張光躍，馬增強*，苑佳靖，康 德，閆德立，李俊峰

基于輪軌相對橫移的軌距檢測方法研究

張光躍1，馬增強1*，苑佳靖1，康 德1，閆德立1，李俊峰2

1石家莊鐵道大學電氣與電子工程學院，河北 石家莊 050043；2邯鄲學院機電學院，河北 邯鄲 056000

針對傳統(tǒng)軌距檢測方法設備復雜、安裝要求高和數據計算量大的問題，設計了一種基于輪軌相對橫移的軌距檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)首先使用兩組激光源與相機組合分別采集左右兩邊軌頭內側激光光斑圖像，然后根據鋼軌邊緣特點使用Hough檢測與透視變換將其矯正為同一采集距離正視視角圖像，接著對比基準時刻圖像計算激光光斑中心點垂向位移變化量并通過其與輪對橫向相對位移的幾何關系分別計算兩側輪軌相對橫移變化量，最后由兩者差值得到相對初始時刻軌距變化量實現軌距的間接檢測。實驗結果表明，該軌距檢測方法硬件結構簡單，數據計算量小且檢測精度較高，可實現軌距參數的非接觸式檢測。

軌距檢測；光斑垂向位移；輪軌相對橫移；透視矯正；間接檢測

1 引 言

軌距作為最基本的軌道幾何參數之一，是軌道檢測中重要的檢測內容。中國鐵路總公司《鐵路技術管理規(guī)程》規(guī)定軌道軌距定義為鋼軌頂面下16 mm范圍內兩股鋼軌工作邊之間的最小距離，軌距檢測部位在鋼軌頂面下16 mm處(內側)，我國鐵路交通的標準軌距為1435 mm[1]。軌道軌距的改變會引起列車各種振動使輪軌作用力發(fā)生變化，是軌道方面影響列車運行安全性和平穩(wěn)性的控制因素，也是軌道結構部件損傷和失效的重要原因[2-5]。隨著高速鐵路運營速度的提升和運營規(guī)模的擴大，及時掌握軌距狀態(tài)信息，已成為軌道交通安全工作中的一項重要事項。

近年來各國學者對軌道軌距動態(tài)檢測進行了深入研究。文獻[6]開發(fā)了基于激光雷達的鐵路軌道缺陷自動檢測系統(tǒng)，應用在Hi-Rail軌檢車上實現了軌道幾何和軌道結構故障的自動檢測和相關缺陷位置的準確定位，這種方法結構簡單，檢測精度高，但存在激光光束反射受車體位姿與振動影響大的問題。文獻[7]采用二維激光掃描傳感器建立了一種基于激光三角檢測原理的軌距檢測系統(tǒng)，通過采集左右鋼軌斷面輪廓并提取軌距特征點計算當前斷面軌距值；文獻[8]提出了一種基于雙目立體視覺技術的軌距檢測方案，采用4臺CCD攝像機和2個扇形光源構成檢測系統(tǒng)，通過圖像處理算法實現軌距檢測。文獻[7]和文獻[8]都采用復雜的圖像處理算法，檢測方法的適用環(huán)境嚴重依賴于圖像處理算法的魯棒性。目前我國高速軌檢車和綜合檢測車采用GJ-6型軌道檢測系統(tǒng)[9]，其應用激光攝像組件和慣性檢測組件完成軌道工作邊輪廓信息和空間位移信息采集，并應用數據處理組件實現信息實時處理分析。這種檢測方法不僅能有效減小振動對軌距測量的影響，還能用于軌道狀態(tài)檢查，但軌檢車價格昂貴，現有的軌道檢測頻率很難滿足檢測要求且存在設備維護困難的問題。因此本文提出了一種基于輪軌相對橫移的軌距檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用兩組點光源與相機組合分別采集左右兩側鋼軌軌頭內側直線部分的激光光斑圖像，根據鋼軌邊緣特點使用Hough檢測與透視變換[10]將其矯正為同采集距離的正視視角圖像，減小了轉向架位姿變化對圖像目標尺度檢測的影響。然后對比基準時刻圖像計算檢測時刻圖像中激光光斑中心點的垂向位移并通過其與輪對橫向相對位移的幾何關系分別計算兩側輪軌相對橫移變化量，由兩者差值得到相對基準時刻的軌距變化量，實現軌距的檢測。實驗結果表明，該軌距檢測系統(tǒng)減小了車體運行時位姿變化和振動對軌距檢測的影響同時具有較高的檢測精度，可實現軌距參數的非接觸式檢測。

