[发明专利]无砟轨道隐蔽病害的检测方法、系统与装置

权利要求书

1.一种无砟轨道隐蔽病害检测方法,其特征在于,包括以下步骤：

步骤一：建立预设病害类型无砟轨道与所对应的预设特征参数点的关系集合；其中，所述预设病害类型无砟轨道为含有不同形状的空腔的病害轨道，所述预设特征参数点为地磁信号的特征表现；

步骤二：通过信号采集装置采集待测无砟轨道的地磁场信号，并进行特征提取，获得待测特征参数点；

步骤三：采用预设的识别模型确定待测特征参数点与关系集合中的预设特征参数点的关系，从而判断待测无砟轨道的病害类型与相应位置；以健康轨道的平均磁感应强度作为参考强度，为了便于检测微弱的磁场变化，将信号采集装置运动路线各点的磁感应强度数据与预设的参考强度比较，磁感应强度高于参考强度的记为1，低于参考强度的记为0，将0-1突变记为一次磁脉冲，绘制磁脉冲密度-坐标散点图，比较信号采集装置运动路线上各点的磁脉冲密度；根据一段健康的轨道的磁脉冲密度图是均匀分布或者周期性分布的，若某点磁脉冲密度出现明显的波峰或波谷的非周期性异常，对于电子装置的干扰则可结合轨道电子设备的安装位置或相应算法予以排除，若排除，则判定该点附近存在隐蔽病害；

步骤四：结合被测轨道的结构特点与维修规程，诊断无砟轨道隐蔽病害维修级别；根据待测特征参数点和待测无砟轨道病害类型的对应关系集合进行成像处理，并做病害特征进行标签。

2.根据权利要求1所述的无砟轨道隐蔽病害检测方法，其特征在于，在步骤二中，信号采集装置采集的数据需经过滤波，滤除高频与低频处理，以消除噪声的干扰。

3.根据权利要求1所述的无砟轨道隐蔽病害检测方法，其特征在于，在步骤三中，采用预设的识别模型将待测特征参数点与预设特征参数点的数据库进行比较，根据最佳匹配以确定病害类型与相应位置；特征参数点为磁感应强度。

4.根据权利要求1所述的无砟轨道隐蔽病害检测方法，其特征在于，所述识别模型为基于深度学习算法的神经网络模型或机器学习模型，

所述识别模型为用卷积神经网络CNN来训练网络处理无砟轨道地磁场强度数据，然后再对比实地测得的有病害轨道的数据，训练出正确性高、鲁棒性好的模型。

5.一种无砟轨道隐蔽病害的检测系统，其特征在于，包括：

病害数据库模块，用于建立预设病害类型无砟轨道与所对应的预设特征参数点的关系集合；其中，所述预设病害类型无砟轨道为含有不同形状的空腔的病害轨道，所述预设特征参数点为地磁信号的特征表现；

至少一个地磁信号采集及提取模块，用于采集待测无砟轨道的地球磁场信号并进行特征提取，获得待测特征参数点；

病害诊断模块，用于采用预设的识别模型确定待测特征参数点与预设对应关系集合中预设特征参数点的关系，从而判断待测无砟轨道的病害类型与相应位置；

磁脉冲密度病害判断模块，包括绘制磁脉冲密度子模块和信号分析子模块， 绘制磁脉冲密度子模块用于以健康轨道的平均磁感应强度作为参考强度，将所述地磁信号采集及提取模块的运动路线的各点磁感应强度数据与预设的参考强度比较，磁感应强度高于参考强度的记为1，低于参考强度的记为0，将0-1突变记为一次磁脉冲，绘制磁脉冲密度-坐标散点图；信号分析子模块用于根据一段健康的轨道的磁脉冲密度图是均匀分布或者周期性分布的，若某点磁脉冲密度出现明显的波峰或波谷的非周期性异常，则结合轨道电子设备的安装位置或相应算法予以排除电子装置的干扰，若排除，则判定该点附近存在隐蔽病害；

病害成像模块，用于结合被测轨道的结构特点与维修规程，诊断无砟轨道隐蔽病害的维修级别；根据待测特征参数点和待测无砟轨道病害类型的对应关系集合进行成像处理，显示病害状态并做病害特征进行标签。

6.根据权利要求5所述的无砟轨道隐蔽病害的检测系统，其特征在于，地磁信号采集及提取模块还包括信号调理子模块，信号调理子模块用于将采集的地磁场信号经过滤波，滤除高频与低频处理，以消除噪声的干扰。