FR3025166A1 - METHOD AND APPARATUS FOR MONITORING DAMAGE TO NEEDLE BLADES - Google Patents
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Abstract
La présente invention concerne le domaine technique des dispositifs de chemins de fer et prévoit un procédé et un appareil de surveillance de dommages sur des lames à aiguille. L'appareil comprend des capteurs, une extension de surveillance, un hôte de surveillance et un centre de données, les capteurs étant installés sur des lames à aiguille, et transmettant les caractéristiques acquises à l'extension de surveillance, l'extension de surveillance traitant les caractéristiques puis transmettant un résultat de traitement à l'hôte de surveillance, l'hôte de surveillance retraitant le résultat du traitement puis effectuant une distribution désignée, et le centre de données gérant l'appareil entier et contrôlant un terminal client selon les données re-traitées.The present invention relates to the technical field of railway devices and provides a method and apparatus for monitoring damage to needle blades. The apparatus includes sensors, a monitoring extension, a monitoring host and a data center, the sensors being installed on needle blades, and transmitting the acquired characteristics to the monitoring extension, the monitoring extension processing the characteristics and then transmitting a processing result to the monitoring host, the monitoring host retreating the result of the processing and then performing a designated distribution, and the data center managing the entire apparatus and controlling a client terminal according to the data re -traitées.
Description
Domaine de l'invention La présente invention concerne le domaine technique des dispositifs de chemins de fer, et prévoit un procédé et un appareil de 5 surveillance de dommages sur des lames à aiguille. Contexte technique Les lames à aiguille à grande vitesse sont des dispositifs essentiels qui influencent la sécurité dans les infrastructures de voies ferrées à 10 grande vitesse, qui constituent toujours des maillons de sécurité sur les lignes de chemin de fer, et qui rendent difficiles l'entretien des lignes de chemin de fer. C'est pourquoi un système de surveillance de lames à aiguille à grande vitesse est nécessaire et urgent pour l'entretien des voies ferrées à grande vitesse. 15 La détection classique de dommages sur les rails s'effectue principalement à l'aide de circuits de surveillance de lignes de chemin de fer et de véhicules d'inspection des dommages sur les rails, avec lesquels le principe de détection des dommages sur les rails desdits circuits de surveillance de lignes de chemins de fer est tel que, lorsque des rails sont 20 endommagés, les paramètres caractéristiques des circuits de surveillance des lignes de chemins de fer changent, et les dommages (tels qu'une rupture) susceptibles de se produire sont évalués en conséquence ; et un principe des véhicules d'inspection des dommages sur les rails consiste à détecter si des dommages tels que des fissures et une rupture se 25 produisent ou non au niveau des rails, à l'aide d'un rebond d'onde ultrasonore. Cependant, l'art antérieur présente les problèmes techniques suivants : étant donné que les circuits de surveillance des lignes de chemin 30 de fer et les véhicules d'inspection de rails de grande taille ne peuvent pas reconnaître efficacement les microfissures qui se développent rapidement au sein des rails, des zones aveugles (« blind zones » en langue anglaise) existent dans l'art antérieur. 35 3025166 2 Résumé L'objectif de la présente invention est de prévoir un procédé et un appareil de surveillance des dommages sur une lame à aiguille, de façon à résoudre les problèmes techniques selon lesquels les microfissures qui se 5 développent rapidement ne peuvent pas être reconnues efficacement, et des zones aveugles existent lorsque des circuits de surveillance des lignes de chemin de fer et des véhicules d'inspection de grande taille sont utilisés pour détecter les dommages des rails dans l'art antérieur. Selon un aspect, la présente invention prévoit un appareil de 10 surveillance des dommages sur les lames à aiguille, qui comprend des capteurs, une extension de surveillance, un hôte de surveillance, et un centre de données. Les capteurs sont installés sur les lames à aiguille et transmettent les caractéristiques acquises à l'extension de surveillance ; 15 l'extension de surveillance traite les caractéristiques afin d'obtenir des données traitées, et transmet les données traitées à l'hôte de surveillance ; l'hôte de surveillance effectue une classification des données traitées et stocke les données traitées ; et 20 le centre de données gère l'appareil entier, et reçoit et retraite plus spécifiquement les données transmises par l'hôte de surveillance, et contrôle un terminal client selon les données re-traitées ; l'extension de surveillance comprend un module de prétraitement de signal, une module d'analyse des données à énergie locale, et un 25 module d'approximation auto-adaptative. Selon un mode particulier de réalisation, l'extension de surveillance comprend un module de prétraitement de signal, un module d'analyse des données à énergie locale, et un module d'approximation auto-adaptative. 30 Selon un mode particulier de réalisation, le module de prétraitement de signal est utilisé pour recevoir les caractéristiques acquises par les capteurs, et pour effectuer une amplification de charge, un filtrage matériel, une conversion analogique/numérique et un filtrage logiciel selon les caractéristiques, afin d'obtenir un résultat de traitement. 