2 軌距檢測系統(tǒng)設計

2.1 軌距檢測原理

軌距(t)動態(tài)為輪內距(inn)與輪軌間距之和，即：

如圖1所示，列車運行過程中，目標檢測間距A1與目標檢測間距A2由于游離間隙存在處于不斷變化中，兩時刻變化量之和即對應時刻軌距變化量?G(設車體向右橫移為正)為。從而將檢測時刻軌距轉為基準時刻兩側輪軌相對橫移變化量。

車輛運行過程中由于鋼軌踏面磨耗、軌距和軌向不平順，檢測設備采集的圖像會被由車體位姿和振動發(fā)生變化時產生的轉向架橫擺和搖頭角影響，因而不同時刻采集的檢測目標圖像無法在同一尺度下直接進行計算。本文通過鋼軌直線特征和透視矯正原理[10]，將采集圖像轉換為同一采集距離的正視視角圖像，然后進行特征點提取與位移計算。單側軌道的單目視覺檢測中，由于模型自身限制，攝像機光軸方向上的位移檢測精度一般遠低于垂直光軸方向度[11]；同時，由于輪軌關系約束，車輛的垂向振幅遠小于橫向振幅，不同于文獻[12-13]所述的通過激光光束水平照射檢測點后反射到光電感應器檢測輪軌橫移變化量，本文利用軌頭內側激光光斑中心點相對基準時刻位置的垂向位移變化量與軌距檢測點橫向位移的幾何關系，分別計算兩側輪軌相對橫移變化量，通過左右軌軌距檢測點相對橫移變化量差值反映軌距變化量，從而提高軌距特征點橫移量值的分辨率。

軌距不平順會引起車輛運行過程中發(fā)生動態(tài)偏移，本文通過車輛動力學軟件搭建車輛運行仿真模型，采用文獻[14]中最大偏移量的計算方法，綜合考慮多自由度影響后，求出不同速度集下車輛運行時各測量點的最大偏移范圍。仿真結果表明，軌距不平順時車輛一系減震器和轉向架構架之間的偏移范圍最小。因此本文檢測系統(tǒng)采用的兩組點激光源和相機組合通過剛性支架固定在轉向架架構上，可以使檢測系統(tǒng)盡量避免振動影響，同時最大程度地保證檢測精度。

基準時刻攝像機鏡頭和激光源發(fā)射頭軸線所在平面與鋼軌走向保持垂直，且兩個激光源焦點在垂直于鋼軌走向的同一平面。設備與地面保持一定的高度和角度，以準確采集目標圖像同時設備不受損害，如圖2所示，車輛運行仿真模型模擬出車輛運行速度200 km/h時的最大橫擺范圍為10 mm，分別調整兩側激光源發(fā)射頭軸線與水平面夾角與，使激光光斑始終在軌平面下軌頭內側軌距檢測點直線區(qū)間浮動，此直線范圍為工作邊非磨耗圓弧范圍。同時調整兩側相機鏡頭水平角1與1，使激光光斑與鋼軌始終在其圖像中部移動。車輛運行過程中，激光發(fā)射器水平傾角與和攝像機水平傾角1與1固定，由于激光源和攝像機相對于轉向架保持不動，故兩側采集設備相對于軌道檢測位置橫向移動與兩側輪軌相對橫移保持一致，因此兩個時刻對應的左右兩側檢測位置激光光斑中心點垂向位移與其檢測位置的輪軌相對位移數值相對應。當兩側輪對相對基準時刻產生橫位與時，激光源和攝像機相對軌道分別移動與，同時激光光斑在軌道側面上產生縱移(點→點，點→點)。激光光斑的中心點縱移與輪對橫移存在幾何關系，選取激光光斑中心點相較基準時刻在圖片上縱坐標位置變化來計算兩側輪軌的橫向位移值。經圖像矯正后兩個激光源焦點在垂直于鋼軌走向的同一平面，則此刻兩側輪軌橫向位移變化量的差值即為相對于初始時刻的軌距變化量，則車輛運行過程中軌距可動態(tài)表示為

