【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据采集，尤其涉及基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统及装置。
技术介绍
1、铁路测量用测量仪是轨道线路测量领域中不可或缺的重要仪器。这些测量仪利用先进的传感技术和数据处理算法，能够对铁路线路、道岔的水平和轨距进行精确测量。这些测量数据对于铁路轨道几何形位的检测至关重要，有助于确保铁路的安全和稳定运行。其中，铁路测量仪是一种常用的测量工具。它能够测量铁路轨道的轨距，即两条轨道之间的距离，以及轨道的水平高度。这些数据是评估铁路线路质量的重要依据。通过配套的数据分析管理软件，可以对线路质量进行科学有效的管理，提高铁路的运行效率和安全性。
2、但是，现有的测量仪通常是通过手持的方式进行测量，对铁路进行测量时，测量仪采集到数据后可以显示出读数，操作者可以进行人工读数和记录，当测量值超过预设值时，测量仪可以发出声或光警报，从而可以快速识别出损坏区域。但是，这种方式仍然具有以下不足：
3、第一，无法对检测的数据进行分析和预判，在测量时没有重点，例如，如果对全路段进行检测，则检测的效率过低，如果间隔一段距离检测一次，则会发生漏检的问题；第二，测距仪通常通过两根铁轨之间间距来判断是否损坏，但是在某些区域，两根铁轨同步发生位移且均超过预设值，在这种情况下，若是仅仅检测两根铁轨之间的间距来判断损坏是不准确的，会导致漏检的问题。第三，检测工序和维修工序通常是分开进行的，在发现损坏时，物料是通过拍照还是通过gps定位，均难以精准将损坏的地方标记出来进行备案，不便于维修时的定位。
技术实
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统及装置，具备可对检测的数据进行分析和预判、可检测同步位移以及可以精准定位损坏位置的优点，解决了现有技术的问题。
2、本专利技术是这样实现的，基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，包括中央处理模块，所述中央处理模块信号连接有数据采集模块、大数据处理模块、激光测距模块和自动标记与备案模块；
3、所述数据采集模块：通过使测量仪在轨道上移动的方式进行所需路段的数据采集，并将采集的数据实时和预设的阈值进行对比，若数据超过阈值则通知所述自动标记与备案模块进行标记和备案；
4、所述大数据处理模块：利用大数据分析和机器学习算法，分析历史数据，找出潜在规律，预测可能损坏的位置，并提前通过所述自动标记与备案模块进行标记，用于后续针对性的检测和监测；
5、所述激光测距模块：在两节铁轨之间的位置通过激光测距仪倾斜测量到前方铁轨的距离，若部分路段的两个铁轨发生同步位移，则测量值发生骤变，从而判断两个铁轨同步位移的程度，其中，所述激光测距仪对准铁轨的预设高度；并通知所述自动标记与备案模块进行标记和备案；
6、所述自动标记与备案模块：接收到标记和备案的通知后，自动标记损坏位置和损坏的类型，并生成报告，用于后续的针对性检测、监测以及维修人员快速定位并进行修复。
7、作为本专利技术优选的，所述数据采集模块包括：
8、数据采集单元：控制测量仪的移动速度、数据采集频率和精度，通过测量仪在轨道上的移动的方式来收集所需路段的数据；
9、数据对比单元：从数据采集单元接收原始数据，将接收到的数据与预设的阈值进行对比；
10、第一自动标记与备案触发单元，当数据超过阈值时，触发标记操作，对超过阈值的数据进行标记，以便后续识别和处理，当数据被标记后，触发备案操作，将标记后的数据保存至备案数据库，以供后续查询和分析。
11、作为本专利技术优选的，所述大数据处理模块包括：
12、数据收集与预处理单元，从各个相关系统、数据库和传感器中收集历史数据，去除重复、无效或错误的数据，对数据进行标准化和格式化处理，将数据转换为适合后续分析的格式和结构；
13、大数据分析单元，利用统计工具和可视化方法，对数据进行初步探索，找出异常值、缺失值或数据分布规律，通过关联规则挖掘的方法，找出不同数据项之间的潜在关联和规律，分析数据随时间变化的趋势和周期性，预测未来的数据走向；
14、机器学习算法应用单元，根据数据特点选择合适的机器学习算法，并进行模型训练，提取和选择与预测目标相关的特征，进行特征变换和降维处理，通过交叉验证、调整超参数等方法，评估模型的性能，并进行优化；
15、预测与标记单元，将训练好的模型应用于新数据，预测可能损坏的位置，将预测结果以易于理解的方式呈现，将预测结果标记在相应的数据或系统中，为后续针对性的检测提供参考；
16、后续检测与应用单元，根据标记的结果，制定针对性的检测计划和策略，利用传感器和监控系统，对标记位置进行监测，将监测的结果反馈到大数据处理模块中，用于模型的迭代和改进。
