置的初步测量和与额定轨道位置的比较得出，记录栏3示出道床硬度，并且记录栏4示出实现的夯实力。记录栏5是事件栏，该事件栏通过标记6、7、8、Br指示各种特殊的轨道状况或轨道特征。符号6代表钢轨接头，符号7标记轨道中碎石道碴被破坏并且因此不能实现令人满意的夯实力的位置。符号8代表存储的图像，并且Br指示桥梁。在单独的单项缺陷处将照片嵌入记录中。如果机械师激活它们，则相显示应的照片8。10表示具有被破坏的碎石道碴的单独的缺陷位置，这一方面可以从夯实力的快速下降看出，并且另一方面也可以从捣固机组制动减速度11下降看出，因为碎石道碴在这些位置没有高的浸入阻力。9是另外的故障位置，其如同在符号6处可见的那样出现在焊接接头处。机器学习程序(或者基于规则的系统)可以相对简单地检测和识别这种单独的缺陷位置。如果将高度缺陷的变化走向(记录栏2)与碎石道床硬度的变化走向(记录栏3)进行比较，发现它们表现为大约成反比12。在硬位置上产生高度中的高点。在存在软位置的地方产生下沉(凹地)。通过相关函数可以确定这两个记录栏的相关程度。如果相关性较高，则这影响轨道高度位置的持久性，因为碎石道碴变形已经相应强地产生。碎石道床硬度σ_BH的标准偏差越高，刚度波动越强并且车轮和钢轨之间的相互作用力越大并且轨道位置的持久性越低。而道床硬度16、17的平均值指示碎石道碴的污染磨损程度。碎石道床越脏，道床硬度16、17越高。夯实力(记录栏4)与道床硬度成比例地变化。夯实力的非常低的数值指示出新层14(新的碎石道碴)或者具有损坏的碎石道碴的个别位置9、10。标准偏差σ_V越低，刚度波动越小并且轨道位置的持久性越好。横线表示轨道公里数(76400，...)。

以下示出碎石道床分析报告的例子。在此之前进行统计评估，该统计评估提供关于所处理区段的一般性陈述。通过机器学习系统ML进行的分析提供关于轨道位置的持久性和碎石道床硬度的陈述。如果出现故障位置9、10，则它们的类型、精确位置、长度和特征值被给出。这些数据向基础设施运营者或负责的作业工长的传输构成用于下一次大修作业的作业指令的预设基础。该分析还提供对轨道位置恶化率的估计，该恶化率对下一次大修作业的时间计划至关重要。这些数据也简单地转化为机器可读的形式并且被传输。

碎石道床报告：

统计评估

轨道位置的持久性

该碎石道床具有缺陷。存在轨道位置的低持久性。

估计的结果是轨道位置恶化率为1.6mm/年。

碎石道床硬度

碎石道床硬度的平均值为254Nm。

碎石道床处于高度污染的极限值状况。建议清洁路基。在捣固区域中已找到危急的故障位置(具有粉碎/倒圆的碎石道碴)。

建议更换76580区域中11个轨枕上的碎石道碴。

故障位置1

故障位置的类型	开始	结束	长度	轨枕数量
					最小值	76578	76585	6.69m	11

Claims (5)

1.一种用于自动地自主控制捣固机械(C)的方法，所述捣固机械具有行程测量装置(WMS、GPS、32)，用于精确检测线路上部工程用机械在轨道中的位置，所述捣固机械还具有捣固机械(C)的作业机组(23、bv、18、26)的执行器的信号检测装置，其特征在于，在捣固时通过传感器(23、bv、18、26)检测碎石道床数据并且从中获取当前的碎石道床参数并且将碎石道床参数存储用于后续的作业过程并且通过机器学习装置(17、ML)分析碎石道床参数，其中，基于机器学习技术方法(ML、17)创建对碎石道床状况数据(EF7、S9、A3)的分析，并且在考虑到沿轨道纵向出现的夯实力扰动的情况下分析所述碎石道床参数并且从中确定并存储用于最佳作业方式的多个作业指令(EF7、S9、A3)，其中，在后续的作业过程中，所述捣固机械根据轨道中的当前位置和相关的作业指令数据全自动地且自主地执行这些作业指令数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向所述捣固机械(C)的控制计算机(17、19)传输用于每个待捣固的轨枕区域(41)的位置精确的作业指令(EF7、S9、A3)，使得所述捣固机械(C)根据精确检测到的轨道中相符的纵向位置(WMS、rtk GPS、32)和预设的作业指令数据(EF7、S9、A3)全自动地驶近轨道中的相应的纵向位置，并且根据作业指令数据(EF7、S9、A3)在待捣固的轨枕区域(41)中自主地执行这些作业指令数据，此后通过自动行驶系统自动行进至根据作业指令数据(EF7、S9、A3)的待处理的下一个轨枕区域(41)，并且由执行这些作业指令数据(EF7、S9、A3)并且驶近下一个待处理的轨枕区域(41)所构成的循环被重复，直至预定的作业区域处理完成。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向操作员显示(20)针对每个轨枕区域(41)的预设的作业指令(EF7、S9、A3)，并且操作员调整并实施预设的作业模式。

4.根据权利要求2或3中任一项所述的方法，其特征在于，在作业期间创建碎石道床状况记录(图4、A)，并且通过所述机器学习装置(17、ML)结合碎石道床数据的分析结果创建碎石道碴状况报告(图4、A)，并且将所述碎石道床状况记录(图4、A)和所述碎石道碴状况报告传输(33、24、23、25)给基础设施运营者。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在捣固作业时一同实施的通过所述机器学习装置(17、ML)对碎石道床数据(A、图4)的分析被传输给操作员，用于提示最佳的作业程序。

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