于曉東 趙玉良 劉志強(qiáng) 牛軒?kù)?沙曉鵬 谷 林 詹志坤

(*東北大學(xué)秦皇島分?？刂乒こ虒W(xué)院 秦皇島 066004) (**中鐵山橋集團(tuán)有限公司 秦皇島 066299) (***燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院 秦皇島 066004)

0 引 言

鐵路作為客貨運(yùn)輸?shù)闹饕绞?，在社?huì)經(jīng)濟(jì)和人們的日常生活中發(fā)揮著重要作用[1]。隨著列車(chē)運(yùn)行速度和列車(chē)載重的不斷提高，保障列車(chē)運(yùn)行的安全性、可靠性越來(lái)越成為鐵路系統(tǒng)部門(mén)工作的重點(diǎn)和難點(diǎn)[2]。為了使列車(chē)能夠按照規(guī)定的速度，平穩(wěn)、安全和不間斷地運(yùn)行，必須保證鐵路始終處于相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)所規(guī)定的良好狀態(tài)，因此要求鐵路線(xiàn)路養(yǎng)護(hù)部門(mén)定期對(duì)鐵路線(xiàn)路進(jìn)行系統(tǒng)檢查。

在鐵路線(xiàn)路的養(yǎng)護(hù)修理作業(yè)中，軌道扣件松脫檢測(cè)是主要任務(wù)之一，目前鐵路部門(mén)常采用人工巡檢和動(dòng)態(tài)軌道檢查車(chē)巡檢2種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。前者依靠巡檢工人沿鐵路線(xiàn)對(duì)重要部件進(jìn)行逐一排查，并以目測(cè)方式給出檢查結(jié)果，該方法由于受人的主觀(guān)影響較大，因此所需時(shí)間長(zhǎng)，效率低，漏檢、誤檢率高[3]。后者利用大型軌道檢查車(chē)來(lái)進(jìn)行鋼軌檢測(cè)，不僅可以反映出扣件在列車(chē)車(chē)輪荷載作用下的松動(dòng)情況，而且由于減少了人為因素，檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率均有所提高。但是巡檢過(guò)程需要占用軌道資源，無(wú)法同時(shí)檢測(cè)列車(chē)運(yùn)行過(guò)程的狀態(tài)參數(shù)，例如列車(chē)速度、所經(jīng)過(guò)的車(chē)廂節(jié)數(shù)等，因而無(wú)法完成長(zhǎng)時(shí)間實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)任務(wù)。

近年來(lái)，計(jì)算機(jī)、微機(jī)電系統(tǒng)(micro-electro mechanical system， MEMS)傳感器及各種通信技術(shù)的迅速發(fā)展，為鐵路扣件松脫檢測(cè)和列車(chē)狀態(tài)自動(dòng)探測(cè)技術(shù)的發(fā)展提供了良好基礎(chǔ)[4]。研究人員提出了許多低成本、低功耗的技術(shù)解決方案[5]，包括基于鐵路綜合數(shù)字移動(dòng)通信(global system for mobile communications-railway, GSM-R)的列車(chē)檢測(cè)系統(tǒng)[6]、基于射頻識(shí)別(radio frequency identification， RFID)技術(shù)的檢測(cè)系統(tǒng)[7,8]和無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network， WSN)系統(tǒng)[9,10]。其中，基于GSM-R的列車(chē)檢測(cè)系統(tǒng)主要利用無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)進(jìn)行列車(chē)內(nèi)部或列車(chē)之間通訊，若要同時(shí)完成檢測(cè)任務(wù)，則需額外加裝檢測(cè)模塊，因而檢測(cè)成本增加?；赗FID技術(shù)的測(cè)量系統(tǒng)，其信息傳遞過(guò)程是間斷的，如果標(biāo)簽間隔較遠(yuǎn)，則無(wú)法將線(xiàn)路變化信息實(shí)時(shí)上報(bào)。而無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其前端采集設(shè)備采用的是小型低成本的傳感器，能夠大規(guī)模監(jiān)控鐵路網(wǎng)，且工作時(shí)對(duì)列車(chē)所處的運(yùn)行環(huán)境干擾最小，因此該技術(shù)在列車(chē)檢測(cè)和線(xiàn)路狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域得到了普遍關(guān)注和廣泛應(yīng)用[11,12]。

