CN110409234B - 一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法和装置，该方法包括：获取车体振动加速度值；获取预设里程段内车体振动加速度值的峰值，根据该峰值判断轨道线路不平顺等级；根据获取的车体振动加速度值获取车体振动加速度功率谱密度曲线，根据该曲线进行线路不平顺功率谱分析；利用相干函数对车体振动加速度值与轨道不平顺进行相干分析。本申请实现高频次、全覆盖的综合性动态不平顺检测，采用时域和频域相结合的计算方法，降低了漏检率，利用修正模型剔除个别异常数据，采用功率谱密度和相干分析方法，提高检测的准确度和检测效率。
Description
技术领域
本申请涉及铁路钢轨检测技术领域，尤其涉及一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法和装置。
背景技术
目前，轨道不平顺的检测对于轨道平顺状态的控制以及行车安全的保障具有十分重要的意义。随着铁路交通运输不断向着高速、重载和高密度方向发展，轮轨间动力作用增强，轨道状态变化周期缩短，进而引起车辆轨道振动加剧，车辆乘坐舒适度降低，因此，对轨道不平顺的监测与管控提出了更高的要求。
目前高速铁路线路的不平顺检测分为静态检测和动态检测。
静态检测指的是直接测量线路上钢轨的几何尺寸，采用人工检测的方法，包括使用传统的道尺、拉绳、垫块检测，也包括人工操作轨检小车上道检测。静态检测存在的不足包括：一次仅能检测几公里线路，检测效率较低，无法做到实时检测。
动态检测过程中受车辆生产成本及运行成本的影响，由专门的轨检车、动检车每月检测一次，无法做到全天候动态监测。车载式线路检查仪可以不停的检测线路，但是，现在运行的车载式线路检查仪由于受微处理器处理能力、通信技术条件限制，只能检测和传输峰值数据，无法适应350km/h高速运行下高密度采集、大速率传输的需求，大量未到达报警门限的原始数据受传输带宽限制而被丢弃，无法实现利用所有检测数据实现综合分析。
传统的车载式线路检测产品只专注于时域的加速度峰值检测，然而对于高速线路上行驶速度在300km/h及以上的列车的长波不平顺检测效果较差；而一些研究性的项目则使用实时采集，转储到地面后使用计算机进行后期处理的方法才能实现频域的数据分析，处理效率较低。
传统的车载式线路检查设备数据只上传报警点数据，数据传输量小，信息量少，单纯的使用车体振动加速度值来评价线路平顺度，就会漏检许多长波不平顺。轨道平顺度检测精准度差。
发明内容
本申请的目的在于提供一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法和装置，该方法实现高频次、全覆盖的综合性动态不平顺检测，采用时域和频域相结合的计算方法，降低了漏检率，利用修正模型剔除个别异常数据，采用功率谱密度和相干分析方法，提高检测的准确度和检测效率。
为达到上述目的，本申请提供一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法，该方法包括：获取车体振动加速度值；获取预设里程段内车体振动加速度值的峰值，根据该峰值判断轨道线路不平顺等级；将获取的车体振动加速度值获取车体振动加速度功率谱密度曲线，根据该曲线进行线路不平顺功率谱分析；利用相干函数对车体振动加速度值与轨道不平顺进行相干分析。
如上的，其中，获取车体振动加速度值包括获取车体水平方向上的车体横向振动加速度值和车体垂直方向上的车体垂向振动加速度值。
如上的，其中，利用已经建立的车体加速度数据修正模型对车体振动加速度值进行换算处理，剔除车体本身振动对车体振动加速度值的影响数据。
如上的，其中，车体振动加速度功率谱密度的计算方法为:
将连续采集的多个车体振动加速度值作为一个序列x(n)，对序列x(n)进行傅里叶变换；
取序列x(n)经傅里叶变换后的幅值的平方，并除以N作为序列x(n)的功率谱密度，其中，N为采集的车体振动加速度值的个数。
如上的，其中，相干函数定义为：
其中，
表示：***输入和输出的互谱；Gx(f)表示：***输入的单边谱；Gy(f)表示：***输出的单边谱；
表示：相干函数。
一种高速铁路轨道平顺度的检测装置，包括车体加速度传感器和通信主控板，所述车体加速度传感器和所述通信主控板通过总线通讯连接，所述通信主控板具有传感器通信接口，所述车体加速度传感器具有主板接口，所述传感器通信接口与所述主板接口通过总线相连。
