基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测系统及方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测系统及方法。该系统包括轴箱振动加速度传感器、旋转脉冲测速传感器、模拟预处理电路、A/D转换电路、嵌入式系统、无线网络路由、上位机。所述轴箱振动加速度传感器设置于列车走行部轴箱上，旋转脉冲测速传感器设置于列车车轴端盖内，所述轴箱振动加速度传感器采集的轴箱振动信号和旋转脉冲测速传感器采集的车速信号先经过模拟预处理电路进行低通滤波处理，再经A/D转换电路将模拟信号转换成数字信号，数字信号由嵌入式系统经无线网络路由发送至上位机进行处理，上位机通过振动信号预测得到轨道高低不平顺结果。本发明具有成本低、工程实施性好等优点。
【专利说明】基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及轨道不平顺预测的【技术领域】，特别是一种基于轴箱振动加速度的轨道 高低不平顺预测系统及方法。
【背景技术】
[0002] 轨道不平顺是指轨道几何形状、尺寸和空间位置相对其正常状态的偏差。直线轨 道不平、不直，对中心线位置和轨道高度、宽度正确尺寸的偏离；曲线轨道不圆顺，偏离曲线 中心线位置，偏离曲率、超高、轨距的正确数值，偏离顺坡变化尺寸等轨道几何偏差通称轨 道不平顺。它是机车车辆产生随机振动、轨道结构疲劳损坏和机车车辆运行安全性下降的 主要影响因素。
[0003] 产生轨道不平顺的原因和影响因素很多。轨道不平顺往往起源于轨道材料的缺陷 和钢轨等轨道部件的制造误差或公差，以及线路施工质量和施工过程中直接产生的各种初 始不平顺。轨道开通运营后，在列车荷载作用下，新的轨道不平顺将进一步产生发展，起源 于制造和轨道施工过程的各种初始不平顺将逐渐增大恶化。运营过程中，机车车辆的作用 是轨道不平顺发生、发展及恶化的主要原因。此外，自然环境的变化，轨道维修作业，轨道构 造等因素对轨道不平顺的发生、发展、恶化都有不可忽视的影响。
[0004] 杨文忠对轴箱加速度与轨道高低不平顺进行研究（杨文忠基于晓波的轴箱加速 度与轨道不平顺关系的研究同济大学博士学位论文2008)，该方法通过轴箱加速度双积分 计算得到轨道高低不平顺，但该方法需要多个不同带宽的加速度计实现，工程施工性较差。
[0005] 李再帏等提出利用希尔伯特黄变换方法对车辆-轨道系统中高低不平顺与车 辆垂向振动加速度关系进行分析（李再帏，练松良，刘晓舟HHT在车辆-轨道系统垂向 振动时频分析中的应用，振动测试与诊断2013)，利用经验模态分解法（empirical mode decomposition,简称EMD)对实测的高低不平顺与车辆垂向振动加速度信号进行分解，得 到两者的本征模函数；然后，通过比较分析两者本征模函数的时域波形与Hilbert能量谱， 说明高低不平顺本征模函数与车辆垂向振动加速度本征模函数之间的确定性的对应关系， 可以利用车辆垂向振动加速度来识别轨道高低不平顺的不良区段，该方法需要依据轨检车 采集振动与轨道高低不平顺数据，不能适用于普通运营车辆。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于提供一种成本低、工程实施性好的基于轴箱振动加速度的轨道 高低不平顺预测系统及方法，通过采集运营车辆轴箱上的振动加速度信号对轨道高低不平 顺进行实时在线监测。
[0007] 实现本发明目的的技术解决方案是：一种基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺 预测系统，包括轴箱振动加速度传感器、旋转脉冲测速传感器、模拟预处理电路、A/D转换电 路、嵌入式系统、无线网络路由、上位机；所述轴箱振动加速度传感器设置于列车走行部轴 箱上，旋转脉冲测速传感器设置于列车车轴端盖内，所述轴箱振动加速度传感器、旋转脉冲 测速传感器的输出端均接入模拟预处理电路，模拟预处理电路的输出端通过A/D转换电路 接入嵌入式系统；
