CN114965676B - 一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法，包括如下步骤：在磁轭下方设置磁敏传感器，同时检测x、z方向磁场，将传感器的输出进行采样。对x方向的数据，若一个采样点是前后各M个采样点中的最大值，则以该点的漏磁场强度推算伤损的深度和宽度，进一步计算该伤损在x、z方向的理论漏磁场分布，再将计算得到的x、z方向理论漏磁场分别与实际x、z方向的测量结果求相关性系数，若x、z方向的相关性系数都大于阈值，则认为该采样点为伤损信号，否则认为该采样点为干扰。本发明能够有效的区分出伤损信号与干扰，增加伤损的检出率，减少误报率，适用于钢轨表面伤损的漏磁检测。

Description

一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法

技术领域

本发明属于无损检测技术领域，涉及数字信号处理技术，具体涉及一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法。

背景技术

钢轨是轨道交通体系的重要组成部分，列车在钢轨上运行会不断的对钢轨造成挤压、弯曲等各种作用力，加上影响，钢轨会产生疲劳裂纹等各种伤损。早期伤损多出现在钢轨轨头顶表面，如果不及时进行处理会进一步扩展，发展为较大的伤损，甚至导致钢轨断轨，严重影响列车的行车安全。

漏磁无损检测法是指当铁磁性材料被磁化后，如果表面存在伤损，由于磁路中磁通发生畸变，磁感应线发生变化，从而导致部分磁通泄露到材料表面之外，形成漏磁场，通过磁敏传感器检测试件表面的磁场变化，就可以判定是否存在伤损，其基本原理如图1所示。漏磁检测灵敏度高、速度快、对工件表面清洁度要求不高、成本低、操作简单，被广泛应用在铁磁材料，如钢轨、钢管等工件表面伤损的无损检测中。由于钢轨巡检距离长，检测数据难以通过人工判断是否存在伤损，需要智能化的判别方法。

磁敏传感器到被测工件之间的垂直距离称为提离，当探头在工件表面巡回检测时，受振动等因素影响，提离会发生变化。由于不同提离下伤损漏磁场的分布不同，提离变化会导致磁敏传感器的输出变化，称为提离干扰。由于提离干扰在幅值上与尺寸较小的伤损相似，频谱往往与伤损信号重合，难以有效滤除，容易造成误判。由于巡检速度、钢轨剩磁、探头与钢轨的对中状态、随机干扰等因素也会影响检测信号，这进一步增加了钢轨表面伤损漏磁检测信号判别难度。总之，为了排除漏磁检测中的各种干扰的影响，提高钢轨表面伤损的检出率，降低误报率，需要合适的伤损判别方法。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法，能够有效克服巡检过程中的各种干扰，准确判断是否存在伤损，适用于钢轨伤损的漏磁检测。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法，包括如下步骤：

S1：在磁轭下方沿设置若干磁敏传感器，每个磁敏传感器同时测量x和z方向的磁场，对各个磁敏传感器x和z方向测量结果分别进行采样，每个方向获得1～N，共N个采样点。

S2：对一个磁敏传感器x方向的采样数据，从第一个采样点开始逐个处理。若第i个采样点的值X(i)是第i-M到第i+M个采样点(若i-M＜1，则取第1到第i+M个采样点、若i+M＞N，则取第i-M到第N个采样点)中的最大值，则进入S3；否则继续处理下一个采样点。2a_min为要求检出的最小伤损宽度，k为采样速度，v为巡检速度。

S3：根据X(i)推算伤损的深度和宽度，即解以下方程，得到a，以a作为伤损的深度，2a作为伤损的宽度，若无法得到正数解，则令a＝0.001米。

z₀为磁敏传感器提离，即磁敏传感器到钢轨表面的垂直距离。σ_ms为伤损侧面的面磁荷密度，可由下式计算：

式中，μ为钢轨的磁导率，H_α为外加的磁场强度。

S4：根据S3中计算得到的伤损深度a和宽度2a，计算该伤损在x、z方向的漏磁场分布H_x(j)和H_z(j)，j＝-20a_min，

S5：将实际x方向的采样结果第i-M到第i+M个采样点与S4中计算得到的x方向的漏磁场H_x(j)求相关性系数，将实际z方向的采样结果第i-M到第i+M个采样点与S4中计算得到的z方向的漏磁场H_z(j)求相关性系数。若i-M＜1，则取第1到第i+M个采样点计算相关性系数、若i+M＞N，则取第i-M到第N个采样点计算相关性系数。若x、z方向的相关性系数都大于阈值，则认为该采样点为伤损信号，否则认为该采样点为干扰。

有益效果：本发明方案可以单独使用，也可以和现有的各种滤波方法相结合。本发明与现有技术相比，有效减少漏磁检测时各种干扰对伤损判别的影响，提高伤损的检出率，减少误报率，适用于诸如钢轨、钢管等铁磁性材料表面伤损的检测。

