基于动态模板的钢轨磨耗测量方法研究

对CCD摄像机拍摄的钢轨表面轮廓测量光带进行图像处理,获得单个像素宽的二值化钢轨横截面轮廓;将结构光平面方程与摄像机投影矩阵相结合,对钢轨横截面轮廓进行三维重建,提取钢轨轮廓线中轨腰圆弧段圆心和轨头下端点2个特征点的世界坐标值;由2个特征点和钢轨上任意不与这两点共线的点以及标准钢轨横截面轮廓的空间几何关系动态生成标准模板;将钢轨实测轮廓和动态生成的标准模板轮廓的坐标映射到测量坐标系下,对比计算获得钢轨磨耗值.实验室验证结果表明:该方法能快速、准确地动态生成钢轨横截面轮廓模板,实现钢轨磨耗的高精度测量,且测量结果具有良好的重复性和稳定性.     

基于激光摄像技术的钢轨磨耗截面积测量方法研究

磨损后的钢轨轨头轮廓极不规整,传统钢轨磨耗计算方法无法准确表征磨损后的钢轨轮廓全貌。最新轨道检测车采用激光摄像技术,实现了钢轨轮廓连续在线检测。本文提出在现有的轨道检测车中添加钢轨磨耗截面积检测功能,以克服传统钢轨磨耗测量存在的不足。建立用于钢轨磨耗检测的激光摄像式传感器标定计算模型。对钢轨磨耗截面积测量中标准钢轨轮廓曲线解析式求解、动态钢轨轮廓基准点对齐、钢轨磨耗截面积数值计算等关键问题进行了详细的阐述。选取深圳地铁龙岗线GJ-2型轨道检测车,在六约至丹竹头区间进行试验。分别采用传统钢轨磨耗计算方法和钢轨磨耗截面积计算方法,同时对左右股钢轨磨耗进行检测,并给出采用上述不同方法在该区间2000m距离检测的数据。     

钢轨轮廓全断面检测中的快速高鲁棒性匹配方法研究

采用激光摄像技术对钢轨全断面廓形进行检测,为保证检测数据的准确性和实时性,其关键在于钢轨廓形的快速高鲁棒性匹配算法。在分析国内外钢轨轮廓检测、匹配现状的基础上,对钢轨廓形匹配方法进行了系统研究。根据标准钢轨不同半径滚动圆空间几何分布特性,提出利用钢轨廓形的斜率切线值来对钢轨原始廓形轨腰曲线部分进行自动分段,结合最小二乘拟合算法,处理分段后的钢轨廓形,快速完成钢轨廓形初匹配。通过改进ICP算法,完成钢轨廓形二维点云的精确匹配,缩减了匹配时间,提高了匹配鲁棒性。最后,将该方法应用于轨道检测设备的数据采集中,验证了该方法的有效性。     

基于动态参考的钢轨轮廓失真校准方法

有效修正车体运行过程中轮轨振动引起的廓形检测误差是钢轨廓形动态检测的关键。本文对轮轨振动的多个要素进行系统分析,指出引起廓形失真的点头和摇头振动是检测误差的主要来源;与标准轮廓相比,实测正常轮廓更适合作为曲线校准时的参考轮廓,因此本文提出一种参考轮廓构建方法,并通过在参考轮廓与待校准轮廓轨腰曲线上分别构造凸壳,实现特征点对的快速提取与仿射参数的求解。为验证本文方法的有效性,在室内基于二维激光位移传感器搭建钢轨轮廓测量平台,并进行模拟振动试验。试验结果表明:该方法能有效修正轮轨振动引起的廓形检测误差,检测速度可达225 km/h,具有一定的理论及工程应用价值。     