17、作为本专利技术优选的，所述大数据分析单元包括车次关联子单元，通过收集路段通过的车次数量和损坏程度的数据，利用统计分析方法探究两者之间的关系，分析不同时间段、不同路段的车次数量与损坏程度的相关性，为预测损坏程度提供更为精准的模型；
18、大数据分析单元还包括天气关联子单元，收集天气数据和损坏程度的数据，通过统计分析方法探究两者之间的关系，分析不同天气条件下损坏程度的变化趋势，为预测损坏程度提供更为准确的依据。
19、作为本专利技术优选的，所述激光测距模块包括：
20、激光测距单元：发射激光并接收反射光，通过测量激光往返的时间来计算与目标物体的距离，其中，激光测距仪的检测角度和行进方向的夹角可调；
21、同步位移检测单元：激光测距仪的激光倾斜照射到铁轨上，比较多次的激光的测距值，若测量值发生骤变，且超过预设的阈值，则判断为铁轨同步位移；
22、预设高度对准单元：确保激光测距仪能够准确地对准铁轨的预设高度，从而得到准确的测距结果；
23、第二自动标记与备案触发单元：当检测到铁轨同步位移时，该模块负责自动标记并记录相关信息，以便后续分析和处理。
24、作为本专利技术优选的，所述同步位移检测单元还包括：设置两个激光测距仪，分别向两个铁轨进行倾斜测距，通过两个激光测距仪的测量值的比值判断骤变位置。
25、作为本专利技术优选的，所述激光测距仪的激光测量路径为水平路径，所述激光测距仪输出端的水平位置低于当前铁轨最高点的水平位置。
26、作为本专利技术优选的，所述自动标记与备案模块包括：
27、信号接收单元，接收所述数据采集模块、大数据处理模块和激光测距模块的信息并进行储存；
28、距离记录单元，记录测量仪车轮在铁轨上行走的距离，当接收到信号接收单元的信号时，记录损坏位置到测量原点的距离；
29、报告生成单元，根据异常情况和位置信息，自动生成异常报告，结合预设的报告模板和收集的数据，生成包含异常类型、位置、时间信息的报告；
30、报告存储与备案单元，将生成的报告存储在数据库中，并进行备案，以便后续查询和分析，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，包括中央处理模块，其特征在于：所述中央处理模块信号连接有数据采集模块、大数据处理模块、激光测距模块和自动标记与备案模块；
2.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
3.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
4.如权利要求3所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
5.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
6.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
7.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
8.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
9.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
10.基于大数据的测量仪数字信号采集智慧装置，包括框架（1），所述框架（1）上设有路程记录仪，所述框架（1）上侧
...【技术特征摘要】
1.基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，包括中央处理模块，其特征在于：所述中央处理模块信号连接有数据采集模块、大数据处理模块、激光测距模块和自动标记与备案模块；
2.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
3.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
4.如权利要求3所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
5.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智慧系统，其特征在于：
6.如权利要求1所述的基于大数据的测量仪数字信号采集智...
【专利技术属性】
技术研发人员：殷迎现，郑烁，曹罡，殷迎宾，
申请(专利权)人：任丘市东之风专用量仪有限公司，
类型：发明
国别省市：
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