3025166 3 Selon un mode particulier de réalisation, les caractéristiques sont plus spécifiquement les données de tension, de température et d'humidité, ou les données d'oscillation. Selon un mode particulier de réalisation, le module d'analyse des données à énergie locale est utilisé pour effectuer une analyse dans le domaine temporel et une analyse dans le domaine de fréquences selon le résultat de traitement du module de prétraitement de signal, et pour obtenir des paramètres caractéristiques initiaux selon un résultat de l'analyse.Field of the Invention The present invention relates to the technical field of railway devices, and provides a method and apparatus for monitoring damage to needle blades. Technical Background High-speed needle blades are critical devices that affect safety in high-speed rail infrastructure, which is still a safety link on railway lines and makes maintenance difficult. railway lines. This is why a high-speed needle blade monitoring system is necessary and urgent for the maintenance of high-speed railways. The conventional detection of damage to the rails is mainly carried out by means of railway line monitoring circuits and rail damage inspection vehicles, with which the principle of detecting damage on the rails. said railway line monitoring circuitry is such that, when rails are damaged, the characteristic parameters of the railway line monitoring circuits change, and the damage (such as a break) likely to occur are assessed accordingly; and a principle of track damage inspection vehicles is to detect whether or not damage such as cracks and breakage is occurring at the rail level by means of ultrasonic wave bounce. However, the prior art has the following technical problems: because the railroad track monitoring circuits and the large rail inspection vehicles can not effectively recognize the rapidly developing microcracks. rails, blind zones ("blind zones" in English) exist in the prior art. SUMMARY The object of the present invention is to provide a method and apparatus for monitoring damage to a needle blade so as to solve the technical problems that rapidly developing microcracks can not be recognized. effectively, and blind areas exist when railway monitoring circuits and large inspection vehicles are used to detect rail damage in the prior art. In one aspect, the present invention provides a needle blade damage monitor, which includes sensors, a monitoring extension, a monitoring host, and a data center. The sensors are installed on the needle blades and transmit the acquired characteristics to the monitoring extension; The monitoring extension processes the features to obtain processed data, and transmits the processed data to the monitoring host; the monitoring host classifies the processed data and stores the processed data; and the data center manages the entire apparatus, and more specifically receives and retrieves the data transmitted by the monitoring host, and controls a client terminal according to the re-processed data; the monitoring extension comprises a signal preprocessing module, a local energy data analysis module, and a self-adaptive approximation module. According to a particular embodiment, the monitoring extension comprises a signal preprocessing module, a local energy data analysis module, and a self-adaptive approximation module. According to a particular embodiment, the signal preprocessing module is used to receive the characteristics acquired by the sensors, and to perform charge amplification, hardware filtering, analog / digital conversion and software filtering according to the characteristics, in order to obtain a treatment result. According to a particular embodiment, the characteristics are more specifically the voltage, temperature and humidity data, or the oscillation data. According to a particular embodiment, the local energy data analysis module is used to perform a time domain analysis and a frequency domain analysis according to the processing result of the signal preprocessing module, and to obtain initial characteristic parameters according to a result of the analysis.
Selon un mode particulier de réalisation, le module d'approximation auto-adaptative comprend une base de données de dommages des lames et effectue une approximation auto-adaptative des paramètres caractéristiques initiaux, selon la base de données de dommages des lames, afin d'obtenir des données de dommages.According to a particular embodiment, the self-adaptive approximation module comprises a blade damage database and performs a self-adaptive approximation of the initial characteristic parameters, according to the blade damage database, in order to obtain damage data.
Selon un mode particulier de réalisation, l'extension de surveillance comprend en outre un module d'alimentation et un module d'envoi des données ; le module d'alimentation fournit de l'énergie à chaque module de l'extension de surveillance ; et le module d'envoi de données envoie les données de dommages traitées à l'hôte de surveillance. Selon un mode particulier de réalisation, le centre de données gère l'entretien de l'appareil de surveillance des dommages des lames à aiguille, et fournit des données au terminal client. Selon un mode particulier de réalisation, le centre de données 25 comprend un module de communication hôte, un module de chargement des données, un module d'interrogation des données et un module de communication utilisateur, le module de communication hôte recevant des données de la part de l'hôte de surveillance, le module de chargement des données acquérant les données de dommages selon les données reçues, 30 et le module d'interrogation des données demandant le type des données de dommages ; ainsi, le module de communication utilisateur est déclenché afin de transmettre des informations d'alarme au terminal client, et un dispositif d'alarme externe est déclenché après que le terminal client a reçu les informations d'alarme.According to a particular embodiment, the monitoring extension further comprises a power supply module and a data sending module; the power module provides power to each module of the monitoring extension; and the sending data module sends the processed damage data to the monitoring host. According to a particular embodiment, the data center manages the maintenance of the pointer blade damage monitoring apparatus, and provides data to the client terminal. According to a particular embodiment, the data center 25 comprises a host communication module, a data loading module, a data interrogation module and a user communication module, the host communication module receiving data from the data communication module. from the monitoring host, the data loading module acquiring the damage data according to the received data, and the data querying module requesting the type of the damage data; thus, the user communication module is triggered to transmit alarm information to the client terminal, and an external alarm device is triggered after the client terminal has received the alarm information.