如上的，其中，所述通信主控板与后台数据服务器采用4G网络传输通道通信连接。
如上的，其中，所述通信主控板还包括板载数字加密芯片，所述板载数字加密芯片，用于对传输的数据进行加密。
如上的，其中，所述车体加速度传感器包括传感器微处理器，所述传感器微处理器为具有浮点运算功能的高速处理器，所述传感器微处理器配合有数字信号处理库，将所述车体加速度传感器的检测数据从时域到频域进行分析计算。
如上的，其中，所述车体加速度传感器包括两个低频动圈式磁电加速度计，其中一个为水平加速度计，安装在车体的水平方向上，用于检测车体水平方向上的振动加速度值；另一个为垂直加速度计，安装在车体的垂直方向上，用于检测车体垂直方向上的车体振动加速度数据。
本申请实现的有益效果如下：
(1)本申请在动车组运行的过程中实时检测轨道线路不平顺状态，可以有效地兼顾对高速线路的短波大值和长波小值不平顺状态检测。具体的，本申请获取车体振动加速度时域信号峰值，该峰值反映轨道短波不平顺状态；获取车体振动加速度功率谱反映轨道长波不平顺状态。
(2)本申请将车体振动加速度功率谱密度计算结果换算成加速度显示，可以根据标准的技术条件管理检测数据，保证数据应用的实用性，兼顾现场检查的针对性。
(3)本申请采用时域和频域同时计算的方法，降低了检测的漏检率，通过4G网络传输，后台大数据对比，不仅可及时掌握线路上的突发状况，而且还能通过对比分析剔除个别异常数据，提高了检测的准确度。
(4)本申请安装简便，不改变现有车体结构，运行中无安全风险。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法的流程图。
图2为本发明一种高速铁路钢轨平顺度动态检测装置的安装示意图。
图3为本发明一种高速铁路钢轨平顺度动态检测装置的通信主控板的硬件组成示意图。
图4为本发明一种高速铁路钢轨平顺度动态检测装置的车体加速度传感器的硬件组成示意图。
图5为本发明一种高速铁路钢轨平顺度动态检测装置的数据通信流向示意图。
图6为本发明车体加速度传感器获取检测数据的方法流程图。
附图标记：1-车体加速度传感器，2-通信主控板；3-动车组电气柜；4-DMS箱；5-车厢地板；6-后台数据服务器；21-蓝牙模块；22-板载4G模块；23-传感器通信接口；24-高速核心处理器；25-板载数字加密芯片；26-机车电源滤波、保护电路；27-DMS箱接口；28-电源转换电路；29-大容量数据存储器；30-大容量运行存储器；31-主板接口；32-传感器微处理器；33-模数转换采集电路；34-模拟积分滤波电路；35-垂直加速度计；36-水平加速度计。
具体实施方式
下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
实施例一
如图1所示，一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法：该方法包括：
步骤S0：建立车体加速度数据修正模型。
具体的，在***初始试验阶段，针对不同的车型、车况、车速和安装位置，通过采集大量实测数据，并结合动车组的动力学特性，建立车体加速度数据修正模型。车体加速度数据修正模型用于剔除车体本身振动对车体加速度值的影响，使采集的车体加速度值更加真实地反映轨道线路本身的状态。
步骤S1，获取车体振动加速度值。
在***运行过程中，车体加速度传感器实时采集车体振动加速度值；具体的，车体振动加速度值包括车体水平方向上的车体横向振动加速度值和车体垂直方向上的车体垂向振动加速度值。
分别采集车体的水平振动方向和垂直振动方向上的振动信号；其中，振动信号以交流电压信号的形式输出，交流电压信号的大小与车体振动加速度成正比例关系。
交流电压信号经积分、放大、滤波后进入高速微处理器的模数转换器，将模拟信号转换为数字信号。优选的，对±10V以内的交流电压信号进行全波模数转换，有效提高了信号灵敏度，特别是对低频小值的水平晃动的检测效果提高明显。
优选的，利用步骤S0已经建立的车体加速度数据修正模型对车体振动加速度值进行换算处理，剔除车体本身振动对车体振动加速度值的影响数据，得到反映轨道线路不平顺的车体振动加速度值。
根据车体本身振动引起的车体振动频率与轨道不平顺引起车体振动的频率不同的原理，通过车体加速度修正模型将车体本身振动引起车体振动加速度值的影响数据剔除掉，只保留轨道不平顺时车体振动加速度的数据。