Milne等人[13]將MEMS加速度計(jì)和檢波器分別固定在同一軌枕上進(jìn)行了檢測(cè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，二者測(cè)得的軌枕位移值近似相等，而由于MEMS傳感器成本更低、魯棒性更強(qiáng)，因此在鐵路檢測(cè)方面具有更大優(yōu)勢(shì)，適合用于列車(chē)軌道的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)。但是，該團(tuán)隊(duì)目前僅給出了驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)結(jié)論，在普適性和可靠性上還需要進(jìn)一步研究。Broquetas等人[14]采用MEMS陀螺儀來(lái)獲取列車(chē)的轉(zhuǎn)彎速度，提出了一種基于兩級(jí)多速率匹配濾波器的改進(jìn)檢測(cè)器，與簡(jiǎn)單的閾值檢測(cè)器相比有明顯的改進(jìn)。但該團(tuán)隊(duì)僅針對(duì)道岔進(jìn)行了檢測(cè)，而缺乏針對(duì)鋼軌或列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)的檢測(cè)應(yīng)用研究。Suharjono等人[15]利用MEMS加速度傳感器MMA7455檢測(cè)到了列車(chē)經(jīng)過(guò)時(shí)的鋼軌振動(dòng)加速度，從而判斷出是否有列車(chē)通過(guò)，并計(jì)算出了列車(chē)通過(guò)時(shí)間，但該團(tuán)隊(duì)僅完成了離線(xiàn)檢測(cè)研究，而并沒(méi)有將檢測(cè)結(jié)果上傳至相關(guān)鐵路部門(mén)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線(xiàn)分析。

本文結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)傳感和無(wú)線(xiàn)通訊技術(shù)，提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)(Internet of things， IoT)傳感器網(wǎng)絡(luò)的鋼軌檢測(cè)系統(tǒng)，用于實(shí)時(shí)采集列車(chē)激勵(lì)下的鋼軌振動(dòng)信息，進(jìn)而分析軌道扣件狀態(tài)及列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)。與傳統(tǒng)鋼軌檢測(cè)系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)方案兼容多種通訊技術(shù)，不占用軌道資源，可長(zhǎng)距離、長(zhǎng)時(shí)間實(shí)時(shí)采集鋼軌扣件和列車(chē)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，為鐵路監(jiān)管部門(mén)提供充足的原始數(shù)據(jù)以便于進(jìn)行分析研究，大大提高了鐵路軌道檢測(cè)的效率和質(zhì)量。

1 實(shí)時(shí)鋼軌檢測(cè)系統(tǒng)

本文提出的基于IoT傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)鋼軌檢測(cè)系統(tǒng)，總體設(shè)置如圖1所示。該系統(tǒng)主要由ZigBee檢測(cè)終端、ZigBee傳輸端(無(wú)線(xiàn)中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn))和云端服務(wù)器等3部分構(gòu)成，數(shù)據(jù)的逐級(jí)傳輸分別采用無(wú)線(xiàn)ZigBee網(wǎng)絡(luò)、窄帶物聯(lián)網(wǎng)(narrow band Internet of things, NB-IoT)和互聯(lián)網(wǎng)(Internet)實(shí)現(xiàn)。首先，ZigBee檢測(cè)終端設(shè)備采集鋼軌和列車(chē)運(yùn)行的相關(guān)數(shù)據(jù)，并通過(guò)ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)絑igBee傳輸端的存儲(chǔ)單元中。然后，ZigBee傳輸端將存儲(chǔ)單元中的原始數(shù)據(jù)通過(guò)NB-IoT網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫朔?wù)器，云端服務(wù)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。最后，各部門(mén)相關(guān)用戶(hù)可以利用客戶(hù)端計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)定位ZigBee檢測(cè)終端設(shè)備節(jié)點(diǎn)，并查看各項(xiàng)數(shù)據(jù)，以完成實(shí)時(shí)監(jiān)控。

