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创建提高铁轨和电车轨道监管维护质量的方案
作者:Anders Norlin Frederiksen
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铁路与轨道交通展厅
铁路养护工具, ...
"Blackfin处理器的LabVIEW内置模块近来在图形化系统设计方面取得了一些最新发明,为Blackfin处理器提供了直接的编程模型,高质量方框图和数据流语言。" – Anders Norlin Frederiksen, Analog Devices/DK

The Challenge:

创建提高铁轨和电车轨道监管维护质量的方案

The Solution:

运用模拟装置Blackfin处理器与NI Labview软件,可准确安全存储所有测量及实地数据,方便使用,并且在更换铁轨时争取到更长的操作时间,促进公共交通服务更为经济,进一步改善。

在过去十年中,铁路和电车轨道的公共交通方式已经越来越受到欢迎,享受舒适与安全的乘客人数也在不断攀升。由此,更快的列车和更短的停站时间就显得十分重要。然而,这也使得铁路和电车轨道一直承受着巨大的机械压力,部件的年久失修也会引发致命的危险。因此,人们发明了一个新兴的系统维护解决方案(见图1)来支持铁路和电车轨道的监控与维修。

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图1. 一个系统的铁轨维护理念包含测量,定位,规划以及维修铁轨故障

深入了解铁轨

在建造前,新的铁轨和电车轨道都会经过严格的检测要求来确保正确的轨道位置。然而,建造完成后错误难免。(见图2 )这是因为车轮与铁轨间产生了机械接触,这个与从列车底座延伸到铁轨地下的动态弹簧 - 质量模件有关。铁路工程标准明确了缺陷,临界参数和宽容窗口。此铁轨维护计划的目标就是可接受范围内保有不规则性。

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图2. 铁轨参数分 为轨道几何形位,纵 剖面图和横截面图

铁轨轨道几何形位

轨距是指两根轨道之间的距离,它让列车按“正弦曲线”方式运行。这确保了车轮与铁轨之间的不断接触运行,从而减少磨损。地下发生变化会引起铁轨倾斜,这些变化会造成列车车身抖动。铁轨表面不规则例如车辙和裂洞,也有可能由引起铁轨倾斜。因此当列车进出弯道时,有了系统倾斜侧面图的帮助可以降低对乘客的冲击力。合适的铁轨间距可以降低列车高速运行时发生碰撞的几率。

纵剖面表面图

铁轨裂缝和破裂均属于极其危险的不规则,它们可能造成类似脱轨的惨剧。车辙不规则变化的典型波长在20-100毫米之间,当其振幅超过0.05毫米时,列车运行就会很噪杂,但当振幅到达0.3毫米峰值时,振动就会对列车基座造成极大的损害。车辙往往沿着铁轨出现,科学家们对它们的出现也持有不同意见。旋转中或飞驰中的车轮通常会引发一个个裂洞,它们符合数理方程多项式的规律并且会瞬间造成铁轨的凹凸不平。18米铁路焊接接口会在一些陈旧铁路上会造成规则的突起状况。

横截面图

新建铁轨的磁头几何结构完全符合接触面几何的计算,极大优化了车轮在铁轨交界处的运行。它的形状由切线和具体半径组成,使得车轮可以经济顺利地按照安全的水平导引行驶。

测量铁轨

有针对性的系统铁轨维护的主要要求是对铁轨的现状或者电车轨道网络几何十分熟悉(见图2)。掌握智能的计算策略可以让我们对此有所了解,这个策略包含拥有准确GPS定位的里程计算,磁迹几何,路径几何,纵剖面图以及截面图。我们使用移动测量设备获得了这些参数,制造完成了测量工具。在最终建造高级分析软件前,我们会使用模拟仪器Blackfin处理器来初始化并加工测量数据,最后,这个软件可以用来在电子地图(见图3)上再分析以及明确定位测量数据和缺陷。

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图3. 依靠全球定 位系统,可以精确地 在地理信息系统中定 位数据

