一种用于无砟轨道板裂缝的无损监测方法与流程

本发明涉及无砟轨道板裂缝无损监测技术领域，尤其是涉及一种用于无砟轨道板裂缝的无损监测方法。

背景技术：

无砟轨道因其平顺性高、耐久性好、维修工作量小等优点，成为高速铁路最主要的轨道结构形式，由于跨越气候和地质环境复杂多变，作为高速车辆最主要和直接的承力层，轨道板的健康直接威胁列车运行安全。我国对无砟轨道板缺乏成熟的监测手段，只能在病害发生后以传统人工巡检方式发现，且受天窗时间影响，作业费时费力，难以完成辖区无砟轨道的全覆盖检查。利用综合监测列车可以发现部分病害，但是监测定位精度不高且缺乏实时性，无法满足运营安全需求。根据gb/t38695-2020，可知靠人工监测，只能测量表面裂缝的宽度。

同时现阶段还有光纤光栅的监测方法，安装温度，应力应变，位移等信息采集的光纤光栅传感器，传感器通过光缆将数据汇聚到接续盒中，再通过光栅解调仪对数据进行解调，从而进行监测。

综上所述，以上两种现有技术：

1.人工监测方式不能做到实时监测，只能在天窗时刻定时监测，同时只能监测到表层病害，同时难以精确，定量监测。

2.光纤光栅技术，采用功能性传感器需特殊光纤，造价昂贵，不适合铁路工程大面积使用。非功能性传感器虽便宜，但是灵敏度较低，不能精准实时反应轨道板状况。对于光纤光栅，还存在安装方法不统一，安装耗时长，材料浪费的情况。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于无砟轨道板裂缝的无损监测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种用于无砟轨道板裂缝的无损监测方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：于实验室中获取不同工况，环境条件下的无砟轨道板的声发射数据；

步骤2：针对步骤1中的声发射数据进行处理，建立用于训练智能识别轨道板损伤的神经网络的训练数据库，并利用其对神经网络进行训练，得到训练完毕的神经网络；

步骤3：将训练完毕的神经网络应用至原有的用于无砟轨道板裂缝无损监测的声发射监测系统中，得到改进的声发射监测系统，并利用其对实际任意无砟轨道板进行监测。

进一步地，所述的步骤2包括以下分步骤：

步骤201：基于步骤1中的声发射数据，将其区分为轨道板的正常工作状态和损伤状态的波形数据，基于区分完毕的波形数据，进一步合成数据并建立用于训练智能识别轨道板损伤的神经网络的训练数据库；

步骤202：利用训练数据库对神经网络进行训练，得到训练完毕的神经网络。

进一步地，所述的步骤3包括以下分步骤：

步骤301：将训练完毕的神经网络应用至原有的用于无砟轨道板裂缝无损监测的声发射监测系统中，得到改进的声发射监测系统；

步骤302：通过改进的声发射监测系统中的各分布式子电脑接收各个实际任意无砟轨道板的信号，并利用训练完毕的神经网络针对接收信号进行状态判别，若判别结果为信号正常，轨道板状态良好时，通过远程传输返回结果至各分布式子电脑继续进行无砟轨道板的实时监测；

步骤303：若判别结果为信号异常时，通过远程传输向改进的声发射监测系统中的中央电脑传递警告信息，中央电脑调取该异常信号对应无砟轨道板的波形数据进行分析，生成包括各种信息在内的完整报告；

步骤304：技术人员基于完整报告进行对应无砟轨道板的现场处置。

进一步地，步骤303中的各种信息包括损伤发生时间、损伤程度和损伤位置。

进一步地，所述的步骤3中的声发射监测系统包括用于数据处理的计算机和与所述计算机相连接的用于接收波形数据信号的声发射仪器。

进一步地，所述的步骤1中的环境条件包括温度条件和酸碱度条件。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、通过大量实验和现场测试积累的声发射数据，建立了用于训练智能识别轨道板损伤的神经网路系统的训练数据库，数据库中包含采集到的每一块板各个信号通道的声发射波形文件，经过该数据库训练成熟后，该神经网络将被用于任意轨道板的监测，当神经网络监测到与数据库中损伤波形特征一致的三角形波形且进行频谱分析超过阈值时，即会将其判别为损伤轨道板，并根据波形特征判断其损伤状态，并自动生成损伤识别、定位、判断的报告，采用本发明方法，可根据大数据，自动进行判别轨道板状态。

2、本发明方法中的神经网络系统一旦监测到损伤出现后，声发射监测系统会自动记录该轨道板损伤状态发展的全过程，对其每一处损伤的出现和发展过程的时间节点进行详细记录，以备后期了解其工作和全寿命运行状态，可远程传输，解决了现阶段必须前往现场判别轨道板状态的情况。

3、采用本发明方法中的改进的声发射监测系统，能够自动综合整条线路的所有轨道板健康状态，判断出损伤发生频率较高的位置，并将生成一份损伤频率分布图，以供技术人员评估整条线路的健康状态，实现对轨道板全方位动态监测，保证轨道板质量，实现尽早发现，及时小修，减少大修，杜绝事故的目标，且可根据数据的增加，不断调整细化判别标准。

附图说明

图1为本发明方法实施例中的神经网络模型示意图；

图2为本发明方法实施例中的方法步骤流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

实施例

如图2所示，首先，需要根据设置的数据处理程序，对轨道板的正常工作状态的波形数据和损伤状态的波形数据进行分析，将之与损伤的不同阶段相对应，将以上的波形数据和损伤阶段集合成一个训练集，供如图1所示的神经网络系统训练使用，直至该神经网络可以成功识别陌生波形所对应的损伤状态，其中神经网络系统已经建立了自己的识别依据，之后将训练完成的神经网络系统运用到声发射监测系统中去，在分布式子电脑中依靠这一系统识别波形数据，一旦发现异常波形，迅速向中央电脑传递警告信息，中央电脑将调取这一轨道板试块的波形数据进行深入分析，从而生成包括损伤发生时间、损伤程度、损伤位置等信息在内的完整报告，以供技术人员参考。

根据无砟轨道板裂缝损伤因素研究和无砟轨道板仿真建模分析的最不利位置，确定断裂试验的试块尺寸与配筋。通过试验，对试块进行加载，同时安装声发射仪器进行信号数据采集。不同试验工况包括(1)试验一、探究单纯加载条件下，声发射检测轨道板裂缝效果；先制作等比例缩小的素混凝土轨道板和工程中使用的钢筋混凝土轨道板，养护，得到良好的轨道板；再在轨道板预先确定的位置上安装声发射接收器；保证外界环境在轨道板上加荷载；得到数据，进行处理分析；最后校核验证。(2)试验二、探究加载情况，但改变温度条件下，声发射检测轨道板裂缝效果；第一步同试验一步骤1、2；在轨道板上加荷载，然后调控温度，模拟真实环境中昼夜温差；获得数据后，处理分析；最后校核验证。(3)试验三、探究加载情况，但改变环境酸碱干湿条件下，声发射检测轨道板裂缝效果；同试验一步骤1、2；然后把轨道板放入偏酸性的水中，模拟真实环境中雨水偏酸性对混凝土的轨道板的腐蚀影响，再在轨道板上加荷载，；最后获得数据，处理分析；得到声发射信号变化是一个幅值逐渐增大且高幅值频带不断加宽的过程。其整个破坏过程的频谱基本上是由低频向高频变化的。进行多次试验，在积累数据的同时，用已有数据预测并判别进行试验的试块，和试验现象进行比照，验证。在实验室条件下，满足要求。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

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