钢轨轮廓全断面检测中轨廓动态匹配方法研究

钢轨轮廓匹配是钢轨廓形检测的关键步骤,决定轨道几何参数检测精度。在高速动态条件下实现检测钢轨轮廓与标准钢轨轮廓高精度自动匹配,是轨道几何参数高精度动态测量面临的重要问题。本文对钢轨轮廓高精度自动匹配方法进行了研究。首先,根据标准钢轨轮廓曲线曲率固有特征信息,对检测获取的轨腰和轨底廓形中不同圆弧、线段之间切点进行自动识别,实现不同圆弧、线段自动分割;然后,对获取的不同圆弧添加半径约束进行非线性拟合,准确提取各圆弧圆心坐标;最后,针对道岔处钢轨廓形复杂特点,提出采用Kalman滤波器对检测获取的标准轨腰和轨底特征点进行连续在线跟踪和预测,并根据结果构建道岔钢轨虚拟标准轨腰和轨底,以解决道岔处钢轨轮廓匹配问题。将该方法已在轨道检测车中进行实际应用,证明其是切实可行的。     

基于几何特征的钢轨磨耗检测系统的研究

为解决高速动态条件下车体振动对钢轨磨耗检测带来的问题,在大量调研国内外利用激光技术进行钢轨磨耗检测的基础上,提出一种基于标准钢轨轨廓固有曲线曲率的钢轨磨耗检测方法,首先利用基于激光三角测距原理的传感器得到组成钢轨全断面轮廓一系列点的空间坐标;其次利用L-M优化算法进行数据处理,采用Hough变换方法检测钢轨轮廓固有几何特性;最后进行钢轨轮廓匹配后实现钢轨磨耗高精度检测。该方法已经运用在轨道检测小车上,试验数据表明:钢轨磨耗检测系统的重复性精度能到达0.005 mm,其高精度性和快速性能满足铁路部门对钢轨磨耗检测的要求。     

钢轨扣件横向偏移特征检测算法研究

针对无砟轨道中钢轨扣件发生横向松动、脱离正常工作位置产生偏移的问题,提出一种钢轨扣件横向偏移检测法.首先,该算法为解决传统的扣件图像定位不够精准问题,采用k-means聚类和类二值算法强化分割前景、背景与轮廓矩特征,实现对采集图像中扣件位置的精准定位;其次,不同于传统扣件特征提取采用复杂语义,提出一种基于机器视觉的轮廓分析方法,通过提取扣件的绝缘帽与螺母的轮廓特征,计算相邻绝缘帽间距和相邻螺母间距,并与安全状态下扣件轮廓特征计算得到的安全距离阈值进行对比,进一步计算偏移量,从而判断扣件是否发生横向松动.结果 表明:该算法计算速度快,能够准确地定位弹条位置和偏移量,与传统的识别算法得到扣件的偏移量数据相比准确率显著提高,可达98％.     

一种新的轨距动态检测方法研究

提出一种基于激光摄像检测的轨距计算新算法,该算法将按照轨距定义寻找轨顶踏面下16 mm内2股钢轨工作边之间的最小距离作为轨距测量值。考虑摄像机镜头畸变影响,建立2个激光摄像式传感器之间空间姿态关系的非线性标定模型,并给出一种标定方案。为了能快速定位轮廓特征点,提出钢轨轮廓特征曲线的概念,并给出特征曲线的一种定义方式,利用特征曲线能快速寻找轮廓特征点。与传统检测方法相比,新算法只用了2个激光摄像式传感器,不需要其他辅助传感器来对车体振动进行修正。最后通过实际地铁线路设置障碍试验,验证了该检测方法具有一定的抗干扰能力、稳定性高、结构简单、在线计算实时性强和检测精度高等特点。     

