[发明专利]一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法

说明书

本发明涉及一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法，所述方法包括如下步骤：1)在无缝线路一侧的钢轨上安装若干加速度传感器，传感器选择安装在相邻扣件的中间位置的钢轨顶部；2)利用激励源施加振动到布置有加速度传感器位置附近的钢轨轨顶，产生竖向振动加速度信号；3)通过对采集得到的力信号及加速度信号进行处理得到钢轨竖向振动频响函数，基于Polymax算法识别得到钢轨竖向振动的一系列模态；4)将所述一系列模态与参考模态进行比较，找到与参考模态一致的模态位置，从而确定测试段钢轨扣件松脱的数目。通过本发明的测试方法，可以快速准确判断出无砟轨道扣件是否有松脱以及松脱数量，提高了检测效率，降低了成本。

技术领域

本发明属于交通技术领域，具体涉及一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法。

背景技术

扣件松脱是铁路扣件系统的常见病害，如不及时发现处理，极易发展为扣件弹条脱落，导致扣件无法正常工作。此外扣件松脱后会在一定范围内产生较大轮轨冲击荷载，进而导致相邻扣件系统受力条件恶化，引发一系列扣件螺栓及弹条病害的出现，在此过程中轨道结构横向阻力出现降低，并加剧胀轨跑道的风险。

当前的扣件松脱检测方法主要有人工巡检、基于应变及基于计算机视觉的检测方法。人工巡检法主要是通过经验丰富的人员通过肉眼判断扣件的松脱状态，该方法检测效率低下、检测精度低下，且检测的效果受到人主观影响较大，时间成本高，在检测过程中较易出现漏检错检，此外，基于人工巡检的方法仅能对松脱较为明显的扣件进行识别，而难以对一般扣件松脱程度进行判断，因此该方法并不适用于实际铁路线路的扣件松脱状态检测。基于应变的检测方法为将应变传感器布置于扣件下的弹性垫板，通过采集扣件垫板不同松紧程度时对应的电压信号来反映扣件的松脱程度。此方法操作较为复杂，考虑到铁路线路扣件数量极多，因此该方法在检测操作上存在难度。基于计算机视觉的扣件状态检测技术，则主要是通过采集扣件图像，对扣件图像中的特征信息进行提取，根据特征信息实现扣件状态的识别。基于该方法研发的车载装置可实现对扣件状态的快速检测，且具有较高的准确性，尤其是对于扣件缺失的情况，该方法检测效果显著，但该方法对于尚未引起扣件图像明显改变的扣件松脱情况，则难以有效识别并给出预警。因而，研究一种操作简单、检测精度较高且不受钢轨自身影响的无损检测方式极为重要。

发明内容

本发明的目的在于提出一种无砟轨道结构扣件松脱的检测方法。具体而言，本发明提供一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

1)在无缝线路一侧的钢轨上安装若干加速度传感器，传感器选择安装在相邻扣件的中间位置的钢轨顶部；

2)利用激励源施加振动到布置有加速度传感器位置附近的钢轨轨顶，产生竖向振动加速度信号；

3)通过对采集得到的力信号及加速度信号进行处理得到钢轨竖向振动频响函数，基于Polymax算法识别得到钢轨竖向振动的一系列模态；

4)将所述一系列模态与参考模态进行比较，找到与参考模态一致的模态位置，再统计参考模态之前钢轨竖向振动一共产生几个振动模态，从而进一步确定测试段钢轨扣件松脱的数目。

进一步地，其特征在于，所述参考模态由仿真软件得到。

进一步地，其特征在于，所述参考模态通过对实际钢轨扣件测试得到。

进一步地，其特征在于，首先提取钢轨竖向振动一阶振动模态，并与参考模态进行比较，观察是否一致；若一致，则说明测试钢轨段并未出现扣件松脱，若不一致则说明测试钢轨段出现扣件松脱，然后再提取出其它竖向振动模态。

进一步地，其特征在于，所述再提取出其它竖向振动模态步骤为每次提取十个模态，若发现与参考模态对应的模态则终止提取，否则，继续提取下十个模态。

通过本发明的测试方法，可以快速准确判断出无砟轨道扣件是否有松脱以及松脱数量，提高了检测效率，降低了成本。