附图说明

图1为漏磁检测原理示意图；

图2为本发明判别方法的流程示意图；

图3为伤损尺寸及坐标示意图；

图4为伤损在x和z方向的磁场分布图(伤损中心在横坐标0位置处)；

图5为不同尺寸的伤损漏磁场的分布示意图(伤损中心在横坐标15位置处)；

图5(a)不同深度伤损x方向漏磁场；图5(b)不同深度伤损z方向漏磁场；图5(c)不同宽度伤损x方向漏磁场；图5(d)不同宽度伤损z方向漏磁场。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

本发明提供一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法，其流程图如图2所示，包括如下步骤：

S1：在磁轭下方沿设置若干磁敏传感器，每个磁敏传感器同时测量x和z方向的磁场，对各个磁敏传感器x和z方向测量结果分别进行采样，每个方向获得1～N，共N个采样点。

S2：对一个磁敏传感器x方向的采样数据，从第一个采样点开始逐个处理。若第i个采样点的值X(i)是第i-M到第i+M个采样点(若i-M＜1，则取第1到第i+M个采样点、若i+M＞N，则取第i-M到第N个采样点)中的最大值，则进入S3；否则继续处理下一个采样点。2a_min为要求检出的最小伤损宽度，k为采样速度，v为巡检速度。

S3：根据X(i)推算伤损的深度和宽度，即解以下方程，得到a，以a作为伤损的深度，2a作为伤损的宽度，若无法得到正数解，则令a＝0.001米。

z₀为磁敏传感器提离，即磁敏传感器到钢轨表面的垂直距离。σ_ms为伤损侧面的面磁荷密度，可由下式计算：

式中，μ为钢轨的磁导率，H_α为外加的磁场强度。

S4：根据S3中计算得到的伤损深度a和宽度2a，计算该伤损在x、z方向的漏磁场分布H_x(j)和H_z(j)，j＝-20a_min，

S5：将实际x方向的采样结果第i-M到第i+M个采样点与S4中计算得到的x方向的漏磁场H_x(j)求相关性系数，将实际z方向的采样结果第i-M到第i+M个采样点与S4中计算得到的z方向的漏磁场H_z(j)求相关性系数。若i-M＜1，则取第1到第i+M个采样点计算相关性系数、若i+M＞N，则取第i-M到第N个采样点计算相关性系数。若x、z方向的相关性系数都大于阈值，则认为该采样点为伤损信号，否则认为该采样点为干扰。

基于上述方案，这里结合现有方法，对本发明进行如下分析：

本发明的基本思路是先根据x方向漏磁信号的幅值找到疑似损伤的采样点；再根据这点的幅值估算伤损的深度和宽度；接着根据估算出的深度和宽度，计算该伤损理论上x、z方向的漏磁场；最后将计算得到的x、z方向的理论漏磁场分别与实际x、z方向的测量结果求相关性系数，若x、z方向的相关性系数都大于阈值，则认为该采样点为伤损信号，否则认为该采样点为干扰。

如图3所示，若伤损宽度为2a，深度为b，伤损上方某点P(x，z)的漏磁场强度为H(x，z)，其x方向分量为H_x(x，z)，z方向分量为H_z(x，z)，可分别由式(1)、(2)求得，伤损的变化趋势如图4所示。

σ_ms为伤损侧面的面磁荷密度，可由下式计算：

式中，μ为材料的磁导率，H为外加的磁场强度。

从图4可见，x方向的正峰值出现在伤损的正上方，即x＝0处，所以若第i个采样点的值X(i)是第i-M到第i+M个采样点(若i-M＜1，则取第1到第i+M个采样点、若i+M＞N，则取第i-M到第N个采样点)中的最大值，则其为伤损信号的可能性较大。

从图4还可见，伤损的漏磁场有一定的分布范围，一般会超过伤损宽度的20倍，但是离伤损中心距离越远，漏磁场越小，越容易受到各种因素干扰，不利于伤损的判别，本发明以伤损中心为原点，取[-20a_min，20a_min]内的漏磁场进行处理，即2a_min为要求检出的最小伤损宽度，k为采样速度，v为巡检速度。

从图5可见，不同深度或宽度的伤损，虽然其x、z方向信号峰值不同，但是漏磁场变化趋势基本相同，所以在计算理论漏磁场与实际测量结果的相关性系数时，即使伤损宽度2a和深度b的计算结果与实际值误差较大，也不会明显影响相关性系数的计算结果，再考虑到钢轨巡检距离长，数据量大，所以为了简化计算，本发明以a＝b进行计算，即将(0，X(i))和a＝b代入式(1)，得到式(3)，解该方程得到a，以其作为伤损的深度a和宽度2a，若无法得到正数解，则令a＝0.001米。