圖1 基于無(wú)線(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)傳感器的鋼軌實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)原理圖

1.1 無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)主要由ZigBee檢測(cè)終端設(shè)備組成，主要任務(wù)是采集鋼軌的振動(dòng)加速度信號(hào)，測(cè)量待測(cè)點(diǎn)周?chē)h(huán)境的溫度和濕度，確定待測(cè)點(diǎn)的地理位置，并將這些數(shù)據(jù)通過(guò)ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綗o(wú)線(xiàn)中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)。其中，數(shù)據(jù)采集由加速度傳感器、磁場(chǎng)傳感器和溫濕度傳感器完成，待測(cè)點(diǎn)的精確地理位置則通過(guò)全球定位系統(tǒng)(GPS)模塊提供的經(jīng)緯度信息獲取。為了將傳感器采集到的各類(lèi)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、有效地傳送到無(wú)線(xiàn)中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)檢測(cè)端裝置均配有ZigBee模塊。數(shù)據(jù)采集和發(fā)送的整個(gè)流程則由微控制單元(microcontroller unit，MCU)進(jìn)行合理控制，各模塊通過(guò)如圖2所示的方式與MCU連接，其中，ZigBee模塊和GPS模塊通過(guò)異步收發(fā)傳輸器(universal asynchronous receiver / transmitter, UART)與MCU連接并完成數(shù)據(jù)通信，加速度傳感器和磁場(chǎng)傳感器通過(guò)IIC接口與MCU連接，而溫濕度傳感器與MCU的連接及數(shù)據(jù)通信則由I/O接口實(shí)現(xiàn)。

圖2 檢測(cè)端整體結(jié)構(gòu)

本文的研究任務(wù)是長(zhǎng)期實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鐵路軌道狀態(tài)，數(shù)據(jù)采集、傳輸和存儲(chǔ)的任務(wù)十分繁重，因此要求核心處理器必須具有快速的數(shù)據(jù)處理能力、豐富的通信接口和大量的存儲(chǔ)空間。STM32F103RET6采用工作頻率為72 MHz的高性能ARM Cortex-M3內(nèi)核，數(shù)據(jù)處理速度在存儲(chǔ)器的0等待周期訪(fǎng)問(wèn)時(shí)可達(dá)1.25 DMips/MHz(DhrystONe2.1)。芯片配置了豐富的通訊接口，包括2個(gè)IIC接口，5個(gè)UART接口，3個(gè)SPI接口和CAN接口等，能夠兼容串行、并行、同步和異步等數(shù)據(jù)傳輸類(lèi)型。此外，芯片還內(nèi)置了128 kB閃存和20 kB SRAM，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間大，存儲(chǔ)速度快。因此，選擇該款芯片作為系統(tǒng)的核心處理器可以滿(mǎn)足本文的檢測(cè)和數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

列車(chē)激勵(lì)下的鋼軌振動(dòng)加速度信號(hào)，能夠反映出列車(chē)運(yùn)行的多種參數(shù)，如速度、載重、通過(guò)時(shí)間等。其頻率范圍在1 200～1 300 Hz之間[16]，因此加速度傳感器的測(cè)量帶寬必須能夠覆蓋列車(chē)振動(dòng)的頻率范圍。設(shè)計(jì)電路時(shí)，為適應(yīng)鐵路現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，滿(mǎn)足節(jié)點(diǎn)功耗低、尺寸小的設(shè)計(jì)要求，還應(yīng)盡量選擇低功耗、小封裝的工業(yè)級(jí)器件，正常工作電流應(yīng)在150 μA以下。此外，由于列車(chē)在鋼軌上行駛時(shí)，會(huì)遇到由路基不平所引起的鋼軌微小傾斜或外力沖擊，因此加速度傳感器還應(yīng)滿(mǎn)足特殊情況下的加速度測(cè)量需求。

