本发明属于铁路工务检测领域，更具体地，涉及一种用于轨道部件状态检测的装置。
背景技术：
随着铁路交通向高速度、高密度的方向发展，轨道部件状态检测任务的要求日益提高，但铁路维护工人可以有效作业的无车时间越来越短，轨道部件状态检测变得越来越艰巨。
日常的轨道部件状态检测工作主要检测钢轨伤损、轨枕伤损和道床状态三方面的内容。
钢轨的伤损是指钢轨在使用过程中发生的钢轨折断、钢轨裂纹以及其他影响和限制钢轨使用性能的损伤，典型的钢轨伤损有钢轨磨耗、轨头核伤、轨头表面接触伤损和轨腰螺栓孔裂纹；钢轨磨耗主要包括波浪形磨耗（简称波磨）和侧面磨耗（简称侧磨），目前我国对钢轨波磨和侧磨的检测方法主要是采用静态逐点手工测量垂直磨耗得出，检测效率十分低下，往往要钢轨磨耗形成并发展至很严重时才被工务人员所发现；其他伤损的检测工作都是通过相应的检测设备辅助来完成，普遍使用的是手推式探伤仪，这种检测方式最大的弊端就是检测对象单一和检测效率低下，每个小时仅能检测几千米的钢轨，占用宝贵的天窗修时间。
现代铁路大多使用普通混凝土枕，普通混凝土枕伤损形式有裂缝、压溃、龟裂、斜裂、扭伤、破损、腐蚀和掉块等。其中钢轨接头处轨枕伤损率最高，比非接头处部位高出10倍以上，目前静态检测形式以人工巡检为主，即目视检查并在枕端标“t”字形，劳动强度大，效率很低。
道床状态包括道床尺寸、道床脏污和板结程度。道床尺寸较为简单；道床脏污一般采用筛分法进行，即在铁路上随机抽取一定数量的枕跨，进行道床破底开挖，讲挖出的道砟及脏物一起过筛后，称量小于20mm的脏物重量，是一种有损的检测，同时检测效率极低；板结程度传统上我国检测道床病害的手段主要是依靠专业的巡道工人来对道床的状态进行实地的目测，效率较低且易出错。
技术实现要素：
针现有轨道部件检测方法的缺陷，本发明的目的在于提供一种新型轨道部件检测装置。
为实现上述目的，本发明提供了一种新型轨道部件检测装置，该装置该装置由无人车车体、驱动电机、编码器、加速度计、钢轨探伤仪、成像镜头和ccd、同位素道床密实度测量仪、蓄电池和蓝牙天线组成。其中驱动
电机、编码器、加速度计、钢轨探伤仪、成像镜头和ccd、同位素道床密实度测量仪、蓄电池和蓝牙天线装在车体上。
驱动电机带动无人车车体在区段线路上匀速行驶；所述无人车车体采用方管材料焊接而成，车轮刚性连接在所述无人车车体上，即采用刚性悬挂，降低了重量，较高了强度，同时通过表面处理和外表面喷漆综合处理，使车体具有较强的环境适应性，提高测量装置使用寿命，车体刚度强，日常磕碰造成的变形小；驱动电机选用异步电机，结构简单、制造容易、价格低廉、运行可靠、坚固耐用、运行效率较高并具有适用的工作特性。
编码器测量无人车行驶里程，里程是轨道部件检测的基准，操作人员依据所述里程，在现场准确的找到病害所在地；
加速度计检测钢轨磨耗，所述钢轨磨耗检测方法为惯性基准法，即在所述无人车车体的左右侧各安装两个方向相互垂直加速度计，采集所述无人车车体加速度；由于所述无人车车体采用刚性悬挂，因此所述无人车车体加速度将由所述加速度计很好的感受到，即所述无人车车体加速度输出值将等于所述加速度计的输入值；由于待检钢轨很长，刚度可认为无限大，所述无人车车体的在垂直方向上的运动曲线几乎恒等于钢轨表面的垂向不平顺曲线；所以对采集到的所述无人车车体垂向加速度进行两次积分，得到的积分值则可以所述待检钢轨的波磨值，对采集到的所述无人车车体横向加速度进行两次积分，得到的积分值则可以所述待检钢轨的侧磨值所述波磨值和侧磨值即为所述钢轨磨损的检测结果。
钢轨探伤仪检测轨头核伤、轨头表面接触伤损和轨腰螺栓孔裂纹等钢轨其他伤损，检测方法主要采用超声波检测，具有检测厚度大、灵敏度高、速度快、成本低、对人体无害，能对缺陷进行定位和定量的优点。
成像镜头和ccd检测轨枕伤损和道床板结程度，该方法基于机器视觉原理，由图像釆集、数据分析和信息管理三部分组成；可以实现对所述轨枕伤损，特别是钢轨接头处轨枕伤损各区域的伤损模式识别，并运用主成分分析、线性判别分析和等方法建立机器学习模型，实现伤损的自动识别；同时该方法基于图像处理的道床板结自动检测技术，利用正常道床的纹理比较粗糙和板结道床的纹理比较细致的特点，对道床区域进行纹理分析即可得到所述道床板结程度的检测结果。
同位素道床密实度测量仪检测道床脏污程度，该方法通过对所述道床进行隙率或密度测量，即可得到道床脏污程度的检测结果。
蓄电池在无人车行驶和巡检过程中提供所述装置电能；
所述轨道部件检测结果通过蓝牙天线发送到操作人员笔记本电脑或移动终端，便于分析，完成轨道部件的日常检测工作。