2.2 輪軌相對橫移的計算

為了更直觀的表現軌距檢測點的水平移動(以圖2右側裝置為例)，將基準時刻和檢測時刻的檢測設備位置變化與鋼軌的實際位移變化表示為圖中軌道相對檢測設備的水平相對橫移量，通過激光光斑中心點的移動建立對比基準時刻轉向架與軌道相對橫位的關系模型，如圖3。設攝像機鏡頭軸心與地面保持1夾角，激光源發(fā)射器軸線與地面成角，基準時刻固定支架與鋼軌水平距離是1，檢測時刻固定支架向右移動，此時固定支架與鋼軌水平距離是2，激光光斑中心點水平位移1是實際輪軌相對橫移，其檢測值為

其中：11是的實際長度在圖片上所映射的距離；11是1的實際長度在圖片上所映射的距離；是實際距離與圖上距離之比。

3 圖像處理與軌距計算

軌距圖像檢測主要包含四個步驟：1) 圖像預處理；2) 圖像透視矯正；3) 光斑中心點的計算；4) 輪軌相對橫移和軌距的計算。具體流程如圖4所示。

圖2 軌道軌距檢測原理

圖3 輪軌橫移計算

3.1 圖像預處理

當車輛實際運行時，采集圖像不可避免地受到噪聲、光照變化影響，圖像清晰度不高、對比度低等問題。本文安裝與激光光源相同波段的濾光片，濾除大部分噪聲和強光干擾，使用自適應中值濾波器以3′3的矩形窗口對圖像濾波，實驗采集圖像像素為2560′2048，用窗內像素灰度值的中值代替窗中心點處的像素灰度值消除孤立點和短線段的干擾，較好地保存原始圖像的細節(jié)和邊緣。由于軌距檢測點直線區(qū)間不與車輪直接接觸，故激光光斑能完整匯聚在檢測區(qū)域而不會出現反光現象。但在光照變化情況下可能會出現采集圖像局部亮度過低或過高，造成激光光斑定位不準確。為了更好地突出采集圖像中激光光斑的位置信息，本文使用局部非線性對比度增強方法[15]對濾波后的圖像進行對比度增強處理，這種增強算法對光照變化具有極強的魯棒性，可以有效解決光照變化問題，凸顯出激光光斑的同時將不需要的背景噪聲和非檢測區(qū)域進行弱化，為圖像矯正和激光光斑位置精準提取做好準備。經過圖像預處理前后圖像如圖5所示。

3.2 圖像透視矯正

車輛運行過程中由于軌距和方向不平順造成轉向架發(fā)生橫擺和搖頭[16-17]，導致不同時刻圖像采集裝置與圖像采集點的距離和方位都不同，采集的圖像發(fā)生透視畸變無法對兩時刻的激光光斑中心點的位置變化進行精確計算，因此需要對發(fā)生透視畸變的圖像進行透視變換矯正。通過透視變換將采集圖像轉變?yōu)檎曇暯菆D像，由于不同的采集距離采集的正視圖中檢測目標尺度特征也不同，因此本文根據鋼軌基準時刻兩條平行特征直線四個頂點坐標與采集圖像對應位置坐標計算透視變換矩陣參數，使用變換矩陣對采集圖像進行透視變換，得到統(tǒng)一于基準時刻采集距離的正視視角圖像。

本文用Hough變換與透視變換相結合矯正方法[10]對采集圖像進行透視畸變矯正。圖6(a)為基準時刻右側采集設備與鋼軌走向垂直狀態(tài)下采集的標準軌距處正視視角圖像，將其作為基準圖像。首先結合鋼軌軌頭內側下邊與底邊直線特性穩(wěn)定突出的特點，利用改進的霍夫變換提取待矯正圖像(圖6(b))中兩最長直線即鋼軌軌頭內側下底線與鋼軌底邊直線斜率1、2，得到兩條直線與圖像左右邊界相交四個交點坐標(0，663)、(2560，734)、(0，1808)、(2560，1767)，已知基準圖像對應四個交點坐標(0，656)、(2560，656)、(0，1885)、(2560，1885)，利用四組對應點坐標求解出透視變換矩陣各參數，最后應用透視變換矩陣對待矯正圖像所有點進行坐標變換，得到與基準圖像同一采集距離的正視圖像圖6(d)。

