[发明专利]一种基于φ-OTDR的高铁轨道健康在线监控方法在审
申请号: | 201911409410.0 | 申请日: | 2019-12-31 |
公开(公告)号: | CN111497902A | 公开(公告)日: | 2020-08-07 |
发明(设计)人: | 张旭苹;王苏;李密 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
主分类号: | B61L23/04 | 分类号: | B61L23/04;G01N29/04;G01N29/46;G01N29/44;E01B35/00;E01B35/12 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 朱小兵 |
地址: | 210000 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 otdr 铁轨 健康 在线 监控 方法 | ||
1.一种基于φ-OTDR的高铁轨道健康在线监控方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、利用铁路沿线铺设的既有通信光纤进行传感,捕获铁路沿线各处在列车经过后的振动信息沿时间和空间的二维分布情况;将所测量得到的光纤振动曲线数据按时间轴组织为一灰度表示强度的瀑布图,该瀑布图的横坐标为光纤长度信息、纵坐标为时间长度信息;
步骤二、对有列车驶过的时间段所对应的瀑布图进行滤波,采用基于动态规划的边缘提取算法提取列车驶过被测钢轨的轨迹图,轨迹图内包含轮轨振动关系数据;在轨迹图中划分出轨迹前后两个范围,这两个范围内包含钢轨振动数据;
步骤三、对轮轨振动关系数据和钢轨振动数据分别进行时频分析处理,提取出轮轨振动特征频谱和钢轨谐振特征频谱,将轮轨振动特征频谱和钢轨谐振特征频谱再分别经过特征频谱提取算法,得到轮轨振动特征频率和钢轨谐振特征频率;
步骤四、对无列车驶过的时间段所对应的瀑布图进行时域分析处理,提取背景噪声的特征频谱,将背景噪声的特征频谱再经过特征频谱提取算法,得到背景噪声的特征频率;
步骤五、在铁轨和车轮的表面均无损伤的情况下,重复步骤一至步骤四,建立轮轨关系数据库和背景噪声数据库;将轮轨振动特征频率和钢轨谐振特征频率与对应的列车型号和钢轨路段信息存储在轮轨关系数据库中;将背景噪声的特征频率与钢轨路段信息存储在背景噪声数据库;
步骤六、将步骤三中得到的轮轨振动特征频率和钢轨谐振特征频率与步骤五建立的轮轨关系数据库进行比较;具体如下:
601、当轮轨振动特征频率与轮轨关系数据库中的轮轨振动特征频率的差异在预设允许范围内,且钢轨谐振特征频率与轮轨关系数据库中的钢轨谐振特征频率的差距也在预设允许范围内;则将该组数据标记为观察状态存入轮轨关系数据库;
602、当轮轨振动特征频率与轮轨关系数据库中的轮轨振动特征频率的差异不在预设允许范围内,或者钢轨谐振特征频率与轮轨关系数据库中的钢轨谐振特征频率的差距不在预设允许范围内时,若整条铁路的轮轨振动特征频率均变化,则是列车轮子出现问题,否则,则是钢轨出现问题,将该组数据标记为报警状态存入轮轨关系数据库,并将列车轮子出现问题的信息、钢轨出现问题的信息传输给监测人员;
步骤七、将步骤四中得到的背景噪声的特征频率与背景噪声数据库中数据进行对比分析,对背景噪声数据进行大数据分析,分析钢轨随外部环境的变化情况,从而得到其老化规律和预测寿命信息。
2.根据权利要求1所述一种基于φ-OTDR的高铁轨道健康在线监控方法,其特征在于,所述步骤二中的滤波方法为小波分解去噪。
3.根据权利要求1所述一种基于φ-OTDR的高铁轨道健康在线监控方法,其特征在于,时频分析处理的方法为短时傅里叶变换或小波分析。
4.根据权利要求1所述一种基于φ-OTDR的高铁轨道健康在线监控方法,其特征在于,特征频谱提取算法为基于最小二乘法的多项式拟合方法。
5.根据权利要求1所述一种基于φ-OTDR的高铁轨道健康在线监控方法,其特征在于,采用φ-OTDR对高铁轨道沿线铺设的既有通信光纤进行传感。
6.根据权利要求1所述一种基于φ-OTDR的高铁轨道健康在线监控方法,其特征在于,分析步骤二中得到的轨迹在空间轴和时间轴的位置,实现对列车的定位,测量出速度和加速度。
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