本发明通过将该所述传感器安装在无人车上，并采用惯性基准法、无损检测、图像处理和同位素检测多种方法，并结合蓝牙通信技术，可作为国内目前流行的基于人工检测方法替代，与大型轨检车形成互补，完成轨道部件的日常检测工作。本发明的优点是：
（1）由于无人车自带动力，行驶速度可以达到每小时几十公里，减轻
了劳动强度，检测速度也成倍增加；
（2）由于采用多种高精度传感器进行检测，人工目视检查和检测误差
将成倍减小，检测精度也将极大提高；
（3）由于采用多种自动化检测方法，可实现全自主检测、不受外界干
扰、不受虚假信号的影响，具有先进性、实用性、经济性、安全性、可靠性等特点；
（4）由于采用无损检测方法，避免了对轨道部件的损害，极大提高了
检测效率，同时降低了检测成本；
（5）可实现模块化，不受安装平台的限制，易于实现批量化、标准化、
通用化，降低产品成本；
（6）由于引入了蓝牙技术，可实现测量过程中实现测量数据的无线传
输，具有自动化和智能化程度高等优点。
附图说明
图1是本发明提供的新型轨道测量装置的结构示意图；
图2是本发明提供的新型轨道测量装置3d示意图；
图3所述装置使用的传感器作用示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是本发明提供的新型轨道部件检测装置结构示意图；图2是本发明提供的新型轨道部件检测装置3d示意图；图3所述装置使用的传感器作用示意图；
其中，为实现上述目的，本发明提供了一种新型轨道部件检测装置，该装置由无人车车体1、驱动电机2、编码器3、加速度计4、钢轨探伤仪5、成像镜头和ccd6、同位素道床密实度测量仪7、蓄电池8和蓝牙天线9组成。其中驱动电机2、编码器3、加速度计4、钢轨探伤仪5、成像镜头和ccd6、同位素道床密实度测量仪7、蓄电池8和蓝牙天线9装在车体上。
驱动电机2带动无人车车体1在区段线路上匀速行驶；所述无人车车体1采用方管材料焊接而成，车轮刚性连接在所述无人车车体1上，即采用刚性悬挂，降低了重量，较高了强度，同时通过表面处理和外表面喷漆综合处理，使车体具有较强的环境适应性，提高测量装置使用寿命，车体刚度强，日常磕碰造成的变形小；驱动电机2选用异步电机，结构简单、制造容易、价格低廉、运行可靠、坚固耐用、运行效率较高并具有适用的工作特性。
编码器3测量无人车行驶里程，里程是轨道部件检测的基准，操作人员依据所述里程，在现场准确的找到病害所在地；
加速度计4检测钢轨磨耗，所述钢轨磨耗检测方法为惯性基准法，即在所述无人车车体1的左右侧各安装两个方向相互垂直加速度计，采集所述无人车车体1加速度；由于所述无人车车体1采用刚性悬挂，因此所述无人车车体1加速度将由所述加速度计很好的感受到，即所述无人车车体1加速度输出值将等于所述加速度计4的输入值；由于待检钢轨很长，刚度可认为无限大，所述无人车车体1的在垂直方向上的运动曲线几乎恒等于钢轨表面的垂向不平顺曲线；所以对采集到的所述无人车车体1垂向加速度进行两次积分，得到的积分值则可以所述待检钢轨的波磨值，对采集到的所述无人车车体1横向加速度进行两次积分，得到的积分值则可以所述待检钢轨的侧磨值，所述波磨值和侧磨值公式推导如下所示：
式中所述无人车车体1横向或垂向位移为x(t)，因位移产生的横向或垂向加速度a(t)，由上式即可推导出所述波磨或侧磨的计算公式，如下所示：
式中，c1和c2为积分常数，由初始条件决定，一般在工程应用将c1和c2简化为0；
所述波磨值和侧磨值即为所述钢轨磨损的检测结果。
钢轨探伤仪5检测轨头核伤、轨头表面接触伤损和轨腰螺栓孔裂纹等钢轨其他伤损，检测方法主要采用超声波检测，具有检测厚度大、灵敏度高、速度快、成本低、对人体无害，能对缺陷进行定位和定量的优点。
成像镜头和ccd6检测轨枕伤损和道床板结程度，该方法基于机器视觉原理，由图像釆集、数据分析和信息管理三部分组成；可以实现对所述轨枕伤损，特别是钢轨接头处轨枕伤损各区域的伤损模式识别，并运用主成分分析、线性判别分析和等方法建立机器学习模型，实现伤损的自动识别；同时该方法基于图像处理的道床板结自动检测技术，利用正常道床的纹理比较粗糙和板结道床的纹理比较细致的特点，对道床区域进行纹理分析即可得到所述道床板结程度的检测结果。
同位素道床密实度测量仪7检测道床脏污程度，该方法通过对所述道床进行隙率或密度测量，即可得到道床脏污程度的检测结果。
蓄电池8在无人车行驶和巡检过程中提供所述装置电能；
所述轨道部件检测结果通过蓝牙天线9发送到操作人员笔记本电脑或移动终端，便于分析，完成轨道部件的日常检测工作。
所述传感器可用基于不同原理的传感器替代。
上述具体实施方式的内容只是本发明的一个具体实例，本发明的内容并不局限于上述实例和附图公开的内容。对本发明的设计的结构和思路，做简单的变化或者更改设计，都落入本发明保护的范围。