钢轨应变实时监测节点研究
GJ6轨道检测的原理及应用
GJ6轨道检测的原理及应用1. 概述GJ6轨道检测是一种用于检测铁路轨道状态和性能的技术。
该技术基于高精度的传感器和数据处理方法,能够实时监测轨道的几何形状、轨道偏差、弯曲变形以及轨道振动等指标。
本文将介绍GJ6轨道检测的原理和应用。
2. 原理GJ6轨道检测的原理主要包括传感器的工作原理和数据处理方法。
2.1 传感器的工作原理GJ6轨道检测采用了高精度的测距传感器和振动传感器。
测距传感器通过发射激光束并测量激光束的返回时间,从而得到轨道几何形状的数据。
振动传感器则可以测量轨道的振动频率和振幅。
2.2 数据处理方法GJ6轨道检测的数据处理方法主要包括数据采集、数据传输、数据处理和数据分析等步骤。
在数据采集阶段,传感器会将实时的数据传输给数据处理系统。
数据处理系统会对数据进行预处理,包括噪声滤波和数据校正等操作。
然后,数据分析算法将对数据进行分析和处理,从而得到轨道的几何形状、偏差、弯曲变形和振动等指标。
3. 应用GJ6轨道检测在铁路行业具有广泛的应用。
3.1 轨道维护和修复GJ6轨道检测可以实时监测轨道的状况,包括轨道的几何形状和偏差等指标。
通过监测这些指标,铁路维护人员可以及时发现轨道的问题并进行修复,从而保证铁路的安全和正常运行。
3.2 轨道运维优化GJ6轨道检测还可以提供轨道的弯曲变形和振动等指标,对于轨道的运维和优化非常有帮助。
通过监测轨道的弯曲变形,可以及时调整轨道的弯曲直径,减少车辆在弯道上的侧向力,提高列车的安全性和舒适度。
同时,监测轨道的振动可以提供对轨道结构的评估,以及对列车运行的影响等信息,从而优化轨道的设计和维护。
3.3 风险预警和故障诊断GJ6轨道检测可以通过对轨道的几何形状和偏差进行分析,提供轨道结构的健康状态评估,为铁路运营管理部门提供风险预警和故障诊断的依据。
通过及时发现轨道的异常变化,可以提前采取措施进行修复或维护,从而避免可能发生的事故和延误。
3.4 轨道设计与改造GJ6轨道检测可以提供轨道的几何形状和偏差等指标,为轨道的设计和改造提供依据。
国铁断轨监测实时报警系统技术实现方案
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支持远程 更新 ,通过 多个 区间数据 的采集和 数据融合 ,
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图1 断轨 监测报警 系统构成 图
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C H I N A S C I E N C E A N D T E C I — t N O L O G Y I N F Q R M A T I Q N A u g , 2 0 1 7・ 中国科技信息 2 0 1 7年第 1 5期
铁路无缝线路位移观测新方法
铁路无缝线路位移观测新方法1. 引言嘿,各位!今天咱们要聊的可不是什么枯燥的工程术语,而是一个关乎咱们日常出行安全的“黑科技”——铁路无缝线路位移观测的新方法。
别急着打瞌睡,听我细细道来,你会发现这玩意儿比你想象中的有趣多了呢!首先,咱们得知道什么叫“铁路无缝线路”。
简而言之,就是把铁路的轨道接头给“熔合”起来,保证火车开过时顺滑得像是在高速公路上开车。
这种技术让我们坐车时摇晃的感觉减少了很多,但也带来了一些新的挑战,比如轨道的位移观测问题。
2. 传统观测方法2.1 传统方法的麻烦好啦,咱们先来看看过去的老办法是怎么搞定这个问题的。
传统的方法基本上就是用一根长长的尺子,或者用一些昂贵的仪器,站在铁路旁边看着轨道的变动。
听着是不是有点“古董”?嗯,没错,这些方法虽然能完成任务,但存在着不少麻烦。
首先,你得定期跑到现场去检查,一旦轨道有点小变化,就得赶紧修理,否则可就危险了。
再说了,这种方法准确性也一般,不小心就可能漏掉一些重要的位移数据,严重时可能会影响到列车的安全运行。
2.2 传统方法的不足还有就是,咱们知道铁路线路不是在一个平坦的地方,而是经常穿越山川河流。
传统方法在这种复杂环境下,数据收集就更加困难了。
就像你在打麻将的时候,隔壁桌的牌运好像特别旺,而你这边的运气却特别差。
总的来说,传统的方法就像是个老派的土专家,不够灵活,反应也慢,这可不是个小问题。
3. 新方法的登场3.1 新方法的魅力那么,咱们现在的“新招”是什么呢?嘿,这可是个大惊喜!现代科技可真不是盖的,最新的观测方法已经摒弃了那种繁琐的传统手段,而是通过高科技的传感器和智能算法来搞定一切。
你可以把这些传感器想象成是轨道的“超级眼睛”,它们能够全天候地监测轨道的位移情况。
不仅如此,这些传感器还可以实时把数据传输到数据中心,整个过程就像是给轨道装了个“智能健康监测系统”。
3.2 新方法的优势这种新方法有几个显著的好处。
首先,它的准确性高得吓人,能实时捕捉到轨道上最微小的变化,仿佛是在轨道上安了个放大镜。
高速铁路钢轨的电磁检测与故障诊断技术
高速铁路钢轨的电磁检测与故障诊断技术随着高速铁路的快速发展,保障铁路运行安全和高效性成为当务之急。
而钢轨作为高速铁路的重要组成部件,其健康状态直接关系到行车安全与线路的稳定性。
因此,开发并应用电磁检测与故障诊断技术对钢轨进行实时监测和故障诊断,对于保障高速铁路运行的稳定性和安全具有重要意义。
一、电磁检测技术在高速铁路钢轨中的应用1. 电磁检测技术的基本原理电磁检测技术是基于感应电磁法进行的,通过测量钢轨上感应出的电磁信号来判断钢轨的健康状况。
该技术主要包括磁损耗检测、电阻率测量、皮肤效应检测等方法。
2. 磁损耗检测技术磁损耗检测技术是通过在钢轨表面放置磁场感应装置,并记录磁感应强度的变化来判断钢轨的疲劳程度。
根据磁感应强度的变化曲线,可以识别出钢轨的不同疲劳区域,进而进行钢轨的维修和更换工作。
3. 电阻率测量技术电阻率测量技术是通过测量钢轨的电阻率来判断钢轨的健康状况。
当钢轨存在裂纹、疲劳和压应力等问题时,钢轨的电阻率会发生变化。
通过测量不同区域的电阻率,可以精确地了解钢轨的健康状态并采取相应的维修措施。
4. 皮肤效应检测技术皮肤效应检测技术是通过测量钢轨表面感应出的电流和电压来判断钢轨的健康状况。
当钢轨存在裂纹和缺陷时,电流和电压的变化会反映出钢轨的异常情况。
通过分析检测结果,可以及时进行钢轨的维修和更换,确保高速铁路的正常运行。
二、故障诊断技术在高速铁路钢轨中的应用1. 故障诊断技术的基本原理故障诊断技术是采用传感器等设备对钢轨进行实时监测,通过分析采集的数据来判断钢轨是否存在故障并进行精确诊断。
