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2021-02-05 12:02:37|
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本发明涉及提取和处理与列车和铁路(railroad)运营有关的数据。本发明还涉及用于轨道(railway)监视的系统和方法。本发明还涉及分布式系统中的通信，该分布式系统包括轨道相关的传感器、处理部件和服务器。
背景技术：
铁路、轨道或有轨运输已经被开发，以用于在轨——也称为轨道(track)——上转移轮式车辆上的货物和乘客。与车辆在预先准备好的平坦表面上行驶的公路运输相比，有轨车辆(轨道车辆(rollingstock))被其行驶的轨道定向引导。轨道通常包括安装在轨枕或枕木和道砟上的钢轨，通常装备有金属轮的轨道车辆在所述钢轨上移动。其他变化也是可行的，诸如板式轨道，在板式轨道中，轨被紧固在被搁置在地下的混凝土地基上。
有轨运输系统中的轨道车辆通常比公路车辆遇到的摩擦阻力更低，因此客运和货运车厢(客车厢和货车厢)能够耦接到更长的列车上。电力由机车提供，所述机车从轨道电气化系统中汲取电功率或者通常通过柴油机产生其自己的电力。大部分轨道都配有传信系统。在与其他形式的运输相比时，轨道是安全的陆地运输系统，并且能够具有高水平的乘客和货物利用率以及能源效率，但是在考虑较低的交通水平时，轨道与公路运输相比常常不太灵活且投资更密集。
轨道设备的检查对于列车的安全行驶是必不可少的。如今，许多类型的缺陷检测器正在使用中。这些装置利用从过于简单化的桨叶和道岔到红外和激光扫描、甚至超声音频分析的各种技术。在过去的几十年中，这些技术的使用避免了许多铁轨事故。
轨道必须保持定期检查和维护，以便使可能破坏货运收入运营和乘客服务的基础设施故障的影响最小化。因为乘客被认为是最重要的货物，并且通常以更高的速度、更陡的坡度和更高的容量/频率运行，所以他们的线路尤为重要。检查实践包括汽车检查或步行检查。尤其是用于运输服务的弯道维护包括轨距测定、对紧固件的紧固和轨更换。
由于大量的轻型车轴、车轮通过导致车轮/轨交界面的打磨，所以轨波磨是运输系统中的常见问题。由于维护可能与运营交叠，因此必须严格遵守维护窗口(夜间时间、非高峰时间、更改列车时间表或路线)。此外，维护工作期间的乘客安全(轨道间围栏、适当的材料储存、轨道工作通知、州附近设备的危险)必须始终考虑。此外，由于隧道、高架结构和拥挤的城市风貌，可能出现维护进入问题。在此，使用专用设备或常规维护装备的较小版本。
与其中容量被分解成各个路线段上的无链接的行程的高速公路或公路网络不同，轨道容量从根本上被视为网络系统。因此，许多组成部分都能够导致系统中断。维护必须确认大量的路线性能(列车服务的类型、始发/目的地、季节性影响)、线路的容量(长度、地形、轨道的数目、列车控制的类型)、列车吞吐量(最大速度、加速/减速率)以及共享的客运-货运轨道的服务特征(侧线、端钮容量、切换路线和设计类型)。
轨道检查用于检测有轨轨道的可能导致灾难性故障的缺陷。根据美国联邦铁路管理局办公室的安全分析，在美国，轨道缺陷是轨道上的事故的第二主要原因。轨道事故的主要原因是由于人为错误。每年，北美铁路部门花费数百万美元来检查轨的内部和外部缺陷。非破坏性测试(ndt)方法被用作针对轨道故障和可能的脱轨的预防措施。
随着当今更高速度下的有轨交通的增加以及更重的车轴负荷，临界裂纹尺寸正在缩小，并且轨检查变得更重要。1927年，磁感应被引入用于首批轨检查车。这是通过使大量磁场穿过轨并使用搜索线圈检测磁通泄漏来实现的。从那以后，许多其他的检查车穿过轨以搜索缺陷。
存在许多影响轨缺陷和轨故障的影响。这些影响包括弯曲应力和剪应力、车轮/轨接触应力、热应力、残余应力和动态效应。由于接触应力或滚动接触疲劳(rcf)而导致的缺陷可能是道岔尖轨翘起、轨头开裂(轨距角破裂)以及下坠(其从小的表面断裂裂纹开始)。
其他形式的表面和内部缺陷可以是腐蚀、夹杂物、接缝、脱壳、横向裂缝和/或车轮灼伤。
能够导致裂纹扩展的一个影响是水和其他液体的存在。当液体填充小裂纹并且列车不注意时，水被困在空隙中并且能够扩展裂纹尖端。同样，被困的液体能够冻结和扩展或引发腐蚀过程。
能够发现缺陷的轨的部分是轨头、腹板支脚、辙岔尖(switchblade)、焊缝、螺栓孔等。轨中发现的大多数缺陷位于轨头，但是在腹板和支脚中也发现了缺陷。这意味着需要检查整个轨。
当前用于检测轨中的缺陷的方法是超声、涡流检查、磁粉检查、射线照相、磁感应、磁通量泄漏和电声换能器。
以上提到的技术以少数不同的方式被利用。探针和换能器能够在“手杖”上、手推车上或手持设置中使用。当要检查轨道的小部分时或者当需要精确位置时，使用这些装置。这些面向细节的检查装置多次跟踪由轨检查车或轨卡车作出的指示。因为手持式检查装置能够被相对容易地移除，所以当轨道被大量地使用时，手持式检查装置对跟踪指示非常有用。但是，当有数千英里的轨道需要检查时，这些装置被认为非常缓慢且枯燥。此外，缺陷的最初指示仅能够在相当晚的时候被检测。
存在公路/轨检查卡车的很多方法。这些方法几乎都是专门的全超声波测试，但是存在一些具有执行多项测试的能力的方法。这些卡车被装载有使用先进程序的高速计算机，所述先进程序识别模式并且包含分类信息。卡车还配备了存储空间、工具柜和工作台。gps单元经常与计算机一起使用，以标记新的缺陷并定位先前标记的缺陷。gps系统允许跟踪车辆精确地找到引导车辆检测到缺陷的位置。这样的卡车的一个优点是：这些卡车能够在不关闭或减慢整个轨道的延绵的情况下围绕常规的轨交通工作。然后，由于铁路管理部门频繁地命令使用这些卡车以超过50mph(80km/h)的速度来检查轨道，因此报告为已经被检查的轨道实际上并没有被检查。参照根据关键词“轨运输(railtransport)”和“轨检查(railinspection)”的2018年3月的维基百科。
随着以更高的速度承载更重的负荷的轨交通的增加，需要更快、更有效的检查轨道的方法。除此之外，对列车-轨相互作用的控制也将是有益的，即检查负荷、不适当的负荷、由于高负荷而增加铁路磨损的铁路上的列车的负荷相关费用、列车的维护或其未来的故障的监督等。
轨道运营需要仔细的监视和维护，以确保乘客安全和可靠的服务。许多传感器用于监视轨道结构完整性、列车车轮、列车或列车车厢的裂纹以及其他可能的故障源。这样的传感器允许数据收集和分析，并确保轨道的安全运营。各种传感器可以被直接放置在列车上、在轨道上或在附近、在列车站处和/或在平台上、以及通常在轨道的整个附近。
例如，美国专利8,560,151b2公开了移动式轨道车监视系统。该移动式轨道车监视系统包括：多个传感器节点，其耦合至轨道车的底架部分；以及控制节点，其耦合至轨道车。多个传感器节点中的每一个被配置成监视在运动时的轨道车的底架部分，并且将关于底架部分的信息发送到控制节点。控制节点被配置成接收关于底架部分的信息、处理该信息以确定底架部分的故障状况并且将故障状况无线地报告给收集系统。
铁路传感器通常分布在广泛的区域中。这样的传感器优选地具有与远程服务器通信的装置，该远程服务器可以存储和/或处理由传感器收集的数据。例如，美国专利申请2014/0142868a1公开了其上设置有通信接口的轨道检查平台。
技术实现要素：
鉴于以上所述，本发明的目的是公开改进的轨道分析和/或监视系统和方法。本发明的另一优选目的是公开用于获得和处理与轨运营有关的数据的通信和处理架构。
在第一实施方式中，公开了用于提取和处理轨道数据的系统。该系统包括被配置成测量第一传感器数据的至少一个第一传感器。该系统还包括至少一个本地处理部件，该至少一个本地处理部件被配置成接收第一传感器数据并对其进行预处理以获得经预处理的传感器数据。该系统还包括中央服务器，该中央服务器被配置成接收经预处理的传感器数据并对其进行分析以产生经分析的传感器数据。该系统还包括存储器部件，该存储器部件被配置成存储经预处理的传感器数据和经分析的传感器数据中至少之一。该系统还包括被配置成与中央服务器通信的接口。
