钢轨探伤管理系统:互联网+时代的钢轨管家——钢轨探伤管理系统应用现场会在成都召开

<正>5月25日,由中国铁路总公司运输局工务部主办的全路钢轨探伤管理系统应用现场会在成都召开。基于大数据时代的引领和现代市场的要求,中铁物轨道科技服务集团有限公司推出了钢轨探伤管理信息系统。该系统利用"互联网+"、大数据、云计算等现代信息技术手段,通过全路钢轨伤损数据库平台应用和管理,可及时存储动静态方式采集的不同线路钢轨伤损数据,评估钢轨使用状态,为铁路安全策略制定提供数据支持和决策依据,同时能够大大提升钢轨伤损管理水平和管理效率。该系统达到国际先进水平,填补了国内空白。     

超声波交叉多发多收技术在钢轨探伤中的应用研究

超声波探伤在铁路工务钢轨检查和维护中应用极为广泛,主要有钢轨母材探伤和焊缝探伤,两者单独开展且各有优缺点,还不能实现对轨头和轨腰各类伤损快速、有效的全覆盖探测。阐述钢轨和焊缝探伤的现状,研究超声波多发多收技术在钢轨探伤中的应用,解决当前探伤方式对一些特定伤损检出效果不足的问题,也为后续钢轨探伤中进一步提高作业效率提供了研究方向。     

GTC-80型钢轨探伤车及其运用

GTC-80型钢轨探伤车是我国集成研发的新一代钢轨探伤车,在原探伤系统基础上进行诸多改进,并在车辆系统、轨道巡检系统上采用完全自主化技术,整车实现对钢轨伤损和轨道状态的综合检测,整体检测速度达到80 km/h.结合我国铁路钢轨探伤检测和轨道巡检的实际情况,从整车结构布局、超声检测系统、轨道巡检系统3方面介绍GTC-80型钢轨探伤车及其在我国铁路钢轨探伤领域的运用情况.     

用单片机实现的钢轨探伤仪速度记录器

作者设计了一个单片机控制的钢轨探伤仪速度记录器,能自动记录探伤作业的运行速度、里程和作业时间等,可提供超速预警信号及超速违章记录。本装置的使用对提高钢轨探伤管理水平、降低漏伤率、保证铁路安全运输是非常必要的。     

南宁铁路局工务固定设施管控信息系统的设计与实现

拟研发的信息系统面向工务固定设施的检测检查、状态分析、生产计划、现场作业、质量评价闭环管理需求,重点解决信息流转处理的智能性和数据分析处理的专业性问题,为推进维修体制改革提供信息化支撑。该系统采用网络信息和移动应用等技术,集成轨道检测、钢轨探伤、添乘检查、现场检查等检测检查数据,以及工务固定设施、大型养路机械等台账信息,建立工务固定设施检测数据分析处理平台;基于单元管理理念,实现线路和钢轨设备状态综合量化评估,为病害整修及其作业方案提供数据支持;基于过程管理思想建立标准化病害问题处理流程,实现病害问题闭环处理监管;提供作业计划的编制、分级审批和实施反馈;通过web GIS等平台综合可视化发布分析评价成果。此外,建立生产管理和办公管理集成交换平台,提高管理工作效率。     

优化管理提高钢轨探伤作业质量

本文阐述钢轨探伤存在的主要问题,分析产生的原因,提出完善管理制度、强化作业标准的落实、调整优化钢轨探伤人员结构及探伤机构、改善钢轨探伤硬件条件、强化了探伤各方面的考核力度等优化管理的方法,实现了2014年全年未发生正线钢轨折断,确证了行车安全。     

基于高速探伤技术的双轨自行式钢轨探伤小车研制

针对进口大型探伤车数量不足且价格昂贵、小型手推式探伤小车检测效率低下的问题,分析目前适合"天窗修"作业的钢轨探伤模式,提出性能先进、价格合理、效率远高于手推式探伤小车的新型钢轨探伤设备,并总结该探伤设备的主要技术性能和特点。     

