基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法及终端与流程

1.本发明涉及钢轨健康监测技术领域，尤其涉及基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法及终端。


背景技术：

2.随着铁路运营里程的不断延伸，列车运行速度的提升、车流密度的增大、线路服役时间的增加，对列车的运行安全、轨道设备的检修效率以及维护成本提出了更高的要求。道岔作为轨道设备的重要组成单元，其服役状态对列车的安全通行起到了至关重要的作用。由于尖轨、心轨是道岔实现转辙的关键部件，其存在边界条件复杂多变、断面变化大、常规探伤作业无法快速实施检查等问题，成为保障道岔安全服役的薄弱环节。
3.目前，针对道岔尖心轨伤损检测主要有探伤小车和便携式探伤仪，探伤小车只能在线路空闲的“天窗期”工作，检测速度慢、且依然存在探伤盲区。便携式探伤仪可对疑似伤损进行重点检测，以及覆盖部分探伤小车的盲区，但是检测效率较低且受人为因素影响较大。现有的这些检测技术只能依靠人工检查和辨别，这种人工检查不能实现全天不间断的实时检测，在两个检修周期之间存在严重的安全隐患。为实现轨道伤损程度的实时监测，目前将主动式超声导波检测技术引入道岔防断监测领域，然而由于超声导波具有多模式、频散特性，导致导波信号提取准确度不高，无法有效保证伤损探测的准确性；且尖心轨在斥离和密贴等不同状态也会引起导波信号特征值的变化，进一步增大了道岔防断监测的难度，因此如何实现实时、准确的道岔防断监测是目前亟需解决的技术问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于克服现有技术中无法实现实时、准确的道岔防断监测的问题，提供了一种基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法及终端。
5.本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法，方法包括以下步骤：
6.数据训练步骤：计算钢轨不同状态下测试信号的伤损等级阈值，进而建立钢轨不同状态下不同伤损等级与测试信号之间的映射关系；所述伤损等级阈值包括微裂纹的伤损阈值和/或宏观裂纹的伤损阈值，微裂纹的伤损阈值为非线性参数阈值；宏观裂纹的伤损阈值包括时域信号相似性阈值、时域信号互相关阈值、频谱幅度差阈值、频谱相似性阈值、经验模态分解阈值和希尔伯特-黄变换阈值；
7.监测判断步骤：判断轨道检测信号对应的状态，将检测信号与对应状态下伤损等级阈值进行比较，进而确定钢轨伤损等级。
8.在一示例中，所述计算钢轨不同状态下测试信号的伤损等级阈值具体包括：
9.根据不同状态下微裂纹伤损的测试信号的非线性参数值得到微裂纹伤损的非线性参数阈值；和/或
10.根据不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号与其发射端发送的测试信号的时域相
似度值得到宏观裂纹伤损的域信号相似性阈值；和/或，
11.根据不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号与其基准信号的互相关损伤指数值得到宏观裂纹伤损的时域信号互相关阈值，基准信号表示对应状态下的无损信号；和/或，
12.根据不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号与其发射端发送的测试信号的频谱幅值变化得到宏观裂纹伤损的频谱幅度差阈值；和/或，
13.计算采集的不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号与其基准信号的相关函数值得到宏观裂纹伤损的频谱相似性阈值；和/或，
14.将采集的不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号分解为多个线性稳态的固有模态函数，并计算时频分布的相似性作为宏观裂纹伤损的经验模态分解阈值；和/或，
15.将采集的不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号分解为多个线性稳态的固有模态函数，并将各固有模态函数进行变换得到时间、频率、幅值的三维谱分布值，进而得到宏观裂纹伤损的希尔伯特-黄变换阈值。