第一传感器可以包括形成传感器装置的一个或多个传感器。传感器可以测量相同类型或不同类型的数据。例如，第一传感器可以测量由于列车在轨道上经过而引起的轨道的振动。
本地处理部件可以与第一传感器集成在一个装置中，或者本地处理部件可以是分开的。然而，本地处理部件通常被放置在第一传感器的附近，诸如在100米或50米之内。本地处理部件可以包括具有cpu和优选地经由至少两个不同的通信协议(诸如wifi、wlan、gsm、lte、蓝牙、nfc、lora、窄带iot、sub-ghz无线传输或其他)的连接能力的计算装置。技术人员将认识到，各种不同的装置可以用作本系统中的本地处理部件。
术语“服务器”可以是为其他程序或装置提供功能的计算机程序和/或装置以及/或者多个计算机程序或多个装置或多个计算机程序和装置两者。服务器可以提供各种功能，通常称为“服务”，诸如在多个客户端之间共享数据或资源或执行计算和/或存储功能。单个服务器可以服务于多个客户端，而单个客户端可以使用多个服务器。客户端进程可以在同一装置上运行，也可以通过网络连接到不同装置上的服务器诸如远程服务器或云。服务器可以具有相当原始的功能，诸如仅将相当短的信息发送到另一水平的基础设施，或者可以具有更复杂的结构，诸如存储、处理和发送单元。
在本公开内容中，术语中央服务器可以指示远程服务器、服务器的集合和/或云服务器。通常，中央服务器指示通常不在第一传感器和本地处理部件的地理附近的计算机资源。
存储器部件可以包括位于存储服务器上和/或物理存储装置上的数据库。存储器部件可以与中央服务器集成在一起，或者存储器部件可以是系统的单独部件。
接口可以包括软件程序，该软件程序被配置成访问服务器和/或与服务器通信，包括发送指令以及接收各种形式的计算结果和/或数据(包括原始数据或经处理的/经分析的数据)。该接口还可以包括专用硬件终端，用于与轨道数据使用和一般系统使用相关的输入/输出操作。该接口可以例如由被授权代表轨道运营进行访问的用户访问。该接口还可以包括远程操作员终端。该接口可以包括运行系统操作的总体软件的前端。也就是，该接口可以包括表示层，该表示层可由用户访问并且包括对于用户而言直观的各种功能/预先预制定的输入。
轨(rail)数据——也可以称为轨道数据和/或铁路数据——可以指多个不同的数据。也就是说，该术语包括与在特定位置处经过轨的列车有关的数据。此外，该术语包括与各种轨道部件——诸如道岔、辙叉、枕木、轨、列车(包括部件诸如车轮、底架、车厢、机车及其他)——相关的数据。由于本系统不限于与单一类型的传感器或轨数据一起使用，因此技术人员将认识到轨数据除了关于限制用于与轨道运营一起使用的系统以外，没有其他限制。
本系统包括彼此通信并允许收集和分析轨数据的多个地理上分布的部件。该系统的各种特定优点将在下面列出，而该系统通常允许更准确地跟踪各种轨道部件和状态，并且从而为轨道运营提供改进的安全性、可靠性和效率。
在一些实施方式中，接口可以被配置成向中央服务器发送查询。该查询可以包括问题、指令、命令和/或请求。该查询可以由用户以服务器可读的格式来制定，以及/或者该查询可以通过内置的接口功能和/或由中央服务器转换成这样的格式。接口和服务器可以例如经由诸如wifi的协议进行通信。
在一些这样的实施方式中，中央服务器可以被配置成分析经预处理的传感器数据以提供与查询对应的经分析的传感器数据。也就是说，查询可以请求服务器已经产生(以及可能存储在存储器部件中)的经分析的数据。另外地或可替选地，查询可以请求还没有产生的数据。例如，用户可以经由接口来请求特定类型的分析。这可以包括：例如基于由于经过的列车而产生和在铁路道岔附近检测到的振动数据来分析铁路道岔的结构完整性。
在一些实施方式中，系统还可以包括被配置成测量第二传感器数据的至少一个第二传感器。第二传感器可以与第一传感器相同或者第二传感器可以与第一传感器不同。第二传感器可以与一个感测装置中的第一传感器集成在一起，或者第二传感器可以在物理上与第一传感器不同。两个传感器可以被彼此紧邻地放置，或者两个传感器可以被放置在不同的位置。
在一些这样的实施方式中，第一传感器和第二传感器中的至少一个可以是被配置成测量轨道枕木加速度的加速度计。这可以有利地允许从检测到的不同加速度中导出与轨道部件相关的大量信息。
在一些这样的实施方式中，第一传感器和第二传感器中的至少一个可以被配置成测量轨道枕木振动。在一些这样的实施方式中，第一传感器和第二传感器中的至少一个可以被配置成测量直至500g的加速度。在一些这样的实施方式中，第一传感器和第二传感器中的每一个可以被配置成测量有轨轨道振动，并且其中，第一传感器被配置成测量直至40g的振动，以及第二传感器被配置成测量直至500g的振动。在一些这样的实施方式中，第一传感器的精度可以超过第二传感器的精度。均测量相同参数的两个(或更多个)传感器对于冗余和系统可靠性两者都特别有用。使传感器在不同的参数范围内具有不同精度/分辨率允许更完整地读取该参数，并且因此允许更精确地分析所有的含义。
在一些实施方式中，第一传感器可以被配置成休眠直到检测到特定的数据模式。该特征的优点是，传感器在休眠期间可以使用很少或可忽略的功率。这可以延长传感器的操作时间直到传感器需要被完全更换或重新充电。本公开内容中描述的传感器通常不连接到或布线到电网和/或永久电源。因此，需要仔细地管理能源支出。将传感器从休眠中唤醒的特定数据模式可以包括例如与列车通过的日常运营相关联的典型已知模式。在这种方式下，当检测到噪声或不相关的信号时，不需要唤醒传感器。
在一些实施方式中，第二传感器可以被配置成休眠直到接收到来自第一传感器的通信。也就是，第一传感器可以通过特定的通信将第二传感器从休眠中“唤醒”。这种配置的优势可以是：第二传感器在休眠时不需要“听”特定的数据模式，并且其操作可以需要甚至更低的待机能量。此外，如果第一传感器放置在第二传感器的“下游”，则第二传感器甚至可以在相关数据信号开始之前就开始测量进来(incoming)的相关数据信号，从而确保信号的任何部分都没有被切断或丢失。
在一些实施方式中，第二传感器可以被配置成将第二传感器数据发送到第一传感器，并且第一传感器被配置成将第一传感器数据和第二传感器数据两者发送到本地处理部件。换言之，传感器彼此之间可以交换数据，其中“点”传感器然后将所有的相关数据转发到本地处理部件。例如，该设置可以当第一传感器和第二传感器在空间上彼此移位并且它们中的至少一个也相对于本地处理部件移位时使用。传感器与本地处理部件之间的通信的范围可以是小的，诸如大约几十米或几百米。因此，如果第二传感器位于本地处理部件的范围之外，但是在第一传感器的范围之内，则可以经由第一传感器在第二传感器与本地处理部件之间传送数据。
在一些实施方式中，对第一传感器数据预处理包括移除伪迹。伪迹可以包括：由于干扰引起的噪声、由于不想要的源引起的信号和/或错误的检测。
在一些实施方式中，对第一传感器数据预处理可以包括对该数据应用低通滤波器。也就是说，例如(并且在传感器测量振动的情况下)，信号可以被限制成低于100hz的频率。
在一些实施方式中，对第一传感器数据预处理可以包括对数据进行采样。也就是说，可以从整个检测到信号中选择仅有限数目的数据点。
在一些实施方式中，对第一传感器数据预处理包括滤除干扰。干扰可以是由于例如在相邻轨道上路过的列车对第一传感器正在监视的轨道引起的干扰(因此也就是第一传感器被安装在其上或附近的轨道)。这样的干扰通常在形状上类似于有用的信号，但包括较小的幅度。因此，将干扰滤除可以包括扫描检测到的信号以得到幅度小于预期幅度的已知模式。
