一种列车车轮空转及滑行的实时监测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及列车车轮的实时监测领域，具体来说，涉及一种列车车轮空转及滑行 的实时监测方法。
【背景技术】
[0002] 在列车运行中，如果没有足够的粘着牵引力，其结果势必没有足够的速度。如果轮 轨间的粘着失效，便会出现列车车轮发生空转的现象，导致轮轨擦伤，而严重的擦伤往往是 钢轨疲劳失效的重要根源之一。铁路工务部门，每年仅仅为了修换擦伤的钢轨，就要花费大 量资金。同时，当列车制动时，如果轮轨作用界面之间的粘着失效，将造成车轮滑行，形成车 轮擦伤。车轮擦伤不仅使列车运行时车辆/轨道产生强烈的振动，轮轨间产生强烈的冲击 噪声，而且会导致车轮轴承、车轴和轨道的损伤，增加轮轨维修费用。因此，在列车运行时， 牵引力与制动力的施加都必须满足粘着条件，否则就会导致列车空转或滑行。列车车轮一 旦发生空转或者滑行现象，将极大的破坏正常的轮轨接触关系，甚至导致脱轨事故的发生。 因此对于列车的空转滑行监测具有十分重要的作用。
[0003] 传统的检测手段主要是通过测速定位的方式来分析列车车轮的空转或滑行状态， 主要测速方法有：测速电机、光电式速度传感器、多普勒雷达、激光测速、惯性加速度传感 器、GPS测速等，这些方法存在检测精度不足的问题，同时在实际的检测中往往是多种测速 方法间的组合应用，存在检测数据格式的差异和数据融合的问题，对后台数据处理设备要 求极高。
[0004] 随着数字图像技术的发展和视频图像分析处理的成熟，视频测速得到了广泛的应 用，对于列车车轮的空转及滑行监测，主要采用双摄像机监测的手段，但其存在两台摄像机 需要同步触发、摄像机更换维修麻烦等问题。
【发明内容】
[0005] 技术问题：本发明所要解决的技术问题是：提供一种列车车轮空转及滑行的实时 监测方法，利用一个摄像机即可实现监测，有效的解决双摄像机的检测需要严格进行时间 同步的校准，提高了监测的效率。
[0006] 技术方案：为解决上述技术问题，本发明实施例采用如下的技术方案：
[0007] -种列车车轮空转及滑行的实时监测方法，所述的监测方法包括以下步骤：
[0008] 步骤10)安装设备：将摄像机和平面镜分别固定安装在列车的底架，列车的车轮 位于轨枕上，在列车的车轮和轨枕上分别设置标定块；车轮上的标定块在平面镜中成的虚 像与轨枕上的标定块处于同一水平面中；
[0009] 步骤20)调试摄像机焦距，固定拍摄范围，使车轮上的标定块在平面镜中成的虚 像和轨枕上的标定块位于摄像机的拍摄范围内，获取视频数据；
[0010] 步骤30)将视频中每帧图像转化成灰度图像fk(i，j)，并分解灰度图像：每帧图 像的像素为nXm，其中，n、m均为偶数，fk(i，j)表示第k帧图像的二维矩阵中像素坐标点 (i，j)的灰度值，像素坐标系原点位于图像的左上角，以向下为χ轴的正方向，向右为y轴的 正方向，ie [1，n]，je[1，m]，k的取值范围为[1，sumframe]之间的整数，sumframe表 示视频分解成图像的总帧数；
[0011] 将fk (i，j)分为用于列车运行速度检测的Λ(1>(/，Λ和用于车轮转动速度 检测的穴2)(/,/):两个矩阵，其中，./；(1、(人./)=/4(，'，外且ie[1，n]，je[1，m/2]; .d/)= + ，且ie[1，n]，je[1，m/2];
[0012] 步骤40)测算列车运行速度；
[0013] 步骤50)测算列车车轮转动速度；
[0014] 步骤60)判断车轮的运行状态。
[0015] 作为优选方案，所述的步骤40)中，
[0016]利用式⑴计算Λω(〇)的灰度平均值：
[0018] 其中，Zf表示第k帧图像#(/,刀的灰度平均值，对集合/斗中每一帧 图像求取灰度平均值，得到第一散点序列?ζ丨对第一散点序列进行二阶差分，对差分 结果取绝对值，得到第一序列数据gl (k)，&⑷=▲ ^+Zf；)，此处k取[1， sumframe-2]，Zf+>2表示k+2帧图像/=(/,力的灰度平均值，表示第k+1帧图像巧(/."/) 的灰度平均值；