圖4 軌距圖像處理流程

圖5 圖像預處理。(a) 處理前；(b) 濾波后；(c) 增強后

圖6 檢測圖像透視矯正。(a) 基準圖像；(b) 霍夫直線檢測；(c) 特征直線提??；(d) 矯正后檢測圖像

3.3 激光光斑中心點的計算

首先對矯正后圖像基于灰度閾值分割粗定位，找到RGB圖像中R通道亮度最大的像素點；以該像素點為種子，區(qū)域生長法[18]搜尋整片激光區(qū)域的像素位置；通過灰度重心法[19]實現激光光斑中心點精定位。如圖7，檢測時刻圖像激光光斑中心點坐標(648，553)，基準圖像激光光斑中心點坐標中心(701，598)。

圖7 激光光斑中心點。

(a) 檢測圖像光斑中心；(b) 基準圖像光斑中心

Fig. 7 Laser spot center.

(a) Spot center of detected image; (b) Spot center of reference image

3.4 軌距計算

本文利用軌頭內側激光光斑中心點相對基準時刻采集位置垂向位移的變化量與軌距檢測點橫向位移的幾何關系計算兩側輪軌相對橫移變化量，使用左右軌軌距檢測點輪軌相對橫移變化量差值反映軌距變化量，降低了振動對輪軌相對位移檢測的干擾，提高了軌距特征點橫移量值的分辨率。如圖7所示，矯正后檢測時刻采集圖像與基準時刻采集圖像為同一采集距離的正視視角圖像，其激光光斑中心點坐標分別為(648，553)、(701，598)，由此可知垂向位移為45像素?；鶞蕰r刻右側圖像1像素對應實際距離約為0.1131 mm(已知圖像中兩特征直線間距1229 pixels，實際距離為139 mm)。已知右側激光源發(fā)射頭軸線與水平面夾角=30。可由式(4)解得右側輪軌相對橫向位移為8.815 mm。同理，左側圖像單個像素對應實際距離約為0.1062 mm，由上述方法可得左側輪軌相對橫向位移為8.570 mm，則軌距相對基準時刻標準軌距1435 mm變化量為(設車體向右橫移為正)

此處計算將車輛橫擺角等產生的軌距變化納入軌距不確定性分析，由多次重復試驗計算可得其總不確定度(=0.95)[20]為0.10 mm，則檢測點軌距為

4 實驗與誤差分析

為了測試本文提出的軌距檢測方法的檢測精度，本文設計兩組實驗分別檢驗兩側輪軌相對橫移在系統(tǒng)軌距檢測和人工檢測結果中的誤差，完成系統(tǒng)精確性評價和誤差分析。實驗使用相機為JAI GO-5000C高速彩色工業(yè)相機，鏡頭為RICOH 25 mm F/1.4，采集圖像像素為2560′2048，激光源為富喆650 nm/30 mW可調焦距激光器。

4.1 輪軌相對橫移檢測

在1435 mm標準軌距線路上對裝有檢測設備的小車由基準位置左右橫移指定距離(0~10 mm)，橫移間距為1 mm(以向右側移動為正)，利用檢測時刻采集圖像與基準時刻圖像計算出轉向架相對兩側鋼軌位移量，由相對位移量與橫移設定量對比得出檢測設備輪軌橫向位移檢測誤差范圍，實驗原理如圖8。檢測結果如圖9，由圖9(a)可以看出，對于軌距左右兩側檢測裝置計算得到的橫移量與實驗設定值基本一致，由圖9(b)誤差分析圖可知單側輪軌橫移檢測最大誤差出現在第15組右側橫移檢測，誤差值為0.21 mm，兩側輪軌橫移檢測差值最大出現在第2組與第24組橫移檢測，誤差值為0.12 mm。由表1誤差分析可知左側與右側橫移誤差均值均不大于0.07 mm，且通過方差、標準差、A類不確定度(貝塞爾)分析可知其數據分布較為集中，數據可靠度較高。因此，兩端檢測設備的定值輪軌相對橫移檢測精度很高，可以滿足檢測要求。