不同的预处理措施可以对减小需要在不显著影响有用数据的情况下被转发到中央服务器的数据的大小和数目均有用。
在一些实施方式中，本地处理部件和第一传感器可以被集成到一个装置中。也就是说，两者可以被集成到共同拥有的壳体中，并作为一个整体装置而一起连线。
在一些实施方式中，本地处理部件和第一传感器可以包括分开的装置并且经由无线短程通信协议进行通信。也就是说，两者可以是彼此大致邻近放置的物理上不同的装置。因为传感器通常需要紧邻有轨轨道放置，诸如被放置在轨床上，因此这种配置可以是特别有利的。这意味着传感器会需要被配置成承受该放置位置的恶劣条件的壳体。另一方面，可以将处理部件放置在附近更有利的条件下。例如，处理部件可以放置在车站内的室内，或放置在容纳其他轨道部件的隔间中。经由短程协议的通信可以包括例如
在一些实施方式中，本地处理部件可以被集成在中继站中，该中继站被配置成对第一传感器数据预处理并将其转发到中央服务器。在一些这样的实施方式中，中继站被配置成从多个传感器接收传感器数据并分别对该数据预处理。中继站可以被配置成：从该中继站附近的多个传感器收集数据、将该数据临时存储、并且将该数据转发到中央服务器。
在一些实施方式中，中央服务器可以被配置成运行经预处理的数据的模式识别算法。模式识别算法可以基于各种机器学习技术。可以寻求各种类型的模式。在一些这样的实施方式中，中央服务器可以被配置成基于经预处理的数据来识别列车类别和列车类型中的至少一个。另外地或可替选地，可以检测到反映磨损和撕裂的模式以及指示可能的传感器或轨道部件失效/故障的模式。
在一些这样的实施方式中，中央服务器可以被配置成检测经预处理的数据中的异常。在一些这样的实施方式中，中央服务器可以被配置成基于所检测到的异常来评估轨道部件的状态。在一些这样的实施方式中，中央服务器可以被配置成检测轨道基础设施的刮擦和磨损中的至少一种。
在一些实施方式中，中央服务器可以被配置成将与多个传感器相关的经预处理的数据与卡尔曼滤波器算法相结合。卡尔曼滤波器或类似技术的使用可以允许来自各种传感器的数据的定量概率组合以形成适当的组合的信号。
在一些实施方式中，中央服务器可以被配置成向第一传感器发送传感器指令。在一些这样的实施方式中，传感器指令可以包括测量参数调节。也就是说，可以调节传感器参数，诸如灵敏度、测量的长度、阈值、休眠参数或其他。
在一些这样的实施方式中，传感器指令可以基于经分析的传感器数据。换言之，如果经分析的传感器数据指示任何轨道部件的潜在问题，或者经分析的传感器数据以其他方式不同于正常/预期的测量，则服务器可以指示传感器通过调节数据收集来进一步调查。
在一些实施方式中，中央服务器可以被配置成将本地处理部件指令发送到本地处理部件。在一些这样的实施方式中，本地处理部件指令可以包括预处理参数调节。类似地，对于传感器，可以调节预处理的量。也就是说，可以移除和/或调节使用中的任何低通滤波器以包括不同频率的数据，可以以增大/减小的频率进行采样，并且原本可能被丢弃/过滤掉的不期望/异常信号反而可能被转发给中央服务器。
在一些这样的实施方式中，本地处理部件指令可以基于经分析的传感器数据。这可以有利地实时或接近实时地进行。例如，如果中央服务器已经检测到潜在的发展中的异常，则中央服务器可以通过从本地处理部件请求更精确或经调节的数据来进一步调查。
另外地或可替选地，根据当日时间、轨运营的密度、天气以及其他因素，可以使用不同的传感器测量参数和/或预处理参数。中央服务器可以指示传感器和/或本地处理部件相应地进行调节。注意，这也适用于第二传感器和任何其他传感器。
在一些实施方式中，第一传感器可以被配置成以不同于标准操作的不同模式执行，并且所述模式可以被优化以用于专门的监视。也就是说，不同的预定义的测量参数可以与不同的模式相关联。例如，测量时间、从休眠中唤醒所需的检测到的信号的类型、灵敏度、转发给本地处理部件的数据的量以及其他参数可以与某些不同的操作模式相关联。换言之，操作模式可以包括一组特定的测量参数。在一些这样的实施方式中，第一模式包括传感器诊断。也就是说，该模式可以包括被优化以用于检测传感器操作中的不规则性的测量参数。例如，传感器之一可能在其壳体中变得松动，导致错误的测量。该模式可以根据该传感器测量的数据来识别这种情况。
在一些这样的实施方式中，第二模式包括轨道道岔裂纹监视。形成的裂纹可以产生特定类型的信号。传感器可以被配置成：监视这种类型的信号的出现(所述这种类型的信号可以包括例如暂时的高振动峰值)，并且如果检测到这样的模式，则警告本地处理部件和/或中央服务器。另外地或可替选地，可以调节测量参数以更可靠地检测这样的特定模式。
在一些实施方式中，中央服务器可以被配置成向本地处理部件和第一传感器中的至少一个发送固件和软件更新中至少之一。也就是说，操作软件的更新可以经由从服务器发送到本地处理部件和/或传感器的数据来远程地安装。优选地，服务器可以联系本地处理部件，该本地处理部件可以然后将更新转发到传感器。
在一些实施方式中，本地处理部件可以被配置成确定将经预处理的传感器数据发送到中央服务器的最佳时间。换言之，本地处理部件可以包括本地存储装置，该本地存储装置可以在将经预处理的数据(和/或由传感器测量的原始传感器数据)转发给中央服务器之前临时存储经预处理的数据。在一些这样的实施方式中，可以基于连接强度、连接可用性、天气、进来的传感器数据、当日时间、轨运营的时间表和预定事件(该预定事件可以包括例如特定列车的通过)中的至少一项来确定最佳时间。也就是说，本地处理部件可以评估在给定时间处数据传输是否是可行的和/或该数据传输是否是期望的。例如，通过较弱的连接来传送数据可以导致不必要的延迟和/或中止的尝试，这可能是不期望的。
在一些实施方式中，第一传感器可以安装在有轨轨道处或其附近。如上所提到的，这样的安装区域对于观察和收集关于各种轨道运营的数据可以是特别有用的。
在第二实施方式中，公开了用于提取和处理轨数据的方法。该方法包括经由至少一个第一传感器来测量第一传感器数据。该方法还包括经由至少一个本地处理部件对第一传感器数据预处理以获得经预处理的传感器数据。该方法还包括将经预处理的传感器数据发送到中央服务器。该方法还包括由服务器分析经预处理的传感器数据以获得经分析的传感器数据。该方法还包括在存储器部件中存储经预处理的传感器数据和经分析的传感器数据中至少之一。该方法还包括经由接口与中央服务器通信。
技术人员将认识到，可以在不影响本发明的情况下以不同的顺序来执行根据本发明的一个方面的方法的步骤。例如，可以在分析经预处理的数据前将其存储。作为另一示例，可以在任何点处执行经由接口与中央服务器的通信。
关于本发明的第一实施方式定义和描述的实施方式、所使用的术语和特定的优点也适用于第二实施方式。
在一些实施方式中，该方法还可以包括经由接口将查询发送到中央服务器。在一些这样的实施方式中，该方法还包括分析经预处理的传感器数据以提供与查询对应的经分析的传感器数据。如上所述，查询可以包括对某些经分析的数据的请求。另外地或可替选地，查询可以包括产生另外的经分析的数据的指令。
在一些实施方式中，该方法还可以包括将经分析的传感器数据从服务器发送到接口。
在一些实施方式中，该方法还可以包括经由至少一个第二传感器测量第二传感器数据。
在一些实施方式中，该方法还可以包括经由第一传感器和第二传感器中的至少一个来测量轨道枕木振动。
在一些实施方式中，该方法还可以包括第一传感器在没有预定数据测量的情况下休眠。也就是说，第一传感器可以在待机模式下操作，直到其测量到特定的数据信号。
在一些实施方式中，该方法还可以包括第二传感器，该第二传感器处于休眠中直到接收到来自第一传感器的通信。换言之，如果第一传感器本身检测到相关的数据信号，则该第一传感器可以“唤醒”第二传感器。在这种方式下，两种休眠模式是可行的：一种是传感器处于待机并正在侦听相关的数据信号，以及另一种是传感器处于待机并正在侦听来自另一个传感器的相关通信。