[0019] 对第一序列数据gl(k)进行局部极大值检测，如果检测得到的极大值满足设定的 阈值Λ?;Μ;?/，则记录该极大值的坐#X_bCTi，X_bCTi表示第numberl个极大值点的帧坐标；
[0020] 设置扫描范围札，检验极大值点的帧坐标X_bCTl前后的Ri帧坐标内是否存在其 他极大值点，如果存在其它极大值点，则取这些极大值点帧坐标的均值，作为融合后的极大 值点帧坐标，持续扫描并融合，直到在扫描范围内没有出现其他极大值点，对第一序列数据 gl(k)进行扫描和融合后，获得最终融合后的第一极大值帧坐标序列沐义}，工么表示在第 一极大值帧坐标序列丨中，作为第Nol次检测到轨枕标定块的第帧图像；
[0021] 利用式（2)测算列车运行速度：
[0023] 其中，L表示相邻两个轨枕之间的距离；ΔΤ表示相邻两帧图像之间的时间间隔； 表示在时间区间/,ηλΙΚΥαγ内的列车运行速度；表示轨枕标定块第j+1 次被检测到时所在的帧图像在整个帧图像中的序号；表示轨枕标定块第j次被检测到 时所在的帧图像在整个帧图像中的序号。
[0024] 作为优选方案，所述的步骤50)包括：
[0025] 利用式⑶计算./;尸乜_/_)的灰度平均值：
[0027] 其中，Zf表示第k帧图像的灰度平均值，对集合中每一帧 图像求取灰度平均值，得到第二散点序列对第二散点序列进行二阶差分，对差分 结果取绝对值，得到第二序列数据g2 (k)，g2㈨=―⑷丨丨-2Z= +Zf；)，此处k取[1， sumframe-2]，Zg表示第k+2帧图像^2丨仏力中的灰度平均值，表示第k+1帧图像 (/，./)中的灰度平均值；
[0028] 对第二序列数据g2(k)进行局部极大值检测，如果检测得到的极大值满足设定的 阈值，.则记录该极大值的坐标X_bCT2,X_bCT2表示第number2个极大值点的帧坐标；
[0029] 设置扫描范围R2，检验极大值帧坐标X_bCT2前后的R2帧坐标内是否存在其他极大 值点，如果存在其它极大值点，则取这些极大值点帧坐标的均值，作为融合后的极大值点帧 坐标，持续扫描并融合，直到在扫描范围内没有出现其他极大值点；对第二序列数据g2(k) 进行扫描和融合后，获得最终融合后的第二极大值帧坐标序列丨1=}，表示在第二极 大值帧坐标序列中，作为第N〇2次检测到车轮标定块的第.\';/:帧图像；
[0030] 利用式⑷测算列车车轮转动速度：
[0032] 其中，r表示列车车轮的半径；△T表示相邻两帧图像之间的时间间隔；表示 在时间区间e(X二内测算列车车轮转动速度；分子项中除以4,表示沿着车 轮圆周4等分设置4个车轮标定块；表示车轮标定块第j+Ι次被检测到时所在的帧图 像在整个帧图像中的序号；Xf表示车轮标定块第j次被检测到时所在的帧图像在整个帧 图像中的序号。
[0033] 作为优选方案，所述步骤60)具体包括：
[0034] 利用式（5)测算在同一时刻，列车运行速度与车轮转动速度的速度差值：
[0035] Δν=(5-^轮式（5)
[0036] 利用式（6)测算在同一时刻，列车运行速度与车轮转动速度的滑移率：
[0038] 设速度差值阈值为AVl，滑移率阈值为1，则当Δν彡AVl，且η彡^时，则车 轮处于滑行状态，当Αν彡-aVi，且η彡-η^寸，则车轮处于空转状态。
[0039] 作为优选方案，所述的列车车轮空转及滑行实时监测方法，还包括步骤70):如果 步骤60)检测出车轮处于滑行状态或者空转状态，且持续w秒检测中，车轮处于同一状态， 则车轮发生空转或滑行。
[0040] 作为优选方案，所述的步骤70)中，w为5。
[0041] 作为优选方案，所述的步骤30)中，n，m均为偶数。
[0042] 作为优选方案，所述的步骤60)中，Δν$ 15千米/小时，η# 15%。
[0043] 作为优选方案，所述的步骤40)中，e[20,40]。
[0044] 作为优选方案，所述的步骤50)中，e[20,40]。