磁迹几何使用精确到0.01毫米范围的非接触感应传感器原则我们便可测量轨距。基于算法有限脉冲响应低通滤波器抑制了高频的噪音,而随后的移动平均滤波器确保了将要不断持续的“伪高峰”。

对于倾斜感应器我们采用了同样的方法,操作起来像电子水位,正负10度角度,可精确到0.025度以下。因为物理原理的关系,测试结果只在一定频率范围,主要是在1赫兹以下准确可靠。

测量道间距离需要一系列复杂及高计算要求的浮点算法,最终它们可将相对简单的水平和垂直距离数据传输出去。(见图10)在Blackfin处理器的控制下,安装在车辆侧面的高准度激光在1至5米得范围内左右5度地摇晃着。在扫描部分的内部,相邻铁路的侧面图是低通滤波器和中值滤波器并从极坐标图转换到直角坐标系中去。再采取矢量旋转和重采样等处理方法后,我们通过图案配对算法将侧面图传送出去。目标是在轨头找出准确的符合特殊几何特征的矢量。因为在铁轨中存在着许多障碍物如石头和草,我们需要将这个矢量通过 可行性检验器和追踪算法以便提供可靠准确的结果,这些都在实时条件下的5赫兹循环中完成。

纵剖面图

高速涡流传感器精确到微米,可以记录铁轨表面变化(见图6)。线性编码器 通过 磁环来处理信号,它的作用是记录里程并激活a/d感应转换器。信号 通过 装有带通拓朴的有限冲激响应滤波器,将光谱减少到特有的波长。除了表面图以外,我们还可以记录下例如局部硬化和焊接点等冶金不规则。

横截面图

最先进的激光科技可以不用接触就准确测量铁路末端部分横截面。因为有良好的准确率和捕捉速度,横切激光或者激光“窗帘”(见图4)都可以用来使用,并实时线性化,缩放和过滤原始图。

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图4. 由高速激光 扫描器捕捉到的铁轨 截面图

旧科技-测量工具

几年前,为了分辨铁轨的裂口和变化,维修人员使用了许多不同的测量工具。但每一个方法只能用于记录一条特定铁路的缺陷,这些方法几乎缺少准确性,并且不可复制。如今,一些技术方案供应商如施密德工程公司将高级处理器科技和先进的手段融入到了设计当中。这些方法在铁路基础行业中的使用使移动和多功能铁路测量工具更加精密。

铁路监测工具(见图5)采用一流测量技术来同时确定铁路侧面图,净空高,轨距,倾斜,深度和环境温度,并可在任何地方进行监测与记录。所有的关键特性都可以当场处理和目测结果,并将其保存在移动存储器中。当操作员火车车辆沿着轨道拖动RailSurf拖运器(见图7)时,铁路监测工具会不断的监控记录纵向轨迹参数。它装有有多个感应器,用来定位铁路计算和倾斜中出现的问题,如波纹,裂洞和裂缝。获得的信息可以保留在移动存储器中,或者无线传送到操作人员的工作界面上。

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图5. 使用非触电 涡流传感器绘制出纵 剖面图,并用磁编码 器 脉冲调制

Blackfin处理器是这个系统的核心
作为这些测试工具的核心,Blackfin处理器通过对电池操作提供动态电源管理,使得微控制单元和电子信号处理器得以聚合。微控制单元一般与可扩展输入输出设备连接,如激光扫描器,模拟电子感应器,键盘,TFT屏幕,电池/燃油表 和可移动媒体。数字信号处理器主要处理高级电子算法如滤波,快速傅立叶转换,判断几何误差或完成其他高难度计算任务。ADI Blackfin处理器内置NI LabVIEW模块,近来在图形系统方面取得了一些最新发明,为Blackfin 处理器提供了直接的编程模型,高质量方框图和数据流语言。可现成使用的数学分析模块和图形多任务处理在电子嵌入式设计上提升到了一个新的高度。