在一些实施方式中，该方法还可以包括经由短程无线通信协议进行通信的第一传感器和本地处理部件。例如，因为
在一些实施方式中，本地处理部件可以被集成到中继站中，并且该方法还可以包括：中继站从多个传感器接收传感器数据、对传感器数据预处理并将其转发到中央服务器。
在一些实施方式中，该方法还可以包括：本地处理部件确定与中央服务器通信的最佳时间。在一些这样的实施方式中，可以基于连接强度、连接可用性、天气、进来的传感器数据、当日时间、轨运营的时间表和预定事件中的至少一项来确定最佳时间。预定事件可以例如包括检测到的列车经过(任何列车和/或特定列车)。在这种方式下，如果需要(例如，用于特定列车的精确监视)，则可以将数据实时发送到中央服务器。
在一些实施方式中，该方法还可以包括：第二传感器将第二传感器数据发送到第一传感器，并且第一传感器将第一传感器数据和第二传感器数据两者都发送到本地处理部件。也就是说，传感器之一可以用作临时聚集站。
在一些实施方式中，该方法还可以包括作为预处理的一部分的将低通滤波器应用于第一传感器数据。
在一些实施方式中，该方法还可以包括作为预处理的一部分的对第一传感器数据进行采样。在一些这样的实施方式中，可以根据第一传感器数据来调节采样的频率。
在一些实施方式中，该方法还可以包括作为预处理的一部分的滤除由于相邻轨道枕木振动引起的干扰。
预处理技术可以被应用以进行如下两项：在将数据转发到服务器之前对数据进行“清理”(也就是说，移除一些噪声源并确保相关信号正被转发)，以及显著地减少要转发到中央服务器的数据的量。
在一些实施方式中，该方法还可以包括在经预处理的传感器数据上运行模式识别算法以获得经分析的传感器数据。在一些这样的实施方式中，该方法还可以包括基于经预处理的传感器数据来识别列车类别和列车类型中至少之一。
在一些实施方式中，该方法还可以包括基于经分析的传感器数据来评估轨道道岔的刮擦和磨损中至少之一的水平。这可以通过检测指示潜在问题的特定信号模式来进行。
在一些实施方式中，该方法还可以包括组合第一传感器数据和第二传感器数据以获得轨道部件的准确状态。轨道部件的状态可以指其磨损和撕裂、部件中产生的裂纹以及指示可能产生的问题的其他参数。
在一些实施方式中，该方法还可以包括中央服务器向第一传感器发送传感器指令。在一些这样的实施方式中，传感器指令可以基于经分析的传感器数据。
在一些实施方式中，该方法还可以包括中央服务器向本地处理部件发送本地处理部件指令。在一些这样的实施方式中，本地处理部件指令可以基于经分析的传感器数据。
在一些实施方式中，该方法还可以包括基于经分析的传感器数据来调节预处理和第一传感器测量参数中的至少之一。如上所讨论的，测量参数可以对应于休眠时间和唤醒信号、灵敏度阈值、测量的长度以及各种其他参数。
在根据本发明的系统和方法中，第一传感器可以被配置成以不同于标准操作的不同模式执行。可以对模式进行优化以用于专门的监视，并且第一模式可以包括传感器诊断。在第二模式中，以下监视之一可以可替选地或另外地发生：轨道道岔裂纹或断裂或变形；岔尖裂纹或断裂或变形；辙叉裂纹或断裂或变形；道岔拉杆裂纹或断裂或变形；转辙机缺陷或故障；端位置检测器处于不适当的位置；滑床板、滚轴和/或锁定机构未到达端位置；非最佳或无法忍受的道砟状况。
本发明允许管理和操作传感器的分布式网络，该分布式网络连续地监视轨道的不同组的可观察的物理特性，以便得出铁路基础设施的关键部分(诸如道岔)的(不可观察的或隐藏的)但最可能的健康状态。因此，本发明涉及使系统适应轨基础设施监视所需的这样的系统的总体架构。
该系统的目标可以是：实时从轨基础设施中收集数据；将来自多个传感器站的进来的数据与实际的有轨交通相关联；随时间将所述信息汇总到基础设施使用统计信息和使用模式中；通过概率推理来推导刮擦和磨损过程的动态，并识别基础设施中需要维护的显现的安全关键点和效率(交通吞吐量)关键点。该架构包括以下项的方面：分布式数据采集(包括在轨床处和在轨床中的传感器，所述传感器的安装和电源/电力管理)；从不可公度的来源吸收的数据(例如，来自转辙马达的电流数据)；分布式处理和数据中继，以及用于情况分析的中央存储和处理。
系统的使用可以涵盖以下领域：
1.分析铁路基础设施，以检测某些构建模式对环境条件的一般敏感性，检测产品费用或供应商生产方法中的质量问题。
2.维护的早期检测需要减慢刮擦过程并延长基础设施部件的使用寿命。
3.通过将维护重点放在表现出快速变质并因此具有更高的实际失败的概率或引起风险的部件上，来提高维护操作的效率。
4.维护效果验证：在实施维护操作之后，所测量的参数应当再次显示标准值；因此，该系统可用于验证维护有效性和质量。
5.通过将道岔的实际健康状况与计划的交通操作相结合来计算维护活动和其他措施(诸如慢交通的区域)的随机最优序列，从而优化交通吞吐量，使得操作员可选的指标随时间优化(例如最大吞吐量、所有客运列车的最小延迟)。
本发明还由以下编号的实施方案限定。
以下是系统实施方式的列表。这些系统实施方式将以字母“s”来表示。每当提及这样的实施方式时，这将通过提及“s”实施方式来进行。
s1.一种用于提取和处理轨数据的系统，所述系统包括
至少一个第一传感器(10)，其被配置成测量第一传感器数据(20)；
至少一个本地处理部件(50)，其被配置成接收第一传感器数据(20)并对所述第一传感器数据预处理以获得经预处理的传感器数据(52)；
中央服务器(100)，其被配置成接收经预处理的传感器数据(52)并对所述经预处理的传感器数据进行分析以产生经分析的传感器数据(110)；
存储器部件(200)，其被配置成存储所述经预处理的传感器数据(52)和所述经分析的传感器数据(110)中至少之一；
接口(300)，其被配置成与所述中央服务器(100)通信。
s2.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述接口(300)被配置成向所述中央服务器(100)发送查询(310)。
s3.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述中央服务器(100)被配置成分析所述经预处理的传感器数据(52)以提供与所述查询(310)对应的所述经分析的传感器数据(110)。
s4.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，还包括被配置成测量第二传感器数据(22)的至少一个第二传感器(12)。
s5.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述第一传感器和所述第二传感器(10，12)中的至少一个是被配置成测量轨道枕木加速度的加速度计。
s6.根据前述系统实施方式中的任一项所述并且具有实施方式s4的特征的系统，其中，所述第一传感器和所述第二传感器(10、12)中的至少一个被配置成测量轨道枕木振动。
s7.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述第一传感器和所述第二传感器(10，12)中的至少一个被配置成测量直至500g的加速度。
s8.根据前述两个实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述第一传感器和所述第二传感器(10、12)中的每一个被配置成测量有轨轨道振动，并且其中，所述第一传感器(10)被配置成测量直至40g的振动，以及所述传感器(12)被配置成测量直至500g的振动。
s9.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述第一传感器(10)的精度超过所述第二传感器(12)的精度。