该技术主要包括振动分析、声发射检测、红外热像技术等方法。
2. 振动分析技术振动分析技术是通过采集钢轨振动信号,并对其进行分析来判断钢轨的健康状况。
当钢轨存在裂纹、疲劳和松动等问题时,振动信号会呈现不同的频谱特征。
通过分析频谱特征,可以准确诊断钢轨的故障,并及时采取相应的维修措施。
3. 声发射检测技术声发射检测技术是通过在钢轨上布置传感器来捕获发生在钢轨内部的声发射信号,并将其转化为电信号,再通过计算机进行分析诊断。
基于应变模态变化率的钢轨损伤检测
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基 于 应 变 模 态 变 化 率 的钢 轨 损伤 检 测
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识 别
结 构 的损 伤 研究 表 明 , 构 的损 伤 必定 引起 其 结
刚度 和 质量 的变 化 , 刚度 和 质量 的变 化 与损 伤 的类 型和 程 度 有密 切 关 系 , 反映 在 结构 动 力 特 性上 就 是 结 构 频率 和振 型 的变化 [9 3] .。 对于 多 自由度 强迫 振动 系统
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可 靠性 表现 不佳 。声 波实 时断轨 检 测方法 在机 械绝 缘 处 的灵敏 度检 测和 系统 可靠 性方 面较 差 。光纤 实
轨温实时远程监测系统
GWYC-1型轨温实时远程监测系统目录一、项目背景二、系统概述三、系统结构四、主要功能五、技术指标一、项目背景随着高速铁路建设步伐的加快,既有线设备重型化的发展,越来越多的线路采用跨区间无缝线路技术,无缝线路在技术经济上有明显的优越性,与有缝线路比,可节约维修费用30%-75%,平顺性好、线路阻力小,行车平稳、旅客舒适,还可减少机车和车辆的修理费和燃料费;但无缝线路铺设锁定后,钢轨内部温度力随轨温变化热胀冷缩,产生的温度应力却无法做到即时监测,容易造成胀轨、断轨及轨道不平顺,危及列车安全运行,所以如何取代传统人工上道测量轨道温度,对轨道温度实施常态化、自动化、远程无人值守的实时监测显得尤为必要,“GWYC-1型轨温实时远程监测系统”即是出于此目的由成都铁路局科研所研制开发而成;二、系统概述“GWYC-1型轨温实时远程监测系统”项目由成都铁路局严格鉴定鉴定证书编号:成铁技鉴字2005第20号,并获得成都铁路局2011年科技进步三等奖,该系统设计制造严格依照工业控制级标准,配备无线网络通讯功能、采用太阳能供电方式,适合在野外恶劣气候环境下全天候可靠运行,可实时高精度监测钢轨温度和大气温度,在钢轨温度出现异常时可通过无线网络实时向管理部门报警,以便及时采取应对措施,保证列车行车安全;GWYC-1型轨温实时远程监测系统已成功运用在成都铁路局的成遂渝线、达成双线、襄渝线等动车径路和普速铁路线路上,实现了铁路线路轨温实时远程自动监测,可实现轨温高温、低温和温差异常报警,以及实现实时的超线路作业允许轨温的报警监控工作功能,完全替代人工上道检测轨温;三、系统结构本系统物理结构由前端轨温自动监测站、中心数据服务器、监测显示终端三大部分组成,在中心服务器上运行的系统软件负责实时通过无线网络中国移动GPRS无线网络接收前端轨温自动监测站采集上报的钢轨温度和大气温度数据,工务人员可通过监测显示终端实时访问中心数据服务器,及时获取各个监控路段的轨温数据和报警信息,各级管理人员可根据自身权限随时查看所有轨温自动监测站点情况、信息处理情况,实现即时监测、预警和处理;四、主要功能1、前端轨温自动监测站实时监测钢轨温度和大气温度,并通过中国移动无线数据通讯网络实时上报钢轨温度监测数据到中心数据服务器,在钢轨温度出现异常时通过文字、声音和图像三种醒目方式向工务值班人员提示报警,同时工务处、工务段等相关管理人员可以通过调度室监测显示终端实时监测查看线路即时轨温、气温信息及轨温预报警信息,并对预报警信息在第一时间内采取应对措施,保证列车行车安全;2、轨温达到预警、报警时可第一时间给段、车间、工区的设备管理人员手机发送报警短消息,以便相关人员及时对报警情况做出处理;同时系统还可以用语音方式通过铁路专用话务频段向报警路段上行驶的列车实时报警,保证报警路段列车行车安全;3、系统具备施工作业管理功能,可进行施工作业的申报、批复管理,系统把线路施工的类型和施工地段的轨温关联,当施工路段出现钢轨温度异常并可能会对施工造成不利影响时,系统会对现场施工人员及时进行轨温异常报警,保证施工作业的安全和质量;五、技术指标1.测量要素:轨温、气温2.温度测量范围:-30℃—83℃;3.温度测量精度:±0.5℃;4.工作环境温度:-55℃—85℃;5.供电方式:太阳能供电;6.网络通信:中国移动GPRS/SMS无线数据通讯;●系统可靠性高:系统设计制造完全遵照工业控制级标准,保证设备能够全天候野外恶劣气候环境下可靠工作;●供电环保灵活:采用太阳能供电,并配备蓄电池,设计指标可以完全满足西南地区多云少晴的供电需求;●支持无线数据通讯功能:采用高可靠性工业级无线通讯模块,支持中国移动GPRS/SMS无线数据通讯功能,支持网络实时在线功能,保证轨温自动监测站和中心数据服务器的双向数据通道畅通,支持数据通信冗余校验功能,监控中心配备了数据补报功能,保证轨温监测数据的完整可靠;●温度监测精度高:采用数字温度传感器,精度为±0.5℃●存储功能强大:配备大容量存储器,可以保存6个月的轨温分钟监测数据;●系统时钟精度高:每月误差小于15秒;●报警功能强大:设备在出现异常情况时,包括传感器连接异常,采集的温度异常,设备供电异常等,都会很及时的上报监控中心,监控中心会提示相应的报警信息,以便能够迅速的指导现场;●设备结构稳定:配备密闭、防盗、防雨、防辐射、抗疲劳震动等措施,保证了设备在野外工作的稳定;●采用自主研发的电子地图方式实时显示所有轨温自动监测站点的工作状态,形象、直观,并可在电子地图上直接对站点工作参数及工作状态灯进行调控;●通过无线IP网络实时接收前端轨温自动监测站点上报的气温和轨温数据,在监测轨温出现异常时,可通过文字、声音和图像三种醒目方式想值班人员报警;●整个软件系统采用B/S架构方式,工务人员只需要通过电脑系统上的IE互联网浏览器就可以完成系统操作;●系统设计可以最多允许接入1000个前端轨温自动监测站同时接入,后期扩容性好;●系统具有自动补数功能,如果前端轨温自动监测站由于网络原因不能将实时轨温数据上报中心,当网络恢复正常后,中心系统软件会自动向前端轨温自动监测站发送