16.作为一选项，计算钢轨不同状态下测试信号的伤损等级阈值步骤中，包括对时域信号相似性阈值、时域信号互相关阈值、频谱幅度差阈值、频谱相似性阈值、经验模态分解阈值和希尔伯特-黄变换阈值的任意一种或多种阈值进行计算，如计算时域信号相似性阈值、时域信号互相关阈值、频谱幅度差阈值和频谱相似性阈值进而确定伤损等级。
17.在一示例中，所述将检测信号与对应状态下伤损等级阈值进行比较还包括：
18.将宏观裂纹的伤损阈值进行加权处理得到伤损系数阈值，将检测信号的伤损系数与伤损系数阈值进行比较，进而确定钢轨是否出现宏观裂纹。
19.在一示例中，所述计算不同状态下的伤损等级阈值步骤前和/或判断轨道检测信号对应的状态步骤前，还包括信号预处理步骤：
20.依次对测试信号和/或检测信号进行离散傅里叶变换处理、滤波处理、离散傅里叶逆变换处理。
21.在一示例中，所述数据训练步骤还包括建立状态判断模型：
22.提取某一状态下测试信号的特征参数；
23.基于对应状态下测试信号的特征参数建立对应状态判断模型。
24.在一示例中，所述方法还包括状态判断步骤：
25.对测试信号或检测信号进行分类处理得到不同状态下的测试信号或检测信号。
26.在一示例中，所述分类处理步骤前还包括：
27.对测试信号进行主成分分析处理。
28.在一示例中，所述监测判断步骤还包括钢轨折断判断子步骤：
29.判断检测信号是否为指定频率的检测信号，若否，道岔完全折断。
30.在一示例中，所述方法还包括分级报警步骤：
31.根据钢轨伤损等级输出不同等级的报警指令。
32.需要进一步说明的是，上述各示例对应的技术特征可以相互组合或替换构成新的技术方案。
33.本发明还包括一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一示例或多个示例组成形成的所述基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法的步骤。
34.本发明还包括一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行任一示例或多个示例组成形成的所述基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法的步骤。
35.与现有技术相比，本发明有益效果是：
36.(1)在一示例中，通过建立轨道在不同状态下不同伤损等级与测试信号之间的映射关系，能够实现不同状态下检测信号的定向伤损等级判断，消除不同状态对检测信号特征参数的影响，以此降低伤损等级检测的误报率；进一步地，基于多伤损阈值对检测信号进行判断，能够进一步提升伤损等级判断的准确性。
37.(2)在一示例中，通过预处理步骤能够滤除外界干扰信号，保证获取的检测信号的可信度，进而保证后续伤损等级探测的准确性和可靠性。
38.(3)在一示例中，通过主成分分析处理能够大大减小冗余数据的计算量，节约计算资源，提升数据处理效率，进而保证轨道伤损探测的实时性。
39.(4)在一示例中，通过分级报警策略，实现道岔微裂纹/微缺陷，宏观裂纹，钢轨完全折断等全生命周期伤损监测，相关部分可根据报警等级，指定相应的处理措施，提高道岔检修效率，避免安全事故的发生。
40.(5)利用lamb波类比法编程求解道岔轨件的频散曲线，并根据频散曲线选择非频散的a0模态进行激励，从而降低频散现象。
41.(6)通过在钢轨无损状态时的采集信号作为参考信号，该信号中包含了频散、多模态和尖心轨斥离或密贴等不同工作状态等信息，以此消除非伤损因素对钢轨缺陷监测的影响，进而降低系统误报率。
42.(7)超声波传感器发射的超声波(激励信号)是一种机械波，几乎不受电磁、道岔参数的影响，也不会影响既有的电务设备，超声波发射器、接收器均通过耦合剂贴合在钢轨表面，所以不需要将传感器(超声波发射器和超声波接收器)置于钢轨内部或打孔、开槽等任何的改变，即能够实现道岔尖心轨全截面、全天候实时监测。
附图说明
43.下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，在这些附图中使用相同的参考标号来表示相同或相似的部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。
44.图1为本发明一示例中的方法流程图；