步骤S2，获取预设里程段内车体振动加速度值的峰值，根据该峰值判断轨道线路不平顺等级。
根据设定的里程段内步骤S1中获取的车体振动加速度值中的最大值作为车体振动加速度的峰值，该峰值即为车体振动加速度时域信号峰值。
车体振动加速度时域信号峰值即为轨道线路不平顺产生的最大加速度值，将最大加速度值与预设的轨道不平顺等级的阈值进行比较，从而根据预先设定好的等级标准判断轨道不平顺的等级。
车体振动加速度取峰值的方法有效检测到线路上的短波、大值不平顺。
根据本发明的一个具体实施例，获取预设时间段内车体振动加速度值的峰值的方法包括：
设定采集车体振动加速度值的里程段，设定采集时间间隔；
将第一时刻采集的车体振动加速度值与下一时刻采集的车体振动加速度值比较，选择较大的数值作为车体振动加速度值的峰值；其中，下一时刻为第一时刻加一个时间间隔值；
将该峰值与再下一时刻采集的车体振动加速度值进行比较，选择较大的一者作为车体振动加速度的峰值；其中，再下一时刻为第一时刻加两个时间间隔值；
按照上述方法，获取在设定的里程段内车体振动加速度值的峰值。
具体实施的过程中，优选为，0.5ms采集一个车体振动加速度值，将该采集的车体振动加速度值与后一个0.5ms采集的车体振动加速度值比较，保留较大的车体振动加速度值作为车体振动加速度值的峰值，按照上述比较方法，获取30米距离内采集的车体振动加速度值的峰值。设定在30米内采集1000次车体振动加速度值，最后保留下来的车体振动加速度值的峰值即为这1000次采集的车体振动加速度值的最大值。
步骤S3，根据获取的车体振动加速度值获取车体振动加速度功率谱密度曲线，根据该曲线进行线路不平顺功率谱分析，根据该曲线判断轨道不平顺状况。分析轨道线路上的长波不平顺区段。
具体的，步骤S3包括：对获取的车体振动加速度值进行时域到频域的转换，计算功率谱密度；
根据计算的功率谱密度的大小判断轨道线路不平顺状态，确定车体振动加速度值的量级。
根据本发明的一个具体实施例，车体振动加速度功率谱密度的计算方法为：将车体振动加速度(水平和垂直方向分别计算)经AD(模数)变换为数字信号，将连续200米采集的数据序列x(n)的N个数据视为一能量有限的序列(间隔0.5ms采样一次，根据车速不同，N的数值不同)，直接计算x(n)的离散傅立叶变换，得X(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x(n)真实功率谱的估计，其中，N为采集的车体振动加速度值的个数。
具体的，将车体加速度传感器输出的连续信号进行AD转换后获得离散信号，
对AD转换后的离散数据做傅里叶变换，计算公式如下：
计算功率谱密度公式如下：
例如，对1秒内采集的2000个点做傅里叶变换，那么生成的就是一个2000个点的序列。
计算的时候，把模拟数据放在一个数组里，就会自动生成傅里叶变换后的离散数据，以及功率谱密度，选择n的大小，即选择多少个数据参与计算。
功率谱图是以空间频率或波长为横坐标、功率谱密度值为纵坐标的连续曲线，可清楚的表示轨道不平顺随机波的波长和幅值的信息。功率谱曲线下的面积越小，说明轨道不平顺的均方值越小，平顺状态越好。
轨道不平顺为随里程变化的随机函数，在各种不平顺的作用下分析车辆轨道随机振动响应，从而提高检测的精确度。
步骤S4，利用相干函数对车体振动加速度值与轨道不平顺进行相干分析。
相干函数从频域范围反映两信号之间的相关程度，用来评价测试***中其输入信号与输出信号之间的因果性，即输出信号的功率谱中有多少是被测输入信号引起的。利用相干函数，求出各个输入对输出贡献的大小，求出此频率下的主要振源，次要振源等，确定影响振动的输入。
相干分析方法能较好地得出轨道随机不平顺对车体振动的影响规律，利用相干分析，得到车体振动加速度与轨道不平顺的显著相干的区域，在此区域内，确定各种轨道不平顺的波长对车体振动加速度的影响。结合车体振动加速度功率谱分析，确定现场对应的轨道不平顺状态。
根据本发明的一个具体实施例，将相干函数的定义为：
其中，
表示：***输入和输出的互谱；Gx(f)表示：***输入的单边谱；Gy(f)表示：***输出的单边谱；
表示：相干函数。
根据本发明的一个具体实施例，将轨道不平顺因素作为相干函数的***输入，也就是作为Gx(f)；将车体振动加速度值作为相干函数的***输出，也就是作为Gy(f)。例如，轨道不平顺因素包括轨道轨距、方向、水平、高低等不平顺。
相干分析可确定在某个频段内输出响应与输入激扰之间的因果关系。若在某个频率上