4.2 軌距檢測

為了測試車體位姿與振動對軌距檢測精度影響，本實驗通過一個長4 m的1:3機車轉向架測試平臺模擬車輛運動進行動態(tài)軌距檢測(如圖10所示)。設定鋼軌軌距后以初始時刻機車轉向架與鋼軌走向平行時刻設備正視視角采集的激光點圖像為基準圖像，設定轉向架運動速度為50 km/h的運行過程中,每間隔1 s觸發(fā)相機采集檢測圖像進行軌距計算。設計檢測系統(tǒng)軟件如圖11所示，通過使用軌距尺人工設定的數值與軌距檢測設備采集數據進行數據分析，并改變軌距進行多次重復試驗。本實驗的軌距檢測誤差為檢測數據與實際數據之差，由于兩側檢測數據是圖像中的像素值，轉為實際距離時需要先計算圖像采集時圖像距離與實際距離的比例關系。由左右兩側基準圖像特征直線間距與像素點數可得左側圖像1像素對應實際距離約為0.092 mm，右側圖像1像素對應實際距離約是0.093 mm。經過軟件測試分析，軌道軌距檢測系統(tǒng)檢測誤差如表2所示。

圖8 輪軌相對橫移實驗圖。(a) 檢測原理圖；(b) 設備安裝圖

圖9 輪軌相對橫移誤差圖。(a) 橫移數據圖；(b) 誤差分析圖

表1 標準軌距橫移誤差分析數據分析

圖10 檢測設備實際安裝圖

圖11 軌距檢測系統(tǒng)的數據處理界面

表2 軌距檢測數據分析

由表2分析得知，軌道軌距檢測系統(tǒng)所得軌距檢測最大誤差在1 mm之內，檢測誤差較小，能精確地檢測出軌道軌距且滿足文獻[1]所規(guī)定的高速軌道+6 mm-2 mm檢測誤差要求。同時在保證檢測精度前提下，簡易性與適用性較其他方法[7-9]有了一定提高。

5 結 論

本文設計了一種基于輪軌相對橫移的軌距檢測方法，使用兩組激光源與相機組合分別動態(tài)采集軌頭內側直線部分點激光的圖像，根據鋼軌參數使用Hough檢測與透視變換將其矯正為同一采集距離正視視角圖像，對比基準時刻圖像計算激光光斑中心點垂向位移變化量并通過其與輪對橫向相對位移的幾何關系分別計算兩側輪軌相對橫移變化量，由兩者差值得到相對初始時刻軌距變化量，從而實現軌道軌距的間接檢測。多組實驗證明本文方法可以準確檢測軌距信息，用于指導軌道交通線路維護。與現有方法相比，設備結構簡單，便于車輛安裝，采集數據計算量小，檢測速度快，可以實現實時檢測。

[1] China Railway Corporation. Regulations on railway technical management[R]. Beijing: China Railway Corporation, 2014: 12–13.

中國鐵路總公司. 鐵路技術管理規(guī)程[R]. 北京: 中國鐵路總公司, 2014: 12–13.

[2] Feng Q S, Lei X Y, Lian S L. Vibration analysis of high-speed railway tracks with geometric irregularities[J]., 2008, 21(6): 559–564.

馮青松, 雷曉燕, 練松良. 不平順條件下高速鐵路軌道振動的解析研究[J]. 振動工程學報, 2008, 21(6): 559–564.

[3] Lei Y, Tian X Y, Qi F L,. Vertical track irregularity influence on the wheel high-frequency vibration in wheel-rail system[J]., 2016, 2016: 5082319.

[4] Luo S H. Study on the influence of the track gauge on vehicle yaw stability[J]., 2010, 31(2): 56–60.

羅世輝. 軌距對機車車輛穩(wěn)定性影響的研究[J]. 中國鐵道科學, 2010, 31(2): 56–60.

[5] Perrin G, Duhamel D, Soize C,. Quantification of the influence of the track geometry variability on the train dynamics[J]., 2015, 60–61: 945–957.

[6] Shah M. Automated visual inspection/detection of railroad track[R]. Orlando: University of Central Florida, 2010.

[7] Shi H M, Zhang J K. Study on track gauge measurement system based on laser triangulation principle[J]., 2013, 34(9): 1934–1940.

史紅梅, 張繼科. 基于激光三角測量原理的軌距檢測系統(tǒng)研究[J]. 儀器儀表學報, 2013, 34(9): 1934–1940.

[8] Min Y Z, Wang H X, Kang F,. Study on rail gauge detection systems based on image sensors[J]., 2015, 39(3): 344–348.

閔永智, 王紅霞, 康飛, 等. 基于圖像式傳感器的鐵路軌距檢測系統(tǒng)研究[J]. 激光技術, 2015, 39(3): 344–348.