表1給出了不同型號(hào)的加速度傳感器性能參數(shù)，通過(guò)對(duì)比和綜合考慮，本文最終選用ADXL345。該加速度傳感器的測(cè)量帶寬最大為1 600 Hz，正常工作電流低于140 μA，且尺寸小、測(cè)量范圍達(dá)到±16 g，可實(shí)現(xiàn)3軸加速度數(shù)據(jù)的同時(shí)測(cè)量，能夠完全滿(mǎn)足本文對(duì)鋼軌振動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)要求。該加速度計(jì)還具備在特殊情況下進(jìn)行可靠測(cè)量的能力，不僅可在傾斜檢測(cè)應(yīng)用中測(cè)量靜態(tài)重力加速度，還可測(cè)量由運(yùn)動(dòng)或沖擊導(dǎo)致的動(dòng)態(tài)加速度，分辨率達(dá)到3.9 mg/LSB，對(duì)于傾斜角度小于1.0 °的變化情況能夠給出準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果。此外，該芯片輸出數(shù)據(jù)格式為16位的二進(jìn)制補(bǔ)碼格式，具有SPI (3線(xiàn)或4線(xiàn))或IIC數(shù)字接口，便于擴(kuò)展和外接，因此非常有利于未來(lái)的擴(kuò)展應(yīng)用開(kāi)發(fā)。

磁場(chǎng)傳感器可以檢測(cè)由列車(chē)經(jīng)過(guò)引起的地球磁場(chǎng)變化，且對(duì)非鐵磁性物體沒(méi)有反應(yīng)，因此，磁傳感器不易受到氣候的影響，可以有效地降低檢測(cè)誤差。根據(jù)磁場(chǎng)的波動(dòng)范圍可以粗略地確定所經(jīng)過(guò)的車(chē)廂節(jié)數(shù)及列車(chē)的類(lèi)型[17]，且對(duì)于確定列車(chē)載荷等具有輔助作用。磁場(chǎng)傳感器選型時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)考慮測(cè)量精度、功耗和尺寸參數(shù)。本文選擇基于霍爾效應(yīng)和MelexisTriaxis?專(zhuān)利技術(shù)的MLX90393三軸霍爾傳感器，它能夠準(zhǔn)確測(cè)量出沿X、Y和Z軸的磁通密度變化，并可以通過(guò)IIC接口或SPI接口訪(fǎng)問(wèn)并設(shè)置寄存器，將傳感器模式設(shè)置為突發(fā)模式、單次測(cè)量模式和喚醒模式。而在處于空閑狀態(tài)時(shí)消耗的電流僅為2.5 μA，尺寸僅為3 mm×3 mm×0.9 mm，因此能夠滿(mǎn)足本文系統(tǒng)對(duì)微功耗和小尺寸的應(yīng)用需求。

表1 不同加速度傳感器芯片比較

鋼軌處的環(huán)境溫度和濕度對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的工作性能具有一定影響，因此需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。選擇的溫濕度傳感器要求能夠適應(yīng)各種應(yīng)用場(chǎng)合，且具備體積小、功耗低和易集成等優(yōu)勢(shì)。本文選擇AM2302數(shù)字溫濕度傳感器，該傳感器是一款含有已校準(zhǔn)數(shù)字信號(hào)輸出的溫濕度復(fù)合傳感器，可測(cè)溫度范圍為-40 ℃～80 ℃，系統(tǒng)集成簡(jiǎn)單、體積小、功耗低、信號(hào)傳輸距離遠(yuǎn)，適用性強(qiáng)。