则响应与激励在此频率上是不相干的；若
则响应与激励在此频率上完全相干，即响应完全由激励引起。一般情况下
表示输入和输出部分相干。采用相干理论对轨道不平顺与所引起车辆的垂横向振动加速度进行分析，研宄车辆的振动与轨道不平顺的相干程度，并以此来确定哪一种不平顺波长范围对车辆振动的影响最大。找到相干函数，就可以求出各个输入对输出贡献的大小，进而求出在此频率下的主要振源、次要振源等，最终确定影响振动的主要输入等。通过计算车体横向和垂向振动加速度与轨道轨距、方向、水平、高低不平顺的相干函数，来分析轨道不平顺对车辆***响应的影响。
本申请将车体振动加速度功率谱密度计算结果换算成加速度显示，可以根据标准的技术条件管理检测数据，保证数据应用的实用性，兼顾现场检查的针对性。
如图6所示，为车体加速度传感器获取检测数据的方法流程图。
车体加速度传感器获取检测数据的方法包括：
S600，车体加速度传感器自标定；具体的，利用专用的标准设备来确定传感器的输入-输出转换关系；保证量值的准确传递；
S601，判断车体加速度传感器标定是否正常，若否，上传传感器故障信息，若是，则执行下一步；
S602，车体加速度传感器定时中断采样；
S603，判断是否有待处理车体振动加速度值，若有，则执行S604，否则，执行步骤S603；
S604，计算车体振动加速度峰值；
S605，计算车体振动加速度功率谱；
S606，判断是否有待上传车体振动加速度数据，若是，则执行步骤S607，否则，终止执行；
S607，上传车体加速度传感器的检测数据。
实施例二
一种高速铁路钢轨平顺度动态检测装置，该装置包括：
如图2、图3和图4所示，车体加速度传感器1和通信主控板2，车体加速度传感器1和通信主控板2通过CAN总线通讯连接。通信主控板2具有传感器通信接口23，车体加速度传感器1具有主板接口31，传感器通信接口23与主板接口31通过CAN总线相连，以实现车体加速度传感器1与通信主控板2的通讯连接。
车体加速度传感器1，用于获取车体振动加速度值，对车体振动加速度信号进行整形滤波，对车体振动加速度信号进行模数转换，获取车体振动加速度峰值数据；获取车体振动加速度功率谱数据。
具体的，车体加速度传感器1包括两个低频动圈式磁电加速度计，如图4所示，其中一个为水平加速度计36，安装在车体的水平方向上，用于检测车体水平方向上的振动加速度值；另一个为垂直加速度计35，安装在车体的垂直方向上，用于检测车体垂直方向上的车体振动加速度数据。在动车组运行过程中，当车体水平方向或垂直方向因轨道线路不平顺产生晃动时，低频动圈式磁电加速度计输出交流电压信号，该交流电压信号与车体振动加速度值的大小成正比例关系。
如图4所示，车体加速度传感器1还包括模拟积分滤波电路34、模数转换采集电路33、电源转换电路28、传感器微处理器32、大容量运行存储器30和大容量数据存储器29。
模拟积分滤波电路34，用于对采集的车体振动加速度信号进行积分、放大和滤波的处理。
传感器微处理器32，用于对经模拟积分滤波电路处理后的模拟信号转换成数字信号。
传感器微处理器32外接AD(模数转换)芯片，AD芯片可以对±10V以内的检测信号进行全波模数转换，有效提高了信号灵敏度，特别是对低频小值的水平晃动的检测效果提高明显。
传感器微处理器32选择具有浮点运算功能的高速处理器，配合DSP库(数字信号处理库)，可在车体加速度传感器1内将检测的车体振动加速度数据从时域实时转换到频域进行分析计算，而不需转储到车体加速度传感器1的外部后使用计算机进行后期的处理，提高了检测数据的处理效率。
高速全峰数字采集电路，用于采集车体振动加速度时域信号的峰值，该峰值反映轨道短波不平顺情况。
传感器微处理器32，将采集的车体振动加速度时域信号转换成频域信号，计算车体振动加速度功率谱数据，以反映轨道长波不平顺情况。
如图3所示，通信主控板2安装在DMS(动车组列控动态监测***)箱的备用空闲插槽内，通信主控板2具有DMS箱接口27，DMS箱接口27包括电源接口和数据接口。通信主控板2在电源接口处通过电源线与DMS箱4相连，进而从DMS箱4内获取直流110V的电源，获取的电源经降压后提供给通信主控板2和车体加速度传感器1。
通信主控板2在数据接口处通过RS485通信线与DMS箱4通讯连接，以监听DMS发送的动车组运行数据，获取包括时间、车型、车号、车次、里程、车速等关键信息，通信主控板2将获取的关键信息和车体加速度传感器1检测到的车体振动加速度峰值数据和车体振动加速度功率谱密度数据进行整合、以及打包。