[9] Wei S B, Liu L P, Zhao Y F,. GJ-6 type track inspection system[J]., 2011(11): 98–101.

魏世斌, 劉伶萍, 趙延峰, 等. GJ-6型軌道檢測系統(tǒng)[J]. 鐵道建筑, 2011(11): 98–101.

[10] Dai Q, Wang Y J, Han G L. Perspective image rectification based on improved hough transformation and perspective transformation[J]., 2012, 27(4): 552–556.

代勤, 王延杰, 韓廣良. 基于改進Hough變換和透視變換的透視圖像矯正[J]. 液晶與顯示, 2012, 27(4): 552–556.

[11] Chao Z C, Fu S H, Jiang G W,. Mono camera and laser rangefinding sensor position-pose measurement system[J]., 2011, 31(3): 0312001.

晁志超, 伏思華, 姜廣文, 等. 單目攝像機-激光測距傳感器位姿測量系統(tǒng)[J]. 光學學報, 2011, 31(3): 0312001.

[12] Chai D M, Xu X Y, Liu L P,. Detection system of GJ-4 type track inspection vehicle (Part 1)[J]., 2000(2): 36–38.

柴東明, 徐旭宇, 劉伶萍, 等. GJ-4型軌檢車的檢測系統(tǒng)(連載之一)[J]. 鐵道建筑, 2000(2): 36–38.

[13] Zhang Z F, Feng Q B, Gao Z,. A new laser displacement sensor based on triangulation for gauge real-time measurement[J]., 2008, 40(2): 252–255.

[14] Xu H, Wang P, Chen R,. Impact of line condition on transverse dynamic offset of high-speed train[J].g, 2013, 10(5): 12–17.

徐浩, 王平, 陳嶸, 等. 線路條件對高速列車橫向動態(tài)偏移量的影響[J]. 鐵道科學與工程學報, 2013, 10(5): 12–17.

[15] Yuan X C, Wu L S, Chen H W. Improved image preprocessing algorithm for rail surface defects detection[J]., 2014, 26(5): 800–805.

袁小翠, 吳祿慎, 陳華偉. 鋼軌表面缺陷檢測的圖像預處理改進算法[J]. 計算機輔助設計與圖形學學報, 2014, 26(5): 800–805.

[16] Wang C Y, Wang W J, Guo J,. Effects of travers and yaw angel on rolling contact of wheel/rail[J]., 2012(12): 31–33.

王彩蕓, 王文健, 郭俊, 等. 橫移量、搖頭角對輪軌滾動接觸行為的影響研究[J]. 機械設計與制造, 2012(12): 31–33.

[17] Ma Z Q, Song Z B, Wang Y S. A method for detecting the wheel rail attack angle based on laser line detection[J]., 2017, 44(8): 818–825.

馬增強, 宋子彬, 王永勝. 基于激光線的輪軌沖角檢測新方法[J]. 光電工程, 2017, 44(8): 818–825.

[18] Xia J, Sun J G. Forward-looking infrared image segmentation based on region growing[J]., 2011, 41(1): 107–111.

夏晶, 孫繼銀. 基于區(qū)域生長的前視紅外圖像分割方法[J]. 激光與紅外, 2011, 41(1): 107–111.

[19] Tang G Q. Analysis and comparison of several calculation methods of beam spot center[J]., 2009, 24(1): 61–64.

唐冠群. 幾種激光光斑中心定位算法的比較[J]. 北京機械工業(yè)學院學報, 2009, 24(1): 61–64.

[20] Zang M W. Evaluation and expression of uncertainty for chemical analysis and measurement (I)[J]., 2005, 24(11): 74–79.

臧慕文. 分析測試不確定度的評定與表示(I)[J]. 分析試驗室, 2005, 24(11): 74–79.