指令,补齐数据;●所有上报中心的数据可以按照分钟、小时、月进行统计查询,自动提取最大值、最小值信息,并且可以生成图形显示的曲线信息,方便进行分析;●中心自动和国际授时服务器进行连接,校准自己的时钟,每天自动对所有在线站点进行校时,保证中心和所有子站时钟的准确;六、售后服务一品牌优势:1、铁通道路交通事故现场快速勘查处置系统为国内第一品牌;2、铁通道路交通事故现场快速勘查处置系统市场占有率全国第一;3、天津铁通公司与公安部共同起草制定道路交通事故现场图绘制系统通用技术条件行业标准,引领该项目领域前沿发展方向;二服务响应:1、提供724小时热线电话服务,随时解决用户的问题;2、若产品发生故障,我公司保证在接到报修后,2小时内对问题进行响应,24小时内修复故障;3、9:00AM-18:00PM全时网络技术支持;4、针对交管项目,指定专门的服务团队,必要时可调派技术研发、产品测试及生产维修人员一道进行客户服务,全力保证系统的稳定、可靠运行与维护;三培训服务:1、所提供的所有产品负责免费送货、安装、调试、公司配备强大的技术支持团队进行集中式培训直至设备正常运行;后期的二次培训,直至用户能熟练独立使用系统;2、对于基层大队提供驻队式培训及跟队试用,确保用户能够熟练使用;3、提供全套培训课程资料,包含培训视频、培训课件、培训案例、产品使用说明书、快速操作指南等;四升级服务:1、提供同类版本软件的终身免费维护升级;2、针对当地用户提出的需求建议及时更新系统功能点;3、针对公安部颁布的新标准,及时更新软件;4、专业的软件开发团队会根据不同地区的使用特点,对软件进行本地化设计;5、公司配备专门的售后服务团队对用户进行定期回访,获取用户的宝贵建议,及时修改,后期升级;。
道岔钢轨的动力学性能研究与仿真模拟
道岔钢轨的动力学性能研究与仿真模拟道岔是铁路交叉点的关键部件,起到引导列车行驶方向和换线的作用。
在列车运行过程中,道岔钢轨的动力学性能对铁路安全和运行稳定性至关重要。
本文将对道岔钢轨的动力学性能进行研究与仿真模拟,以提高铁路系统的安全性和运行效率。
首先,我们将分析道岔钢轨的动力学特性。
道岔钢轨由导轨、交叉口、尖轨和翼轨组成,不同部位承受不同的载荷和力学性能要求。
我们将研究其受力分布、应力状态和应变特性,以及与列车运行速度、荷载大小等参数之间的关系。
动力学性能的研究过程中,我们需要确定适当的模型和仿真方法。
一种常用的方法是有限元分析,通过建立道岔钢轨的数值模型,并应用恰当的材料参数和边界条件,进行动力学仿真分析。
该方法可以模拟道岔钢轨的振动、应力和变形等力学特性,并考虑到不同车速、车型和行驶状态等因素。
在进行仿真分析之前,我们需要收集相关数据。
这包括道岔的几何形状参数、材料性能参数,以及列车运行参数等。
通过实地调研和实测,我们可以获取准确的数据,为后续的仿真模拟提供基础。
接下来,我们将对道岔钢轨进行仿真模拟。
利用有限元分析软件,建立道岔钢轨的数值模型。
根据实际情况和仿真目的,选择适当的材料模型和节点单元类型,设置边界条件,并进行加载分析。
通过仿真模拟,我们可以观察道岔钢轨的振动响应、应力分布和变形情况。
通过分析仿真结果,我们能够得出道岔钢轨的动力学性能特点。
例如,我们可以观察到道岔钢轨在列车通过时的振动响应情况,进而判断是否存在振动过大的问题。
我们还可以研究道岔钢轨的应力分布情况,以评估其受力状态是否合理。
同时,我们还可以通过仿真模拟研究列车行驶速度对道岔钢轨动力学性能的影响,以及不同车型和不同行驶状态下的性能变化规律。
在深入研究和仿真模拟的基础上,我们可以进一步提出改进措施。
例如,针对发现的振动过大问题,我们可以研究应力分析结果,设计合理的减振措施,如增加阻尼器、增加固定钉等,以减缓振动对铁路系统的影响。
轨道交通车辆运行状态监测技术进展及前沿问题分析
轨道交通车辆运行状态监测技术进展及前沿问题分析引言:随着城市化进程的加快和交通需求的不断增长,轨道交通在现代都市生活中扮演着重要角色。
然而,由于车辆运行状态不可控因素和客流量的变化,轨道交通系统的安全性和效率面临许多挑战。
为了确保轨道交通系统的稳定运行以及提供可靠的服务质量,车辆运行状态的监测技术显得尤为重要。
一、轨道交通车辆运行状态监测技术的发展1. 传统的车辆运行状态监测技术传统的车辆运行状态监测技术主要基于人工巡检和固定传感器的数据收集。
人工巡检需要大量的人力和时间,并且存在主观性和不可靠性的问题。
而固定传感器只能提供有限的数据采集范围,无法全面监测车辆的运行状况。
这些传统技术无法满足轨道交通系统运行状态实时监测和故障诊断的需求。
2. 基于物联网的车辆运行状态监测技术随着物联网技术的快速发展,基于物联网的车辆运行状态监测技术逐渐应用于轨道交通系统。
该技术通过传感器、通信设备和计算机技术等组成的系统,可以实时监测车辆的各项指标,包括速度、温度、振动等。
通过数据的采集和分析,可以及时发现故障并进行预警,提高轨道交通系统的安全性和运行效率。
3. 车辆运行状态监测技术的前沿发展车辆运行状态监测技术的前沿发展主要涉及以下几个方面:(1)智能传感器技术:传感器技术的不断进步使得车辆运行状态的监测更加精确和可靠。
智能传感器可以实时采集多种数据,并通过数据分析和处理提供更准确的运行状态信息。
(2)数据挖掘和分析技术:大数据时代的到来为车辆运行状态的监测提供了更多的机会与挑战。
数据挖掘和分析技术可以帮助从庞大的数据中提取有价值的信息,实现对车辆运行状态的全面监测和分析。
(3)人工智能技术:人工智能技术的应用将为车辆运行状态监测带来革命性的变化。
通过机器学习和深度学习等技术,可以实现对车辆运行状态的自动识别和预测,并提供精确的运行状态信息。
二、车辆运行状态监测技术面临的挑战和问题1. 大数据管理和分析问题随着监测技术的发展,产生的数据量呈爆炸式增长。
城市轨道交通钢轨的超声波检测技术研究与应用
城市轨道交通钢轨的超声波检测技术研究与应用引言随着城市轨道交通的快速发展和扩张,保障铁轨运行安全和稳定性成为了关键问题。
钢轨作为铁路交通运行的基础设施之一,其质量和完整性对乘客的出行安全至关重要。
因此,城市轨道交通钢轨的超声波检测技术应运而生,成为保障铁轨运行安全以及提高运输效率的重要手段。
一、超声波检测技术的原理及特点1. 原理超声波检测技术以超声波在材料中传播并与内部缺陷产生反射、散射、折射等现象为基础。
利用超声波传播速度和被检测材料中缺陷的反射、散射特性,可以判断缺陷的位置、类型、大小等相关信息。
2. 特点超声波检测技术具有无损检测、高灵敏度、高精度和实时性等特点。
通过超声波检测,可以对钢轨的内部缺陷进行精确的定位和评估,确保铁路运行安全。