45.图2为本发明一示例中预处理及自检步骤流程图；
46.图3为本发明优选示例中状态判断模型建立流程图；
47.图4为本发明为自然伤损钢轨的传感器安装示意图；
48.图5为本发明为无损钢轨的传感器安装示意图；
49.图6为本发明为无损钢轨和自然伤损钢轨信号采集对比图；
50.图7为r3传感器在不同伤损程度下的伤损指数变化趋势图；
51.图8为r4传感器在不同伤损程度下的伤损指数变化趋势图。
具体实施方式
52.下面结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
53.在本发明的描述中，需要说明的是，属于“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系为基于附图所述方向或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，属于“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
54.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，属于“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
55.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
56.本发明方法用于道岔轨件伤损及断轨的实时监测，尤其是对轨道伤损等级进行准确判断，便于相关工作人员做出对应的预防策略，以下以对道岔尖/心轨的伤损等级以及折断监测为例进行说明。
57.在一示例中，基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法，如图1所示，方法具体包括以下步骤：
58.s1数据训练步骤：计算钢轨不同状态下测试信号的伤损等级阈值，进而建立钢轨不同状态下不同伤损等级与测试信号之间的映射关系；其中，不同状态对应尖/心轨的斥离状态或者密贴状态；测试信号是用于数据训练的钢轨检测信号，此时已知当前尖/心轨的状态以及对应状态下钢轨的服役状态，即钢轨的伤损等级、是否伤损、是否已经完全折断；为保证伤损等级检测的准确性，前期数据训练需通过大量测试数据不断修正伤损等级阈值，该伤损等级阈值用于表示轨道无伤损情况下的基准信号与测试信号(检测信号)之间的差异，仅与轨道结构上的损伤有关，不受周围环境变化影响，是影响检测结果的唯一外界因素，即伤损等级阈值用于划分钢轨当前的伤损等级即伤损程度，若当前状态下的钢轨检测信号一旦超出当前伤损等级阈值，则表示钢轨达到该伤损等级。更为具体地，伤损等级阈值包括微裂纹的伤损阈值、宏观裂纹的伤损阈值，对应伤损指数包括微裂纹的伤损值、宏观裂纹的伤损值，即本发明伤损等级包括微裂纹伤损等级以及宏观裂纹伤损等级。其中微裂纹的伤损阈值为非线性参数阈值；宏观裂纹的伤损阈值包括时域信号相似性阈值、时域信号互相关阈值、频谱幅度差阈值、频谱相似性阈值、经验模态分解阈值和希尔伯特-黄变换阈值，基于多伤损阈值对检测信号进行判断，能够进一步提升伤损等级判断的准确性。
59.s2监测判断步骤：判断轨道检测信号对应的状态，将检测信号与对应状态下伤损等级阈值进行比较，进而确定钢轨伤损等级。其中，检测信号用于检测钢轨的服役状态，本示例中测试信号、检测信号均为超声波信号，区别仅在于发射该信号时是否已经获取钢轨当前状态以及服役状态，即仅是数据处理过程中不同阶段获取的超声波信号，将测试信号
与检测信号统称为监测信号。更为具体地，将检测信号与对应状态下伤损等级阈值进行比较时需要计算检测信号的伤损指数，包括微裂纹的伤损值、宏观裂纹的伤损值，再进一步比较伤损指数与阈值的大小进而确定伤损等级。本示例中，通过建立轨道在不同状态下不同伤损等级与测试信号之间的映射关系，即将尖/心轨斥离状态与紧密贴合状态的检测数据进行分类，通过轨道斥离状态下的伤损等级阈值判断轨道在斥离状态下的伤损等级，通过轨道密贴状态下的伤损等级阈值判断轨道在密贴状态下的伤损等级，进而实现特定状态下检测信号的定向伤损等级判断，消除不同状态对检测信号特征参数(幅相参数、周期数等)的影响，以此降低伤损等级检测的误报率。