[0008] 所述轴箱振动加速度传感器采集的轴箱振动信号和旋转脉冲测速传感器采集的 车速信号先经过模拟预处理电路进行低通滤波处理，再经A/D转换电路将模拟信号转换成 数字信号，数字信号由嵌入式系统经无线网络路由发送至上位机进行处理，上位机通过振 动信号预测得到轨道高低不平顺结果。
[0009] -种基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测方法，包含以下步骤：
[0010] 步骤1，在列车走行部轴箱上设置轴箱振动加速度传感器，列车车轴端盖内设置旋 转脉冲测速传感器，并在运营列车上设置模拟预处理电路、A/D转换电路、嵌入式系统、无线 网络路由、上位机；
[0011] 步骤2,所述轴箱振动加速度传感器、旋转脉冲测速传感器的输出端均接入模拟预 处理电路，模拟预处理电路的输出端通过A/D转换电路接入嵌入式系统；
[0012] 步骤3,车辆在运营过程中，通过轴箱振动加速度传感器采集轴箱振动加速度信 号、旋转脉冲测速传感器采集车速信号，所采集的信号经模拟预处理电路进行滤波，再经过 A/D转换电路将模拟信号转换成数字信号输入嵌入式系统，嵌入式系统将采集的数据通过 无线网络路由发送至上位机；
[0013] 步骤4,上位机将已有的轴箱振动加速度信号作为输入、轨道高低不平顺谱作为输 出，采用外源非线性自回归神经网络NARX训练，得到网络相关参数，所述网络相关参数包 括节点间的连接权系数、每个节点阈值；
[0014] 步骤5,上位机利用采集得到的轴箱振动加速度信号通过NARX神经网络实时预测 当前轨道高低不平顺。
[0015] 本发明与现有技术相比，其显著优点是：（1)在运营车辆上检测轨道不平顺，避免 了传统检测方法需要专用轨检车带来的运行维护成本；（2)工程实施性好，所述轴箱振动 加速度传感器和旋转脉冲测速传感器方便安装，可靠性高。
【专利附图】
【附图说明】
[0016] 图1为本发明基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测系统的结构图。
[0017] 图2为本发明系统中传感器的安装示意图。
[0018] 图3为本发明基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测方法的流程图。
[0019] 图4为实施例中训练所得到的NARX神经网络输出值和实际系统输出值。
[0020] 图5为实施例中测试所得到的NARX神经网络输出值和实际系统输出值。
【具体实施方式】
[0021] 下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
[0022] 结合图1，本发明基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测系统，包括轴箱振动 加速度传感器、旋转脉冲测速传感器、模拟预处理电路、A/D转换电路、嵌入式系统、无线网 络路由、上位机；所述轴箱振动加速度传感器设置于列车走行部轴箱上，旋转脉冲测速传感 器设置于列车车轴端盖内，所述轴箱振动加速度传感器、旋转脉冲测速传感器的输出端均 接入模拟预处理电路，模拟预处理电路的输出端通过A/D转换电路接入嵌入式系统；
[0023] 所述轴箱振动加速度传感器采集的轴箱振动信号和旋转脉冲测速传感器采集的 车速信号先经过模拟预处理电路进行低通滤波处理，再经A/D转换电路将模拟信号转换成 数字信号，数字信号由嵌入式系统经无线网络路由发送至上位机进行处理，上位机通过振 动信号预测得到轨道高低不平顺结果，并将结果进行展示、存储等。
[0024] 结合图1?2,本发明基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测方法，包含以下 步骤：