基于波噪比的高速铁路钢轨波磨快速检测方法

为实现高速铁路钢轨波磨里程覆盖式、高频次、快速测量,提出基于波噪比的钢轨波磨快速检测方法。采用便携式添乘仪检测高速列车车体振动和车内噪声数据,提出基于车体纵向加速度进行数值积分来计算列车速度和里程,采用曲线地段车体摇头角速度里程与台账里程的偏差值修正速度积分误差。利用提取的里程修正后车厢噪声数据与钢轨波磨对应的400～700 Hz频带成分,计算频带能量占噪声总能量的比值,并获取波噪比超限时的钢轨波磨波长和里程。结合高速列车实测数据分析,研究结果表明：速度修正后列车定位里程最大误差为87 m,对波磨比大于0.3的线路区段进行钢轨波磨波形测量和轴箱加速度振动能量比分析,钢轨波磨波长范围为53～57 mm,实测波长为53 mm,验证了该方法的正确性,为高速铁路钢轨波磨的快速测量提供技术支撑。     

钢轨轮廓全断面高精度动态视觉测量方法研究

在高速动态条件下获取准确的钢轨轮廓检测数据是钢轨维护面临的重要现实问题。本文在分析国内钢轨轮廓检测现状和借鉴国外钢轨轮廓检测经验基础上,对钢轨轮廓全断面动态检测技术进行系统研究。详细推演钢轨轮廓全断面视觉测量方法,建立内外侧钢轨轮廓测量视觉传感器全局测量模型;分析动态检测中车辆振动对钢轨轮廓检测的影响,探明车辆不同类型振动对钢轨轮廓测量误差影响规律,提出基于正交分解的车辆多自由度振动解耦和补偿方法;研制钢轨轮廓全断面动态检测装置,并进行静态标定试验和动态测量试验,试验结果验证方法切实可行。     

接触式钢轨轮廓测量的数据处理

详细介绍基于接触式扫描测量的轮廓数据点的处理过程,包括噪声过滤、精简滤波,平滑处理,曲线分段等多个环节,并采用最小二乘法进行轮廓线拟合。通过工程实践应用表明,该数据处理效果较理想,能够获取满足精度要求的轮廓线。     

基于2D激光位移传感器的轨底坡动态检测系统研究

设置合理的轨底坡可使钢轨轨头与车轮踏面合理接触,减轻钢轨轨头的不均匀磨耗,延长钢轨使用寿命。为提高轨底坡静态检测精度,线路日常养护和维修效率,提出一种基于2D激光位移传感器(简称2D)的钢轨廓形检测原理和ARM嵌入式技术的轨底坡动态检测方法。结合传感器工作原理与特点,搭建一套可在线连续检测的轨底坡动态检测系统。考虑到2D空间姿态变化,建立适用于轨底坡动态检测的双2D空间姿态关系模型和标定解算模型。因为车体振动会产生对轨底坡计算结果的影响,利用Kalman滤波算法建立多传感器的状态空间模型,对轨底坡计算结果进行补偿。最后选用GJ-4型轨道检测车进行地铁正线试验,试验结果与人工复核结果的对比,符合工务段要求精度。试验结果验证了该轨底坡动态检测系统切实可行,Kalman滤波算法能够很好地对轨底坡的计算结果进行补偿修正。     

激光测量在高速铁路扣件扣压力检测的适用性研究

为了提高铁路扣件扣压力检测的自动化程度,弥补人工检测精度低、效率低等方面的不足,研发一种基于激光测量原理的扣件扣压力自动检测系统。首先基于人工检测的原理建立高度差的测量模型,然后对测量系统采集到的数据进行处理分析,通过数据噪声处理、有效数据组的判定、特征点的提取得到测量模型所需结果,验证系统的适用性和有效性。为了验证特征值提取方法的有效性,对H-h高度差的提取结果与标准棒料直径进行比对,精度达到0.0064,在提取效果上具有较优的表现。测量系统的不确定度达到0.086,满足检测精度要求。     

钢轨焊前断面廓形参数检测方法研究

钢轨断面的廓形参数对钢轨焊接后的平直度、焊后打磨、钢轨品质等影响重大。针对钢轨焊接前的轨端廓形检测,在激光传感器采集的廓形数据基础上,详细论述数据的处理方法和过程,主要包括数据的预处理、数据的融合、分段拟合、廓形的计算等,分析不同方法针对该研究目的的可行性、适应性以及准确性,最终选择移动平均法进行数据的预处理,采用矩形标准块和圆柱标准块标定进行数据融合,基于协方差矩阵的特征值选取分段点,最小二乘法进行分段拟合。试验数据表明,该方法对数据处理的效果良好,可以高效精确地检测出钢轨焊前断面的廓形尺寸。     