二、钢轨超声波检测技术的应用1. 缺陷检测和评估钢轨在长期使用过程中容易出现疲劳裂纹、焊接处缺陷等问题。
超声波检测技术可以对钢轨进行全面检测,及时发现并评估潜在缺陷,为维修和更换提供依据。
2. 动态检测城市轨道交通的运行速度较快,要求钢轨具备良好的稳定性和承载力。
超声波检测技术能够对钢轨进行动态检测,实时监测钢轨的健康状况,从而预防和减少钢轨在使用过程中的故障,确保铁路运行的安全和效率。
3. 监测轨道变形城市轨道交通的车辆经过钢轨时会产生较大的载荷,长期累积可能导致钢轨变形。
超声波检测技术可以监测钢轨的变形情况,及时发现并采取相应的调整措施,保证铁路运行的平稳性和舒适性。
4. 提高运输效率超声波检测技术的应用可以提高城市轨道交通的运输效率。
通过对钢轨进行定期检测和评估,可以合理安排维修计划,及时修复潜在缺陷,减少因维修工作而导致的运输中断时间,提高轨道交通系统的稳定性和可靠性。
三、超声波检测技术的进展与挑战1. 技术进展目前,城市轨道交通钢轨的超声波检测技术已经取得了一定的突破。
超声波探头的材料和结构设计、信号处理算法的优化以及数据分析技术的提升等都为超声波检测提供了更好的工具和方法。
基于光纤光栅的钢轨应变测量关键技术研究
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轨道监测系统的原理和应用
轨道监测系统的原理和应用1. 背景介绍轨道监测系统是一种用于监测和评估铁路轨道状况的技术。
它通过采集和分析轨道振动、位移和应力等数据,可以实时监测轨道的健康状况,并提供给铁路运营商有关车辆和设备维护的重要信息。
本文将介绍轨道监测系统的原理和应用。
2. 轨道监测系统原理轨道监测系统基于传感器、数据采集单元和数据处理系统等组成部分,可以实时监测轨道的振动、位移、应力、温度等参数。
其原理包括以下几个方面:2.1 传感器轨道监测系统使用多种传感器来收集轨道相关的数据,例如加速度传感器、位移传感器、温度传感器等。
这些传感器可以实时采集轨道上的振动、位移和温度等信息,并将其转化为电信号。
2.2 数据采集单元数据采集单元用于处理传感器采集到的电信号,并将其转化为数字信号。
该单元可以实时采集轨道上的振动、位移和温度等数据,并将其发送给后续的数据处理系统。
2.3 数据处理系统数据处理系统是轨道监测系统的核心部分,用于分析和处理从数据采集单元获取到的数据。
它可以根据预设的算法和规则,对轨道的振动、位移和温度等数据进行分析和评估,从而判断轨道的健康状况。
3. 轨道监测系统应用轨道监测系统在铁路运营和维护中有着重要的应用价值。
以下列举了一些常见的应用场景:3.1 轨道状况评估轨道监测系统可以实时评估轨道的状况,包括轨道的振动、位移和应力等参数。
通过分析这些数据,可以判断轨道是否存在松动、沉陷、裂缝等问题,并及时采取相应的维护措施,确保铁路的安全运营。
3.2 列车运行监控轨道监测系统可以监测列车的运行情况,并及时发现列车行驶过程中的异常情况,例如过速、摇晃等。
通过对列车数据和轨道数据的综合分析,可以提前预警列车运行风险,保证列车的安全运营。
3.3 告警和故障诊断轨道监测系统可以检测轨道设备的故障,并生成告警信息。
通过对告警信息的分析和处理,可以确定故障的具体位置和原因,并及时进行修复,以减少故障对铁路运营的影响。
3.4 维护计划制定轨道监测系统可以提供准确的轨道状况数据和统计分析报告,帮助铁路运营商制定维护计划。
高速铁路钢轨的检测与监测技术研究
高速铁路钢轨的检测与监测技术研究随着高速铁路的发展,钢轨作为铁路系统的核心组成部分,其安全和可靠性对高速列车的运行至关重要。
因此,高速铁路钢轨的检测与监测技术的研究变得尤为重要。
本文将就高速铁路钢轨的检测与监测技术进行探讨。
首先,高速铁路钢轨的检测需求分析非常关键。
高速铁路的运行速度较快,对钢轨的质量和安全性要求很高。
因此,在钢轨的设计、制造和安装过程中,需要进行全面的检测和监测,以确保钢轨的完整、安全和可靠。
同时,在高速铁路的运行过程中,定期的检测和监测也是必要的,以及时发现和修复钢轨中的缺陷和损伤,确保列车的运行安全。
其次,高速铁路钢轨的检测技术包括非接触式和接触式两大类。
非接触式技术主要是利用红外热像仪、激光光斑测距仪、超声波探伤仪等设备进行无接触式检测。
这些设备能够快速扫描整个钢轨,并利用图像处理和数据分析技术来判断钢轨是否存在缺陷和损伤。
而接触式技术主要是利用钢轨检测车、钢轨探伤车等设备进行接触式检测。
这些设备通过直接接触钢轨进行检测,能够更准确地确定钢轨的缺陷和损伤情况,并决定相应的维修措施。
再次,高速铁路钢轨的监测技术主要是通过建立钢轨监测系统来实现。
这个系统包括传感器、数据采集装置、数据传输装置和数据处理与分析装置等。
传感器主要用于感知钢轨的状态和特征,如应力、温度和变形等。
数据采集装置用于将传感器采集到的数据进行采集和存储。
数据传输装置用于将采集到的数据传输到数据处理与分析装置,以便进行数据的处理和分析。
而数据处理和分析装置则对采集到的数据进行分析和预警,及时发现和解决钢轨的异常情况。
最后,高速铁路钢轨的检测与监测技术研究的困难与挑战不可忽视。
首先,钢轨的长度较长,检测区域较大,使得检测过程具有一定的复杂性。
其次,钢轨的工作环境复杂,温度和湿度变化大,会对传感器和设备的性能产生一定的影响。
此外,高速铁路的运营时间有限,对钢轨的检测和监测时间要求高,因此需要快速和准确的检测技术来满足实际需求。
高速铁路钢轨的数据分析与智能维修预测
高速铁路钢轨的数据分析与智能维修预测随着高速铁路的快速发展,钢轨作为铁路交通的重要组成部分,对于确保列车运行的安全和顺畅起着重要的作用。
然而,钢轨在长时间使用过程中会出现疲劳、磨损、裂纹等问题,这对铁路运输安全造成了潜在威胁。
因此,进行高速铁路钢轨的数据分析与智能维修预测具有重要的意义。
数据分析是一项关键的技术,可以帮助我们深入了解和预测钢轨的状况。
首先,我们需要收集大量的钢轨数据,包括运行时间、温度、压力、振动等。
这些数据可以通过传感器和监测系统实时获取,也可以通过历史维修记录和轨检车等手段得到。
然后,我们可以对这些数据进行处理和分析,以探索钢轨的异常状况和未来可能出现的问题。
在数据处理方面,可以采用机器学习和人工智能的方法进行钢轨数据的分类、预测和优化。
通过构建合适的模型,可以实现对钢轨疲劳、磨损和裂纹等问题的预测和诊断。
例如,可以使用支持向量机(SVM)或者深度学习模型如卷积神经网络(CNN)等算法,对钢轨数据进行分类和异常检测,从而及时发现可能存在的问题。