基于深度学习的钢轨伤损智能识别方法

基于钢轨探伤车检测数据通道设计、B显数据生成原理和钢轨伤损分类,对比钢轨探伤车检测数据伤损识别与普通图像识别特点的不同,将检测数据视为由16个通道二进制矩阵叠加成的图像;设计包含1个输入层、3个卷积层、3个池化层、2个全连接层、1个输出层的深度学习架构,并通过噪声和通道预处理,将钢轨伤损的"物体检测"问题转换为"分类"问题。以某地人造钢轨伤损检测数据扩充后作为训练集,得到基于深度学习的钢轨伤损智能识别模型,以另一地的人造钢轨伤损检测数据作为测试数据分析该模型的识别效果,并与钢轨探伤车既有系统识别结果和人工分析结果进行对比。结果表明:基于深度学习的钢轨伤损智能识别模型在准确率、误报率指标上均优于钢轨探伤车既有系统,达到人工分析的指标要求,提高了准确率。     

德国铁路的探伤用内燃动车组

介绍了德国铁路上使用的钢轨探伤用内燃动车组情况。阐述了钢轨的表面损伤问题,提出超声波和电涡流两种探伤方法及其在探伤用内燃动车组上的安装和使用。表列了探伤用内燃动车组的技术特性及其测量系统和数据整理方法等。     

高速铁路钢轨探伤车动态灵敏度设置探讨

在高铁线路和高原线路上,由于区间里程长、环境恶劣等原因造成人工探伤作业困难,主要采用钢轨探伤车进行探伤。在《钢轨探伤管理规则》(铁运[2006]200号)和《钢轨探伤车运用管理办法》(铁运[2012]43号)中,均对作业人员资质提出了要求,但都没有给出探伤车动态灵敏度调整的依据。本文对某高铁线路连续三个周期的检测数据、复核数据和探伤仪一年的监控数据进行了综合分析,得出探伤车检测灵敏度设置需要进一步完善。通过设计试验平台和试块进行理论分析,给出了探伤车检测中灵敏度设置标准的建议,并对下一步的研究工作和推广应用提出了建议。     

YOLOv5超声波图像识别技术在高原高寒钢轨探伤中的应用

高原高寒地区环境复杂、昼夜温差大，对铁路建设与运营产生不良影响，容易发生由于钢轨内部伤损引起的断裂事故。研究基于YOLOv5的超声波图像识别技术在青藏铁路钢轨探伤检测中的应用，特别是针对轨头核伤、轨面鱼鳞伤等常见伤损类型进行检测。通过智能钢轨探伤仪采集高寒地段钢轨数据，以YOLOv5方法对数据集进行整理、处理和模型训练，精准识别和定位轨头核伤、轨面鱼鳞伤等损伤。研究表明，基于YOLOv5的模型在识别和定位各类钢轨损伤方面具有很高的准确性和实时性，可以同时进行目标检测和类别分类，并能在保持较高准确度的同时实现快速检测。提供一种新的、更有效的钢轨探伤检测数据分析方法，有助于提高铁路安全和运营效率。     

大型钢轨探伤车X-FIRE 70°探轮晶片的应用

采用小型探伤仪器(探伤小车)人工检测钢轨伤损漏检率高,工作效率低,劳动强度大,探伤人员工作环境恶劣,安全性差,不能满足铁路提速要求.采用大型钢轨探伤车可提高探伤检测速度及钢轨伤损检出率,降低错、漏检率,改善探伤人员工作条件,降低劳动强度,提高工作效率,满足铁路发展需求.根据我国铁路养路机械化的发展方针,武汉铁路局主要干线钢轨探伤采用以大型钢轨探伤车为主、人工检测为辅的模式,特别是武广、合武、宜万、石武等高速线路开通后,人工检测难度增大,主要依靠钢轨探伤车定期进行检测,确保线路运营安全.     

大准铁路快速相控阵钢轨探伤技术研究

随着大准铁路运量逐年增加,钢轨伤损数量增多,种类复杂化,危及铁路行车安全。目前大准铁路钢轨探伤主要采用手推式探伤仪,效率低,成本高。近年来国内各铁路企业逐渐引进国外大型钢轨探伤车,取得了一定的使用效果,但受对中不良等因素制约,核伤漏检率高,无法适应国内重载铁路钢轨探伤需求。本文基于国际先进的快速相控阵技术,提出一种相控阵超声波探头布局方式,在高速、高效检测前提下,可较好兼容不同轨型或不同打磨量钢轨,有效克服了对中不良等问题对检测的影响,提升了钢轨缺陷尤其是轨头核伤的检出率,节省了探伤成本。     