3025166 4 Selon un mode particulier de réalisation, le terminal client déclenche des alarmes en réponse aux évènements d'endommagement des rails et aux évènements de défaillance des composants de l'appareil. Selon un autre aspect, la présente invention prévoit en outre un 5 procédé de surveillance des dommages sur les lames à aiguille, qui comprend les étapes suivantes : le prétraitement des caractéristiques acquises, afin d'obtenir un résultat de traitement ; l'exécution d'une analyse des données à énergie locale selon le 10 résultat du traitement, et l'obtention de paramètres caractéristiques initiaux selon le résultat de l'analyse ; la réalisation d'une approximation auto-adaptative sur les paramètres caractéristiques initiaux, selon une base de données de dommages des rails, et l'obtention de données de dommages selon le 15 résultat du traitement ; et la classification et le stockage des données de dommages, et le contrôle d'un terminal client selon les données de dommages. En adoptant la solution technique susmentionnée, la présente invention présente les avantages suivants : 20 1. Étant donné que l'appareil de surveillance des dommages sur une lame à aiguille composé des capteurs, de l'extension de surveillance, de l'hôte de surveillance et du centre de données est adopté, et que dans cet appareil les capteurs sont installés sur des lames à aiguille et transmettent les caractéristiques acquises à l'extension de surveillance, l'extension de surveillance traite les caractéristiques puis transmet un résultat de traitement à l'hôte de surveillance, l'hôte de traitement retraite le résultat du traitement puis effectue une distribution désignée, et le centre de données gère l'appareil entier et contrôle un terminal client selon les données re-traitées, la présente invention résout les problèmes techniques selon lesquels les microfissures qui se développent rapidement ne peuvent pas être reconnues efficacement, et des zones aveugles existent lorsque des circuits de surveillance des lignes de chemin de fer et des véhicules d'inspection des rails de grande taille sont utilisés pour détecter les dommages au niveau des rails dans l'art antérieur, et, ainsi, peut reconnaître efficacement les microfissures sur les lames à aiguille, et peut éliminer les zones aveugles. 3025166 5 2. Étant donné que le terminal client relié au centre de données peut déclencher des alarmes en réponse à des évènements d'endommagement des rails et à des évènements de défaillance des composants de l'appareil, les accidents sont évités, et la sécurité est 5 garantie. Description des dessins La figure 1 est un schéma structurel d'un appareil de surveillance des données sur une lame à aiguille selon le mode de réalisation de la 10 présente invention ; La figure 2 est un schéma modulaire d'une extension de surveillance selon le mode de réalisation de la présente invention ; La figure 3 est un schéma modulaire d'un centre de données selon le mode de réalisation de la présente invention ; 15 La figure 4 est un schéma modulaire d'une interaction entre les hôtes de surveillance, les extensions de surveillance et un centre de données ; et La figure 5 est un organigramme d'un procédé de surveillance des dommages sur une lame à aiguille.According to a particular embodiment, the client terminal triggers alarms in response to the rail damage events and the failure events of the components of the device. In another aspect, the present invention further provides a method of monitoring damage to needle blades, which comprises the steps of: pretreating the acquired characteristics to obtain a treatment result; performing a local energy data analysis according to the result of the processing, and obtaining initial characteristic parameters according to the result of the analysis; performing a self-adaptive approximation to the initial characteristic parameters, according to a rail damage database, and obtaining damage data according to the result of the treatment; and classification and storage of damage data, and control of a client terminal according to the damage data. In adopting the above-mentioned technical solution, the present invention has the following advantages: 1. As the damage monitor on a needle blade composed of sensors, surveillance extension, surveillance host and data center is adopted, and that in this device the sensors are installed on needle blades and transmit the acquired characteristics to the monitoring extension, the monitoring extension processes the characteristics and then transmits a treatment result to the the monitoring host, the processing host retreats the result of the processing and then performs a designated distribution, and the data center manages the entire apparatus and controls a client terminal according to the re-processed data, the present invention solves the technical problems that microcracks that develop rapidly can not be recognized effectively, and These exist when railroad monitoring circuits and large rail inspection vehicles are used to detect track damage in the prior art, and thus can effectively recognize microcracks on the rails. needle blades, and can eliminate blind areas. 3025166 5 2. Since the client terminal connected to the data center can trigger alarms in response to rail damage events and device component failure events, accidents are avoided, and safety is avoided. is 5 guaranteed. DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Fig. 1 is a structural diagram of a needle-blade data monitor according to the embodiment of the present invention; Fig. 2 is a modular diagram of a monitoring extension according to the embodiment of the present invention; Fig. 3 is a modular diagram of a data center according to the embodiment of the present invention; FIG. 4 is a modular diagram of an interaction between monitoring hosts, monitoring extensions, and a data center; and Fig. 5 is a flowchart of a method for monitoring damage to a needle blade.
20 Description des modes de réalisation La présente invention prévoit un procédé et un appareil de surveillance des dommages sur une lame à aiguille, et résout les problèmes techniques selon lesquels les microfissures qui se développent 25 rapidement ne peuvent pas être reconnues efficacement, et des zones aveugles existent lorsque des véhicules d'inspection des rails de grande taille sont utilisés pour détecter les dommages au niveau des rails dans l'art antérieur, et, ainsi, peut reconnaître efficacement les microfissures sur les lames à aiguille et peut éliminer les zones aveugles.DESCRIPTION OF EMBODIMENTS The present invention provides a method and apparatus for monitoring damage to a needle blade, and resolves the technical problems that rapidly developing microcracks can not be effectively recognized, and blind zones. exist when large rail inspection vehicles are used to detect rail damage in the prior art, and thus can effectively recognize the microcracks on the needle blades and can eliminate the blind areas.