60.进一步地，钢轨上对应水平位置设有超声波发射器和超声波接收器，超声波发射器产生的激励信号(检测信号)沿钢轨进行传播并在特定钢轨位置(超声波接收器的安装位置)被接收采集并转换为电信号，如果检测区段(超声波发射器与其对应的超声波接收器之间的钢轨区域)内的钢轨未发生断裂，则超声波接收器会采集并识别到正确的激励信号；而一旦检测区段内某处钢轨发生了断裂，激励信号传播至裂纹处，会发生反射、散射、透射以及非线性等现象，从而造成激励信号的改变，根据激励信号的改变识别钢轨的伤损程度。本技术中，由于激发的超声波信号的波长与钢轨轨底角厚度、轨腰厚度、轨头厚度在同一水平，利用lamb波类比法编程求解道岔轨件的频散曲线，根据频散曲线选择非频散得a0模态进行激励，从而降低频散现象。本技术利用hanning窗对指定频率的正弦波信号进行调制，周期数n取10。将该信号存储在信号源自动发射装置中，该装置可将该信号放大一定倍数后，在设定时间间隔进行信号发射。
61.本示例中，超声波传感器发射的超声波(激励信号)是一种机械波，几乎不受电磁、道岔参数的影响，也不会影响既有的电务设备，超声波发射器、接收器均通过耦合剂贴合在钢轨表面，所以不需要将传感器(超声波发射器和超声波接收器)置于钢轨内部或打孔、开槽等任何的改变，即能够实现道岔尖心轨全截面、全天候实时监测。
62.在一示例中，计算钢轨不同状态下测试信号的伤损等级阈值具体包括：
63.根据不同状态下微裂纹伤损的测试信号的非线性参数值得到微裂纹伤损的非线性参数阈值，优选将无损状态下的最大非线性系数作为非线性参数阈值；具体地，超声波信号波导中传播过程中，当遇到微裂纹/微伤损时，会产生高次谐波、次谐波等非线性现象，利用非线性现象可以实现微裂纹伤损监测；更为具体地，本技术利用二阶、三阶非线性系数等非线性特征判断检测信号是否存在非线性现象。
64.根据不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号与其发射端发送的测试信号的时域相似度值得到宏观裂纹伤损的域信号相似性阈值；具体地，由于钢轨在无损服役状态下，无论激励信号的幅值有何变化，只要中心频率与边界条件不变，接收信号的形状均是相似的，因此能够通过发射端与接收端信号的相似度判断钢轨是否出现宏观裂纹伤损。
65.根据不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号与其基准信号的互相关损伤指数值得到宏观裂纹伤损的时域信号互相关阈值，基准信号表示对应状态下的无损信号；具体地，时域信号互相关损伤指数表示信号在时域上的互相关性，根据大量试验结果表明，不同裂纹尺寸下时域信号的互相关性能较好的定量分析损伤的尺寸，选择时域信号互相关损伤指数di表征损伤的尺寸大小，即判断钢轨是否出现宏观裂纹伤损，具体计算公式为：
[0066][0067]
其中，dic(h,d)∈[0,1]，h(t)表示健康(无损)基准信号；d(t)表示监测的损伤信号；t1表示信号的开始时间；t2表示信号的截止时间。
[0068]
根据不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号与其发射端发送的测试信号的频谱幅值变化得到宏观裂纹伤损的频谱幅度差阈值；具体地，如果钢轨的监测区域出现损伤，接收信号主要由直达信号和经过损伤散射的信号组成，当损伤不在传播路径上时，损伤散射信号的传播距离相比直达信号更远，在信号的时域上表现为时移，而存在时移的散射信号与直达信号叠加后的信号在频域上主要表现为频谱幅值的变化，进而能够通过频谱幅值信号的变化判断钢轨是否出现宏观裂纹伤损。具体地，钢轨损伤导致了钢轨中导波能量在频率的分布上出现“横向移动”，该现象可能与导波的模态转换有关；如果能够确定超声导波功率谱和典型损伤之间的确定性关系，则意味着可以通过超声导波功率谱的改变来识别钢轨中的损伤，频谱幅度差损伤指数dif的计算公式具体为：
[0069][0070]
其中，0《dif《1，表示对信号进行傅里叶变换后取复系数模值。频谱幅度差损伤指数能决定损伤指数在激励-传感路径影响的区域范围(检测区段)，与散射信号的幅值也相关，即信号幅值包含着部分损伤的尺寸信息，为保证伤损等级判断的准确性，本示例中未将频谱幅度单独用于决定激励-传感路径影响的区域范围，而是进一步结合相对时移系数共同决定。
[0071]