s10.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述第一传感器(10)被配置成休眠直到检测到特定数据模式。
s11.根据前述系统实施方式中的任一项所述并且具有实施方式s4的特征的系统，其中，所述第二传感器(12)被配置成休眠直到接收到来自所述第一传感器(10)的通信。
s12.根据前述系统实施方式中的任一项所述并且具有实施方式s4的特征的系统，其中，所述第二传感器(12)被配置成向所述第一传感器(10)发送第二传感器数据(22)，并且所述第一传感器(10)被配置成将所述第一传感器数据(20)和所述第二传感器数据(22)两者都发送到所述本地处理部件。
s13.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，对第一传感器数据(20)预处理包括移除伪迹。
s14.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，对第一传感器数据(20)预处理包括对所述数据应用低通滤波器。
s15.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，对第一传感器数据(20)预处理包括对所述数据进行采样。
s16.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，对第一传感器数据(20)预处理包括滤除干扰。
s17.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述本地处理部件(50)和所述第一传感器(10)被集成到一个装置中。
s18.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述本地处理部件(50)和所述第一传感器(10)包括分开的装置并且经由无线短程通信协议进行通信。
s19.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述本地处理部件(50)被集成在中继站(60)中，所述中继站被配置成对第一传感器数据(20)预处理并将其转发到所述中央服务器(100)。
s20.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述中继站(60)被配置成从多个传感器(10、12、14)接收传感器数据(20、22、24)并对所述传感器数据分别预处理。
s21.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述中央服务器(100)被配置成运行所述经预处理的数据(52)的模式识别算法。
s22.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述中央服务器(100)被配置成基于经预处理的数据(52)来识别列车类别和列车类型中至少之一。
s23.根据前述两个实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述中央服务器(100)被配置成检测所述经预处理的数据(52)中的异常。
s24.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述中央服务器(100)被配置成基于所述检测到的异常来评估轨道部件的状态。
s25.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述中央服务器(100)被配置成检测轨道基础设施的刮擦和磨损中的至少一项。
s26.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中，所述中央服务器(100)被配置成将与多个传感器(10、12、14)相关的经预处理的数据(52)与卡尔曼滤波器算法相组合。
s27.根据前述实施方式中任一项所述的系统，其中，所述中央服务器(100)被配置成将传感器指令(120)发送到所述第一传感器(10)。
s28.根据前述实施方式所述的系统，其中，所述传感器指令(120)包括测量参数调节。
s29.根据前述两个实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述传感器指令(120)基于所述经分析的传感器数据(110)。
s30.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述中央服务器(100)被配置成将本地处理部件指令(130)发送到所述本地处理部件(50)。
s31.根据前述实施方式所述的系统，其中，本地处理部件指令(130)包括预处理参数调节。
s32.根据前述两个实施方式中的任一项所述的系统，其中，本地处理部件指令(130)基于经分析的传感器数据(110)。
s33.根据前述实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述第一传感器(10)被配置成以不同于标准操作的不同模式执行，并且其中，所述模式可以被优化以用于专门的监视。
s34.根据前述实施方式所述的系统，其中，第一模式包括传感器诊断。
s35.根据前述两个实施方式中的任一项所述的系统，其中，第二模式包括以下监视中的至少一项：轨道道岔裂纹或断裂或变形；岔尖裂纹或断裂或变形；辙叉裂纹或断裂或变形；道岔拉杆裂纹或断裂或变形；转辙机缺陷或故障；端位置检测器处于不适当的位置；滑床板、滚轴和/或锁定机构未到达端位置；非最佳或无法忍受的道砟状况。
s36.根据前述实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述中央服务器(100)被配置成将固件和软件更新中至少之一发送到所述本地处理部件(50)和所述第一传感器(10)中的至少一个。
s37.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述本地处理部件(50)被配置成确定将所述经预处理的传感器数据(52)发送到所述中央服务器(100)的最佳时间。
s38.根据前述实施方式所述的系统，其中，基于连接强度、连接可用性、天气、进来的传感器数据、当日时间和轨运营的时间表中的至少一项来确定所述最佳时间。
s39.根据前述系统实施方式中的任一项所述的系统，其中，所述第一传感器(10)被安装在有轨轨道处或有轨轨道附近。
以下是方法实施方式的列表。这些实施方式将以字母“m”来表示。每当提及这样的实施方式时，这将通过提及“m”实施方式来进行。
m1.一种用于提取和处理轨数据的方法，所述方法包括
经由至少一个第一传感器(10)测量第一传感器数据(20)；
经由至少一个本地处理部件(50)对第一传感器数据(20)预处理以获得经预处理的传感器数据(52)；
将经预处理的传感器数据(52)发送到中央服务器(100)；
通过所述服务器(100)对经预处理的传感器数据(52)进行分析以获得经分析的传感器数据(110)；
在存储器部件(300)中存储经预处理的传感器数据(52)和经分析的传感器数据(110)中至少之一；
经由接口(300)与所述中央服务器(100)通信。
m2.根据前述实施方式所述的方法，还包括经由所述接口(300)向所述中央服务器(100)发送查询(300)。
m3.根据前述实施方式所述的方法，还包括分析经预处理的传感器数据(52)以提供与所述查询(310)对应的所述经分析的传感器数据(110)。
