一种钢轨打磨控制方法技术

本发明专利技术公开了一种钢轨打磨控制方法，其特征在于，包括以下两个阶段，开始打磨阶段，根据钢轨波磨量确定打磨量，根据打磨量获取标准打磨参数，采用标准打磨参数对钢轨进行打磨；稳定打磨阶段，获得打磨前后钢轨波磨比，根据波磨比对标准打磨参数进行校正，获得优化打磨参数，采用优化打磨参数对钢轨进行打磨。本发明专利技术公开的钢轨打磨控制方法，能够自动调整打磨参数，具有打磨精度高、打磨效果好、打磨稳定性强等诸多优点。等诸多优点。等诸多优点。

【技术实现步骤摘要】
一种钢轨打磨控制方法


[0001]本专利技术涉及一种钢轨打磨控制方法，属于轨道维护


技术介绍

[0002]钢轨打磨是铁路钢轨病害预防、修理的有效手段，通过钢轨打磨可修复或减轻轨面伤损，预防接触疲劳、波磨等病害的产生，有效改善轮轨匹配关系，提高列车运行品质，延长钢轨使用寿命。
[0003]在修复性打磨中，现有的打磨方法，均是通过测量钢轨波磨量，再根据钢轨波磨量及计算出打磨量，然后按照打磨量控制打磨机进行打磨。
[0004]由于打磨机自身的稳定性以及打磨时耗材的磨损等原因，打磨机难以精确的实现预定的打磨量，在打磨完成后，会出现返工、二次打磨等情况，甚至出现个别位置过打磨的情况。
[0005]面对这种情况，一般采用边打磨边检测的方法，在打磨一段时间后及时对打磨效果进行检测，根据打磨效果对打磨机的打磨角度和打磨压力进行调整，然而，此种方法仍然具有滞后性，且打磨机的调整完全依赖于操作人员的经验，精准度较差。
[0006]并且，钢轨的维护时间较少，若打磨效果不佳，需要进行二次打磨，会严重影响铁路的正常使用。
[0007]由于上述原因，有必要提出了一种钢轨打磨控制方法，对打磨机的打磨角度和压力进行实时、准确的调整，从而提到打磨的精度。