[0025] 步骤1，在列车走行部轴箱上设置轴箱振动加速度传感器，列车车轴端盖内设置旋 转脉冲测速传感器，并在运营列车上设置模拟预处理电路、A/D转换电路、嵌入式系统、无线 网络路由、上位机；
[0026] 步骤2,所述轴箱振动加速度传感器、旋转脉冲测速传感器的输出端均接入模拟预 处理电路，模拟预处理电路的输出端通过A/D转换电路接入嵌入式系统；
[0027] 步骤3,车辆在运营过程中，通过轴箱振动加速度传感器采集轴箱振动加速度信 号、旋转脉冲测速传感器采集车速信号，所采集的信号经模拟预处理电路进行滤波，再经过 A/D转换电路将模拟信号转换成数字信号输入嵌入式系统，嵌入式系统将采集的数据通过 无线网络路由发送至上位机；
[0028] 步骤4,上位机将已有的轴箱振动加速度信号作为输入、轨道高低不平顺谱作为输 出，米用外源非线性自回归神经网络NARX(Nonlinear Auto-Regressive with exogenous input Neural Networks)训练，得到网络相关参数，所述网络相关参数包括节点间的连接 权系数、每个节点阈值；
[0029] 步骤5,上位机利用采集得到的轴箱振动加速度信号通过NARX神经网络实时预测 当前轨道高低不平顺。
[0030] 结合图3,上位机利用采集得到的轴箱振动加速度信号通过NARX神经网络实时预 测当前轨道高低不平顺，具体如下：
[0031] (1)依据已有轴箱振动加速度信号和历史积累的轨道高低不平顺数据，对该轴箱 振动加速度信号和轨道高低不平顺数据分别进行归一化处理，归一化公式为：
【权利要求】
1. 一种基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测系统，其特征在于，包括轴箱振动 加速度传感器、旋转脉冲测速传感器、模拟预处理电路、A/D转换电路、嵌入式系统、无线网 络路由、上位机；所述轴箱振动加速度传感器设置于列车走行部轴箱上，旋转脉冲测速传感 器设置于列车车轴端盖内，所述轴箱振动加速度传感器、旋转脉冲测速传感器的输出端均 接入模拟预处理电路，模拟预处理电路的输出端通过A/D转换电路接入嵌入式系统； 所述轴箱振动加速度传感器采集的轴箱振动信号和旋转脉冲测速传感器采集的车速 信号先经过模拟预处理电路进行低通滤波处理，再经A/D转换电路将模拟信号转换成数字 信号，数字信号由嵌入式系统经无线网络路由发送至上位机进行处理，上位机通过振动信 号预测得到轨道高低不平顺结果。
2. 根据权利要求1所述的基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测系统，其特征在 于，所述轴箱振动加速度传感器采用东华测试生产的DH112型压电式加速度传感器，量程 为lOOOm/s 2,频率响应范围为0. 5?IKHz,灵敏度为O?5mV/ms^2。
3. 根据权利要求1所述的基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测系统，其特征 在于，所述嵌入式系统采用ARM处理器为核也的嵌入式系统设备，该设备包括无线网络模 块，该ARM处理器的型号为AT91SAM9263,主频200MHz ;所述嵌入式系统集成了 MC电路， 采用PHY芯片DM9161的W太网接口，通过设置IP地址和MC进行W太网连接，配置了基 于RT3070芯片的USB-WIFI模块，该USB-WIFI模块通过USB接口与主板连接，传输速率 150Mbps。
4. 根据权利要求1所述的基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测系统，其特 征在于，所述无线网络路由采用华为公司的AR151W-P/AR151W-P-型无线路由器，IMX为 100Mbps，内存容量为512M，具有串行辅助/控制台端口。
