基于3D相机的轨道扣件部件丢失与松动智能检测

轨道扣件在运营过程中会出现松动甚至掉落、断裂等异常情况,不利于列车行驶稳定和安全,需要进行定期、及时的检查与维修。传统的人工巡检效率低,难以匹配我国轨道交通的快速发展,且对于部件松动等不易察觉的问题检测效果差。利用计算机视觉形成自动化的检测设备逐渐成为发展趋势,其中基于三角测量原理的线结构光技术因其成本低、精度高、速度快等优点得到广泛应用,且适合轨道检测场景。该技术核心设备为可以采集并分析线结构光进行三维重建的3D相机,基于成像原理设计可搭载于轨道检测车的扣件检测系统并进行现场试验,经过数据分析和处理可以分别得到高质量的图像数据和三维模型。针对图像数据利用目标检测的方法,构建数据集,搭载YOLO(You Only Look Once)v5深度学习模型,实现挡肩及扣件部件的快速识别,进行部件丢失检测;针对三维模型利用轨道扣件相对位置固定的特点,根据阈值筛选扣件数据并进一步得到弹条及螺栓等部件的坐标信息,通过边缘提取、平面拟合等方法计算位移量,进行部件松动检测。研究结果表明,检测系统可以采集高质量的扣件数据,扣件部件识别平均精准度达到99.0%,速度满足现场实时检测的要求,同时对于弹条和螺...     

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统

基于FPGA和DSP的高速实时轨道巡检图像采集处理系统由光学系统、FPGA模块、DSP图像处理模块及上位机组成。为提升图像采集的质量,提出并设计线阵相机加激光光源的组合方案,用以有效滤除阳光干扰,避免图像过度曝光。针对高速实时采集需求,设计FPGA采集模块,实现巡检图像采集控制和传输。针对实时智能检测需求,开发基于DSP模块的JPEG压缩、钢轨区域识别和扣件定位算法以及基于工控机的扣件缺陷识别算法。设计上位机软件,实现用户交互及数据存储。试验测试结果表明:该系统对钢轨定位的准确率在99%以上,对扣件定位的准确率在90%以上,对异常扣件识别率在80%以上,系统检测的最高速度可达160 km·h-1。     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络.进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测.结果 表明:该方法能对普速...     

基于轻量级卷积神经网络的地铁轨道线路状态检测系统

轨道作为承载车辆运行的重要部件，其工作状态对地铁运营的安全性有重要影响。传统人工巡检或者采用轨检车的检测模式只能在正线停运后进行作业，工作效率低。针对该问题，提出一种基于地铁运营列车的轨道线路状态检测系统，该系统采用高速线扫相机对轨道线路进行实时图像采集，并将采集数据送入轻量级RegNet骨干神经网络提取图像深层特征。在此基础上，加入双向特征金字塔网络进行多层次特征融合。最后将融合特征输入目标检测头实现轨道线路状态的实时检测。结合基于云边协同的困难样本挖掘以及模型部署加速技术，算法可实现高准确率、高实时性的检测性能。试验表明，该系统针对11类钢轨伤损及扣件状态的检测平均准确率（mAP）达到0.951，推理速度大于20 f/s,满足地铁在载客运营同时对轨道线路状态进行实时检测的需求。     

市域铁路大调整量扣件系统设计研发

我国运营的市域铁路线路中，部分无砟轨道地段由于施工控制不佳或线路沉降超标，使用垫板将扣件调整至最大调高状态，钢轨线形仍无法达到运营要求。结合市域铁路现场实际需求，研发一种新型大调整量扣件系统，扣件系统调高量提升至60 mm。通过对扣件系统关键参数及零部件理论计算分析，验证扣件系统的强度性能；开展扣件系统试制和室内试验，证明扣件系统各项指标满足规范要求，安全可靠，调高快捷方便。该研究可为解决市域铁路土建结构不均匀沉降较大问题提供参考。     

基于Faster R-CNN的铁路扣件定位方法研究

准确的扣件定位是进行扣件状态检测、保障轨道交通车辆安全运行的基础,传统的基于图像处理的方法难以满足快速准确智能检测的需要。针对这一情况,提出一种基于改进FasterR-CNN的深度学习理论方法,进行扣件定位。首先,建立检测图像数据集并进行图像标注,然后根据实际扣件图像特点建立FasterR-CNN检测模型,利用标注数据优化模型中区域候选网络边框信息以提高检测的召回效率及精度。通过实际检测数据分析验证,本文提出方法提高了检测效率和定位效果,与其他目标检测方法相比,具有更高的召回率和识别准确度,能够快速准确进行扣件定位。     