m4.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括将经分析的传感器数据(110)从所述服务器(100)发送到所述接口(300)。
m5.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括经由至少一个第二传感器(12)测量第二传感器数据(22)。
m6.根据前述方法实施方式所述的方法，还包括经由所述第一传感器(10)和所述第二传感器(12)中的至少一个来测量轨道枕木振动。
m7.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括所述第一传感器(10)在没有预定数据测量的情况下休眠。
m8.根据前述实施方式所述并且具有实施方式m5的特征的方法，还包括所述第二传感器(12)休眠直到接收到来自所述第一传感器(10)的通信。
m9.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括所述第一传感器(10)和所述本地处理部件(50)经由短程无线通信协议进行通信。
m10.根据前述方法实施方式所述的方法，其中，所述本地处理部件(50)被集成到中继站(60)中，并且其中，所述方法还包括：所述中继站(60)从多个传感器(10、12、14)接收传感器数据(20、22、24)，对所述传感器数据进行预处理并将其转发到所述中央服务器(100)。
m11.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括所述本地处理部件(50)确定与所述中央服务器(100)通信的最佳时间。
m12.根据前述实施方式所述的方法，其中，基于连接强度、连接可用性、天气、进来的传感器数据、当日时间、轨运营的时间表和预定事件中至少之一来确定所述最佳时间。
m13.根据前述方法实施方式中的任一项所述并且具有实施方式m5的特征的方法，还包括：所述第二传感器(12)向所述第一传感器(10)发送第二传感器数据(22)，并且所述第一传感器(10)将所述第一传感器数据(10)和所述第二传感器数据(22)两者都发送到所述本地处理部件(50)。
m14.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括作为预处理的一部分的将低通滤波器应用于所述第一传感器数据(20)。
m15.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括作为预处理的一部分的对第一传感器数据(20)进行采样。
m16.根据前述实施方式所述的方法，其中，根据所述第一传感器数据(20)来调节采样的频率。
m17.根据前述实施方式中的任一项所述的方法，还包括作为预处理的一部分的滤除由于相邻轨道枕木振动引起的干扰。
m18.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括在所述经预处理的传感器数据(52)上运行模式识别算法以获得经分析的传感器数据(110)。
m19.根据前述实施方式所述的方法，还包括基于经预处理的传感器数据(52)来识别列车类别和列车类型中至少之一。
m20.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括基于所述经分析的传感器数据(110)来评估轨道道岔的刮擦和磨损中至少一项的水平。
m21.根据前述方法实施方式中的任一项所述并且具有实施方式m5的特征的方法，还包括组合第一传感器数据(20)和第二传感器数据(22)以获得轨道部件的准确状态。
m22.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括所述中央服务器(100)向所述第一传感器(10)发送传感器指令(120)。
m23.根据前述实施方式所述的方法，其中，所述传感器指令(120)基于经分析的传感器数据(110)。
m24.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括所述中央服务器(100)向所述本地处理部件(50)发送本地处理部件指令(130)。
m25.根据前述实施方式所述的方法，其中，所述本地处理部件指令基于经分析的传感器数据(110)。
m26.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，还包括：基于经分析的传感器数据(110)来调节预处理和第一传感器测量参数中至少之一。
m27.根据前述方法实施方式中的任一项所述的方法，其中所述第一传感器被配置成以不同于标准操作的不同模式执行，并且其中，所述模式可以被优化以用于专门的监视。
m28.根据前述方法实施方式所述的方法，其中，第一模式包括传感器诊断。
m29.根据前述两个方法实施方式中的任一项所述的方法，其中，第二模式包括以下监视中的至少一项：轨道道岔裂纹或断裂或变形；岔尖裂纹或断裂或变形；辙叉裂纹或断裂或变形；道岔拉杆裂纹或断裂或变形；转辙机缺陷或故障；端位置检测器处于不适当的位置；滑床板、滚轴和/或锁定机构未到达端位置；非最佳或无法忍受的道砟状况。
现在将参照附图讨论本技术。
附图说明
图1描绘了用于提取和分析轨数据的系统的示意性实施方式。
图2描绘了用于提取和分析轨数据的系统内的通信和架构。
图3描绘了用于提取和分析轨数据的方法的实施方式。
图4描绘了根据本发明的由第一传感器测量并进一步处理的数据的示例。
图5构成了根据本发明的与特定种类的列车对应并代表该列车的示例性数据集。
图6是由列车以相对于相邻轨道上另一列车的叠加加速度通过而记录并引起的加速度的示例性曲线图。
具体实施方式
图1示意性地描绘了用于获取和分析轨道数据的系统。该系统包括至少一个第一传感器10。第一传感器10可以包括多个传感器和/或传感器系统和/或一个传感器。第一传感器10收集轨道相关的数据，诸如由于列车在轨道上经过而引起的振动。第一传感器10可以放置在轨道床上和/或其大致附近。
该系统还包括本地处理部件50。本地处理部件50可以与一个传感器系统中的第一传感器10集成在一起，或者本地处理部件50可以是独立部件。第一传感器10与本地处理部件50如箭头所指示地进行通信。
还描绘了中央服务器100。中央服务器100可以包括云服务器、远程服务器和/或服务器集合。中央服务器100可以与本地处理部件50双向通信。另外，中央服务器100可以与第一传感器10直接通信，特别是如果本地处理部件50包括独立装置。然而，中央服务器100与第一传感器10之间的所有通信均经由本地处理部件50进行也是可行的。
存储器部件200被描绘为与中央服务器100双向通信。存储器部件200可以用于存储从第一传感器10和/或本地处理部件50发送到服务器100的数据。存储器部件200还可以存储中央服务器100上生成的数据和/或中央服务器100基于传感器数据生成的数据。中央服务器200可以访问存储在存储器部件中的数据、重写该数据、控制存储逻辑以及通常监视存储器部件200内的数据的分布。
还描绘了接口300，其也可以与中央服务器100双向通信。接口300可以包括用于运行和/或改善轨道安全和运营的专用软件的前端。接口300还可以包括专用于与中央服务器100通信的物理终端，诸如个人计算装置。接口300可以将查询发送到中央服务器100。例如，对基于传感器数据的特定计算的请求可以经由该接口而被发送到中央服务器100。
