[发明专利]一种基于轮轨接触轨迹的铁道车辆脱轨智能监控系统

权利要求书

1.一种基于轮轨接触轨迹的铁道车辆脱轨智能监控系统，其特征在于：包括轮廓识别模块、相机姿态自标定验证模块、轮廓识别验证模块、轮对横移量识别验证模块和力学仿真模块，轮廓识别模块，相机姿态自标定验证模块、轮廓识别验证模块、轮对横移量识别验证模块和力学仿真模块之间电连接，轮廓识别模块包括高清摄像机，高清摄像机扫描车轮和钢轨轮廓，相机姿态自标定验证模块用于调节高清摄像机的拍摄角度，轮廓识别验证模块对高清摄像机所拍摄的车轮和钢轨轮廓进行识别验证，轮对横移量识别验证模块对高清摄像机拍摄的车轮和钢轨中的轮对横移量进行识别和验证，轮廓识别模块、相机姿态自标定验证模块、轮廓识别验证模块和轮对横移量识别验证模块所获得数据信息通过力学仿真模块进行展示。

2.一种基于轮轨接触轨迹的铁道车辆脱轨安全评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过动力学仿真和台架试验，利用测力轮对获得脱轨系数、轮重减载率和轮轴横向力等安全性指标与轮轨接触点位置之间的映射关系；

S2、对采集到的图像进行预处理；

S3、测量激光线与摄像机不同夹角对廓形识别的差异；

S4、对算法进行静态试验验证；

S5、在滚动振动试验台上进行动态验证。

3.根据权利要求2所述的一种于轮轨接触轨迹的铁道车辆脱轨安全评价方法，其特征在于，所述步骤S1中通过映射关系，将轮轨接触点位置在踏面的上的不同位置进行安全性等级划分，结合接触点的运动趋势制定出更准确的安全性评价准则。

4.根据权利要求2所述的一种基于轮轨接触轨迹的铁道车辆脱轨安全评价方法，其特征在于，所述步骤S2还包括以下分步骤：

S21、预处理包括：无关区域裁剪、补光处理、色彩空间转换、自适应亮度校正、灰度处理和降噪处理；

S22、对步骤S21中预处理后的图像进行Canny边缘检测算法处理后，进行钢轨粗定位处理，然后利用Hough直线检测算法检测出钢轨的左右边缘，实现钢轨进行定位；

S23、对钢轨上的激光轨迹进行识别，并将其作为参照线，通过构建像素距离到实际距离的转换模型，得到车轮和钢轨的原始轮廓。

5.根据权利要求2所述的一种基于轮轨接触轨迹的铁道车辆脱轨安全评价方法，其特征在于，所述步骤S3中测量激光线是采用2D激光位移传感器进行钢轨廓形测量，以2D激光位移传感器的激光钢线作为辅助线进行钢轨廓形识别。

6.根据权利要求2所述的一种基于轮轨接触轨迹的铁道车辆脱轨安全评价方法，其特征在于，所述2D激光位移传感的激光辅助线与摄像机的夹角大于40°。

7.根据权利要求2所述的一种基于轮轨接触轨迹的铁道车辆脱轨安全评价方法，其特征在于，所述步骤S4中，对算法进行静态试验验证，通过每帧图像之间的距离做差得出轮对横移量曲线，通过采样定理根据高清相机的实际采样频率复原的时域下轮对横移量曲线。

8.根据权利要求2所述的一种基于轮轨接触轨迹的铁道车辆脱轨安全评价方法，其特征在于，所述步骤S5中动态验证。