30 Afin de résoudre le problème technique selon lequel des zones aveugles existent, l'idée globale est la suivante : la solution adopte un appareil de surveillance des dommages sur des lames à aiguille, qui comprend des capteurs, une extension de surveillance, un hôte de surveillance et un centre de données, dans lequel 35 les capteurs sont installés sur des lames à aiguille, puis transmettent les caractéristiques acquises à l'extension de surveillance, l'extension de 302 5 1 6 6 6 surveillance traite les caractéristiques et transmet les données de traitement à l'hôte de surveillance, l'hôte de surveillance re-traite les données de traitement téléchargées par l'extension de surveillance puis effectue une distribution désignée, et le centre de données gère l'appareil 5 entier et contrôle un terminal client selon les données re-traitées. Afin de mieux comprendre la solution technique susmentionnée, celle-ci va être décrite ci-dessous en détail, en combinaison avec les dessins et les modes de réalisation. Comme cela est illustré sur la figure 1, l'appareil de surveillance 10 des dommages sur une lame à aiguille de la présente invention comprend spécifiquement des capteurs 101, une extension de surveillance 102, un hôte de surveillance 103 et un centre de données 104. Les capteurs 101 sont installés sur les lames à aiguille et transmettent les caractéristiques acquises à l'extension de surveillance 15 102, l'extension de surveillance 102 traite les caractéristiques et transmet les données traitées à l'hôte de surveillance 103, l'hôte de surveillance 103 re-traite les données traitées téléchargées par l'extension de surveillance 102 puis effectue une distribution désignée, et le centre de données 104 gère l'appareil entier et contrôle un terminal client selon les données re- 20 traitées. L'appareil de surveillance entier assure une liaison entre toutes les hiérarchies sur une liaison de données, par le biais de canaux de transmission de données, et réalise de manière rapide, sûre et stable une transmission des informations en liaison montante et en liaison descendante, à l'aide de messages de données spécifiques.In order to solve the technical problem that blind zones exist, the overall idea is as follows: the solution adopts a pointer blade damage monitor, which includes sensors, a monitoring extension, a host of monitoring and a data center, in which the sensors are installed on needle blades, and then transmit the acquired characteristics to the monitoring extension, the monitoring extension processes the characteristics and transmits the data. From the host to the monitoring host, the monitoring host re-processes the processing data downloaded by the monitoring extension and then performs a designated distribution, and the data center manages the entire apparatus and controls a client terminal. according to the re-processed data. In order to better understand the aforementioned technical solution, it will be described below in detail, in combination with the drawings and embodiments. As illustrated in FIG. 1, the needle blade damage monitoring apparatus of the present invention specifically includes sensors 101, a monitoring extension 102, a monitoring host 103 and a data center 104. The sensors 101 are installed on the needle blades and transmit the acquired characteristics to the monitoring extension 102, the monitoring extension 102 processes the characteristics and transmits the processed data to the monitoring host 103, the host of monitoring 103 re-processes the processed data downloaded by the monitoring extension 102 and then performs a designated distribution, and the data center 104 manages the entire apparatus and controls a client terminal according to the processed data. The entire monitoring apparatus provides a link between all hierarchies on a data link, via data transmission channels, and rapidly, reliably and stably transmits information in uplink and downlink, using specific data messages.
25 Selon un mode de réalisation spécifique, des capteurs piézoélectriques sont utilisés comme capteurs 101 afin d'acquérir les données de l'excitation subie par les rails, et d'extraire les données de dommages de rails qui peuvent se produire, à l'aide d'un algorithme spécifique, selon les caractéristiques de dommages des rails. Étant donné 30 que les signaux de fissures des rails correspondent à un type de signaux d'émission sonore dont l'intensité est généralement faible, ces signaux faibles peuvent être reconnus par des modules d'acquisition de données à hautes fréquences et à haute sensibilité, de sorte qu'une quantification et une analyse puissent être effectuées sur les données de dommages afin 35 de reconnaître et de déterminer l'emplacement des fissures. Lorsque cette technique de surveillance est comparée avec l'art antérieur, les capteurs 302 5 1 6 6 7 101 de l'appareil de surveillance des dommages sur une lame à aiguille peuvent couvrir les zones de surveillance aveugles de la technique classique dans le domaine de la détection des défauts de rails, les performances d'isolation du capteur piézoélectrique sont bonnes, et les 5 circuits de surveillance des voies ferrées ne sont pas influencés. Plus spécifiquement, comme cela est illustré sur la figure 2, l'extension de surveillance 102 comprend un module de prétraitement de signal 201, un module d'analyse des données à énergie locale 202, et un module d'approximation auto-adaptative 203.According to a specific embodiment, piezoelectric sensors are used as sensors 101 to acquire the data of the excitation undergone by the rails, and to extract the rail damage data that can occur, using of a specific algorithm, depending on the rail damage characteristics. Since the cracking signals of the rails correspond to a type of sound emission signal whose intensity is generally low, these weak signals can be recognized by high frequency and high sensitivity data acquisition modules. so that quantification and analysis can be performed on the damage data to recognize and determine the location of the cracks. When this monitoring technique is compared with the prior art, the sensors of the needle blade damage monitor can cover blind surveillance areas of the conventional art in the field of the detection of rail defects, the piezoelectric sensor insulation performance is good, and the track monitoring circuits are not influenced. More specifically, as shown in FIG. 2, the monitoring extension 102 includes a signal preprocessing module 201, a local energy data analysis module 202, and a self-adaptive approximation module 203.