该系统能够以以下示例性方式使用。第一传感器10可以收集数据，例如由于列车在其所放置的轨床上经过而产生的振动数据。该数据可以被发送到本地处理部件50(如果第一传感器10和处理部件50包括一个单元，则经由有线连接；否则经由无线连接)。本地处理部件50对所收集的数据进行预处理，以便减小数据的体积并获得更清晰(并且因此更可靠)的信号。例如，数据可以通过低通滤波器并且/或者被采样。然后将经预处理的数据发送到中央服务器100。服务器100可以将经预处理的数据转发以存储到存储器部件200，以及/或者服务器100可以分析该经预处理的数据。服务器100可能在默认情况下进行一些分析，并且一些其他分析可能作为查询经由接口300被请求。存储在存储器部件200中的数据也可以经由接口300——可能通过中央服务器100——进行访问。可以执行的分析的类型可以包括：经由卡尔曼(kalman)滤波器或类似分析来组合来自不同传感器的数据；通过与预期的数据进行比较来检测异常；通过检测到的信号来识别列车的类型以及其他分析。根据数据分析的结果和/或经由接口300发送的查询的结果，可以调节第一传感器10的测量特征和/或由本地处理部件50进行的预处理。例如，可以指示第一传感器10调节灵敏度阈值以记录更多或更少的数据，或者可以指示本地处理部件50应用更密集的采样过程。
图2描绘了根据本发明的实施方式的用于获得和分析轨道数据的系统的通信和架构的更详细的实施方式。
示出了第一传感器10、第二传感器12和第三传感器14。这些传感器都可以是一个装置即组装在一起的传感器集合的一部分。可替选地，传感器10、12和14可以包括可能放置在不同的位置处(但是彼此大致相邻)的不同的装置。传感器可以相同或不同。传感器可以测量相同的物理量或不同的物理量。例如，所有传感器都可以测量轨道枕木的加速度，但是测量范围不同。这可以允许组合测量以获得更大范围内的数据。
第一传感器10、第二传感器12和第三传感器14分别测量第一传感器数据20、第二传感器数据22和第三传感器数据24。
然后将传感器数据20、22、24发送到本地处理部件50。如前所述，本地处理部件50可以与传感器集成在一起，或者可以是分开的。本地处理部件也可以与一个或更多个传感器集成，而不与其他传感器集成。本地处理部件50对传感器数据进行预处理以获得经预处理的传感器数据52。这可以针对每个传感器单独进行或针对多个传感器一起进行。技术人员将理解的是，根据精确的传感器配置，经预处理的传感器数据52可以分别指第一传感器数据20、第二传感器数据22和第三传感器数据24或组合地指第一传感器数据20、第二传感器数据22和第三传感器数据24。
取决于从传感器装置请求的数据方面，数据可能被转换为频域。此外，取决于所考虑的数据方面，可能仅发送相关的傅立叶系数，根据该系数可以在服务器侧重现信号(压缩)。
测量的传感器数据20、22、24可以被临时地本地存储在传感器的存储部件上和/或与本地处理部件50相关联的存储装置上。装置可以实现fifo环形缓冲区存储结构以避免耗尽内存(即缓冲区可以被填满至其最大容量，然后，最旧的数据或最旧的数据文件被新文件替换。替换机制可以被配置成服从“最旧的文件”、“最旧的文件<特定大小”等的属性优先顺序)。
一个本地处理部件50可以预处理并转发来自多个传感器10、12、14的传感器数据。另外地或可替选地，每个传感器10、12、14可以包括单独的本地处理部件50。
本地处理部件50也可以与虚线中所示的中继站60集成在一起。中继站60可以包括本地“数据集线器”，其中多个传感器可以使用短程通信协议发送它们的数据。
传感器10、12、14可以经由广域通信(gsm或类似方式)直接向中央服务器100发送数据，或者可以经由中继站60发送数据，该中继站可以位于传感器10、12、14附近并且通常用于在发送前聚集并预扫描信息。
最简单的情况下的数据注入可以使用rest接口(静态接口)即无状态，使得服务器100不必维护与传感器10、12、14的“会话”，这对于规模化通信是重要的。rest逻辑可以在https水平上实现。
对于独立装置，传感器10、12、14通常在列车接近时可以被唤醒。取决于传感器配置，在列车经过之后，装置可以经由gsm(以及经由本地通信部件50)自动地启动到后端服务器的连接，并将其测量结果或其经预处理的测量数据发布到后端。以下的获得请求可以将任何新配置从服务器传送到装置。这样的配置确定何时记录和记录的内容以及根据什么标准来发送数据(因为发送是最耗电的操作阶段)。
在级联设置中，即当使用附近的中继站60时，传感器10、12、14可以使用较低功率的本地连接(例如，
操作中继站60可以提供多种优势，主要是因为中继站60通常不放置在轨床中，并且因此不像传感器那样暴露于极端的环境条件下。因此，中继站60可以使用公知的商业技术来生产而不必加固。因此，中继站60可以利用例如永久电源或其他再充电技术(诸如太阳能)，并且可以使用有线数据连接。
在这种情况下，中继站60可以执行预处理并将来自多个传感器10、12、14的数据关联起来。示例是：在对齐和关联针对同一列车的来自同一道岔上的多个传感器点的数据时，通过统计信号处理技术(独立元分析(independentcomponentanalysis)或ica)将列车感应的噪声与道岔或地下特定共振信号分离。
为了实时监视，已经可以在中继站60处针对关键模式来分析数据。除了用于驱动健康模型的聚集的/统计的信息之外，中继站60仅在发现感兴趣的新模式(新颖检测，即不能够与已知模式相关联的模式)时或者在检测到异常或故障时才可以与后端通信，以节省通信成本。
本地处理部件50可以将经预处理的传感器数据52发送到中央服务器100。发送过程可以使用安全方案，其中在传输层上对数据加密。中央服务器100可以基于预定算法或应用来分析数据。中央服务器100还可以从接口300接收针对特定类型的分析的直接查询310。被分析的数据110可以是预定算法或应用的结果和/或是特定请求或查询310的结果。
可以通过算法读取经预处理的传感器数据52，该算法执行转换(例如，从加速度/振动到位移)。转换后的数据可以存储在存储器部件200中。
然后可以通过模式识别系统读取数据(例如，以识别列车类别和列车类型)。概要统计可以被计算并预先缓存在数据库中。
最后，概率推理模型可以读取可用的数据，以便更新轨道的健康状况估计。
通常可以将架构设置为非确定性推论机制并进行异步通信(即事件驱动)。例如，这使得概率性的道岔健康模型能够传达关于例如需要维护的特定道岔的假设，该假设当时可能不是主要假设，但是该假设可以被传感器排队过程拾取以加强对该特定道岔的监视以及数据传输。
因为磨损和刮擦过程是非常长期的过程，该过程在针对每个数据方面和每个传感器将记录并存储所有数据的情况下将产生非常大量的数据，所以选择性数据采集在轨道使用案例中是重要的使能因素。因此，将重点放在相关数据方面并选择性地加强数据收集可以是使大规模监视能够成为可能的重要因素。
经由接口300，用户可以检索报告——所有报告都反映了最新的情况——的任意组合。
可以根据请求和/或自动地将经分析的数据110发送到接口300。此外，可以将经预处理的传感器数据52和经分析的传感器数据110两者或其中之一存储在存储器部件200中。然后，可以由中央服务器100访问该数据以用于进一步的分析和/或用于经由接口300的检索。
可以通过查询310来检索存储在存储器部件200中的数据。查询310可以沿以下维度检索数据：
-关于某个轨道基础设施部件和/或其零件的所有原始测量数据(一个道岔处可能有多个传感器10、12、14，每个转辙机处有一个传感器，辙叉处有一个传感器等)
-关于某个轨道基础设施部件的所有处理后的测量数据(这通常包括可以同单位度量的数据以及可以借助于数学变换或补偿技术根据原始数据计算的数据。例如，位移数据(以mm为单位)可以根据以g为单位的加速度数据来计算)。
-关于特定基础设施部件(道岔)的所有相关联的数据，该相关联的数据将包括不可以同单位度量的数据诸如道岔马达的电流，其从时间角度来看与通过数据不匹配，但仍与列车通过有关。该相关联的数据也包括维护报告和故障消息。