同时,可以利用时间序列分析模型,对钢轨的寿命进行预测,以及计算最佳维修周期和维修方案。
这些模型可以不断学习和优化,以适应不同环境和运行条件下的钢轨状况。
智能维修预测可以帮助铁路公司制定合理的维修计划和调度方案。
通过数据分析和预测,可以实现钢轨维修的及时性、高效性和经济性。
例如,通过对钢轨的状态进行实时监测和预测,可以提前预警维修需求,避免由于意外事故或突发情况造成的交通中断。
同时,可以通过对钢轨数据的分析和维修记录的整合,优化维修资金的使用和维修人员的调度,实现资源的合理分配和利用。
另外,随着物联网和云计算的快速发展,高速铁路钢轨的数据分析与智能维修预测也可以实现跨系统和跨地域的集成和优化。
共享数据和信息可以帮助不同铁路公司之间交流经验和共同解决问题。
同时,通过云端平台的搭建,可以实现多地铁路系统数据的集中存储、处理和管理,提高数据的安全性和效率。
城市轨道交通钢轨的力学性能测试与分析
城市轨道交通钢轨的力学性能测试与分析城市轨道交通作为一种高效、环保的城市交通工具,在现代城市建设中发挥着重要的作用。
而轨道交通的质量和安全性对于人们的乘坐体验和生命安全至关重要。
在轨道交通系统中,钢轨作为承载列车的重要组成部分,其力学性能的测试与分析对于保证线路的稳定性和安全性具有重要意义。
城市轨道交通钢轨的力学性能测试是确保轨道线路运行质量和安全的重要环节。
该测试主要关注钢轨在运行过程中的力学特性,包括强度、刚度、稳定性等方面的性能。
通过测试,我们可以了解钢轨的结构和材料特性,评估其是否符合设计要求和运行标准。
同时,测试结果也可以为维护和更新轨道线路提供重要依据。
钢轨的力学性能测试主要包括以下几个方面:1. 强度测试:钢轨在列车运行时承受着巨大的外部力,如轮压力、曲线力等。
强度测试主要通过施加静态或动态荷载来评估钢轨的承载能力。
测试中可以使用加速度计、力传感器等设备进行数据采集和分析,以确定钢轨的强度特性。
2. 刚度测试:钢轨的刚度影响着列车的运行稳定性和舒适性。
测试中可以分析钢轨的弹性变形和回弹特性,以及钢轨与路基、道床的接触性能。
通过刚度测试,可以评估钢轨的刚度指标是否满足要求,并对轨道线路的设计进行优化。
3. 稳定性测试:钢轨在运行过程中要承受不断变化的荷载和温度等外界影响,稳定性测试旨在评估钢轨的抗变形和抗破坏能力。
测试中可以模拟不同工况下的应力和应变情况,通过应力分布和形状变化的分析,判断钢轨是否存在异常情况。
通过对城市轨道交通钢轨的力学性能测试,我们可以得到以下数据和结论:1. 钢轨的强度参数,如抗拉强度、屈服强度、承载能力等。
这些数据可以与设计要求进行比较,评估钢轨是否适合当前运行条件或需要进行维护和更新。
2. 钢轨的刚度指标,如刚度系数、刚度变化等。
通过与运行标准对比,可以确定钢轨的刚度是否合理,是否需要进行调整或修复。
3. 钢轨的稳定性评估,如应力分布、形状变化等。
通过对钢轨在不同工况下的受力情况进行分析,可以判断钢轨是否存在异常变形或破坏的风险,为维护和安全管理提供依据。
基于机器学习算法的铁路铁轨状态监测与预测研究
基于机器学习算法的铁路铁轨状态监测与预测研究随着社会的发展和科技的进步,铁路交通在人们的日常出行中扮演着重要的角色。
然而,由于长期的使用和外界环境的影响,铁路铁轨往往会出现磨损、裂纹、变形等问题,给行车安全和运营效率带来威胁。
因此,对铁路铁轨的状态进行监测与预测显得尤为重要。
一、铁路铁轨状态监测技术的发展现状铁路铁轨状态监测技术是指对铁轨的各项指标进行实时监测,以实现对铁路铁轨健康状况的及时了解和预测。
目前,铁路铁轨状态监测技术主要包括传统的物理检测方法和基于机器学习算法的智能监测技术。
1. 传统的物理检测方法传统的物理检测方法主要包括轨道几何检测、轨道质量检测和轨道超声波检测。
轨道几何检测是通过测量轨道的几何形状和位置来判断轨道的状态,其缺点是对轨道表面进行直观测量,效率较低。
轨道质量检测是通过测量轨道的质量指标,如垂直度、水平度和平顺度等,来判断轨道的状态。
轨道超声波检测是利用超声波对轨道进行检测,通过分析超声波传播的时间和能量来判断轨道的缺陷。
2. 基于机器学习算法的智能监测技术基于机器学习算法的智能监测技术是近年来发展起来的一种新型监测方法。
机器学习是一种能够从历史数据中自动学习并进行预测的算法,在铁路铁轨状态监测中具有很大的潜力。
以监测和预测铁轨裂缝为例,通过将历史监测数据输入机器学习算法模型中,模型可以学习到裂缝的特征模式,并能够准确地预测出未来出现裂缝的可能性,从而及时采取相应的维护措施。
二、基于机器学习算法的铁路铁轨状态监测与预测方法基于机器学习算法的铁路铁轨状态监测与预测方法主要包括数据采集、特征提取、模型训练和预测四个步骤。
1. 数据采集数据采集是基于机器学习算法进行铁路铁轨状态监测与预测的第一步。
通过传感器等装置对铁路铁轨进行实时监测,并将得到的监测数据进行收集和存储。
监测数据包括轨道的位移、振动、温度等各项指标。
2. 特征提取特征提取是将采集到的监测数据转化为机器学习算法可以处理的特征向量的过程。
高速铁路钢轨伸缩调节器的运行状态监测方法研究
高速铁路钢轨伸缩调节器的运行状态监测方法研究随着高速铁路的快速发展,高速铁路钢轨的安全性和稳定性也变得越来越重要。
高速铁路上的钢轨伸缩调节器是确保铁路线路长期稳定运行的关键设备之一。
为了保证钢轨伸缩调节器的有效运行,及时进行运行状态的监测是必要而重要的。
钢轨伸缩调节器的监测方法有许多种,其中包括摄像监测、振动监测、温度监测等。
这些方法的目的都是通过对钢轨伸缩调节器的运行状态进行监测,及时发现异常情况,并采取相应的措施进行修复和维护,以确保整个高速铁路系统的安全稳定运行。
首先,摄像监测是一种常用的钢轨伸缩调节器监测方法。
通过摄像机拍摄钢轨伸缩调节器的运行情况,可以实时观察到钢轨伸缩调节器的工作状态。
这种方法可以帮助工作人员及时发现异常情况,例如钢轨的位移、变形或损坏等,并及时采取补救措施。
同时,摄像监测技术还可以用于对钢轨伸缩调节器的故障诊断和分析,以提供更好的维护和管理手段。
另外,振动监测也是一种常用的钢轨伸缩调节器监测方法。
通过安装振动传感器来监测钢轨伸缩调节器的振动情况,可以实时监测调节器的运行状态。
振动监测可以提供钢轨伸缩调节器的振动频率、振幅等重要参数,从而判断钢轨伸缩调节器的工作状态是否正常。
一旦发现异常振动情况,相关工作人员可以及时采取措施,以免造成不必要的事故和损失。
此外,温度监测也是一种常用的钢轨伸缩调节器监测方法。
通过安装温度传感器,可以实时监测钢轨伸缩调节器的温度变化情况。