10 L'extension de surveillance 102 comprend en outre un module d'alimentation 204 destiné à fournir de l'énergie à chaque module de l'extension de surveillance entière 102 et, bien entendu, comprend en outre un module d'envoi de données 205. De l'énergie est fournie au module d'envoi de données 205 par le module d'alimentation 204, de 15 sorte que l'extension de surveillance 102 traite les caractéristiques puis envoie les données traitées à l'hôte de surveillance 103 à l'aide du module d'envoi de données 205. Selon un mode de réalisation spécifique, le module de prétraitement de signal 201 reçoit les caractéristiques acquises par les 20 capteurs 101. Plus spécifiquement, les caractéristiques acquises peuvent être des données de tension, de température et d'humidité, ou des données d'oscillation. Ensuite, le module de prétraitement de signal 201 effectue un prétraitement tel qu'une amplification de charge, un filtrage matériel, une conversion analogique/numérique et un filtrage logiciel selon 25 les caractéristiques, afin d'obtenir un résultat de traitement. Pendant l'acquisition par les capteurs 101, des capteurs piézoélectriques qui présentent une plage de fréquences de 10 kHz à 300 kHz sont sélectionnés, et peuvent capturer des signaux dès que des rails présentent des dommages. Afin de créer un lien entre la distance de 30 détection des capteurs piézoélectriques et les zones de détection, et de déterminer l'emplacement des dommages, des cartes d'acquisition de signal munis de 4*4 canaux sont choisies. Les configurations des capteurs piézoélectriques sont les suivantes : 302 5 1 6 6 8 Fréquence Nombre de Nombre de Plage de Plage de Précision d'échantillonnage points canaux fréquences des filtrage d'échantillonnage d'échantillonnage capteurs 1 MHz 1024 4*4 10 kHz- 20 K- 16 bits 300 kHz 300 K Ensuite, une analyse des données à énergie locale est effectuée 5 sur le résultat de traitement des signaux soumis au prétraitement susmentionné dans le module d'analyse des données à énergie locale 202. L'analyse des données à énergie locale comprend une analyse statistique des caractéristiques temporelles des données et une analyse statistique des caractéristiques de fréquences des données. Les caractéristiques 10 d'énergie locale des signaux dans un domaine de fréquences sont extraites selon un résultat de l'analyse, et les valeurs statistiques sont quantifiées et transmises afin de générer les paramètres caractéristiques initiaux des données de dommages des rails. Le procédé spécifié est le suivant : 15 (1) Analyse dans le domaine temporel : l'analyse temporelle des signaux de dommages comprend une analyse de la valeur maximale, une analyse de la valeur moyenne et une analyse de la valeur quadratique moyenne. Le calcul spécifique est le suivant : 20 Xmax = max{x',s(m)} x' - \-12n x2. =1 1 2n X' - - 1-1 X 1 n X2- Xrms = 302 5 1 6 6 9 (2) Analyse dans le domaine de fréquences : l'analyse dans le domaine de fréquences des signaux de dommages comprend une analyse de la valeur spectrale maximale en répartition de puissance, une analyse de densité du spectre de puissance, etc. Le calcul spécifique est le 5 suivant : uT(v) = feur(t)en' = f T uWei2111't 2 En satisfaisant f u7,2( t) d t = f0 uT dv ; 10 On obtient 1 -1 -T u2(t)dt = 2T ' 2T lu , I (v)2 dv ; Ainsi, la densité du spectre de puissance est obtenue. En analysant de manière détaillée les caractéristiques temporelles et les caractéristiques de fréquences des données de dommages des rails, la situation d'analyse à énergie locale des informations sur les dommages au 15 sein des données d'origine peut être obtenue, et, en analysant la situation d'analyse à énergie locale obtenue et en quantifiant et en fournissant les valeurs statistiques, les paramètres caractéristiques initiaux des données de dommages peuvent être générés. Une fois que les paramètres caractéristiques initiaux ont été 20 acquis, les paramètres caractéristiques initiaux sont traités dans le module d'approximation auto-adaptative 203 selon la base de données de dommages de rails afin d'obtenir des données de dommages. Le procédé spécifique est le suivant : sur la base d'un critère selon lequel chaque somme quadratique 25 fournie par un groupe d'analyses est la plus faible, c'est-à-dire le critère des moindres carrés, toutes les données d'analyse obtenues après l'initialisation de l'algorithme sont utilisées, et une opération d'inversion d'une matrice est effectuée en adoptant un procédé de récursion. Par conséquent, la vitesse de convergence est rapide, celle-ci n'est pas 30 sensible à un degré de dispersion des valeurs caractéristiques, et le compromis entre la vitesse de convergence et la complexité du calcul peut être réalisé.The monitoring extension 102 further includes a power supply module 204 for supplying power to each module of the entire monitoring extension 102 and, of course, further comprises a data sending module 205. Power is supplied to the data sending module 205 by the power supply module 204, so that the monitoring extension 102 processes the characteristics and then sends the processed data to the monitoring host 103 at the same time. In a specific embodiment, the signal preprocessing module 201 receives the characteristics acquired by the sensors 101. More specifically, the characteristics acquired can be voltage, temperature, or other data. and humidity, or oscillation data. Then, the signal pretreatment module 201 performs pretreatment such as charge amplification, hardware filtering, analog / digital conversion, and software filtering according to the features, to obtain a processing result. During the acquisition by the sensors 101, piezoelectric sensors having a frequency range of 10 kHz to 300 kHz are selected, and can capture signals as soon as rails exhibit damage. In order to create a link between the detection distance of the piezoelectric sensors and the detection zones, and to determine the location of the damage, signal acquisition cards with 4 * 4 channels are selected. The configurations of the piezoelectric sensors are as follows: 302 5 1 6 6 8 Frequency Number of Range of Sampling Precision Range points channels sampling sampling filtering frequencies 1 MHz sensors 1024 4 * 4 10 kHz- 20 K-16 bit 300 kHz 300 K