鋼軌傷損位置的精確定位，對(duì)于鐵路部門(mén)檢修線(xiàn)路具有重要意義，本文選擇QFN40封裝的AT6558系列衛(wèi)星芯片完成定位。該芯片支持多種衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，包括中國(guó)BDS(北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng))、美國(guó)GPS、俄羅斯GLPNASS等，可同時(shí)接收多個(gè)衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的信號(hào)，實(shí)現(xiàn)聯(lián)合定位、導(dǎo)航和授時(shí)，定位誤差小于2 m。同時(shí)，芯片尺寸小，僅為5 mm×5 mm×0.8 mm，在BDS/GPS雙模連續(xù)運(yùn)行時(shí)的工作電流小于23 mA，待機(jī)時(shí)小于10 μA，能夠滿(mǎn)足系統(tǒng)集成化要求和長(zhǎng)時(shí)間測(cè)量需求。

1.2 網(wǎng)絡(luò)組建與數(shù)據(jù)傳輸

為了實(shí)現(xiàn)鋼軌及列車(chē)狀態(tài)的長(zhǎng)距離實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，就需要在野外鐵路線(xiàn)上布置足夠數(shù)量的檢測(cè)端節(jié)點(diǎn)，各檢測(cè)節(jié)點(diǎn)采集的振動(dòng)及溫濕度數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳到云端服務(wù)器進(jìn)行分析和處理，處理結(jié)果則應(yīng)及時(shí)報(bào)告給鐵路安全監(jiān)管部門(mén)。由于節(jié)點(diǎn)數(shù)量多，相隔距離長(zhǎng)，有線(xiàn)傳輸數(shù)據(jù)的方式顯然是不適用的，為了實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的可靠精確傳輸、節(jié)約成本和降低功耗，本文采用分段式無(wú)線(xiàn)傳輸方案，如圖3所示。

圖3 集成多種傳感器的IoT網(wǎng)絡(luò)組建示意圖

首先，利用低功耗、低成本的短距離通信技術(shù)ZigBee將檢測(cè)端節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)匯總到ZigBee傳輸端，二者之間的通信鏈路是通過(guò)ZigBee通信協(xié)議建立的，其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為星型，包含一個(gè)協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)和一系列的終端節(jié)點(diǎn)，規(guī)定每一個(gè)終端節(jié)點(diǎn)只能與協(xié)調(diào)者節(jié)點(diǎn)通信而不能與相鄰終端節(jié)點(diǎn)通信。然后，采用適用于長(zhǎng)距離傳輸?shù)恼瓗锫?lián)網(wǎng)(NB-IoT)，將中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)中暫存的數(shù)據(jù)上報(bào)到云端服務(wù)器進(jìn)行分析和處理；最后，利用互聯(lián)網(wǎng)(Internet)將處理結(jié)果上報(bào)給鐵路監(jiān)管部門(mén)。由于該方案在每段距離傳輸時(shí)僅采用單一線(xiàn)路，因此能夠有效解決多線(xiàn)路傳輸方式中的數(shù)據(jù)不同步等問(wèn)題。

由于檢測(cè)端與中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸距離在 20 m以?xún)?nèi)，屬于短距離通信，因此這一段的組網(wǎng)任務(wù)需要重點(diǎn)考慮無(wú)線(xiàn)短距離通信技術(shù)。在各類(lèi)規(guī)范中，ZigBee的設(shè)計(jì)目標(biāo)是更簡(jiǎn)單、更便宜、能量消耗更低，適用于創(chuàng)建小型、低功耗的數(shù)字無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)[18,19]，而且其傳輸距離限制在10～100 m的視線(xiàn)范圍內(nèi)，完全滿(mǎn)足檢測(cè)端到中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸要求。

本文設(shè)計(jì)的無(wú)線(xiàn)中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)是由微處理器和ZigBee模塊、NB-IoT模塊組成的，負(fù)責(zé)將檢測(cè)端采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆品?wù)器。這部分的微處理器芯片與檢測(cè)端微處理器型號(hào)相同，且具有類(lèi)似功能，與其他模塊的連接如圖4所示，其與ZigBee模塊和NB-IoT模組通過(guò)UART進(jìn)行通信，隨機(jī)存儲(chǔ)器SRAM直接與微處理器的I/O口連接。