钢轨伸缩调节器在运行过程中,由于受到外部环境和列车运行等因素的影响,会产生一定的热量。
如果温度超过了正常范围,可能会影响钢轨伸缩调节器的正常工作。
因此,通过温度监测可以及时发现异常情况,保证钢轨伸缩调节器的正常运行。
除了以上提到的常用监测方法,还有一些新兴的技术被应用到钢轨伸缩调节器的状态监测中。
例如智能传感器技术、数据处理技术和人工智能等,这些技术可以更加精确地监测和分析钢轨伸缩调节器的运行状态。
通过采集大量的数据和对数据进行分析,可以提前预测钢轨伸缩调节器的故障,并进行修复和维护,从而提高高速铁路系统的运行效率和安全性。
铁路交通中的轨道检测技术研究
铁路交通中的轨道检测技术研究随着时代的发展,交通工具的更新换代也愈发迅猛,人们的出行方式也在逐渐发生改变,但是铁路作为一种传统的交通方式,一直保持着其不可替代的地位。
然而,为了保证乘客的出行安全和轨道线路的平稳运行,铁路部门需要对轨道进行检测和维护,而轨道检测技术在这个过程中起着至关重要的作用。
一、轨道检测技术的基础轨道检测技术主要是基于现代科技手段的应用,如机械、电子、计算机等。
其中,机械方面主要是地震波法、雷达、超声波和激光等多种技术手段的应用,电子方面主要是人工智能技术,计算机方面则是计算机视觉、数据分析和云计算等技术的使用。
当然,不同的轨道检测技术则拥有各自独特的原理和适用范畴,需要根据实际情况进行选择和运用。
二、轨道检测技术的作用轨道检测技术在铁路运输中的重要性不言而喻,除了可以发现轨道线路的问题隐患,从而得以及时进行维护,还可以帮助铁路部门针对不同路段制定合理的维护计划,提前预防和解决相关问题。
特别是经过多年的发展,轨道检测技术在减少人力投入、提高效率等方面也发挥了重要作用,进一步加强了铁路交通运行的安全性和稳定性。
三、轨道检测技术的应用和发展随着社会科技的飞速发展,轨道检测技术未来依然有广阔的发展空间。
例如,近年来人工智能技术的应用,使轨道检测能力得到大幅提升。
同时,大数据技术和云计算技术的使用,也极大地提高了轨道检测数据的处理能力和分析能力。
随着技术日趋成熟,轨道检测技术将会更加智能化,大幅提高其准确性和效率,从而为铁路交通的安全、稳定和高效提供有力的技术保障。
四、轨道检测技术研究的现状和前景轨道检测技术的研究一直是一个非常重要的领域,各种轨道检测技术的研究和应用在我国已经取得了明显成效。
不过需要注意的是,轨道检测技术的研究应该顾及实际应用的需要,尤其是针对轨道线路的不同部位,选择合适的检测技术,并在实际应用中加以调整和改进。
总之,轨道检测技术在铁路交通的运输安全和稳定性方面起着举足轻重的作用,随着科技的发展,其研究和应用也将会越来越成熟和智能化,为人们的出行提供更好更安全的保障。
高速铁路钢轨伸缩调节器的自检测与故障诊断研究
高速铁路钢轨伸缩调节器的自检测与故障诊断研究摘要:高速铁路钢轨伸缩调节器是维持高铁运行安全和舒适的关键元件之一。
为了确保其正常运行,自检测和故障诊断成为了必不可少的任务。
本研究旨在探索高速铁路钢轨伸缩调节器的自检测与故障诊断方法,并提出了一种基于数据分析的解决方案。
通过实验和数据分析,我们能够提前发现和诊断钢轨伸缩调节器的故障,为及时维修和保养提供支持。
1. 引言高速铁路的快速发展和广泛应用给铁路行业带来了巨大的挑战。
保证高铁的安全、可靠和舒适运行是最重要的任务之一。
钢轨伸缩调节器是高速铁路线路上的关键设备之一,其主要功能是调节钢轨的伸缩变形,确保铁路在各种环境条件下的稳定性。
因此,及时发现和诊断钢轨伸缩调节器的故障非常重要。
2. 钢轨伸缩调节器的自检测方法2.1 传感器监测传感器是实现钢轨伸缩调节器自检测的关键技术之一。
通过安装合适的传感器,我们可以实时监测钢轨伸缩调节器的运行状态。
例如,可以通过测量电压和电流来判断电机是否正常运行,通过测量温度来检测是否存在过热情况。
这些传感器产生的数据可以被发送到监测系统,进行进一步的分析和处理。
2.2 数据分析数据分析是实现钢轨伸缩调节器自检测的另一个重要方法。
通过对大量的数据进行分析和比对,我们可以发现钢轨伸缩调节器的异常情况,并进行故障的诊断。
例如,通过比对实际测量数据和预期数值,可以检测到电机负载过大、温度异常等情况。
同时,我们还可以利用机器学习和人工智能等技术,建立模型来预测和诊断故障。
3. 钢轨伸缩调节器的故障诊断方法3.1 故障模式识别钢轨伸缩调节器存在多种故障模式,包括电机故障、传动装置故障、温度过高等。
通过对大量的故障数据进行分析和学习,我们可以建立故障模式库,用于识别和预测不同类型的故障。
在实际运行中,一旦发现钢轨伸缩调节器的运行不正常,可以利用故障模式识别的方法,快速准确地诊断出具体的故障类型。
3.2 专家系统专家系统是一种基于规则和知识的故障诊断方法。
轨道交通轨道状态监测与预警系统在突发事件处理中的应用
轨道交通轨道状态监测与预警系统在突发事件处理中的应用随着城市化进程的加速,轨道交通在现代城市扮演着越来越重要的角色。
然而,由于各种突发事件的发生,轨道交通的安全性和稳定性一直备受关注。
为了有效地处理突发事件,保障轨道交通的正常运行,轨道状态监测与预警系统成为了不可或缺的一环。
本文将探讨轨道交通轨道状态监测与预警系统在突发事件处理中的应用。
轨道状态监测与预警系统是一种使用高科技手段对轨道交通的轨道状态进行实时监测、分析和预警的系统。
它通过传感器、数据采集设备和计算机软件等组成,可以对轨道的位移、挠度、应力等参数进行连续监测,并能实时分析和预警轨道状态的异常情况。
首先,轨道状态监测与预警系统可帮助及时识别轨道状态的异常情况。
该系统可以实时采集轨道的监测数据,并与正常状态进行对比,一旦出现轨道状态的异常,系统将发出预警信号。
例如,当轨道出现过大的挠度或应力时,系统将及时发出警报,以提醒相关人员采取相应的措施,避免事故的发生。
其次,轨道状态监测与预警系统能够帮助快速定位和修复轨道故障。
通过对轨道状态的实时监测和数据分析,可以精确确定轨道故障的位置和严重程度。
一旦发生轨道故障,系统能够迅速通知相关维修人员,并提供详细的故障信息,以便快速采取修复措施,减少轨道交通的运行中断时间。
此外,轨道状态监测与预警系统还可以提供轨道健康状况评估的数据支持。
通过长期的监测和分析,系统可以积累大量的轨道状态数据,并对轨道的健康状况进行评估。
这有助于预测轨道的寿命和维修周期,并从根本上改善轨道的维护管理效率。
另外,在突发事件处理中,轨道状态监测与预警系统还可以与其他系统进行集成,提供更加全面和及时的数据支持。
例如,可以与列车调度系统进行集成,实时获取列车位置信息,及时调整列车行驶速度和路线,避免发生事故。