Track gauge measurement based on wheel-rail lateral relative displacement

Zhang Guangyue1, Ma Zengqiang1*, Yuan Jiajing1, Kang De1, Yan Deli1,Li Junfeng2

1School of Electrical and Electronics Engineering, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang, Hebei 050043, China;2School of Mechanical and Electric Engineering, Handan University, Handan, Hebei 056000, China

Inspection principle of track gauge

Overview:With the rapid development of urban rail transit, the detection of track infrastructure is an important guarantee for ensuring the safe operation of trains. Gauge is one of the most important parameters in the track infrastructure. The change of the gauge distance will cause various vibrations of the train to change the wheel-rail force. It is the control factor that affects the safety and stability of the train operation, and is also an important reason for the damage and failure of the track structural components. With the increase of the operation speed of high-speed railways and the expansion of operation scale, it is an important task in rail transit safety work to master the information of gauge status and ensure the safety of rail transit transportation. However, most of the current gauge detection methods have problems such as high installation difficulty, large amount of data calculation, and expensive detection, and is difficult to achieve ideal effect in complicated dynamic environments. Therefore, this paper proposes a gauge detection method based on the relative movement of wheel and rail. This method uses the lateral variation of the left and right wheel pairs relative to the reference point to measure the gauge distance indirectly during the locomotive operation. Firstly, two laser cameras are used to respectively collect the laser spot image projected by the laser source into the left and right gauge detection area, and then the perspective correction transformation matrix is obtained through coordinate transformation according to the positional relationship of the corresponding feature points in the reference time image and the detection time image and through the transformation matrix. The detection time image is corrected to obtain a front view image which is unified with the acquisition time at the reference time. The horizontal swing during the locomotive operation is much larger than the vertical vibration. Therefore, we accurately extract and locate the center point position of the laser spot. The mathematical transformation is established by the vertical displacement change of the laser spot center point in the two-track gauge detection area. The change of the relative movement between the wheel and rail on both sides of the reference time is obtained by calculation, and the gauge detection is finally realized. We verified and evaluated the gauge detection method proposed in this paper through multiple sets of dynamic experiments and using a variety of evaluation indicators. The experimental results show that the maximum error of the gauge detection method is less than 1 mm, which can meet the requirements of high-speed track detection as stipulated by China Railway Corporation. The detection device composed of simple structures is easy to install. In addition, the device has high robustness to a complex environment, and has certain practicability.

Citation: Zhang G Y, Ma Z Q, Yuan J J,Track gauge measurement based on wheel-rail lateral relative displacement[J]., 2020, 47(2): 190252

Track gauge measurement based on wheel-rail lateral relative displacement

Zhang Guangyue1, Ma Zengqiang1*, Yuan Jiajing1, Kang De1, Yan Deli1, Li Junfeng2

1School of Electrical and Electronics Engineering, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang, Hebei 050043, China;2School of Mechanical and Electric Engineering, Handan University, Handan, Hebei 056000, China

Aiming at the complexity of the traditional gauge detection method, high requirements for the installation and large amount of data analysis, a gauge measurement method based on the relative transverse movement of wheel and rail is designed in this paper. Two sets of laser source and camera combinations are used to dynamically collect the image of the inner straight line part of the rail head in the method. According to the rail parameters, the Hough detection and perspective transformation are used to rectify the image from the same acquisition distance. Compared to datum moment, the variation of vertical displacement of the center point of the laser is computed. And through the geometrical relation of the variation previously described and the lateral relative displacements of the two wheels, the relative transverse displacement of the two wheels is calculated. The relative initial time gauge change is gained by the difference, which realizes the indirect measurement of the track gauge. The experimental results show that the method has the characteristics of simple hardware structure, small data calculation, high measurement precision, and can realize non-contact dynamic measurement of gauge parameters.Keywords: gauge measurement; vertical displacement of spot; wheel-rail lateral relative displacement; perspective correction; indirect measurement

Supported by National Natural Science Foundation of China (11372199), Natural Science Foundation of Hebei Province (E2016210104), and “333” Talented Person Project of Hebei Province (A201802004)

TP391

A

10.12086/oee.2020.190252

: Zhang G Y, Ma Z Q, Yuan J J,. Track gauge measurement based on wheel-rail lateral relative displacement[J]., 2020,47(2): 190252

2019-05-16；

2019-10-11

國家自然科學基金項目(11372199)；河北省自然科學基金項目(E2016210104)；河北省“三三三人才工程”培養(yǎng)經費項目(A201802004)

張光躍(1995-)，男，碩士研究生，主要從事圖形圖像處理的研究。E-mail：916601504@qq.com

馬增強(1975-)，男，博士，教授，博士生導師，主要從事圖形圖像處理的研究。E-mail：mzqlunwen@126.com

張光躍，馬增強，苑佳靖，等. 基于輪軌相對橫移的軌距檢測方法研究[J]. 光電工程，2020，47(2): 190252

* E-mail: mzqlunwen@126.com