基于激光摄像技术的钢轨波磨检测方法研究

目前常用的钢轨波磨检测方法有弦测法和惯性基准法,弦测法传递函数不恒定,惯性基准法受车速影响大。针对钢轨波磨检测方法的缺点,提出了一种基于激光摄像技术的波磨检测方法,通过多传感器并行工作对钢轨轮廓进行高频率采样,通过FPGA(现场可编程门阵列)对传感器获得的光条图像进行ROI(Region Of Interest)提取,将图像的ROI传送至上位机提取轮廓数据,进而完成钢轨的波磨信息提取。论证了通过多传感器并行工作提高钢轨轮廓的采样频率的可行性,在Xilinx SP605开发板上实现了光条图像ROI的实时提取。试验表明,ROI提取能够有效减小通信的数据量。     

高速铁路钢轨型面变化的跟踪观测及仿真分析

对沪宁城际铁路某曲线段设立跟踪试验观测段,研究其钢轨型面的发展变化规律.观测数据统计分析表明,钢轨型面状态保养良好,且型面变化较缓慢,一年的平均最大磨耗量仅为0.34mm;内外轨磨耗区域主要集中在轨顶中心附近,外轨磨耗量略大于内轨.此外,利用所测钢轨型面数据,完成了轮轨接触状态的仿真分析,与现场观测基本吻合,从而验证了理论分析方法的可靠性,为深化高速铁路钢轨型面变化分析及其养修对策的制定提供了可资借鉴的理论依据.     

基于三维激光扫描的既有铁路中线勘测方法研究

线路勘测是既有铁路改造、维护以及与增建二线的重要环节,为解决铁路轨道三维激光点云不完整对钢轨线型提取的精度和影响等问题,提出一种基于钢轨结构特征约束匹配的三维激光点云轨道中心线自动提取新方法,通过将三维激光扫描获取的钢轨断面与标准钢轨相匹配,以标准钢轨中心线对遮挡和缺失的实际扫描钢轨中心线进行表达,从而精确计算钢轨中线三维坐标。对典型铁路场景不同激光扫描密度的3个点云数据集,采用新方法进行铁路中线测量实验,结果表明:在所有数据集中,高程中误差均小于4 mm,水平中误差均小于4 mm。因此,在复杂的铁路场景、三维激光点云被遮挡或缺失的情况下,新方法均能稳健计算铁路中心线,在既有线高精度勘测中具有广泛应用前景。     

基于多分辨率分析的轨道刚度检测数据自适应预处理方法

针对轨道刚度检测数据中由于钢轨焊接接头所导致的高频冲击成分,提出基于多分辨率分析的自适应信号平滑方法对实测数据进行预处理。通过多分辨率分析手段将信号分解为高频和低频成分,利用高频信号尺度平均小波功率谱识别钢轨焊接接头位置,并通过自适应平滑方法消除信号中高频冲击成分干扰。实测数据验证结果表明,上述方法可以在保留反映轨下基础结构中长波成分基础上有效消除由于焊接接头高频冲击特性所造成的影响,为检测数据分析及轨道状态评价打下良好的基础。     

电子地图轨道地理坐标描述方法研究

卫星定位在列控系统中应用时,需要使用能够描述轨道地理坐标信息的电子地图文件。首先对弯轨的两种描述方法进行优缺点分析,提出线段近似法更有利于工程应用和实施,然后对使用线段近似点进行弯轨近似描述的误差进行量化分析,提出基于最大误差的近似点间隔确定方法,该方法既可以保证轨道描述精度又能有效降低电子地图数据量。