[发明专利]钢轨伤损实时监测方法及其监测系统

权利要求书

1.一种钢轨伤损实时监测方法，包括如下步骤：

S1. 在钢轨两侧布设监测系统；具体为在钢轨两侧每隔设定距离布设一对超声波换能器，从而将整个检测区段分成若干个小区段并进行检测；超声波换能器的数据输出端连接信号接收装置，信号接收装置的数据输出端连接控制模块；超声波换能器用于产生超声导波，并接收反射波；信号接收装置用于接收超声波换能器接收的反射波，并上传控制模块；控制模块用于根据接收的数据，实时监测钢轨伤损并进行预警；

具体实施时，采用如下步骤计算得到激励位置：

A. 列出钢轨横截面所有外部可激励节点的位置，每个节点有三个方向的自由度；

B. 采用选定的导波模态进行激励，并生成各节点位置的三个自由度位移向量，绘制出三个位移向量的曲线图；

C. 基于统计规律，去除小于设置值的较小极值点；

D. 最后根据剩余的局部极值点，取3个自由度的最大幅值位置为该模态的最优激励点；

采用如下步骤确定导波激发频率和分析频率：

a. 选取超声导波频率上下限，并按相同间隔分出频率测点；

b. 以测点频率作为激发频率，进行导波检测；

c. 对每个测点接收到的信号作时频分析；

d. 绘制激发频率对应于所选频率的导波时频分析图；

e. 选出最终的导波激发频率和分析频率；

S2. 获取监测系统得到的实时监测数据；

S3. 对步骤S2获取的实时监测数据进行数据处理，从而得到处理伤损图片；具体为采用如下步骤进行数据处理：

（1）将接收到的实时监测数据进行阈值比较：当实时监测数据大于设定的闸门阈值时，将该监测数据生成B显数据；

（2）将步骤（1）中得到的B显数据进行降噪和分割：

降噪：忽略少于N个反射回波点的小损伤，并采用８邻域点连续性判断方法屏蔽单点杂波、角度不符的连续波形；N为自然数；

分割：利用DBSCAN算法把B显图像上位置临近的超声导波回波点分割到一张图片中，从而保证每张图片中只含1个伤损；

S4. 采用神经网络架构，对步骤S3得到的处理伤损图片进行识别，从而得到识别结果；所述的神经网络架构，具体为采用AlexNet卷积神经网络架构：网络架构共10层，包括1个输入层，3个卷积层，3个池化层，2个全连接层和1个输出层；输入层为经过数据预处理的B显数据；采用smote算法得到过采样平衡数据集，处理后的数据大小为128*128*16像素；输入数据从整个检测文件中滑动取出，滑动步长为42像素；卷积层通过卷积操作对输入的数据进行特征提取；经过三个卷积层后深度为100；池化层采用均值池化方法；激活函数全部选择Relu函数；全连接层使用softmax函数对输入的数据进行分类，其中第一个全连接层为2048个神经元，第二个全连接层包含1024个神经元；输出层将伤损情况分为8个类型；输出层为发生各伤损类型的概率；将各类B显数据样本集随机选取80%作为训练集，剩余20%作为测试集；训练过程中采取Early Stopping和dropout方法防止过拟合；其中dropout方法使用在两个全连接层中，在训练过程中按50%的概率进行关闭连接；训练学习率定为0.01，每5轮计算测试集的准确率，在连续15轮后准确率不再提高后停止迭代；

S5. 根据步骤S4得到的识别结果，进行钢轨伤损实时预警，从而实现钢轨伤损的实时监测。

2.根据权利要求1所述的钢轨伤损实时监测方法，其特征在于在产生超声导波时，选取弯曲模态的导波，采用半解析有限元法分析导波的频散特性，并通过计算得到的钢轨截面波结构图判定特定导波对钢轨截面内不同区域损伤的灵敏度，将接收位置设在钢轨中导波位移较大处。