铁路钢轨伤损检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种铁路钢轨伤损检测方法及装置，用于计算探伤车对各种伤损的检出能力，其中铁路钢轨伤损检测方法包括：获取铁路钢轨伤损的原始数据；根据逻辑回归方法与机器学习方法，建立不同伤损类型的检测概率模型；根据所述铁路钢轨伤损的原始数据，利用MLE最大概率估计方法确定所述检测概率模型中的拟合参数；根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速或者设定的伤损类型的检出概率，确定不同伤损类型的检出概率或者钢轨探伤车的车速范围。

【技术实现步骤摘要】
铁路钢轨伤损检测方法及装置
本专利技术涉及钢轨探伤检测领域，尤其涉及一种铁路钢轨伤损检测方法及装置。
技术介绍
在我国的钢轨探伤检测体系中，有钢轨探伤车检测和钢轨探伤仪检测两种形式。钢轨探伤车探伤速度快、适应性强，但是，探伤作业结果需要人工现场复查以确定伤损的存在和尺寸。钢轨探伤仪探伤灵敏度高，但速度低、效率差。随着铁路运输高速发展，钢轨探伤车承担起了越来越多的探伤检测任务，尤其在高铁线路、高原线路上，由于区间里程长、环境恶劣等原因造成人工探伤作业困难，主要采用探伤车进行钢轨探伤。根据钢轨探伤车运用管理办法的规定，钢轨探伤车主要利用B型图判别伤损，探伤车超声检测可疑伤损报警分为三级：一级报警，即B型图未形成明显的伤损形态走势；二级报警，即B型图形成较为明显的伤损走势；三级报警，即B型图显示为严重伤损。目前无法定量分析探伤车的钢轨伤损检出能力与检测速度、伤损尺寸、伤损角度等指标间的关系。这给钢轨探伤工作的计划、实施与监督控制带来了问题与挑战。
技术实现思路
为了解决上述的现有技术无法定量分析探伤车的钢轨伤损检出能力与检测速度、伤损尺寸、伤损角度等指标间的关系的技术问题，本专利技术提出了一种铁路钢轨伤损检测方法及装置。本专利技术提出了一种铁路钢轨伤损检测方法，用于计算钢轨探伤车对各种伤损的检出能力，包括：获取铁路钢轨伤损的原始数据；根据逻辑回归方法与机器学习方法，建立不同伤损类型的检测概率模型；根据所述铁路钢轨伤损的原始数据，利用MLE最大概率估计方法拟合确定所述不同伤损类型的检测概率模型的模型系数；根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率，确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围。进一步的，螺孔裂纹的检测概率模型为：其中，q为螺孔裂纹的检出概率；v为当前钢轨探伤车的车速；a为检测角度；b为螺孔裂纹长度。进一步的，轨面平底孔的检测概率模型为：其中，q为轨面平底孔的检出概率；v为当前钢轨探伤车的车速；b为轨面平底孔的孔径。进一步的，轨头横孔的检测概率模型为：其中，q为轨头横孔的检出概率；v为当前钢轨探伤车的车速；a为轨头横孔的孔径；b为轨头横孔的长度。进一步的，轨腰通孔的检测概率模型为：其中，q为轨腰通孔的检出概率；v为当前钢轨探伤车的车速；b为轨腰通孔的孔径。为了达到上述目的，本专利技术相应的提出了一种铁路钢轨伤损检测装置，用于计算钢轨探伤车对各种伤损的检出能力，包括：数据获取模块，用于获取铁路钢轨伤损的原始数据；模型建立模块，用于根据逻辑回归方法与机器学习方法，建立不同伤损类型的检测概率模型；模型确定模块，用于根据铁路钢轨伤损的原始数据，利用MLE最大概率估计方法拟合确定不同伤损类型的检测概率模型的模型系数；检出概率/检测车速确定模块，用于根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率，确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围。本专利技术的有益效果在于，本专利技术的铁路钢轨伤损检测方法及装置，能够定量确定钢轨伤损的检出能力与检测速度、伤损尺寸、伤损角度等指标间的关系，在给定检测速度下，结合检测概率模型计算探伤车对各种伤损的检出能力，进而在给定检出概率要求的情况下(如不低于80％)，计算探伤车检测各种伤损时需要设置的检测速度。也可以根据预计出现的伤损情况，设置检出概率与探伤车检测速度的合适组合。还可以根据建立检测概率模型得到有关变量间关系的直观展示，以促进伤损检测业务的决策，给钢轨探伤工作的计划、实施与监督控制提供支持。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例的铁路钢轨伤损检测方法的步骤流程图。图2为本专利技术实施例的螺孔裂纹的速度-检出概率关系图(检测角度为15°)。图3为本专利技术实施例的螺孔裂纹的速度-检出概率关系图(检测角度为25°)。图4为本专利技术实施例的螺孔裂纹的速度-检出概率关系图(检测角度为37°)。图5为本专利技术实施例的螺孔裂纹的速度-检出概率关系图(检测角度为45°)。图6为本专利技术实施例的轨面平底孔的速度-检出概率关系图。图7为本专利技术实施例的轨头横孔的速度-检出概率关系图(轨头横孔的长度为35)。图8为本专利技术实施例的轨头横孔的速度-检出概率关系图(轨头横孔的长度为25)。图9为本专利技术实施例的轨腰通孔的速度-检出概率关系图。图10为本专利技术实施例的查看某一伤损的伤损检出率的示意图图11为本专利技术实施例的铁路钢轨伤损检测装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域相关技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术的保护的范围。