地铁联锁站数据监测系统设计研究

详细介绍了广州地铁2、8号线联锁站数据监测系统硬件架构的组成,着重阐述了轨道电路及转辙机的电参数测量方案、车地通信发送设备的实际列车识别报文解析方案、轨旁设备指示灯状态监测方案及现场操作员工作站的视频监测方案。该系统实现了信息的实时采集、存储和分析,可获取设备的实时状态;能利用隔离技术获取设备数据,并对这些数据使用数理统计和大数据处理方法进行解析,从而完成数据物理意义的表示。其对故障分析和排查有一定的帮助。该系统还具有良好的可扩展性,已在广州地铁2号线萧岗站试应用,试用效果良好。     

现代有轨电车新型扣件系统研究

针对现代有轨电车轨道系统特有结构特点,文章开展现代有轨电车新型扣件系统设计研究。新型扣件系统采用有挡肩弹性不分开式结构,优化扣件受力状态,结构简单。基板采用非金属材质,提高绝缘和防腐性能,延长扣件使用寿命,增设防松垫圈,持续为螺帽提供压紧力,防止螺栓松动。针对现代有轨电车新型扣件系统,建立有限元分析模型,对新型扣件系统进行力学特性分析。基于设计方案,进行厂内试制,完成扣件各零部件和组装状态下的现场试验。理论研究和试制试验均表明,该扣件系统安全可靠,各项指标均满足规范要求,适用于现代有轨电车轨道系统。     

高速铁路ATP车载设备健康状态监测及智能诊断系统研究

为解决高速铁路列车自动防护（ATP,Automatic Train Protection）系统车载设备故障定位困难、人工检查任务繁重等问题,研制高速铁路ATP车载设备健康状态监测及智能诊断系统。该系统由轨旁检测设备、车载诊断记录单元和地面维护中心设备构成。车载诊断记录单元自动采集ATP车载设备各单元应用软件的日志数据及关键部件电气特征数据,并通过车–地无线传输通道将数据传输至地面维护中心;轨旁检测设备根据不同车型,准确地采集动车组车外ATP车载设备的图像及安装测量数据。该系统能够自动识别ATP车载设备的外观缺陷和安装异常,提供ATP车载设备健康状态监测和故障分析诊断功能,有助于提高ATP车载设备维护效率。     

基于BEMD-IPSO-SVM的 扣件完损状态检测

扣件的完损状态关乎铁路系统的安危,而传统检测算法运算复杂且精度不足,为进一步提升检测性能,提出基于BEMD-IPSO-SVM的扣件完损状态检测算法。该算法首先对初始化的扣件图像进行二维经验模态分解,提取固有模态函数的频谱特征,通过改进粒子群算法优化支持向量机来实现检测分类,达到了简化运算,增强泛化性,提升识别准确度的目的。通过实验仿真得出平均检测准确率可达95.15%,证明该算法在扣件检测方面切实可行。     

基于截线法的铁路扣件骨架提取算法

为了能够精确描述铁路扣件端部形状,提高铁路扣件的识别率,以及满足扣件检测的实时性要求,提出了一种基于截线法的铁路扣件骨架提取算法。首先,通过预处理得到原始图像的二值图像及其感兴趣区域;其次,应用不同方向的方位距离变换计算扣件各端部区域的骨架生长点;然后,以骨架生长点为中心沿扣件的弯曲方向分别利用水平线族和竖直线族扫描扣件端部轮廓,得到截线段后,计算其中心点;最后依次连接骨架生长点和所有截线中心点即可得到完整的扣件图像骨架。理论分析与实验结果证明,本文算法对扣件形状的描述能力强,并且可以准确识别扣件形状。对于复杂图像的识别具有较好的效果,在识别缺陷扣件时具有较强的应用优势。算法运行时间较短,可以达到实时性的要求。     

城际铁路桥上纵向承台式无砟轨道扣件系统关键参数研究

为研究城际铁路纵向承台式无砟轨道扣件系统关键参数取值,基于车辆-轨道耦合动力学理论,建立客车-无砟轨道-桥梁耦合动力学模型,分析扣件刚度、扣件间距对桥上无砟轨道系统动力响应的影响规律,并基于层次分析法,对桥上无砟轨道系统动力特性进行综合评价。结果表明:随着扣件系统刚度增大,钢轨垂向位移减小,车体振动加速度、轮轨垂向力、轮重减载率和桥梁振动加速度均增大;随着扣件间距的增大,轮轨垂向力减小,车体振动加速度、轮重减载率、钢轨垂向位移和桥梁振动加速度均增大;综合考虑轨道变形以及工程造价,建议扣件系统刚度为50～80 kN/mm,扣件间距为0.6～0.7 m。     