钢轨探伤车技术发展与应用

在介绍国内外铁路钢轨探伤技术发展与应用的基础上,对我国铁路钢轨探伤车检测速度定位、2种传感器结构及2种安装方式对比进行阐述和分析,探讨钢轨探伤管理模式,提出未来我国铁路钢轨探伤车的发展方向及工作建议。     

英国铁路钢轨故障原因分析及应对措施

通过分析钢轨故障原因,英国铁路线路公司(Railtrack)采取安装车轮冲击载荷检测系统、加强钢轨打磨、广泛应用超声波自动探伤等重要措施,有效解决车轮缺陷、钢轨疲劳缺陷、手工操作超声波探伤等带来的钢轨断裂与钢轨缺陷问题,其技术方案和发展思路可供我国铁路借鉴.     

基于钢轨轮廓特征的钢轨探伤车轮探头对中方法与应用研究

大型钢轨探伤车为保障铁路安全起到重要作用,在检测作业时轮探头应始终与钢轨中心线对齐。分析机械涨轮式、电磁感应式、对中轮探头式、一维激光测距式、激光摄像式5种对中方式的特点。利用二维激光传感器采集钢轨内侧轮廓数据,选用轨顶点、轨头点簇、轨腰点簇作为钢轨轮廓特征。设计4个判据用于钢轨轮廓的可用性判别,根据不同线路条件设计了4种工况的判据组合与计算钢轨距离基准。对中系统参数标定时将钢轨探伤车停在平直的轨道上,调节激光器相对于大地坐标系旋转角度α,使轨腰点簇的斜率近似为0。在人工伤损线和既有线路进行检测试验,传感器的数据可靠、维护方式简单,可满足轮探头对中系统的要求。     

基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法

为实现铁路基础设施智能化管理运维,利用3D移动测量系统高效获取高精度点云数据,并对点云数据进行智能化处理.钢轨作为铁路基础设施中最基本的单元,是几何参数计算的基础,对其信息进行自动提取具有重要意义.因此,提出了一种基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法.首先利用点云数据中的角度信息快速实现道床区域的分割,有...     

探伤车与探伤仪的轨头核伤检测能力对比分析

钢轨探伤是保证运输安全的一道重要防线。加强钢轨探伤工作,是确保运输安全的重要技术措施之一。我国钢轨探伤主要有大型钢轨探伤车(简称探伤车)和小型钢轨探伤仪(简称探伤仪)2种形式,探伤车技术含量高、探伤速度快、适应性强,但灵活性差,探伤后需要人工复查。探伤仪探伤灵敏度高,灵活性好,但稳定性差,受操作者人为因素影响大。由于高速铁路、高原铁路区间里程     

钢轨爬行及路基表层冻胀检测技术

针对我国现有轨道爬行及路基冻融引起的钢轨高低检测技术的不足,提出一种基于机器视觉及光学成像原理的钢轨爬行及路基表层冻胀的非接触式检测技术。根据检测技术原理建立光学模型,基于模板匹配、自动化阈值、图像形态学处理等图像处理方法,通过硬件系统实现对钢轨爬行及路基表层冻胀引起的钢轨高低位移的测量,并经由GPRS无线通讯技术将数据实时传输至WEB数据服务器,可以实现对检测数据的实时监控管理。在哈大高铁K186+600及K148+600两点安装设备进行验证性试验,试验结果表明,该技术可定点定时采集钢轨实时图像,自动检测钢轨相对“零点”时刻的爬行数据及路基表层冻胀数据,并在爬行或路基表层冻胀数据超限时自动报警,指导铁路养护作业。     

基于智能识别与周期检测的钢轨伤损自动预警方法研究

目前采用人工回放方式对钢轨探伤车的检测数据进行分析,并与同一线路周期检测的钢轨伤损记录表进行对比,形成当次检测报告,实现钢轨伤损预警。人工回放与对比分析过程效率较低。提出一种基于智能识别技术与周期检测的钢轨伤损自动预警方法,结合线路基础信息数据库,通过对钢轨探伤车检测数据中的超声波反射体进行智能识别,输出超声波反射体的类别与位置,生成含有各类超声波反射体的序列(区段检测数据),基于编辑距离法将区段检测数据与区段标准检测数据(由周期检测数据生成)进行自动对比,形成检测报告,提高了数据分析效率。通过对某铁路集团有限公司5个区段的检测数据进行伤损自动预警测试,将自动预警结果与人工预警结果进行对比,验证了该方法的有效性和高效性。