计算采集的不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号与其基准信号的相关函数值得到宏观裂纹伤损的频谱相似性阈值；具体地，如果钢轨的监测区域出现损伤，信号传播至裂纹处，会发生反射、散射、透射以及非线性等现象，从而造成信号的改变，而与最原始无损状态下的信号有所改变，这种改变随着时的推移愈发明显，本示例采用相关函数来量化这种差异。
[0072]
将采集的不同状态下宏观裂纹伤损的测试信号分解为多个线性稳态的固有模态函数(emd)得到宏观裂纹伤损的经验模态分解阈值；
[0073]
将各固有模态函数进行变换，得到随时间变换的瞬时频率和幅值，进而得到时间、频率、幅值的三维谱分布值，即用于宏观裂纹伤损判断的希尔伯特-黄变换阈值。
[0074]
在一示例中，将检测信号与对应状态下伤损等级阈值进行比较还包括：
[0075]
将宏观裂纹的伤损阈值进行加权处理得到伤损系数阈值，将检测信号的伤损系数与伤损系数阈值进行比较，进而确定钢轨是否出现宏观裂纹。当钢轨出现宏观裂纹时，超声波信号经过该伤损后，会产生的反射、多路径等现象，造成采集信号的波形改变，其改变的
程度与伤损程度直接相关，将这种改变程度量化为伤损系数，并利用伤损系数实现道岔(钢轨)宏观裂纹的有效监测。
[0076]
在一示例中，计算钢轨不同状态下测试信号的伤损等级阈值过程以及计算检测信号的伤损指数过程还包括：
[0077]
提取无损状态下的基准信号的特征参数建立预测模型；采集无损状态下的基准信号，该信号中包含了频散、多模态和尖心轨斥离或密贴等不同工作状态等信息，以此消除非伤损因素对钢轨缺陷监测的影响。
[0078]
通过预测模型提取不同状态下测试信号以及检测信号的特征参数，进而实现不同状态下测试信号的伤损等级阈值以及检测信号的伤损指数的快速计算。
[0079]
作为一优选，特征参数提取过程中可通过滑动窗进行处理，以控制数据处理量，同时保证参数提取精度。
[0080]
在一示例中，计算不同状态下的伤损等级阈值步骤前、判断轨道检测信号对应的状态步骤前，还包括信号预处理步骤：
[0081]
依次对测试信号和/或检测信号进行离散傅里叶变换处理、滤波处理、离散傅里叶逆变换处理。具体地，在断轨监测过程中，压电传感器接收到的检测信号可能会受到各种外界的干扰，包括已知的或未知的，持续性或间隙性的电磁干扰，尤其是在高速铁路道岔环境中，为了在一定程度上改善信号的可识别度，需要一种快速高效的、适用于导波探伤的信号处理方法，以满足现场检测的基本信号处理需求。本技术发射端发送的激励信号实质为一个窄带信号，进而通过滤波处理滤除外界干扰信号。
[0082]
在一示例中，如图2所示，预处理步骤后还包括自检步骤，具体包括：
[0083]
s04：提取监测信号特征，判断传感器发射、接收是否正常，即判断检测信号中是否存在指定频率的信号成分，若无，发出故障提示信息。
[0084]
在一示例中，数据训练步骤还包括建立状态判断模型：
[0085]
提取某一状态下测试信号的特征参数；其中，特征参数包括该测试信号的幅相参数、周期数等，即通过该特征参数能够判别当前状态，即斥离或密贴。
[0086]
基于对应状态下测试信号的特征参数建立对应状态判断模型，即实现了斥离状态判断模型以及密贴状态判断模型。
[0087]
在一示例中，方法还包括状态判断步骤：
[0088]
对测试信号或检测信号进行分类处理得到不同状态下的测试信号或检测信号。具体地，在无损状态下，提取不同状态下的超声波信号；然后提取这些超声波信号的主成分；将第一主成分作为聚类中心，提取第一类信号；然后将剩余信号重复上一步计算，得到第二类信号；以此类推，并将所有的第一主成分作为参考信号，从而达到分类和去除冗余数据的目的。
[0089]
在一示例中，分类处理步骤前还包括：
[0090]
对测试信号进行主成分分析处理。具体地，为了使模型参数具有较强的鲁棒性，要求数据训练阶段采集足够的数据；当训练数量达到设定要求后，利用pca提取数据中的主要成分，获取道岔尖心轨在斥离和密贴两种不同状态下数据的主要成分，减小冗余数据的计算量，节约计算资源，提升数据处理效率，进而保证轨道伤损探测的实时性。
[0091]
将上述示例进行组合得到状态判断模型建立的优选示例如图3所示，包括以下步
骤：
[0092]
s05：对监测信号进行主成分分析处理；
[0093]
s06：对监测进行分类处理得到不同状态下的测试信号；
[0094]
