一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法，所述方法包括如下步骤：1)在无缝线路一侧的钢轨上安装若干加速度传感器，传感器选择安装在相邻扣件的中间位置的钢轨顶部；2)利用激励源施加振动到布置有加速度传感器位置附近的钢轨轨顶，产生竖向振动加速度信号；3)通过对采集得到的力信号及加速度信号进行处理得到钢轨竖向振动频响函数，基于Polymax算法识别得到钢轨竖向振动的一系列模态；4)将所述一系列模态与参考模态进行比较，找到与参考模态一致的模态位置，从而确定测试段钢轨扣件松脱的数目。通过本发明专利技术的测试方法，可以快速准确判断出无砟轨道扣件是否有松脱以及松脱数量，提高了检测效率，降低了成本。

A detection method of fastener looseness of track structure based on modal identification

【技术实现步骤摘要】
一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法
本专利技术属于交通
，具体涉及一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法。
技术介绍
扣件松脱是铁路扣件系统的常见病害，如不及时发现处理，极易发展为扣件弹条脱落，导致扣件无法正常工作。此外扣件松脱后会在一定范围内产生较大轮轨冲击荷载，进而导致相邻扣件系统受力条件恶化，引发一系列扣件螺栓及弹条病害的出现，在此过程中轨道结构横向阻力出现降低，并加剧胀轨跑道的风险。当前的扣件松脱检测方法主要有人工巡检、基于应变及基于计算机视觉的检测方法。人工巡检法主要是通过经验丰富的人员通过肉眼判断扣件的松脱状态，该方法检测效率低下、检测精度低下，且检测的效果受到人主观影响较大，时间成本高，在检测过程中较易出现漏检错检，此外，基于人工巡检的方法仅能对松脱较为明显的扣件进行识别，而难以对一般扣件松脱程度进行判断，因此该方法并不适用于实际铁路线路的扣件松脱状态检测。基于应变的检测方法为将应变传感器布置于扣件下的弹性垫板，通过采集扣件垫板不同松紧程度时对应的电压信号来反映扣件的松脱程度。此方法操作较为复杂，考虑到铁路线路扣件数量极多，因此该方法在检测操作上存在难度。基于计算机视觉的扣件状态检测技术，则主要是通过采集扣件图像，对扣件图像中的特征信息进行提取，根据特征信息实现扣件状态的识别。基于该方法研发的车载装置可实现对扣件状态的快速检测，且具有较高的准确性，尤其是对于扣件缺失的情况，该方法检测效果显著，但该方法对于尚未引起扣件图像明显改变的扣件松脱情况，则难以有效识别并给出预警。因而，研究一种操作简单、检测精度较高且不受钢轨自身影响的无损检测方式极为重要。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种无砟轨道结构扣件松脱的检测方法。具体而言，本专利技术提供一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1)在无缝线路一侧的钢轨上安装若干加速度传感器，传感器选择安装在相邻扣件的中间位置的钢轨顶部；2)利用激励源施加振动到布置有加速度传感器位置附近的钢轨轨顶，产生竖向振动加速度信号；3)通过对采集得到的力信号及加速度信号进行处理得到钢轨竖向振动频响函数，基于Polymax算法识别得到钢轨竖向振动的一系列模态；4)将所述一系列模态与参考模态进行比较，找到与参考模态一致的模态位置，再统计参考模态之前钢轨竖向振动一共产生几个振动模态，从而进一步确定测试段钢轨扣件松脱的数目。进一步地，其特征在于，所述参考模态由仿真软件得到。进一步地，其特征在于，所述参考模态通过对实际钢轨扣件测试得到。进一步地，其特征在于，首先提取钢轨竖向振动一阶振动模态，并与参考模态进行比较，观察是否一致；若一致，则说明测试钢轨段并未出现扣件松脱，若不一致则说明测试钢轨段出现扣件松脱，然后再提取出其它竖向振动模态。进一步地，其特征在于，所述再提取出其它竖向振动模态步骤为每次提取十个模态，若发现与参考模态对应的模态则终止提取，否则，继续提取下十个模态。通过本专利技术的测试方法，可以快速准确判断出无砟轨道扣件是否有松脱以及松脱数量，提高了检测效率，降低了成本。附图说明图1是扣件未松脱时轨道垂向振动频散曲线，右侧图为左侧下部放大图；图2是扣件完全松脱时轨道垂向振动频散曲线，右侧图为左侧下部放大图；图3是无松脱时轨道模态图；图4是1个扣件松脱时轨道模态图，其中A为一阶振型,B为二阶振型；图5是2个扣件松脱时轨道模态图，其中A为一阶振型,B为二阶振型,C为三阶振型；图6是3个扣件松脱时轨道模态图，其中A为一阶振型,B为二阶振型，C为三阶振型，D为四阶振型；图7是本专利技术测试装置示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步详细说明。