将计算得到的伤损深度a和宽度2a代入式(1)(2)，计算该伤损在x、z方向的漏磁场分布H_x(j)和H_z(j)，j＝-20a_min，

将实际x方向的采样结果第i-M到第i+M个采样点与计算得到的x方向的漏磁场H_x(j)求相关性系数，将实际z方向的采样结果第i-M到第i+M个采样点与计算得到的z方向的漏磁场H_z(j)求相关性系数。若i-M＜1，则取第1到第i+M个采样点计算相关性系数、若i+M＞N，则取第i-M到第N个采样点计算相关性系数。若x、z方向的相关性系数都大于阈值，则认为该采样点为伤损信号，否则认为该采样点为干扰。

基于上述分析，本实施例对上述滤波方法进行详细说明，提供一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法，其包括如下步骤：

步骤1：在磁轭下方沿设置若干磁敏传感器，每个磁敏传感器同时测量x和z方向的磁场，对各个磁敏传感器x和z方向测量结果分别进行采样，每个方向获得1～N，共N个采样点，N根据实际采样情况决定。

步骤2：要求检出的最小伤损宽度为2mm，即a_min＝0.001m，采样速度k为10000，巡检速度v为2m/s，则对一个磁敏传感器x方向的采样数据，从第一个采样点开始逐个处理。若第i个采样点的值X(i)是第i-100到第i+100个采样点(若i-100＜1，则取第1到第i+100个采样点、若i+100＞N，则取第i-100到第N个采样点)中的最大值，则进入步骤3；否则继续处理下一个采样点。

步骤3：解以下方程得到a，以a作为伤损的深度，2a作为伤损的宽度，若无法得到正数解，则令a＝0.001米。

磁敏传感器提离z₀为0.001m，伤损侧面的面磁荷密度σ_ms由下式计算：

式中钢轨的磁导率μ为1000，外加的磁场强度H_α为8000A/m。

步骤4：根据步骤3中计算得到的伤损深度a和宽度2a，计算该伤损在x、z方向的漏磁场分布H_x(j)和H_z(j)，j＝-0.0200，-0.0198，-0.0196，……，-0.0002，0.0000，0.0002，……，0.0196，0.0198，0.0200m：

步骤5：将实际x方向的采样结果第i-100到第i+100个采样点与步骤4中计算得到的x方向的漏磁场H_x(j)求皮尔森相关性系数，将实际z方向的采样结果第i-100到第i+100个采样点与步骤4中计算得到的z方向的漏磁场H_z(j)求皮尔森相关性系数。若i-100＜1，则取第1到第i+100个采样点计算相关性系数、若i+100＞N，则取第i-100到第N个采样点计算相关性系数。若x、z方向的相关性系数都大于阈值0.85，则认为该采样点为伤损信号，否则认为该采样点为干扰。该阈值可以根据实际需要选择，该阈值越大，则漏检率越高，误报率越低；越小，则漏检率越低，误报率越高。一般取0.85左右。

Claims (4)

1.一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：在磁轭下方沿设置若干磁敏传感器，每个磁敏传感器同时测量x和z方向的磁场，对各个磁敏传感器x和z方向测量结果分别进行采样，每个方向获得1~N，共N个采样点；

S2：对一个磁敏传感器x方向的采样数据，从第一个采样点开始逐个处理，若第i个采样点的值X(i)是第i-M到第i+M个采样点中的最大值，则进入S3；否则继续处理下一个采样点，，2a _min为要求检出的最小伤损宽度，k为采样速度，v为巡检速度；

S3：根据X(i)推算伤损的深度和宽度，即解以下方程，得到a，以a作为伤损的深度，2a作为伤损的宽度，若无法得到正数解，则令a=0.001米，

；

z ₀为磁敏传感器提离，即磁敏传感器到钢轨表面的垂直距离，σ _ms为伤损侧面的面磁荷密度，可由下式计算：

；

式中，μ为钢轨的磁导率，H _α 为外加的磁场强度；

S4：根据S3中计算得到的伤损深度a和宽度2a，计算该伤损在x、z方向的漏磁场分布H _x (j)和H _z (j)；

S5：将实际x方向的采样结果第i-M到第i+M个采样点与S4中计算得到的x方向的漏磁场H _x (j)求相关性系数，将实际z方向的采样结果第i-M到第i+M个采样点与S4中计算得到的z方向的漏磁场H _z (j)求相关性系数。

2.根据权利要求1所述的一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法，其特征在于，在步骤S2中，若i-M<1，则取第1到第i+M个采样点；若i+M>N，则取第i-M到第N个采样点。

3.根据权利要求1所述的一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法，其特征在于，在步骤S5中，若i-M<1，则取第1到第i+M个采样点计算相关性系数、若i+M>N，则取第i-M到第N个采样点计算相关性系数；若x、z方向的相关性系数都大于阈值，则认为该采样点为伤损信号，否则认为该采样点为干扰。

4.根据权利要求3所述的一种钢轨表面伤损漏磁检测信号判别方法，其特征在于，所述阈值取0.85。