本专利技术的铁路钢轨伤损检测方法及装置的目的在于，利用数据挖掘、机器学习领域中的方法，高效、准确地定量分析探伤车的钢轨伤损检出能力与检测速度、伤损尺寸、伤损角度等指标间的关系，给钢轨探伤工作的计划、实施与监督控制提供支持。图1为本专利技术实施例的铁路钢轨伤损检测方法的步骤流程图，如图1所示，本专利技术实施例的铁路钢轨伤损检测方法包括：S100，获取铁路钢轨伤损的原始数据；S200，根据逻辑回归方法与机器学习方法，建立不同伤损类型的检测概率模型；S300，根据所述铁路钢轨伤损的原始数据，利用MLE最大概率估计方法拟合确定所述不同伤损类型的检测概率模型的模型系数；S400，根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率，确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围。步骤S100中，获取铁路钢轨伤损的原始数据。在具体实施过程中，该铁路钢轨伤损的原始数据包括：钢轨伤损的特征参数、检测车的车速信息，其中钢轨伤损的特征参数包括：螺孔裂纹长度、检测角度、轨腰通孔的孔径、轨头横孔的长度、轨头横孔的孔径。该铁路钢轨伤损的原始数据的可以通过已统计的历史检测数据获取，也可以通过设立若干段试验轨道(该试验轨道上设定有多处不同种类的钢轨伤损)，并使用检测车采集该若干段试验轨道的伤损信息，以获取该铁路钢轨伤损的原始数据。获取铁路钢轨伤损的原始数据后，步骤S200中，根据逻辑回归方法与机器学习方法，建立不同伤损类型的检测概率模型。在具体实施过程中，技术人员可以根据所述铁路钢轨伤损的原始数据构建多个逻辑回归模型作为不同伤损类型的检测概率模型，所述逻辑回归模型使用Sigmoid函数，Sigmoid函数为P(y＝1|x；θ)＝exp(θTx)/(1+exp(θTx))，其中θTx为模型参数。对各种不同伤损的数据，可以利用R语言或Java编程实现。然后，根据探伤车的速度与钢轨伤损的特征参数，建立所述逻辑回归模型中的模型参数，其中所述模型参数为所述探伤车的速度、多个钢轨伤损的特征参数与对应的回归系数之积的和，其中所述钢轨伤损的特征参数包括：螺孔裂纹长度、检测角度、轨腰通孔的孔径、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种铁路钢轨伤损检测方法，用于计算钢轨探伤车对各种伤损的检出能力，其特征在于，包括：获取铁路钢轨伤损的原始数据；根据逻辑回归方法与机器学习方法，建立不同伤损类型的检测概率模型；根据所述铁路钢轨伤损的原始数据，利用MLE最大概率估计方法拟合确定所述不同伤损类型的检测概率模型的模型系数；根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率，确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围。

【技术特征摘要】
1.一种铁路钢轨伤损检测方法，用于计算钢轨探伤车对各种伤损的检出能力，其特征在于，包括：获取铁路钢轨伤损的原始数据；根据逻辑回归方法与机器学习方法，建立不同伤损类型的检测概率模型；根据所述铁路钢轨伤损的原始数据，利用MLE最大概率估计方法拟合确定所述不同伤损类型的检测概率模型的模型系数；根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率，确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围。2.根据权利要求1所述的铁路钢轨伤损检测方法，其特征在于，所述根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率，确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围的步骤中，螺孔裂纹的检测概率模型为：其中，q为螺孔裂纹的检出概率；v为当前钢轨探伤车的车速；a为检测角度；b为螺孔裂纹长度。3.根据权利要求1所述的铁路钢轨伤损检测方法，其特征在于，所述根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率，确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围的步骤中，轨面平底孔的检测概率模型为：其中，q为轨面平底孔的检出概率；v为当前钢轨探伤车的车速；b为轨面平底孔的孔径。4.根据权利要求1所述的铁路钢轨伤损检测方法，其特征在于，所述根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的车速/设定的伤损类型的检出概率，确定不同伤损类型的检出概率/钢轨探伤车的车速范围的步骤中，轨头横孔的检测概率模型为：其中，q为轨头横孔的检出概率；v为当前钢轨探伤车的车速；a为轨头横孔的孔径；b为轨头横孔的长度。5.根据权利要求1所述的铁路钢轨伤损检测方法，其特征在于，所述根据确定后的不同伤损类型的检测概率模型以及当前钢轨探伤车的...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚楠，田新宇，赵钢，石永生，靳海涛，陶凯，杨飞，李培，
申请(专利权)人：中国铁道科学研究院，中国铁道科学研究院基础设施检测研究所，北京铁科英迈技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11