圖4 傳輸端結(jié)構(gòu)

由于ZigBee檢測(cè)端和ZigBee傳輸端都布置在野外空曠場(chǎng)地上，且傳輸距離在20 m以?xún)?nèi)，因此對(duì)ZigBee信號(hào)的接收靈敏度要求并不高，選型時(shí)應(yīng)重點(diǎn)考慮功耗。本文系統(tǒng)要求ZigBee模塊待機(jī)電流應(yīng)低于35 mA，接收電流低于30 mA，發(fā)射電流低于100 mA。通過(guò)多個(gè)型號(hào)的ZigBee模塊對(duì)比研究，本文最終選擇了德州儀器公司生產(chǎn)的CC2530。該芯片配備了增強(qiáng)型8051CPU，具備射頻(radio frequency， RF)收發(fā)器的優(yōu)良性能，能夠滿(mǎn)足本文對(duì)數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析處理的要求，同時(shí)，由于CC2530具有多種不同的運(yùn)行模式并可進(jìn)行模式自動(dòng)切換，因此在有超低功耗要求的系統(tǒng)中應(yīng)用時(shí)具有很大優(yōu)勢(shì)，其6 mm×6 mm的封裝尺寸也滿(mǎn)足本系統(tǒng)的安裝要求。

為了緩存多個(gè)傳感器采集的原始數(shù)據(jù)，在傳輸端中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)處增加內(nèi)存為8 Mbit的隨機(jī)存儲(chǔ)器SRAM芯片IS62WV51216BLL，可以將多個(gè)檢測(cè)端節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)匯總并緩存在無(wú)線(xiàn)中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)。

為了最大限度地滿(mǎn)足終端設(shè)備對(duì)小尺寸模塊產(chǎn)品的需求，本文選擇高性能、低功耗的BC95-B8無(wú)線(xiàn)通信模塊構(gòu)成NB-IoT模組，其尺寸僅為23.6 mm×19.9 mm×2.2 mm，能夠有效減小檢測(cè)裝置的整體尺寸，使其在鋼軌上的安裝更加便捷和可靠，并降低成本。由于BC95系列模塊在設(shè)計(jì)上是兼容GSM/GPRS系列模塊的，因此便于對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)和性能擴(kuò)展。

此外，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)的全面有效監(jiān)控，本文利用虛擬化技術(shù)對(duì)云端虛擬機(jī)進(jìn)行部署和配置，用戶(hù)通過(guò)瀏覽器即可訪(fǎng)問(wèn)搭建在云服務(wù)器上的實(shí)時(shí)鋼軌檢測(cè)系統(tǒng)，而不需要安裝客戶(hù)端程序。云服務(wù)器不僅可以接收由無(wú)線(xiàn)中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)上報(bào)的信息，生成數(shù)據(jù)曲線(xiàn)，還可以通過(guò)API接口訪(fǎng)問(wèn)百度地圖的API，定位檢測(cè)終端，并將接收到的全部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)分析軟件安裝在云服務(wù)器端，可完成數(shù)據(jù)解析和對(duì)比任務(wù)，從而判斷現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)是否異常。當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)，云服務(wù)器可向在線(xiàn)監(jiān)測(cè)人員發(fā)出警報(bào)，并通知相關(guān)部門(mén)。

2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)系統(tǒng)的實(shí)用性和可靠性，這里設(shè)計(jì)了高速道岔實(shí)驗(yàn)室落錘實(shí)驗(yàn)和大秦鐵路秦皇島段現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)。

2.1 落錘實(shí)驗(yàn)

在中鐵山橋有限公司的高速道岔實(shí)驗(yàn)室條件下，選取適當(dāng)?shù)募?lì)，利用所提出的檢測(cè)系統(tǒng)采集鋼軌扣件在不同松動(dòng)狀態(tài)下的鋼軌振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)。檢測(cè)端傳感器安裝在軌腰處，激勵(lì)錘用于對(duì)傳感器位置上方的鋼軌表面進(jìn)行激勵(lì)，室內(nèi)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景如圖5所示。