5. 根据权利要求1所述的基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测系统，其特征在 于，所述上位机采用盛博科技公司生产的口X3010核也主机，该主机采用英特尔凌动处理 器D525、支持表贴内存、DMM条扩展、内存达2GB/4GB、支持2个SATA、支持18位VGA与独 立双显，能够运行Linux、VxWorks、Windows,提供PC/104和PC/104+总线扩展。
6. -种基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测方法，其特征在于，包含W下步 骤： 步骤1，在列车走行部轴箱上设置轴箱振动加速度传感器，列车车轴端盖内设置旋转脉 冲测速传感器，并在运营列车上设置模拟预处理电路、A/D转换电路、嵌入式系统、无线网络 路由、上位机； 步骤2,所述轴箱振动加速度传感器、旋转脉冲测速传感器的输出端均接入模拟预处理 电路，模拟预处理电路的输出端通过A/D转换电路接入嵌入式系统； 步骤3,车辆在运营过程中，通过轴箱振动加速度传感器采集轴箱振动加速度信号、旋 转脉冲测速传感器采集车速信号，所采集的信号经模拟预处理电路进行滤波，再经过A/D 转换电路将模拟信号转换成数字信号输入嵌入式系统，嵌入式系统将采集的数据通过无线 网络路由发送至上位机； 步骤4,上位机将已有的轴箱振动加速度信号作为输入、轨道高低不平顺谱作为输出， 采用外源非线性自回归神经网络NARX训练，得到网络相关参数，所述网络相关参数包括节 点间的连接权系数、每个节点阔值； 步骤5,上位机利用采集得到的轴箱振动加速度信号通过NARX神经网络实时预测当前 轨道高低不平顺。
7.根据权利要求6所述的基于轴箱振动加速度的轨道高低不平顺预测方法，其特征在 于，步骤5所述上位机利用采集得到的轴箱振动加速度信号通过NARX神经网络实时预测当 前轨道高低不平顺，具体如下： (1) 依据已有轴箱振动加速度信号和历史积累的轨道高低不平顺数据，对该轴箱振动 加速度信号和轨道高低不平顺数据分别进行归一化处理，归一化公式为： "S巳Cd _ ~ '^min 义!- _ ^ ^max 尤 min 式中，为归一化么后的数据、Xi为振动加速度信号或轨道高低不平顺数据中的第i 个数据、XmiD为振动加速度信号或轨道高低不平顺数据中最小值、Xm。,为振动加速度信号或 轨道高低不平顺数据中最大值； (2) 确定NARX神经网络结构，包括输入节点数、输出节点数、隐层层数，设定NARX网络 的输入输出层神经元数目，输入层神经元为1，输出层神经元为1，选择隐节点与输出层节 点的激活函数，激活函数包括阔值函数、分段线性函数和非线性函数； 做确定隐层节点数目，采用经验遍历法，即通过选取不同的隐节点数来训练网络，选 取性能最佳时的隐节点数目； (4) 确定时间延迟阶数，取输入时间延迟阶数与输出时间延迟阶数保持一致，采用经验 遍历法构造一组不同时间延迟阶数的NARX神经网络，选择测试均方根误差最小的时间延 迟阶数； (5) 选择适合该NARX神经网络的训练算法即贝叶斯正则化算法； (6) 利用历史积累的轴向振动加速度数据作为NARX神经网络的输入数据、轨道高低不 平顺数据作为NARX神经网络的输出数据对NARX进行训练，获得NARX神经网络训练指标， 所述NARX神经网络训练指标包括均方根误差和网络输出与实际输出的相关系数，比较训 练所得到的NARX神经网络输出值和实际系统输出值之间的相关系数评价网络性能，均方 根误差越小，相关系数越接近于1表明网络性能越优越； (7) 将采集的实时轴箱振动加速度信号作为NARX神经网络输入，预测轨道高低不平 顺，根据铁路部口局部不平顺幅值超限评分法中对高低不平顺的轨道几何尺寸容许偏差来 判断轨道高低不平顺状态，参照速度信号计算列车运营距离与轨道高低不平顺数据，推算 出轨道高低不平顺位置。
【文档编号】B61K9/08GK104260754SQ201410526294
【公开日】2015年1月7日 申请日期:2014年10月8日 优先权日:2014年10月8日
【发明者】郭翔, 冒玲丽, 王夫歌, 石奋义, 王晓浩, 郭岑, 邢宗义 申请人:南京理工大学