s07：提取对应状态下测试信号的特征参数建立对应状态判断模型。
[0095]
在一示例中，监测判断步骤还包括钢轨折断判断子步骤：
[0096]
判断检测信号是否为指定频率的检测信号，若否，道岔完全折断。其中，指定频率信号为超声波发射器发射的特定频率信号，该指定频率信号可根据用户不同需求进行定义。
[0097]
作为一优选示例，本技术轨道检测的监测判断步骤具体包括：
[0098]
s21：根据检测信号判断轨道是否出现微伤损；具体地，提取检测信号的非线性参数，判断非线性现象出现的频率是否超过非线性参数阈值时，说明钢轨出现微伤损。
[0099]
s22：根据检测信号判断轨道是否出现宏观伤损；具体地，提取检测信号的伤损指数即时域信号相似性值、时域信号互相关值、频谱幅度差值、频谱相似性值、emd损伤指数值和希尔伯特-黄损伤指数值，当伤损指数超过阈值时，表明钢轨出现轨头伤损或轨底伤损。
[0100]
s23：根据是否接收到指定频率的检测信号判断轨道是否完全折断。
[0101]
在一示例中，方法还包括分级报警步骤：
[0102]
s4：根据钢轨伤损等级输出不同等级的报警指令。具体地，当判断当前尖/心轨处于微裂纹损伤时，短时间内不影响过车安全，建议在最近的天窗点上道巡检，输出三级报警指令；当判断当前尖/心轨处于宏观裂纹损伤时，建议工作人员进行重点检查，输出二级报警指令；当判断当前尖/心轨完全折断时，必须在最短的时间内上道检查，输出一级报警指令，一级报警指令、二级报警指令、三级报警指令的报警示意动作逐级减弱。本示例通过分级报警能够及时告知工作人员轨道当前的伤损等级，提示相关部门采取对应的措施，避免安全事故的产生。
[0103]
将上述示例进行组合，得到本发明的优选监测方法，包括以下步骤：
[0104]
s1’：将实时采集的钢轨检测信号进行分类处理得到钢轨当前状态；
[0105]
s2’：计算检测信号的非线性参数，判断该非线性参数是否超过阈值(当前状态下的非线性参数阈值)，若超过，进入步骤s3’；若未超过，进入步骤s4’；
[0106]
s3’：通过滑动窗统计非线性的发展趋势即计算宏观裂纹的伤损系数，判断该伤损系数是否超过阈值(当前状态下的伤损系数阈值)，若未超过，继续监测；若超过，若超过，输出三级报警指令；
[0107]
s4’：计算宏观裂纹的伤损系数，并判断该伤损系数是否超过阈值(当前状态下的伤损系数阈值)，若未超过，继续监测；若超过，输出二级报警指令，并进入步骤s5’；
[0108]
s5’：判断钢轨的实时检测信号是否为指定频率的检测信号，若否，道岔完全折断，输出一级报警指令；若有，继续监测。
[0109]
本技术主动式断轨监测原理，是以无损状态时的采集信号作为参考信号(基准信号)，该信号中包含了频散、多模态和传感器与钢轨特征结构等信息，以此消除非伤损因素对钢轨缺陷监测的影响；当钢轨出现宏观裂纹时，超声波经过该伤损后，会产生的反射、多路径等现象，从而传感器采集信号产生影响，其影响程度与伤损的程度直接相关，那么利用此种信号的改变实现钢轨断轨监测。
[0110]
为验证本发明钢轨裂纹识别的有效性，选择一根存在自然伤的钢轨进行验证，传感器安装位置如图4所示；为了对比试验效果，还选取了一根相同(长度、材质等)无伤钢轨，传感器安装位置如图5所示，同时在x1位置进行人工造伤，试验步骤如下：
[0111]
s11’：在f1安装发射传感器，并安装接收传感器r1～r4，其中r1、r2安装在自然伤损轨上；r3、r4安装在无伤钢轨上。发射点f1连接同一个发射通道，即无伤和有伤钢轨发射的相同信号；其中，发射信号来源于信号源自动发射装置；
[0112]
s12’：采集n条接收传感器接收的超声波数据，进行有伤钢轨和无伤钢轨对比；
[0113]
s13’：在无伤钢轨上进行轨底角造伤，造伤大小为30*5mm，造伤完成后，继续在f1位置发射信号源，r1～r4传感器进行接收，并计算检测信号的伤损指数；
[0114]
s14’：继续在无伤钢轨上进行轨底角造伤，造伤大小为40*9mm，造伤完成后，继续在f1位置发射信号源，r1～r4传感器进行接收，并计算检测信号的伤损指数；
[0115]
s15’：继续在无伤钢轨上进行轨底角造伤，造伤大小为40*10，造伤完成后，继续在f1位置发射信号源，r1～r4传感器进行接收，并计算检测信号的伤损指数；
[0116]