测量机器

由五个相互关联的Blackfin处理器驱动的多功能车可以记录长达10公里的铁路的轨道参数,拥有5毫米的点至点的分辨率。 Blackfin#1处理器允许用户通过键盘和两个TFT显示器交互。 Blackfin#2处理器则记录高速轨道几何形状和纵剖面,并将GPS信息嵌入到Blackfin#3处理器接收到的测量数据中。连同Blackfin#4处理器捕获的横截面,所有的数据最终被分流到Blackfin#5处理器中,RAM中大量的数据存储最终被保存到可移动介质上的二进制文件的缓冲区中。

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图6. 由 Blackfin处 理器和 Labview 嵌 入所驱动的 railsurf托 运器可以记录纵剖面图的波状不规则处。 操作面板内装有gps接收器和倾斜 传感器

定位瑕疵

我们将所获得的测量数据输入一个通用软件平台,它通过GPS定位和里程表信息将轨道几何形状,纵剖面以及横截面连在一起。这个平台使用LabVIEW和LabVIEW工具包,它的作用就是一个公共数据交换与分析池。它能够连接到各种测量设备,车辆和维护机器上。测量过程中的智能过滤功能类似于X射线,可以定位最为严重的的铁路缺陷。最终整个轨道的几何形状的测量结果由数字形式展示出来(见图2)。这个重要的信息如今可直接用于铁路维修、更换等。通过无线连接到外部数据库和CAD软件,最终数据记录可以转移到客户的IT环境中。

智能强大的Labview滤波器可发现缺陷

我们使用智能LabVIEW滤波器筛选纵向数据,找到目标处的症状。通过FFT分析可以在纵剖面图中寻找出有特征的波长进而发现起皱部分。我们通过将测量出的侧面图与记忆形状和机械轮轨接触模拟进行比较探测到裂洞,。裂缝会呈现出显着的突变,因此我们区分移动数据窗口就可以检测到它们。最终,连续运行和评估分析模型我们可以在倾斜图中定位出独特的振动模式。

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图7. 智能横截面 图分析算法充分运用 了高性能的 Blackfin处 理器,可以实时就地 显示不规则处

我们将检测结果纵的症状传输到相关“超级算法” 中。由此,我们可以从测得数据中进一步减少信息量或者提取额外的有用信息。举例来说,如果在铁轨表面没有的相关信号峰,单独的倾向症状是毫无意义的,并会被退回。然而,在横截面上显示的纵向裂缝的明显磨损,可以触发报警。

评估铁路截面的主要理念就是将被测图与参考做比较。矢量和随机两个方法互相结合,叠加两个侧面图,以获得重要特征。纵向和垂直残差可直接显示磨损(见图8)。其它参数包括剩余的头部高度,正确匀称的轨道半径(见图9)或一个活跃的闭合交换机的间隔。保持后者的公差是对确保通过交换机的高速列车没有脱轨的危险十分关键。这就是为什么现在铁路运营公司都专注于彻底地监测交换机。

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图8. 判断铁轨半 径需要复杂的数学函 数计算。凭借 Labview中的 算法工程,该理论在 一天中就得到了证明

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图9. 测量道间距 离(x轴/y轴)需 要在运行时拥有高性 能电子信号处理算法

铁路工程师们可以调整滤波器参数容限窗口,提出那些“伪警告”,选出真正显着影响乘客舒适度与安全的轨轨缺陷

在电子地图上明确缺陷

我们使用嵌入到定位缺陷的GPS数据,以定位它们在数字地图上的位置(图3)。这一地理信息增加了大量关于铁路“热点”的信息与新背景,如小半径曲线,交换机,或车站。我们使用LabVIEW的图像处理功能来实现这个简单的地理信息系统(EASY -地理信息系统)。现存感兴趣的区域(例如,一个城市)的位图被分解成单以拼贴图,并配有精确的地图坐标。当铁路工程师浏览缺陷时,LabVIEW也不断的从硬盘驱动器中加载拼贴图,传输到内存中,并组合成一张JPG图片。此图片接着被复制到LabVIEW的图形绘制指示器中并用确切缺陷位置的数字光标覆盖。

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图10. 在机器维 护过程中实施电子维 护计划,解决磨轨的 问题

