大型养路机械施工现场人员安全预警系统技术研究

为提高大型养路机械施工现场人员安全管理水平,消除人员设备侵入邻线、工作装置碰撞等安全隐患,研发了大机施工现场人员安全预警系统.该系统融合多层激光雷达、超宽带、物联网等技术采集的多源数据信息,构建大机施工人员防撞模型,对安全隐患进行及时预警,保障施工人员安全.该技术的主要创新点包括:不依赖卫星与公共网络,基于多源数据融合...     

道岔钢轨铣削精度在线检测技术

采用非接触式测量技术,通过分布在被测钢轨两侧的传感器扫描钢轨断面,由计算机处理软件进行数据采集和分析处理,将最终结果与设计值进行比较分析,对钢轨铣削精度予以评价。利用数字处理技术,由协议转换模块实现检测系统与移动式镗铣床数控中心之间的数据交换,实时获取铣削工装精确位置;采用机械结构紧凑、便于装拆与维护的传动机构,实现测量装置的横向和垂向调整,保证在线检测系统与铣削工装互不干扰。通过数字处理和集成技术,实现道岔钢轨断面尺寸的自动化检测和精细化管理。     

钢轨断面轮廓检测技术研究

为满足铁路部门不同的市场需求,在充分调研国内外钢轨断面轮廓检测技术的基础上,研制了基于光学成像原理的钢轨断面轮廓动态检测设备,并对基于激光三角测距原理的静态检测设备的研制进行了探讨。动态检测设备主要适用于铁路钢轨断面轮廓病害的快速查找;静态检测设备则适用于铁路钢轨,特别是道岔区域钢轨轮廓的智能化、高精度检测,利于铁路部门精细化检修。     

捣固车前端轨道偏差自动测量技术研究

提出了一种适用于临时维修作业捣固车的前端轨道偏差自动测量技术方案,测量系统采用惯性导航系统测量原理,结合智能化、集成化测控技术,搭载于捣固车上同步进出作业区间。利用测量系统在捣固车作业前后对施工区段进行轨道几何参数测量与数据处理,指导捣固车精细化作业的同时,保证捣固与测量同步,有效解决传统模式存在的人工上道频繁、效率低、劳动强度大等问题。选取试验线进行快速且多次测量,自动计算获取轨向、高低、轨距、超高、高程等轨道几何参数,且各参数重复性偏差均达到指标要求。     

高速铁路隧道检测车检测臂末端跟随技术在新建双线隧道中的应用

针对新开通高速铁路隧道潜在病害和新建高速铁路隧道衬砌质量检测效率低的问题,研发了高速铁路隧道检测车。检测车具有3条检测臂,可同时检测隧道上部3条测线,最高检测速度可达10 km/h。在一新建双线高速铁路隧道进行了检测臂未端跟随试验。结果表明:该检测车性能稳定,安全可靠,人机交互界面良好,操作方便;检测臂端部与隧道内壁距离能较好保持在(100±20)mm,很大程度上提高了隧道衬砌质量检测效率和准确性。     

自轮运转设备运营维护智能化技术北大核心

根据朔黄(朔州—黄骅)铁路自轮运转设备与车辆运营维护的需求,为了实现状态修、精确修、预防修的目标,提出了设备运营维护智能化的整体系统架构和功能部署方案,构建了自轮运转设备运营维护系统。该套系统从环境、管理、人、机器四个方面进行考虑,重点介绍了机器因素的相关理论方法。该套系统通过机器学习历史的故障样本信息,及时对设备状态进行预测、预警,减少维修成本,提升设备自感知能力,解决目前设备在实际运营维护过程中出现的问题。     

激光长弦轨道检查仪在京沪高铁病害整治中的应用

随着京沪高铁的开通运行,解决线路长波不平顺将是工务部门在线路维护中的首要任务。传统的测量手段存在精度差、劳动强度大、效率低等问题,而进口设备则过于依赖CPⅢ网,且效率偏低。激光长弦轨道检查仪利用激光准直技术,直接对轨道线路进行100～200 m波长的不平顺进行检测,检测结果既包含长波不平顺参数,又有10m弦(或20m弦)短波不平顺参数,既降低劳动强度,又提高工作效率,为工务部门解决线路长波不平顺提供新的科学手段。     

基于惯性组合导航技术的自走行轨检装置

针对现有轨道线路几何参数测量中存在的检测效率低，检测设备安全性和环境适应能力差、自动化程度低等问题，设计了基于惯性组合导航技术的自走行轨检装置。轨检装置中的惯性组合导航测量系统加电后进入初始对准模式，通过测量、解算得到导航初始航向角、俯仰角、横滚角以及速度、位置信息。初始对准完成后测量系统进入正常导航状态。通过测量系统内置的高性能组合导航处理器，对陀螺及加速度计测量数据进行处理，融合全球导航卫星系统定位信息，实现组合导航。采用Kalman滤波算法实时解算出轨向、高低、正矢、轨距、超高等轨道几何参数。经在试验段多次测量，各项参数重复性检测差值均满足要求。     

基于改进YOLOv5算法的块状磨屑识别方法

针对钢轨打磨车作业产生的块状磨屑的处理方式效率低、智能化程度低、安全隐患大等问题，提出一种基于改进YOLOv5算法的块状磨屑智能识别方法。在原有YOLOv5算法基础上，增加更大尺度的检测层，提升小尺寸块状磨屑的检测效果；在骨干网络嵌入卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM），增强块状磨屑的特征表达；选择EIoU(Efficient Intersection over Union)替代CIoU(Complete Intersection over Union)作为目标框回归的损失函数，加快模型的收敛速度，提高块状磨屑预测框的精度。利用某轨道巡检小车采集的数据进行测试试验，结果表明：改进后的YOLOv5算法对于块状磨屑的检测能力有所提高，召回率提升了4.55%，均值平均精度提升了8.6%，对小尺寸块状磨屑有更好的检测效果。     

基于非接触式测量技术的捣固车作业线路纵向水平检测系统的研发及试验研究

捣固车作业线路纵向水平测量采用传统钢丝绳弦线法，长周期使用存在钢弦磨损、断裂的风险，且钢弦抖动会影响测量精度及稳定性。针对这些问题，本文研发了一套基于非接触式测量技术的捣固车作业线路纵向水平检测系统。该系统基于位敏探测器（Position Sensitive Detector,PSD）激光测量原理，采用E型激光发射器和接收器实现激光偏移量的测量。以DCL-32连续式捣固车为例，通过加速度传感器和激光传感器获取捣固车的振动特性，在振动实验室利用该系统进行现场工况模拟试验，并与现场试验数据进行对比。结果表明：该系统能够实现35 Hz振动频率跟随，可靠、稳定地采集线路纵向水平数据。