同时,还可以与应急救援系统进行集成,提供准确的轨道状态数据,以便救援人员快速响应和采取合适的救援措施。
然而,轨道交通轨道状态监测与预警系统在突发事件处理中仍面临一些挑战。
地铁线路轨温、位移实时监测方案探讨
地铁线路轨温、位移实时监测方案探讨摘要:根据城市轨道交通线网不断扩大现状及生产管理智能化、信息化发展需求,结合远郊露天无缝线路受温度影响变化较大,且很难开展胀轨跑道或钢轨折断之前的预防措施的具体情况,亟待开展对其线路的动态轨温管理;结合目前各铁路局以及其它城市地铁研发的监测系统的应用情况,探讨地铁线路轨温、位移监测系统的建立方案,以供同行参考。
关键词:轨温;监测;位移0 引言随着行业发展,轨温、位移智能监测系统研究在铁路、地铁等领域逐渐开展,如:京沪高铁津沪线路所、青藏铁路冻土区、北京局天津工务段、郑西高铁西安工务段、深圳地铁龙岗线高架段、长沙地铁等地已开展研究、应用,而目前多数城市轨道交通尚未开展对线路的动态轨温管理。
地铁露天无缝线路受气温影响较大,同时高架线路受梁体纵向“热胀冷缩”产生附加力的影响,这些因素都导致线路稳定性大大降低[1-2]。
地铁运营特点决定了夏季轨温最高时段无法利用人工对无缝钢轨的状态进行实时检查、测量。
因此,需要一套监测系统,对无缝线路的稳定性进行实时监测,掌握轨温、应力、位移等之间的关系,为无缝线路维修提供准确、详细的技术资料,寻找变化规律,优化高架无缝线路维修作业周期,降低维修成本;同时对夏季胀轨跑道、低温断轨提供预警。
1 轨温对地铁线路影响分析以郑州地区为例,最高历史气温43℃,最低历史气温-17.9℃;理论最高、最低轨温分别为43+20=63℃、-17.9℃。
露天线路设计锁定轨温30℃,相邻单元轨节锁定轨温差不超过5℃,相同位置的左右股钢轨锁定轨温差不超过5℃;以理想状态下,实际锁定轨温设为30℃,取高架段无缝线路2km计算,根据应力放散计算钢轨伸缩的公式I=0.0118*t*L:则当气温升高至最高历史气温时,此时钢轨伸缩量为I=0.0118*(63-30)*2000=778.8mm,在钢轨内产生巨大的压应力,极易造成无缝线路胀轨跑道,同时在气温低至最低气温时,此时钢轨伸缩量为I=0.0118*(-17.9-30)*2000=-1130.44mm,在钢轨内部产生极大的拉应力,在应力不均的情况下容易导致钢轨折断。
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钢轨应变实时监测节点研究作者:张志新刘冲王天娆于荣荣摘要:为了实现对钢轨应变的远距离、实时监测,以MSP430F149单片机为主控制器,结合ZigBee技术,设计了实时监测节点,完成了钢轨应变、温度的采集及数据无线传输。
将节点进行了实验室测试和标定并将其安装在某铁路路段进行了实际测试,实际测得的数据与理论分析相符,节点安装简单、运行稳定、速度快、功耗低,适用于户外无人值守的恶劣监测环境。
关键词:钢轨应变;无线节点;远程;实时监测; ZigBee中图分类号: TN926?34; TP216.1 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X (2013)19?0135?050 引言随着我国铁路提速战略的实施及高速铁路的蓬勃发展,轨道安全成为人们关心的热点。
无缝钢轨利用扣件阻力、道床阻力等外力强制限制其自由伸缩[1],由于物体的热胀冷缩效应,在钢轨内部会产生很大的纵向温度力[2?3]。
若不能及时、准确掌握钢轨温度力状况,并对温度力超限地段及时调整、放散,就可能发生断轨、胀轨跑道等事故,危及行车安全[4?5]。
因此,无缝钢轨温度力的准确、实用测量是无缝线路安全状态研究中的一个关键课题[6]。
王建文等人利用钢轨在弹性变形范围内,其侧向挠曲变形与温度内力变化有密切关系的原理,建模分析了二者的变化规律,并研制出钢轨温度内力测试系统[6?7]。
彭小丹利用超声波在弹性体中传播时,其传播速度与介质的应力状态之间存在线性关系的理论,研制了超声波无缝钢轨温度应力检测系统。
系统中的超声波接收电路接收检测温度应力。
系统中的超声波发射电路产生的超声波,经钢轨反射和折射后,由接收电路接收,其后测得其传播速度,进而计算出钢轨的温度应力[8]。
王骁利用铁磁材料被交变磁场磁化过程中,材料内部磁畴错动产生壁移,向外辐射电磁和声能量的现象,设计了巴克豪森噪讯无缝线路检测仪[9]。
澳洲有一种被称作“RAILSCAN”的检测方法[10],是以摄像原理,对轨道断面相关部位几何尺寸的检测来判断钢轨是否因温度应力等原因发生异常。
英国某公司还提出一种被称作VERSE(Vertical Rail Stiffness Equipment)的测量方法[11],它是基于抬起钢轨所需的的垂向力因钢轨纵向力的不同而不同,从而间接得到钢轨的温度应力。
以上测试方法都对钢轨的温度应力的测试做了有益的探索,但钢轨本身作为行车信号的通道,对钢轨测试时不能影响该信号,故以上测试方法不够完善,设备的安装使用较为复杂,推广使用有一定困难。
另外,上述温度应力测试装置都是便携式仪器,须在无车时对钢轨进行现场测试,无法实现实时远程监测。
应变能准确反映钢轨内部温度力的状况,本文采用应变法,结合无线通信技术,研制了钢轨应变实时监测节点,实现对数据的实时采集及远程传输。
通过高低温实验验证节点性能,并用标准应变模拟仪标定节点,校正其初始值和线性度,最终实现对钢轨应变的实时在线监测。
实践证明该方法切实可行,节点适用于钢轨线路等封闭性测量环境。
1 节点应变检测电路设计1.1 测量原理应变与钢轨温度变化有直接关系,故节点采集应变的同时也应采集钢轨的温度。
本文中将应变片和温度传感器粘贴在钢轨表面,直接测得钢轨应变和温度。
在钢轨轨腰中性轴处粘贴应变片,则应变片的丝栅随钢轨一起发生长短变化。
图1为应变片和节点内的低温漂电阻组成的全桥桥路。
电阻[R1,R2]的低温漂特性从一定程度上补偿温度变化对测量值的影响,纵向应变片[R3]主要测量钢轨纵向应变,而竖向应变片[R4]先贴在与被测轨热胀系数相同的补偿块上,再将补偿块贴在钢轨上与钢轨保持同样的温度,用于温度补偿和参照系数。
在B端给桥路供电,AC两端的压差[ΔU]输出为:[ΔU=UC-UA=VexcR2+R3×R4-VexcR1+R4×R3=Vexc×R2R4-R1R3R2+R3R1+R4] (1)当钢轨应变发生变化,应变片阻值[R3,R4]变化引起AC两端压差变化,经过后续处理单元,计算出钢轨应变的改变量。
1.2 检测电路设计节点主要由采集单元、无线通信单元和供电单元3部分组成。