进一步地，如图6有伤钢轨和无伤钢轨数据采集对比图所示，轨底角自然伤损轨和无伤钢轨的接收传感器采集到的接收信号，从图中可以看出：两根钢轨的接收传感器均采集到了明显的端面反射波信号，但伤损轨上的接收信号中，在0.003～0.004s之间采集到明显的伤损反射波信号，根据反射波达到时间，可以算出伤损的位置为2.43m，于实际伤损位置2.5m相差0.07m，误差仅为2.8％。该结果说明：本发明所述的监测方法能够准确识别自然伤。
[0117]
更进一步地，如图7-8所示，其中图7为r3传感器在不同造伤大小(不同伤损程度)下的伤损指数变化趋势图；图8为r4传感器在不同造伤大小下的伤损指数变化趋势图，可以看出，在不同伤损程度下，r3、r4传感器的各项指标均呈现出显著差异，本技术基于主动式的断轨监测方法能够准确识别钢轨的宏观伤损。
[0118]
本实施例提供了一种存储介质，与上述任一示例或多个示例组合形成的基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法具有相同的发明构思，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一示例或多个示例组合形成的所述基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法的步骤。
[0119]
基于这样的理解，本实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0120]
本实施例还提供一种终端，与上述任一示例或多个示例组合形成的基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法具有相同的发明构思，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一示例或多个示例组合形成的所述基于非线性超声波的主动式钢轨伤损监测方法的步骤。处理器可以是单核或者多核中央处理单元或者特定的集成电路，或者配置成实施本发明的一个或者多个集成电路。
[0121]
在本发明提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0122]
本发明还包括一种基于非线性超声波的主动式道岔防断监测系统，上述任一示例或多个示例组合形成的监测方法基于该系统进行应用，该系统包括信号发射端、信号接收端、信号采集端和信号处理端，信号接收端、信号采集端、信号处理端顺次连接。信号发射端、信号接收端均设于钢轨上且处于同一水平线，钢轨无损伤时，信号接收端能够有效接收发射端发送的激励信号。作为一选项，超声波发射器、超声波接收器为导波换能器、压电式传感器、压电式换能器的任意一种。
[0123]
在另一示例中，本发明还包括一种基于非线性超声波的主动式道岔防断监测系统，上述任一示例或多个示例组合形成的监测方法基于该系统进行应用，该系统包括训练单元和判断单元；所述训练单元用于计算钢轨不同状态下测试信号的伤损等级阈值，进而建立钢轨不同状态下不同伤损等级与测试信号之间的映射关系；所述判断单元用于判断轨道检测信号对应的状态，将检测信号与对应状态下伤损等级阈值进行比较，进而确定钢轨伤损等级。
[0124]
在一示例中，所述系统还包括第一预处理单元，用于依次对测试信号和/或检测信号进行离散傅里叶变换处理、滤波处理、离散傅里叶逆变换处理。
[0125]
在一示例中，所述系统还包括模型建立单元，用于提取某一状态下测试信号的特征参数，并基于对应状态下测试信号的特征参数建立对应状态判断模型
[0126]
在一示例中，所述系统还包括状态判断单元，用于对测试信号或检测信号进行分类处理得到不同状态下的测试信号或检测信号。
[0127]
在一示例中，所述系统还包括第二预处理单元，用于对测试信号进行主成分分析处理。
[0128]
在一示例中，所述判断单元还包括钢轨折断判断模块，用于判断检测信号是否为指定频率的检测信号，若否，道岔完全折断。
[0129]
在一示例中，所述系统还包括报警单元，用于根据钢轨伤损等级输出不同等级的报警指令。
[0130]
以上具体实施方式是对本发明的详细说明，不能认定本发明的具体实施方式只局限于这些说明，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演和替代，都应当视为属于本发明的保护范围。