Next, an analysis of the local energy data is performed on the result of processing the signals subjected to the pre-processing mentioned above in the local energy data analysis module 202. The analysis of the data at Local energy includes a statistical analysis of the temporal characteristics of the data and a statistical analysis of the frequency characteristics of the data. The local energy characteristics of the signals in a frequency domain are extracted according to a result of the analysis, and the statistical values are quantized and transmitted to generate the initial characteristic parameters of the rail damage data. The method specified is as follows: (1) Time Domain Analysis: Time analysis of the damage signals includes maximum value analysis, mean value analysis, and mean squared value analysis. The specific calculation is: X max = max {x ', s (m)} x' - \ -12n x2. = 1 1 2n X '- - 1-1 X 1 n X2-Xrms = 302 5 1 6 6 9 (2) Frequency domain analysis: the frequency domain analysis of the damage signals includes an analysis of the maximum spectral value in power distribution, a power spectrum density analysis, etc. The specific calculation is the following: uT (v) = feur (t) in '= f T uWei2111't 2 By satisfying f u7,2 (t) d t = f0 uT dv; We obtain 1 -1 -T u2 (t) dt = 2T '2T lu, I (v) 2 dv; Thus, the density of the power spectrum is obtained. By analyzing in detail the time characteristics and frequency characteristics of the rail damage data, the local energy analysis situation of the damage information in the original data can be obtained, and by analyzing the local energy analysis situation obtained and by quantifying and providing the statistical values, the initial characteristic parameters of the damage data can be generated. Once the initial characteristic parameters have been acquired, the initial characteristic parameters are processed in the auto-adaptive approximation module 203 according to the rail damage database to obtain damage data. The specific method is as follows: on the basis of a criterion according to which each quadratic sum provided by an analysis group is the smallest, that is the least squares criterion, all the data of analysis obtained after the initialization of the algorithm are used, and an inverting operation of a matrix is performed by adopting a recursion method. Therefore, the speed of convergence is fast, it is not sensitive to a degree of dispersion of the characteristic values, and the compromise between the speed of convergence and the complexity of the calculation can be realized.
3025166 10 Considérons la fonction de coût suivante : J(w) = yld(i) - w"(i)x(12 ; 5 dans laquelle d(i) et wll(i)x(i) deviennent respectivement la réponse attendue de l'analyse et la réponse de sortie de l'analyse, s y s 1 et y est un facteur d'oubli. Selon ai(w) - o, R(k)w(k)=r(k) est w obtenu ; où R(k) = exprime la matrice d'auto- 10 corrélation pondérée des vecteurs d'analyse acceptables ; et r(k) = rk-id * (i)x(i) exprime les vecteurs connexes des vecteurs acceptables, et les vecteurs de sortie d'analyse prévus. Selon les deux formules susmentionnées, une formule d'estimation récursive est obtenue après le calcul : 15 R(k) = yR(k - 1) + x(k)x" (k) r(k) = yr(k - 1) + d * (k)x(k) Ensuite, une formule de récursion de la matrice inverse p(k) = R-'(k) peut être obtenue : p(k) = [p(k - 1) - g(k)xr(k)p(k - On obtient alors : p(k)x(k) = g(k) w(k) = R-1(k)r(k) = p(k)r(k) La formule est ensuite simplifiée afin d'obtenir : e(k) = d * (k) - xll (k)w(k - 1) Grâce à une série de calculs décrite ci-dessus, des données de dommages efficaces sont enfin obtenues, si bien que la précision de 20 25 30 3025166 11 reconnaissance et le taux de reconnaissance de la détection des dommages sont améliorés. Après avoir obtenu les données de dommages, l'extension de surveillance 102 télécharge les données de dommages vers l'hôte de 5 surveillance 103, l'hôte de surveillance 103 assure la réception, la classification et le stockage des données de dommages, et le centre de données 104 peut gérer l'entretien de l'appareil de surveillance des dommages d'une lame à aiguille et fournir des données au terminal client et à chaque dispositif d'alarme ; le terminal client déclenche des alarmes 10 en réponse aux évènements de dommages et aux évènements de défaillance des composants de l'appareil selon les données de dommages obtenues par le centre de données 104. L'hôte de surveillance 103 assure la réception des données téléchargées par l'extension de surveillance 102, effectue la classification 15 des données de dommages, des données d'alarme, des données d'entretien reçues, et similaires, et traite et envoie simultanément les commandes fournies par l'autorité supérieure. Le centre de données 104 assure la gestion de l'appareil de détection de dommages au niveau des lames à aiguille, traite les données 20 pertinentes selon une logique précise, qui comprend une classification, un traitement approfondi, un envoi vers une plate-forme et le stockage des données dans la base de données, et assure un support de données et de service aux clients de tous les niveaux. Comme cela est illustré sur la figure 3, le centre de données 104 25 comprend un module d'interrogation des données 301, un module de communication utilisateur 302, un module de communication hôte 303 et un module de chargement de données 304. Lorsque l'hôte de surveillance 103 qui se trouve au niveau d'une gare reçoit les données de dommages acquises par le module de communication hôte 303 de la part du module 30 de chargement des données 304, le module d'interrogation 301 recherche le type des données de dommages selon les données et, ainsi, le module de communication utilisateur 302 est déclenché afin de transmettre des informations d'alarme au terminal client, de façon à déclencher des alarmes à l'aide de messages courts, ou d'informer le terminal client de 35 façon à déclencher des alarmes à l'aide d'informations fournies sur Internet.Consider the following cost function: J (w) = yld (i) - w "(i) x (12, where d (i) and w11 (i) x (i) become respectively the expected response of the analysis and the output response of the analysis, sys 1 and y is a forgetting factor According to ai (w) - o, R (k) w (k) = r (k) is w obtained; R (k) = expresses the weighted autocorrelation matrix of the acceptable analysis vectors, and r (k) = rk-id * (i) x (i) expresses the related vectors of the acceptable vectors, and the vectors According to the above two formulas, a recursive estimation formula is obtained after the calculation: R (k) = yR (k - 1) + x (k) x "(k) r (k) ) = yr (k - 1) + d * (k) x (k) Then, a recursion formula of the inverse matrix p (k) = R - '(k) can be obtained: p (k) = [p (k - 1) - g (k) xr (k) p (k - We obtain then: p (k) x (k) = g (k) w (k) = R-1 (k) r (k) = p (k) r (k) The formula is then simplified to obtain: e (k) = d * (k) - xll (k) w (k - 1) Through a series of As described above, effective damage data is finally obtained, so that the recognition accuracy and the recognition rate of the damage detection are improved. After obtaining the damage data, the monitoring extension 102 downloads the damage data to the monitoring host 103, the monitoring host 103 provides for the reception, classification and storage of the damage data, and the data center 104 can manage maintenance of the needle blade damage monitor and provide data to the client terminal and each alarm device; the client terminal triggers alarms in response to the damage events and the failure events of the components of the apparatus according to the damage data obtained by the data center 104. The monitoring host 103 receives the data downloaded from the data center. the monitoring extension 102, classifies the damage data, alarm data, received maintenance data, and the like, and simultaneously processes and sends the commands provided by the higher authority. The data center 104 manages the needle blade damage detection apparatus, processes the relevant data according to a precise logic, which includes a classification, a thorough processing, a dispatch to a platform and storing data in the database, and providing data and service support to customers at all levels. As shown in FIG. 3, the data center 104 comprises a data interrogation module 301, a user communication module 302, a host communication module 303 and a data loading module 304. When The monitoring host 103 located at a station receives the damage data acquired by the host communication module 303 from the data loading module 304, the interrogation module 301 searches the data type of the data module 303. damage according to the data and, thus, the user communication module 302 is triggered to transmit alarm information to the client terminal, so as to trigger alarms using short messages, or to inform the client terminal of 35 way to trigger alarms using information provided on the Internet.
302 5 1 6 6 12 Comme cela est illustré sur la figure 4, qui est un schéma modulaire d'interaction entre les hôtes de surveillance 103, les extensions de surveillance 102 et le centre de données 104, le centre de données 104 étant plus spécifiquement une plate-forme de bureau de chemins de fer, 5 et les extensions de surveillance 102 et l'hôte de surveillance 103, peuvent être en interaction de données avec la plate-forme de bureau de chemins de fer. Plus spécifiquement, le côté proche des hôtes de surveillance 103 et des extensions de surveillance 102 est muni d'un module de communication aval et d'un module d'envoi de données, le côté proche de 10 la plate-forme de bureau de chemins de fer est muni d'un module de communication amont et d'un module d'envoi de données, les données téléchargées par les hôtes de surveillance 103 et les extensions de surveillance 102 sont transmises à la plate-forme de bureau de chemins de fer par un module de pile de protocole situé entre le module de 15 communication amont et le module de communication aval, et, en même temps, les commandes fournies par la plate-forme de bureau de chemins de fer sont envoyées, et les données envoyées sont traitées par un module de traitement de statut situé entre les deux modules d'envoi de données, de sorte que la plate-forme de bureau de chemins de fer puisse 20 obtenir des données reconnaissables. Le terminal client en liaison câblée ou non câblée avec le centre de données 104 peut présenter les informations de pré-alarme et les informations de statut du dispositif générées par l'appareil de surveillance des dommages des lames à aiguille, et, en même temps, les utilisateurs 25 peuvent observer de manière intuitive les emplacements qui correspondent aux alarmes des lames à aiguille à l'aide d'un carte de déploiement dynamique des capteurs. Sur la base du même concept que celui de l'invention, la présente demande prévoit en outre un procédé de surveillance des dommages sur 30 des lames à aiguille. Comme cela est illustré sur la figure 5, le procédé comprend les étapes suivantes : S10 : prétraitement des caractéristiques acquises, afin d'obtenir un résultat de traitement ; S20 : exécution d'une analyse des données à énergie locale selon 35 le résultat du traitement, et obtention de paramètres caractéristiques initiaux selon le résultat de l'analyse ; 302 5 1 6 6 13 S30: exécution d'une approximation auto-adaptative sur les paramètres caractéristiques initiaux, selon une base de données de dommages de rails établie, et obtention de données de dommages selon le résultat du traitement ; 5 S40 : exécution d'une classification et du stockage des données de dommages, et contrôle d'un terminal client selon les données de dommages. Selon un mode de réalisation spécifique, à l'étape S10, un prétraitement tel qu'une amplification de charge, un filtrage matériel, une 10 conversion analogique/numérique et un filtrage logiciel est spécifiquement réalisé sur les signaux de dommages acquis, de façon à obtenir le résultat de traitement. À l'étape S20, une analyse temporelle et une analyse de fréquences sont spécifiquement effectuées sur le résultat de traitement 15 obtenu susmentionné, de façon à obtenir des paramètres caractéristiques initiaux selon le résultat de l'analyse. À l'étape S30, une approximation auto-adaptative est effectuée sur les paramètres caractéristiques initiaux, selon la base de données de dommages de rails établie, de façon à obtenir les données de dommages 20 selon le résultat de traitement obtenu, selon laquelle un critère de moindres carrés (LS) est