技术实现思路

[0008]为了克服上述问题，本专利技术人进行了深入研究，设计出一种钢轨打磨控制方法，包括以下两个阶段：
[0009]开始打磨阶段，根据钢轨波磨量确定打磨量，根据打磨量获取标准打磨参数，采用标准打磨参数对钢轨进行打磨；
[0010]稳定打磨阶段，获得打磨前后钢轨波磨比，根据波磨比对标准打磨参数进行校正，获得优化打磨参数，采用优化打磨参数对钢轨进行打磨。
[0011]进一步地，所述打磨参数包括打磨角度和打磨压力。
[0012]在一个优选的实施方式中，所述校正通过校正矩阵实现，所述优化打磨参数表示为：
[0013]M＝P
×
L
[0014]其中，P表示标准打磨参数，L表示校正矩阵，M表示优化打磨参数。
[0015]在一个优选的实施方式中，所述校正矩阵通过时空神经网络和BP神经网络获得，所述时空神经网络用于预测打磨后的波磨比，所述BP神经网络根据预测的波磨比获取校正矩阵。
[0016]在一个优选的实施方式中，所述时空神经网络包括特征嵌入模块、时空图模块和
预测模块，所述时空神经网络的输入为历史波磨比，输出为预测波磨比。
[0017]在一个优选的实施方式中，所述预测的波磨比获取包括以下步骤：
[0018]将历史波磨比输入特征嵌入模块，获得图状态和图信号；
[0019]将图状态和图信号输入时空图模块，通过时空图模块对图状态和图信号进行更新，
[0020]将更新后的图状态和图信号输入预测模块，通过预测模块将更新后的图状态和图信号转化为波磨比输出，该输出的波磨比即为预测打磨后的波磨比。
[0021]在一个优选的实施方式中，所述特征嵌入模块包括两个全连接层，两个全连接层的输入均为历史波磨比，一个全连接层的输出值通过矩阵变换函数转化为图状态，另一个全连接层的输出值连接时序嵌入矩阵后作为图信号。
[0022]在一个优选的实施方式中，所述时空图模块具有多个，多个时空图模块依次连接，下一时空图模块接收上一时空图模块输出的更新后的图状态和更新后的图信号，再次进行时空特征捕获和更新后输出。
[0023]在一个优选的实施方式中，BP神经网络的输入数据为波磨比和标准打磨参数，输出数据为校正矩阵。
[0024]另一方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括：
[0025]至少一个处理器；以及
[0026]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的方法。
[0027]本专利技术所具有的有益效果包括：
[0028](1)能够自动调整打磨参数，提高打磨效果；
[0029](2)打磨精度高、打磨效果好；
[0030](3)打磨稳定性强，无需二次返工。
附图说明
[0031]图1示出根据本专利技术一种优选实施方式的钢轨打磨控制方法流程示意图；
[0032]图2示出根据本专利技术一种优选实施方式的钢轨打磨控制方法中波磨量测量位置示意图；
[0033]图3示出根据本专利技术一种优选实施方式的钢轨打磨控制方法特征嵌入模块结构示意图；
[0034]图4示出根据本专利技术一种优选实施方式的钢轨打磨控制方法时空图模块结构示意图；
[0035]图5示出根据本专利技术一种优选实施方式的钢轨打磨控制方法预测模块结构示意图。
具体实施方式
[0036]下面通过附图和实施例对本专利技术进一步详细说明。通过这些说明，本专利技术的特点和优点将变得更为清楚明确。
[0037]在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
[0038]根据本专利技术提供的一种钢轨打磨控制方法，如图1所示，包括以下两个阶段：
[0039]开始打磨阶段，根据钢轨波磨量确定打磨量，根据打磨量获取标准打磨参数，采用标准打磨参数对钢轨进行打磨；
[0040]稳定打磨阶段，获得打磨前后钢轨波磨比，根据波磨比对标准打磨参数进行校正，获得优化打磨参数，采用优化打磨参数对钢轨进行打磨。
[0041]优选地，开始打磨阶段中打磨钢轨的长度不超过1000米。
[0042]优选地，所述波磨量为在钢轨截面不同位置测量获得，如图2所示，不同位置的检测结果记录为矩阵形式。
[0043]进一步地，在本专利技术中，开始打磨阶段中，对根据钢轨波磨量确定打磨量的具体方法不做限定，本领域技术人员可根据经验进行。
[0044]在一个优选的实施方式中，所述打磨参数包括打磨角度和打磨压力。
[0045]进一步地，在开始打磨阶段中，打磨量获取标准打磨参数的方法可由打磨机的出厂说明中获得。
[0046]打磨效果不仅与打磨前的波磨量有关，还与钢轨的材质、打磨机的状态、打磨参数以及打磨机耗材的磨损程度等有关，在本专利技术中，如何根据打磨前的波磨量获取合适的打磨参数实现优良的打磨效果是本专利技术的难点所在。
[0047]在稳定打磨阶段，所述波磨比是指打磨后的波磨值与打磨前波磨值的比值，优选地，所述波磨比为一段钢轨长度内的平均波磨比，优选地，所述一段钢轨的长度为30～300米，更优选为60～100米。
[0048]优选地，当波磨量为在钢轨截面不同位置检测得到的矩阵时，所述波磨比也为矩阵形式，其中的元素为相同位置打磨前后波磨值的比值。
[0049]根据本专利技术，所述校正通过校正矩阵实现，所述优化打磨参数可以表示为：
[0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种钢轨打磨控制方法，其特征在于，包括以下两个阶段：开始打磨阶段，根据钢轨波磨量确定打磨量，根据打磨量获取标准打磨参数，采用标准打磨参数对钢轨进行打磨；稳定打磨阶段，获得打磨前后钢轨波磨比，根据波磨比对标准打磨参数进行校正，获得优化打磨参数，采用优化打磨参数对钢轨进行打磨。2.根据权利要求1所述的钢轨打磨控制方法，其特征在于，所述打磨参数包括打磨角度和打磨压力。3.根据权利要求1所述的钢轨打磨控制方法，其特征在于，所述校正通过校正矩阵实现，所述优化打磨参数表示为：M＝P
×
L其中，P表示标准打磨参数，L表示校正矩阵，M表示优化打磨参数。4.根据权利要求1所述的钢轨打磨控制方法，其特征在于，所述校正矩阵通过时空神经网络和BP神经网络获得，所述时空神经网络用于预测打磨后的波磨比，所述BP神经网络根据预测的波磨比获取校正矩阵。5.根据权利要求1所述的钢轨打磨控制方法，其特征在于，所述时空神经网络包括特征嵌入模块、时空图模块和预测模块，所述时空神经网络的输入为历史波磨比，输出为预测波磨比。6.根据权利要求5所述的钢轨打磨控制方法，其特征在于，所述预测的波磨比获取包括以下步骤：将历史波磨比输入特征嵌入模块，获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏春光，任州，王璐萌，王曦，
申请(专利权)人：北京东方维平轨道交通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：