本专利技术的检测方法的原理是，铁路轨道结构直线段通常是由基本单元沿线路纵向周期性排列而成，可以认为轨道是沿钢轨纵向的一维(声子晶体)周期性结构。已有研究表明周期轨道结构也具有带隙特性，试验发现，铁路轨道结构直线段符合此研究结果。而在轨道结构服役过程中，随着服役年限增长，会出现扣件弹条脱落等病害，使得扣件出现松脱，这势必会影响整体轨道结构的动力特性，对弹性波在轨道结构中的传播特性势必也会产生影响。在此基础上，申请人发现可以将无限周期无砟轨道结构简化成单层弹性点支撑结构，选用周期结构处理失谐问题常用的超元胞法并利用有限元软件建立相关模型，结合Floquet周期性边界条件，选用合理的轨道结构参数，分析扣件松脱对无砟轨道结构中弹性波传播的影响，得到无限周期无砟轨道结构的频散曲线。如图1和2所示，每一条折线表示一条频散曲线，相比于扣件未松脱的完美周期无砟轨道结构，扣件松脱并不会改变原有一阶带隙频率，但会使得无砟轨道结构垂向振动原本一阶带隙范围内产生一条直的频散曲线(图2中相比于图1增加的横线区域)，即失谐周期结构理论中的缺陷态频率，处在这个频率的弹性波将会被局域在扣件松脱处，从而出现弹性波局域化特性。研究表明周期轨道结构第一阶带隙截止频率就是轨道结构一阶共振频率，当轨道结构中某个位置出现扣件松脱时，局部刚度减小，导致整体轨道结构下部支撑刚度也会发生变化，从而影响轨道结构一阶共振频率的影响。进一步地，选取一定数量跨(例如30跨)钢轨(相邻两扣件间的钢轨为一跨)，建立其有限元模型，分别在0、1、2、3个扣件松脱工况下，对其进行模态分析，得到的模态示意图如图3-6所示。其中，图3为扣件未松脱无砟轨道结构第一阶特征频率对于模态；图4中，A-B为单个扣件松脱下无砟轨道结构前两阶特征频率对应模态；图5中，A-C为两个扣件松脱下无砟轨道结构前三阶特征频率对应模态；图6中，A-D为三个扣件松脱下无砟轨道结构前四阶特征频率对应模态，其中，图3、图4B、图5C、图6D分别对应四种情况下带隙的截止频率模态且对应频率基本一致，即无论扣件松脱与否，这四种模态都会出现，且振型基本一致。经过试验发现，如果30的31个扣件全部松开，则第31阶模态与图3的模态基本一致。可以发现，对于扣件未松脱的无砟轨道结构一阶带隙范围内不会产生其它的振动模态，而扣件松脱会使得无砟轨道在原一阶带隙范围内产生额外的振动模态，且频率与缺陷态频率一致，其中，缺陷态频率的个数与原有一阶特征频率之前产生的额外的特征频率个数一致，即若无砟轨道结构产生一个缺陷态频率，即它必然会在原有带隙范围内产生与其相对应的一个特征频率振型，扣件松脱的个数与缺陷态频率的个数相对应，同时也与一阶带隙截止频率前产生的特征频率振型个数一致。因此，可以以无砟轨道结构垂向振动一阶带隙截止频率对应模态为参考模态，对无砟轨道结构进行模态测试，观察参考模态之前是否还有其它的模态产生，因此为依据，对扣件松脱进行一个初步判断。基于上述原理，本专利技术检测方法的具体步骤如下：(1)根据图4所示，在无缝线路一侧的钢轨上安装若干(＞2个)加速度传感器，传感器选择安装在每跨钢轨顶部跨中位置(相邻扣件之间的一段钢本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n1)在无缝线路一侧的钢轨上安装若干加速度传感器，传感器选择安装在相邻扣件的中间位置的钢轨顶部；/n2)利用激励源施加振动到布置有加速度传感器位置附近的钢轨轨顶，产生竖向振动加速度信号；/n3)通过对采集得到的力信号及加速度信号进行处理得到钢轨竖向振动频响函数，基于Polymax算法识别得到钢轨竖向振动的一系列模态；/n4)将所述一系列模态与参考模态进行比较，找到与参考模态一致的模态位置，再统计参考模态之前钢轨竖向振动一共产生几个振动模态，从而进一步确定测试段钢轨扣件松脱的数目。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
1)在无缝线路一侧的钢轨上安装若干加速度传感器，传感器选择安装在相邻扣件的中间位置的钢轨顶部；
2)利用激励源施加振动到布置有加速度传感器位置附近的钢轨轨顶，产生竖向振动加速度信号；
3)通过对采集得到的力信号及加速度信号进行处理得到钢轨竖向振动频响函数，基于Polymax算法识别得到钢轨竖向振动的一系列模态；
4)将所述一系列模态与参考模态进行比较，找到与参考模态一致的模态位置，再统计参考模态之前钢轨竖向振动一共产生几个振动模态，从而进一步确定测试段钢轨扣件松脱的数目。


2.根据权利要求1所述的一种基于模态识别的轨道结构扣件松脱检测方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯青松，杨舟，张运来，郭文杰，廖宝亮，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：江西;36