结果付诸应用

最后,我们将结果转换成高端应用。为了作进一步的分析,我们可采用标准的CAD系统转换主要缺陷如磨损和裂洞的几何图。使用图形交换格式(DXF)文件格式最终可以实现目标。

通过ActiveX数据对象(ADO),我们建立起外部数据库管理系统连接,它使用通用数据链接(UDL)连接类型和路径。我们使用了一套高层次的虚拟仪器和数据平台执行最常见的数据库任务,如处理表格和数据交换。

VAG纽伦堡运输合作在Microsoft Access数据库中维持着一个预定义和关键位置的矩阵,它是不断的筛选,变化的。一旦热点超过容限窗口,一个电子维修计划就会被建立,并部署在维修机器的测量设备上。

苏黎世公共交通(VBZ)的维护理念依赖于一个内置有Microsoft Access数据库的商业地理信息系统工具。铁路路段,车站,交换机等所有基础设施都一一列出,只要按下按钮就可以在地图上显示整个城市的有轨电车网络。类似纽伦堡,作为一个短期和长期维护理念的重要组成部分VBZ的铁轨状态也时时受到监控。 通过ActiveX和NET机制,LabVIEW平台可以连接到这个地理信息系统工具上。

解决问题

从IT环境反馈产生的维修计划作为质量设置点被下载到维修机器中。通过用几个重叠碾磨运行 将铁路返回到其原来的形状,双Blackfin处理器结构能快速系统的修复磨损或检查铁路,支持整个的团队的运作。Blackfin处理器提供了一个多功能键盘,两个TFT显示器可以显示铁轨以及移动存储器。两个激光扫描仪连续捕获20赫兹的交叉配置快照,用CAN网络将数据在线传输到CPU。然后,处理器计算偏差,将新的设定点传送到由另一个Blackfin处理器控制得底层碾磨单位。

碾磨单元由六个独立的磨盆组成。在静压的原则下,每个碾磨单位提供了3度自由空间。起初,磨盆会水平在轨头的内部,外部或中间移动。然后,它会旋转偏差到最坏的情况,最终向下移动,直到它触及轨头后开始移除材料。 Blackfin处理器将PWM信号应用到控制着静流执行器得阀门上便可以同时控制这18个操作。此外,6个旋转传感器,6个翻译仪表,18个非接触式位置开关,6个压力传感器在这个定位过程中连续受到监测。使用传统的方法需要花费几分钟的时间,现在磨盆在几秒钟内就可以自动定位。

最后,磨盆开始移除多余的物质(见图11)。安全和坚固的外壳可以将电子设备和传感器从四处飞溅的火花,过多的灰尘,湿度和热隔离开来。在碾磨过程后,使用可移动媒体,通过在IT环境中加载数据,质量就可得到保证。

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图11. 恶劣的环 境以及工期紧特别需 要轻便易用,高效的 测量装置

结论

在下一阶段的数字嵌入式设计中,我们采取了一个系统的维修理念用于铁路和有轨电车。通过在一个中心点上利用低层次的铁轨测量与控制及对高层次数据进行挖掘与分析,我们设计出了一个最佳的成本效益的解决方案。使用Blackfin处理器的可扩展的表现与性能,计量装置和测量/维修车辆的能力已经充分达到了苛刻的环境下的实时行为和坚固性的要求。

我们在设计中使用LabVIEW环境定位高层次的数据分析与可视化缺陷。我们也使用LabVIEW来开发复杂的数学滤波器算法,以应对不同的网络现场设备与IT环境所涉及的连接挑战。易于使用的LabVIEW再次推出了一个倍受瞩目的的设计,展示了重用和重组的最佳可能性。Blackfin中的LabVIEW嵌入式模块为传统 ASM或ANSIC / C + +打开了范式转变的算法的大门。随着这项技术的革新,现在它能够优化任何铁路或电车系统的缺陷(裂缝)的位置。所有缺陷数据存储在中央数据库以备紧急修复之需或监察。RailSurf测量拖运器是移动智能计量装置的第一个范例,它实现了一个快速,环保,维修铁路的嵌入式解决方案。(end)
文章内容仅供参考 (投稿) (12/29/2011)
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