(a) 傳感器安裝與目標(biāo)扣件位置 (b)力錘錘擊圖

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，應(yīng)盡量保持每次錘擊的力大小近似，方向相同，目標(biāo)鋼軌扣件在正常和異常(脫落)2種狀態(tài)下，測(cè)量點(diǎn)K1處的鋼軌表面至少被激勵(lì)5次，傳感器S1的響應(yīng)曲線(xiàn)如圖6所示，其中圖6插入圖為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景示意圖。從圖中可以看出傳感器工作正常時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定，3軸加速度數(shù)據(jù)具有高度的相關(guān)性，且Z軸加速度響應(yīng)更大，能夠更準(zhǔn)確地表征鋼軌垂直于水平面的振動(dòng)信號(hào)，因此，本文后續(xù)分析任務(wù)均采用Z軸加速度數(shù)據(jù)。此外，當(dāng)鋼軌扣件完全脫落時(shí)，其Z軸振動(dòng)加速度的幅值明顯變大，比正常情況下高出47.91%。這說(shuō)明整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性隨鋼軌扣件的脫落程度而降低，因此在相同強(qiáng)度的激勵(lì)作用下，鋼軌振動(dòng)越劇烈。這一結(jié)論表明，本系統(tǒng)采集的原始加速度數(shù)據(jù)，能夠明顯反映出鋼軌扣件的正常安裝和脫落這2種差異較大的狀態(tài)，若結(jié)合更復(fù)雜精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理和分析方案，是可以準(zhǔn)確判斷出鋼軌扣件的不同松緊程度的。

圖6 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景示意圖與原始數(shù)據(jù)

2.2 現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)

現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)在大秦鐵路秦皇島段進(jìn)行，實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)選擇為靠近大秦鐵路運(yùn)輸線(xiàn)終點(diǎn)的柳村南站。本文所設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)程序，是通過(guò)秦皇島鐵路局的審核并在鐵路技術(shù)人員的陪同下開(kāi)展的。實(shí)驗(yàn)時(shí)所經(jīng)過(guò)的列車(chē)車(chē)廂型號(hào)為C80B型煤礦專(zhuān)用敞車(chē)，自重19.9 t，載重80 t，每節(jié)車(chē)廂長(zhǎng)度為12 m，列車(chē)處于滿(mǎn)載狀態(tài)。為了避免其他軌道列車(chē)經(jīng)過(guò)時(shí)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)生干擾，傳感器的安裝位置應(yīng)盡量遠(yuǎn)離道岔，同時(shí)要求傳感器位置處的鋼軌沒(méi)有明顯傷損、裂紋和污染物，扣件松緊程度正常，同時(shí)軌枕也無(wú)下沉現(xiàn)象，位置正常。

由于鋼軌軌腰位置是不與列車(chē)車(chē)輪接觸的，并可提供足夠面積的可靠接觸面，因此本文選擇軌腰為傳感器的固定位置。首先，在確認(rèn)沒(méi)有列車(chē)通過(guò)后，利用抹布等工具將鋼軌軌腰位置擦拭干凈，然后用強(qiáng)力雙面膠將傳感器可靠固定在軌腰表面。為了減少由安裝位置或參數(shù)設(shè)置等差異造成的檢測(cè)誤差，進(jìn)一步評(píng)價(jià)同批次檢測(cè)裝置的性能是否一致，各傳感器的安裝高度和朝向等均保持一致，采樣率等參數(shù)也設(shè)置為相同，其中加速度傳感器采樣率為3 200 Hz，磁場(chǎng)傳感器采樣率為800 Hz，溫濕度信息和地理位置分別設(shè)定為每隔半小時(shí)和每7天上報(bào)一次。采集前，利用比較標(biāo)定法對(duì)各傳感器進(jìn)行標(biāo)定和偏移校準(zhǔn)。