adopté, les informations de toutes les analyses obtenues après l'initialisation de l'algorithme sont utilisées, et une opération d'inversion d'une matrice est effectuée en adoptant un procédé de récursion. Ainsi, la vitesse de convergence est rapide, celle-ci n'est pas 25 sensible au degré de dispersion des valeurs caractéristiques, et le compromis entre la vitesse de convergence et la complexité de calcul peut être réalisé. Une fois que les données de dommages ont été obtenues à l'étape S30, à l'étape S40, des informations d'alarme peuvent être transmises au 30 terminal client d'alarme afin de déclencher des alarmes selon les données de dommages. Le procédé de surveillance des dommages au niveau de lames à aiguille n'est pas décrit en détail de manière répétitive dans le présent mode de réalisation de la présente demande.As shown in FIG. 4, which is a modular diagram of interaction between the monitoring hosts 103, the monitoring extensions 102 and the data center 104, the data center 104 being more specifically a railway office platform, and monitoring extensions 102 and monitoring host 103, may be interacting data with the railway office platform. More specifically, the near side of the monitoring hosts 103 and the monitoring extensions 102 is provided with a downstream communication module and a data sending module, the near side of the paths office platform. of iron is provided with an upstream communication module and a data sending module, the data downloaded by the monitoring hosts 103 and the monitoring extensions 102 are transmitted to the railway office platform. by a protocol stack module located between the upstream communication module and the downstream communication module, and, at the same time, the commands provided by the railway office platform are sent, and the data sent is processed by a status processing module located between the two data sending modules, so that the railway office platform can obtain recognizable data. The client terminal wired or unconnected with the data center 104 may present the pre-alarm information and device status information generated by the needle blade damage monitor, and at the same time users can intuitively observe locations that correspond to needle blade alarms using a dynamic sensor deployment map. On the basis of the same concept as that of the invention, the present application further provides a method of monitoring damage to needle blades. As illustrated in FIG. 5, the method comprises the following steps: S10: pretreatment of the acquired characteristics, in order to obtain a treatment result; S20: performing a local energy data analysis according to the result of the processing, and obtaining initial characteristic parameters according to the result of the analysis; 302 5 1 6 6 13 S30: Performing a self-adaptive approximation on the initial characteristic parameters, according to an established rail damage database, and obtaining damage data according to the result of the processing; 5 S40: Execution of classification and storage of damage data, and control of a client terminal according to the damage data. According to a specific embodiment, in step S10, pretreatment such as charge amplification, hardware filtering, analog / digital conversion, and software filtering is specifically performed on the acquired damage signals, so that get the treatment result. In step S20, time analysis and frequency analysis are specifically performed on the above-obtained result of processing so as to obtain initial characteristic parameters according to the result of the analysis. In step S30, a self-adaptive approximation is performed on the initial characteristic parameters, according to the established rail damage database, so as to obtain the damage data according to the obtained processing result, according to which a criterion of least squares (LS) is adopted, the information of all the analyzes obtained after the initialization of the algorithm are used, and an inversion operation of a matrix is performed by adopting a recursion method. Thus, the speed of convergence is rapid, it is not sensitive to the degree of dispersion of the characteristic values, and the compromise between the speed of convergence and the computational complexity can be realized. Once the damage data has been obtained in step S30, in step S40, alarm information can be transmitted to the alarm client terminal to trigger alarms according to the damage data. The method of monitoring needle blade damage is not described in detail repeatedly in the present embodiment of the present application.
35 Bien que les modes de réalisation préférés de la présente invention aient déjà été décrits, dès que l'homme du métier aura pris 3025166 14 connaissance du concept de base de l'invention, d'autres modifications pourront être apportées à ces modes de réalisation. Ainsi, les revendications jointes sont destinées à être expliquées en incluant les modes de réalisation préférés, et l'ensemble des modifications feront 5 partie de la présente invention. Bien entendu, l'homme du métier peut apporter différentes modifications à la présente invention sans s'écarter de son esprit. Dans l'éventualité où lesdites modifications et variantes de la présente invention feraient partie des revendications de la présente invention et des 10 équivalents techniques de celle-ci, la présente invention devra également inclure lesdites modifications et variantes.Although the preferred embodiments of the present invention have already been described, as soon as those skilled in the art have become aware of the basic concept of the invention, further modifications may be made to these embodiments. . Thus, the appended claims are intended to be explained including the preferred embodiments, and all of the modifications will be part of the present invention. Of course, one skilled in the art can make various modifications to the present invention without departing from his mind. In the event that said modifications and variations of the present invention form part of the claims of the present invention and the technical equivalents thereof, the present invention will also include said modifications and variations.
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