RFID技术在列车高精度定位中的应用

在CBTC(基于通信的列车控制)系统中,列车定位的精确性是保证列车安全高效运行的前提,而基于RFID(radio frequency identification,无线射频识别)的列车定位技术,是提供高精度列车定位的技术条件。从电子标签、读写器、系统高层3方面对RFID技术工作原理进行阐述,并介绍基于不同设计标准的RFID铁路应答器的技术指标及工作原理;分析影响列车定位精度的列车位置不确定性产生的3种因素(测速误差、轮径误差和应答器校正误差),提出通过RFID铁路应答器消除列车位置不确定性,提高列车精确定位的方法,并通过实测数据,验证RFID技术高精度定位的可行性,即在不同行车速度下,RFID技术均能准确完成列车定位,RFID应答器响应时间均在0.2 s以内,实际定位误差均未超过测量值的2%,可以满足轨道交通中低速CBTC列车辅助定位的需求。     

扣件系统组合失效对钢轨参数的影响研究

以应用于高速铁路的Vossloh300-1型扣件系统为研究对象,分析扣件系统组合失效对轨道系统钢轨参数的影响。首先建立轨道系统的分析模型,并利用扣件系统失效与3个刚度的关系,建立扣件系统不同失效工况模型;其次分析扣件系统完全失效、扣件弹条完全失效及扣件系统部分失效3种组合失效的极端工况下,扣件失效的数量与钢轨变形和钢轨转角的关系。最后的结论为轨道系统安全检测参数的提取提供一定的理论依据。     

高速铁路无砟轨道拨轨换板技术

结合高速铁路天窗特点,通过方案比选分析拨轨更换无砟轨道板方案的可行性和优越性.为研究拨轨更换轨道板方案中钢轨的受力特性,建立有限元模型,计算分析扣件松开长度、施工作业温度和线路曲线半径对钢轨内部Mises等效应力的影响.结果表明,在扣件松开长度大于70 m的情况下,一般作业温度及曲线区段均具备开展拨轨更换轨道板作业的条件.利用轨道板更换一体化装备在试验线开展拨轨更换无砟轨道板施工,结果表明:装备性能可靠,作业衔接流畅,时间可控;施工过程中钢轨应力状态安全;拨轨更换轨道板能更好地满足高速铁路天窗内更换轨道板的需求.     

轮轨力测量在高速铁路轨道检测中的应用研究

随着世界高速铁路的快速发展,高速铁路轨道检测技术已突破传统的轨道几何检测,朝着综合检测的方向发展。结合安装在我国新一代高速综合检测列车CRH380B-002的轮轨力检测系统在高速铁路轨道检测中的实际应用情况,介绍了我国在高速铁路轨道综合检测领域的最新研究进展———基于轮轨力测量的高速铁路轨道检测技术,并提出了一种基于轮轨力测量的高速铁路轨道状态评判方法。基于轮轨力测量的轨道检测技术通过安装在固定车辆(一般为轨道检查车)的连续测量测力轮对测量轮轨之间的相互作用力,从对车辆运行安全性和轨道疲劳寿命影响的角度对轨道状态进行检测,指导轨道日常养护。该技术是高速铁路轨道综合检测的重要组成部分,是对传统轨道几何检测的有效补充和完善,它的投入运用将更好的保障高速铁路的安全运营。     

速度120km/h地铁扣件节点垂向位移的研究实测与分析

为研究120 km/h速度下地铁扣件节点垂向位移的影响因素,通过对广东某城市地铁现场测试结果与多刚体动力学仿真分析结果的对比分析,探讨行车速度及轨道不平顺对地铁扣件节点垂向位移的影响。最后对该地铁在最不利行车情况下扣件处钢轨垂向位移做出预测。研究结论:实测120 km/h速度下地铁扣件节点处钢轨垂向位移值仅比84 km/h速度下的值小5.89%,表明列车速度并非地铁扣件节点垂向位移的主要影响因素;仿真分析表明:轨道不平顺是影响钢轨垂向位移的主要因素之一,定期养护对控制钢轨垂向位移至关重要;最不利行车情况下DZ-Ⅲ型地铁扣件节点垂向位移约为2.051 mm,比试运营实测位移增长约86.27%。     

基于代价敏感卷积神经网络的扣件缺陷检测算法

为解决扣件数据集不平衡问题,引入代价敏感策略对卷积神经网络算法进行改进,并以此检测断裂、丢失的缺陷扣件。该算法借鉴AdaBoost算法的思路,在训练过程中对整体误差函数中每个样本分配不同的权重,并依据先前模型的错误率不断地加以调整,使算法关注各个类别中的难学习样本,并对调整后的权重按类别进行归一化处理,以增大小类样本的关注度。分别在高速铁路无砟轨道和普速铁路有砟轨道2个扣件数据集上进行对照试验验证算法的有效性。引入G-mean作为评价指标平衡不同类别的召回率。结果表明:将改进后算法应用于高速铁路无砟和普速铁路有砟轨道的扣件数据集,改进后算法的G-mean值比原算法分别提高10%和25%以上;比传统的扣件识别方法分别提高13%和39%以上。