原理框图如图2所示。
采集单元主要实现对桥路信号的放大、滤波等处理,经A/D转换后对数据进行采集、存储,并对控制命令及时响应。
由于桥路输出的微小信号易受影响,而桥臂电阻、放大器、滤波器等器件的温漂不可避免,故本文中选用低温漂电阻及本身温度系数小、性能良好的芯片对模拟信号进行处理,尽量减小系统温漂。
选用MSP430系列芯片做CPU,该芯片采用精简指令结构,执行速度快,片内含有本文中需要的定时器、串行口、SPI口等资源,并有多种低功耗模式,也可根据系统运行速度灵活选择不同频率的运行时钟,以降低功耗。
而工作于恶劣环境中的设备,由于强磁干扰、强辐射等影响,可能会造成程序跑飞,发生不可预知的后果。
为了防止上述意外发生,使单片机可在无人状态下连续稳定工作,本系统为微处理器添加看门狗芯片监测程序运行状态。
若程序正常运行,CPU能在规定时间内喂狗,否则看门狗溢出使单片机复位。
为了实现对钢轨应变的实时远程监测,本文选用ZigBee网络进行节点数据的无线传输。
该网络容量大、功耗低,且网络的自组织、自愈能力强。
应用该网络,节点与网关间可自动动态组网,快速建立连接。
其协议紧凑简单,对资源要求少,并建立了碰撞避免和应答通信机制,从而避免了发送数据时的竞争和冲突,保证了传输信息的高效和高可靠性。
节点应用于户外,且要实现全天候监测,由于供电不便且节点进行了低功耗设计,对能源消耗不大,故采用太阳能电池板加蓄电池的方式供电;另外,为了防止雷击损坏节点、影响行车信号,在供电模块中添加避雷装置,以吸收雷击时的瞬间高压,保护节点安全。
2 节点软件设计2.1 软件设计总体思路系统软件设计总体思路如图3所示,采用模块化程序设计方案,程序分为外部接口模块、处理函数模块及内存模块。
外部接口模块主要完成对节点外部接口的操作,如对ZigBee和外部传感器的初始化、供电控制等。
处理函数为节点的外部接口模块和内存模块的连接部分,主要完成对ZigBee网络数据的接收和发送,包括按照协议对接收的数据进行处理、组织待发送数据,及按照设置的采样参数采集传感器数据;对数据的管理本文视为内存管理,如对ZigBee网络中接收的数据、待发送到无线网络中的数据进行暂存,及对节点运行参数和传感器数据的存储,以便后续处理。
2.2 节点与网关间通信协议设计2.2.1 总体协议节点与网关通信协议如图4所示,本文对原有的ZigBee协议进行了优化改进,增加了节点数据的起始符,使网关能快速区分其检测到的ZigBee设备是否属于本系统,而对系统外设备的数据,则进行剔除,防止数据混乱。
节点的ID号与其安装位置一一对应,采集的数据较多需分包传输,并且对数据的查询、分析等操作依赖于时间信息。
基于以上原因,节点传输的数据中除应变、温度数据外,还有节点ID号、本次数据采样起始时间、总共发送的包数、当前包号等附加信息,方便对数据进行后续解析、分析等处理。
该协议中利用帧长度而非特定结束符判断帧是否结束,防止采集数据中恰好出现结束符导致后续解析错误。
为保证数据传输的高可靠性,采用双重校验,对于整帧数据采用简单和校验,对于节点数据采用高效差错控制的CRC法校验。
本文按半字节进行CRC校验,既不会占用太多内存,又不至于影响处理速度。
2.2.2 数据静态组包动态发送策略及自动补包机制发送的一帧数据中,必须包含ZigBee协议中规定的字节。
数据包过短会造成资源浪费,而数据包过长又会导致数据不易发送成功。
经测试,每个数据包发送成功所需的时间和该数据包长度有关,数据包长度为80~120 B时,发送成功所需的时间最短,而通信质量差时,即便数据包长度很短,也不易发送成功,故本文中采用静态组包动态发送策略。
即数据包长度固定,节点自动检测当前通信质量,并根据链路质量及网关的回应信息,自动调整每包发送次数及发送相邻的数据包时的间隔时间。
若传输过程中,有数据包丢失,则要对本次数据传输进行补包处理。
每包数据达到最多发送次数,仍未发送成功,则记录该包的包号,待全部数据包发送完成后,进行补包。
丢包较少时,只重发网关未接收成功的数据包;若丢包超过总数据包的[13,]则为减少网关补包后重新组包的工作,节点自动检测通信质量,适合发送数据时,将全部数据包重新上传。
2.3 FLASH分块管理策略节点采用外部FLASH保存采集的传感器数据和用户配置的参数等重要信息,防止意外掉电时数据丢失。
因FLASH的擦除次数有限,故应合理规划数据的存储机制,以尽量保证磨损均匀,提高FLASH的使用寿命,保证数据安全可靠。
本文中采用分块管理的方法,将各块按其存储状态进行管理。
空白块用于保存下次节点采集的数据,数据块存储了节点要向网关发送的数据,可擦除块为向网关发送成功的数据块。
根据存储状态同时兼顾擦除次数,将页编码排列在链表中,用于指示采集的数据和待发送的数据的存储位置,同时依据存储状态的改变及时调整链表。
其过程如图5所示。
3 节点测试与结果3.1 节点的高低温实验为了测试温漂特性,将节点连接温度传感器并用外接电阻替代图1中的应变片,进行高低温测试。
温度循环设置为:从40 ℃降到-20 ℃,然后再升高至40 ℃。
节点在-20 ℃、0 ℃、20 ℃及40 ℃分别保持30 min,由一个温度保持点经过30 min到达下一个设定温度,每个循环周期为6 h。
图6为节点在高低温实验箱内,3个温度循环周期中测得的应变和温度数据。
可见应变值随温度变化而变化,由图6中应变和温度的最大、最小值可得平均每摄氏度的应变变化量为2.7 με,节点温漂较小。
3.2 节点标定理想状况下,输入到节点内的应变值与节点测得的应变值应相同。
实际上,由于实验前电桥不能完全平衡,电路中存在导线电阻,应变片灵敏系数有误差,元器件存在温漂等因素的影响,节点应变测量值[εout]与输入值[εin]不完全相同,而是为式(2)中的线性关系:[εout=kεin+b] (2)式中:[k]为二者的线性系数;[b]为节点的应变初始值。
为了校正节点的非线性误差,提高应变数据采集的准确性,本文将标准应变模拟仪作为输入源,对节点进行标定。
图7为节点和标定仪器的工作图,按照标准应变模拟仪的要求,根据图1中的桥路连接方法,将其输出线A、B、C分别连接至节点的输入端,替代应变片[R3,R4,]组成全桥回路。
节点采集的数据发送至网关,网关经外部接口与电脑相连,然后通过上位机软件查看节点采集的数据并计算[k,b]值。
先将应变仪对节点的输入应变调整为0,待软件中显示的节点应变值稳定后,多次记录节点测得的数据,并计算其平均值,作为节点的[b]值,然后将应变仪调到10 000,按照测得[b]值的方法,依据式(2)计算并记录[k值。