如图3所示，通信主控板2上还设有板载数字加密芯片25和/或板载4G模块22(***通信模块)，板载4G模块22与后台数据服务器6通信连接。
板载数字加密芯片25，用于对打包的数据进行加密，防止检测数据在传输的过程中被盗取。具体的，板载数字加密芯片25对上传和下载的信息流实现加密和解密，安全等级可达EAL5+要求。
板载4G模块22，用于将加密后的数据传输到后台数据服务器6，以实现将车体加速度传感器1的检测数据及时发送到后台数据服务器6。具体的，检测数据包括：车体振动加速度的原始数据、加速度峰值数据、加速度功率谱数据，以及车型、车号、车次、里程位置、线路编号、线路行别等铁路***基础数据。由于，数据采集频率为2KHz,数据量极大，故采用4G网络传输通道。
在数据传输的过程中采用游程编码方式对标准的LASS压缩算法进行改良，先进行半字节的合并，再对原始数据进行压缩，数据压缩后的大小为原始数据的1/6-1/10，压缩效率可达5KB/s，满足***传输需求。
如图5所示，车体加速度传感器1将检测的数据传输给通信主控板2，通信主控板2与后台数据服务器6采用4G网络传输通道通信连接，通信主控板2将检测数据上传到后台数据服务器6后，后台数据服务器6对检测数据进行分析处理，按管界后台数据服务器6通过4G网络传输及时下发到线路维护单位，例如，各铁路局工务部调度和各工务段调度，然后再通过短信(SMS)方式将任务通知到个人，提高了故障处理效率，有利于现场及时解决问题，消除隐患。
后台数据服务器6接收到数据后，首先对该数据进行解密，然后按照协议解码、入库；然后根据预先设定好的车体加速度数据修正模型结合实时获取的检测数据、同区段其他动车组的检测数据和同区段历史检测数据等大数据，综合进行分析计算，确定线路不平顺的等级及数据。
按照关于车体振动加速度的管理办法，车体振动加速度判定线路不平顺分为四级门限管理值，本发明中车体振动加速度峰值可根据车型、车速直接换算成符合标准要求的加速度值，根据车体振动加速度值计算车体振动加速度功率谱密度，并根据车体振动加速度功率谱密度计算值和现场核查数据，参考车体加速度换算方案，设计根据车型、车速的换算方法，通过换算将车体振动加速度功率谱密度换算成符合标准要求的加速度值，实现了检测数据的可对比性和实用性，转换后的加速度数据做特殊标记，以便用户可以在现场针对不同的数据来源有针对性的查找造成线路不平顺的根源。
通信主控板2还包括：机车电源滤波、保护电路26，传感器隔离电源、动车组隔离通信电路、传感器隔离通信电路、蓝牙模块21、高速核心处理器24、电源转换电路28、大容量运行存储器30和大容量数据存储器29。
优选的，如图2所示，车体加速度传感器1设置在车厢地板5上，通信主控板2和DMS箱4设置在动车组电气柜3内。
本申请实现的有益效果如下：
(1)本申请在动车组运行的过程中实时检测轨道线路不平顺状态，可以有效地兼顾对高速线路的短波大值和长波小值不平顺状态检测。具体的，本申请获取车体振动加速度时域信号峰值，该峰值反映轨道短波的不平顺状态；获取车体振动加速度功率谱反映轨道长波不平顺状态。
(2)本申请将车体振动加速度功率谱密度计算结果换算成加速度显示，可以根据标准的技术条件管理检测数据，保证数据应用的实用性，兼顾现场检查的针对性。
(3)本申请采用时域和频域同时计算的方法，降低了检测的漏检率，通过4G网络传输，后台大数据对比，不仅可及时掌握线路上的突发状况，而且还能通过对比分析剔除个别异常数据，提高了检测的准确度。
(4)本申请安装简便，不改变现有车体结构，运行中无安全风险。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (9)
1.一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法，其特征在于，该方法包括：
获取车体振动加速度值；
获取预设里程段内车体振动加速度值的峰值，根据该峰值判断轨道线路不平顺等级；
根据获取的车体振动加速度值获取车体振动加速度功率谱密度曲线，根据该曲线进行线路不平顺功率谱分析；
车体振动加速度功率谱密度的计算方法为:
将连续采集的多个车体振动加速度值作为一个序列x(n)，对序列x(n)进行傅里叶变换；
取序列x(n)经傅里叶变换后的幅值的平方，并除以N作为序列x(n)的功率谱密度，其中，N为采集的车体振动加速度值的个数；