-来自每个地理位置的其他来源的所有相关数据(例如天气数据、温度、降雨量)
-关于每个基础设施部件的使用的汇总统计
-迄今为止，在用户指定的时间窗口内提及(以便随着时间推移跟踪发展)的所有数据
-不同查询组的汇总的/比较的统计信息(例如，针对具有固定辙叉的所有道岔、针对特定地理区域中的所有道岔、运营高速列车的所有道岔、具有特定使用特征的所有道岔、比所选道岔更旧的所有道岔、所有来自某个制造商的道岔(按照道岔档案))及其组合。
-沿路段的汇总的统计信息(多个道岔)
-被解释的信息，例如电流模式中的细节
-被推断的信息，例如健康状况，未来10天、20天、60天的预期故障概率。
中央服务器100还可以分别向传感器10、12、14和/或本地处理部件50发送传感器指令120和/或本地处理部件指令130。这些指令可以基于经分析的传感器数据110。例如，如果在指示可能的裂纹(诸如轨道道岔中的裂纹)的数据中检测到异常，则中央服务器100可以指示传感器10、12、14以增加测量的频率和/或灵敏度，或指示本地处理部件50增加对传感器数据20、22、24的采样。
实际上，传感器10、12、14可以例如根据以下参数而被远程配置：
a)列车通过记录的时间和方案(传感器何时醒来、其记录了多长时间、只要振动>阈值的最大持续时间；传感器可以在可指定的时间段内保持清醒)，
b)何时发送数据(时间点；可以是固定时间或者可以与唤醒相关例如在新的一天首次唤醒)，
c)根据可配置的标准(轨迹的长度、加速度的rms等)应被发送的轨迹的选择。
传感器10、12、14和中继站60(或本地处理部件50)可以经由自己的随车携带的gps或通过后端进行同步，以确保整个系统上的同步时间管理，这对于沿时间维度使进来的测量数据对齐是重要的。
传感器的配置是重要的方面，因为传感器10、12、14优选地是自维持的并且在其大约两年的预期部署时间内在现场依靠电池寿命运行。考虑到这种约束，传感器优选地进入非常低功耗的睡眠模式(休眠)并且仅在需要时才唤醒。特别地，数据传送(这通常是广域通信传感器的最耗电的部分)必须仅限于相关且重要的信息。
为了获得清晰的情况概览，后端可以利用所谓的“传感器排队”，即后端(也就是中央服务器100)可以根据当前情况(通信网络覆盖和道岔上的交通量)指示各个传感器10、12、14记录什么以及发送什么。典型的模式可能是传感器被部署并被指示在一天内以统一的随机采样模式进行收集。在后端中分析之后，后端可能将数据采集缩窄到某个时间帧，在该时间帧内出现几天内的大多数相关的负载(例如高速列车)。如果所获取的数据显示“稳定的情况”，即数据无变化趋势地变化，则后端系统可能指示传感器10、12、14以减少发送的数据量，从而有利于延长电池寿命。一旦出现趋势变化的第一迹象(例如，数据中的开始趋势或改变健康状态的假设变得更加显著)，后端就可能指示传感器增加数据采集和发送量。
为了监视和跟踪实时事件，系统还允许装置上的所谓的“应用注入”。类似于移动电话上的“应用”，传感器10、12、14也可以加载不同的分析过程，这些分析过程在由每个传感器上安装的传感器元件所记录的数据中搜索特定的模式。示例是“异常检测应用”，其在记录的数据中搜索指示可能松动的传感器的特定数据模式(寒冷的天气和冰块脱落可能损坏传感器或其安装；异常检测能够在这样的模式出现时找到检测并将该检测发信号给中央服务器100)。
另一个“应用”可以监视辙叉(或轨道道岔)裂纹：在过去，已经反复观察到在辙叉中出现裂纹的情况下，观察到暂时的高振动峰值。尽管“应用”不能够直接检测(或验证)辙叉裂纹，但是其可以将这样的模式通知中央服务器100。中央服务器100然后可以观察这样的模式的出现的发展，并且可以使用概率模型来推断并发送关于潜在的辙叉材料故障的警报。
图3描绘了根据本发明的一个方面的用于检测和分析轨道数据的方法的实施方式。
在步骤s1中，经由至少一个第一传感器测量第一传感器数据。如上所讨论的，传感器数据可以包括例如由于列车在轨道上通过而引起的轨道枕木的加速度的测量。
在s2中，经由本地处理部件对所测量的数据预处理，以获得经预处理的传感器数据。预处理可以包括：对数据应用低通、对数据进行采样、从数据中移除伪迹和/或噪声。例如，只能经由低通滤波器选择频率低于100hz的信号来估计轨道枕木位移。然而，为了检测结构中的裂纹，可以分析khz区域中的信号。数据可以经由有线连接或经由短程通信协议诸如
在s3中，经预处理的数据被发送到中央服务器。这可以经由诸如gsm或lte的蜂窝通信来进行。另外地或可替选地，这也可以经由wifi或wlan来进行。
在可选的步骤s4中，与轨数据有关的查询经由接口被发送到中央服务器。也就是，查询可以由用户诸如检查员或操作员或轨道服务来输入。
然后在s5中，由服务器分析经预处理的数据，以获得经分析的传感器数据。可选地，该经分析的传感器数据可以对应于来自s4的所请求的查询。然而，服务器也可以在没有来自接口的提示的情况下运行某些分析。
在s6中，经分析的传感器数据被可选地从中央服务器发送到接口。换言之，用户可以经由接口访问经分析的数据。
在s7中，经预处理的数据和/或经分析的数据被存储在存储器部件中。
图4描绘了示例性传感器数据以及示例性经预处理的传感器数据。所描绘的数据来自组合的加速度传感器。顶行示出了原始加速度传感器输出(以g为单位)。顶部第二行示出了经预处理的加速度数据，该加速度数据已通过移除由传感器唤醒生成的伪迹而被清理。顶部第三行示出了经低通滤波的加速度信号。顶部第四行示出了与信号强度对应的绝对平均信号。顶部第六行示出了经两次积分和噪声校正的信号，该信号以mm为单位示出了轨道枕木的绝对垂直位移(显示了列车通道的典型车轴/转向架(bogey)模式；第一转向架特别地示出了对重型电机车/机车的影响)。
图5示出了与在轨道上经过的列车对应的示意性典型振动模式。这些震动模式可用于将传感器从休眠“唤醒”，在没有列车信号时传感器可以被保持为休眠。通过识别与列车的经过相关联的特定模式，可以从数据中滤除误报或伪迹。
图6描绘了另一个可能的预处理技术，该技术包括对叠加的信号进行滤波。传感器通常可以检测到由于列车经过相邻轨道而引起的振动或加速度，这可能干扰传感器的轨道的数据。为了避免这种干扰，可以在预处理期间或直接在服务器上过滤掉这样的数据。
附图标记列表
10–第一传感器
12–第二传感器
14–第三传感器
20–第一传感器数据
22–第二传感器数据
24–第三传感器数据
50–本地处理部件
52–经预处理的传感器数据
60–中继站
100–中央服务器
110–经分析的传感器数据
120–传感器指令
130–本地处理部件指令
200–存储器部件
300–接口
310–查询
每当在本说明书中使用相对术语，诸如“大约”、“基本上”或“近似”时，这样的术语也应当被解释为也包括确切的术语。也就是，例如，“基本上笔直”应当被解释为还包括“(完全)笔直”。
每当在上面或也在所附权利要求中列举步骤时，应当注意的是，本文中列举步骤的顺序可以是优选顺序，但是不强制以所列举的顺序执行步骤。也就是，除非另有说明或除非对于技术人员是清楚的，否则列举步骤的顺序可以不是强制性的。也就是，当本文件指出例如方法包括步骤(a)和(b)时，这并不一定意味着步骤(a)先于步骤(b)，而步骤(a)也可能与步骤(b)同时(至少部分地)被执行或步骤(b)先于步骤(a)。此外，当表达步骤(x)在另一步骤(z)之前时，这并不意味着在步骤(x)与步骤(z)之间没有步骤。也就是，步骤(x)先于步骤(z)包括步骤(x)直接在步骤(z)之前被执行的情况，但是还包括在一个或更多个步骤(y1)，……，接下来步骤(z)之前执行(x)的情况。类似的考虑在使用诸如“之后”或“之前”的术语时也适用。
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