圖7給出了由傳感器節(jié)點(diǎn)1采集的列車(chē)經(jīng)過(guò)5 s內(nèi)的鋼軌振動(dòng)加速度數(shù)據(jù)(圖7(a)～(c))和磁場(chǎng)數(shù)據(jù)(圖7(d)～(f))?？梢?jiàn)，3軸加速度數(shù)據(jù)波形呈現(xiàn)出明顯的周期性，每一個(gè)周期信號(hào)均包含4個(gè)明顯峰值。結(jié)合實(shí)驗(yàn)過(guò)程可知，1個(gè)信號(hào)周期對(duì)應(yīng)一節(jié)車(chē)廂經(jīng)過(guò)檢測(cè)點(diǎn)的過(guò)程，4個(gè)峰值則是由一節(jié)車(chē)廂的4個(gè)車(chē)輪激勵(lì)所致。通過(guò)分析大范圍的周期性加速度波形數(shù)據(jù)，就可以計(jì)算出所通過(guò)列車(chē)的車(chē)廂節(jié)數(shù)及列車(chē)長(zhǎng)度。由3軸磁場(chǎng)數(shù)據(jù)可知，該波形也隨著列車(chē)激勵(lì)過(guò)程呈現(xiàn)出明顯的周期性，特別是Z軸磁場(chǎng)數(shù)據(jù)的規(guī)律性更強(qiáng)。因此，磁場(chǎng)數(shù)據(jù)可以輔助加速度數(shù)據(jù)完成列車(chē)車(chē)廂數(shù)和列車(chē)總長(zhǎng)度的檢測(cè)和估計(jì)。此外，由于車(chē)廂型號(hào)已知，其長(zhǎng)度可查，在列車(chē)運(yùn)行的一段時(shí)間內(nèi)，其行駛距離就可以確定，而這段時(shí)間的列車(chē)平均速度就可以通過(guò)簡(jiǎn)單計(jì)算而得到。如圖7對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)中，列車(chē)運(yùn)行5 s內(nèi)的平均速度為33.696 km/h，處于靠近終點(diǎn)站的減速狀態(tài)。落錘實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)證明，本文設(shè)計(jì)的檢測(cè)系統(tǒng)能夠可靠采集列車(chē)激勵(lì)下的鋼軌振動(dòng)、磁場(chǎng)等信號(hào)，這些原始數(shù)據(jù)波形能夠在一定程度上反映出鋼軌和列車(chē)運(yùn)行的不同狀態(tài)，可為后續(xù)數(shù)據(jù)處理、分析和鐵路部門(mén)監(jiān)控提供充足的有意義數(shù)據(jù)集，是一種有效、精確的數(shù)據(jù)采集和傳輸裝置。

圖7 列車(chē)經(jīng)過(guò)時(shí)的原始數(shù)據(jù)

3 結(jié) 論

本文設(shè)計(jì)并搭建了基于IoT傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)鋼軌檢測(cè)系統(tǒng)，利用傳感器檢測(cè)由列車(chē)經(jīng)過(guò)所產(chǎn)生的各種可用于分析鋼軌和列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)的信號(hào)，同時(shí)采用分段通訊技術(shù)將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上報(bào)云服務(wù)器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于IoT傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)鋼軌檢測(cè)系統(tǒng)能夠有效檢測(cè)并分析出鋼軌和列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)，利用云服務(wù)器來(lái)為用戶(hù)收集和建立數(shù)據(jù)庫(kù)，可為鐵路部門(mén)提供實(shí)時(shí)鋼軌振動(dòng)加速度和位置等重要信息，有利于輔助相關(guān)人員完成鐵路線(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障定位等任務(wù)。與傳統(tǒng)鐵軌檢測(cè)系統(tǒng)相比，本系統(tǒng)可在不占用軌道資源的情況下，實(shí)現(xiàn)24 h實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，大大提高了鐵軌檢測(cè)的效率和質(zhì)量，對(duì)鐵路交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展具有重要意義。