利用相干函数对车体振动加速度值与轨道不平顺进行相干分析。
2.根据权利要求1所述的一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法，其特征在于，获取车体振动加速度值包括获取车体水平方向上的车体横向振动加速度值和车体垂直方向上的车体垂向振动加速度值。
3.根据权利要求1所述的一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法，其特征在于，利用已经建立的车体加速度数据修正模型对车体振动加速度值进行换算处理，剔除车体本身振动对车体振动加速度值的影响数据。
4.根据权利要求1所述的一种高速铁路钢轨平顺度动态检测方法，其特征在于，相干函数定义为：
其中，
表示：***输入和输出的互谱；
表示：***输入的单边谱；
表示：***输出的单边谱；
表示：相干函数。
5.一种高速铁路钢轨平顺度动态检测装置，其特征在于，包括车体加速度传感器和通信主控板，所述车体加速度传感器和所述通信主控板通过总线通讯连接，所述通信主控板具有传感器通信接口，所述车体加速度传感器具有主板接口，所述传感器通信接口与所述主板接口通过总线相连，执行上述权利要求1-4任一项所述高速铁路钢轨平顺度动态检测方法。
6.根据权利要求5所述的高速铁路钢轨平顺度动态检测装置，其特征在于，所述通信主控板与后台数据服务器采用4G网络传输通道通信连接。
7.根据权利要求5所述的高速铁路钢轨平顺度动态检测装置，其特征在于，所述通信主控板还包括板载数字加密芯片，
板载数字加密芯片，用于对***传输的数据进行加密。
8.根据权利要求5所述的高速铁路钢轨平顺度动态检测装置，其特征在于，所述车体加速度传感器包括传感器微处理器，所述传感器微处理器为具有浮点运算功能的高速处理器，所述传感器微处理器配合有数字信号处理库，将所述车体加速度传感器的检测数据从时域到频域进行分析计算。
9.根据权利要求5所述的高速铁路钢轨平顺度动态检测装置，其特征在于，所述车体加速度传感器包括两个低频动圈式磁电加速度计，其中一个为水平加速度计，安装在车体的水平方向上，用于检测车体水平方向上的振动加速度值；另一个为垂直加速度计，安装在车体的垂直方向上，用于检测车体垂直方向上的车体振动加速度数据。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010042774A2 (en) * | 2008-10-11 | 2010-04-15 | John Cerwin | Train rail alignment and distance system |
| CN103318180A (zh) * | 2013-05-28 | 2013-09-25 | 万向钱潮股份有限公司 | 一种车辆路面不平度自动识别***及方法 |
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| CN107380204A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-11-24 | 暨南大学 | 轨道几何参数检测车及轨道几何参数检测方法 |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010042774A2 (en) * | 2008-10-11 | 2010-04-15 | John Cerwin | Train rail alignment and distance system |
| CN103318180A (zh) * | 2013-05-28 | 2013-09-25 | 万向钱潮股份有限公司 | 一种车辆路面不平度自动识别***及方法 |
| WO2017051677A1 (ja) * | 2015-09-24 | 2017-03-30 | 西日本旅客鉄道株式会社 | 交差法を応用した測定正矢等の測定データの処理方法及びその方法を実行するシステム |
| CN107380204A (zh) * | 2017-08-11 | 2017-11-24 | 暨南大学 | 轨道几何参数检测车及轨道几何参数检测方法 |
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