【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及鐵路維護(hù)，特別涉及一種基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法。
技術(shù)介紹
1、鐵路作為重要的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，其安全性關(guān)系到國(guó)家的運(yùn)輸、貿(mào)易和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。良好的軌道基礎(chǔ)設(shè)施和規(guī)范能夠有效降低事故發(fā)生的可能性，減少事故對(duì)乘客和工作人員造成的傷害，大約90％的鐵路事故都發(fā)生在鐵路網(wǎng)絡(luò)中。鐵路基礎(chǔ)設(shè)施是一個(gè)復(fù)雜的依賴系統(tǒng)，其中最薄弱的元素決定了整個(gè)系統(tǒng)的安全水平。由于對(duì)鐵路交通速度增加造成的威脅進(jìn)行了分析，該系統(tǒng)的關(guān)鍵要素是鐵路道岔的技術(shù)和維護(hù)質(zhì)量。道岔是鐵路線上軌道的交叉口，鐵路網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，會(huì)影響安全并決定鐵路交通的最高速度。
2、現(xiàn)行的鐵路法規(guī)描述了鐵路道岔目視檢查和技術(shù)測(cè)試的規(guī)則和期限。然而，他們沒(méi)有考慮到維護(hù)過(guò)程中發(fā)生的許多因素，這些因素對(duì)鐵路道岔的耐久性有重大影響。鐵路道岔的效率和可靠性首先受到組件鋼軌的影響。鋼軌的缺陷和損壞，尤其是磨損率的增加，這些因素直接影響道岔組件的耐久性，從而影響生命周期成本。
3、道岔檢測(cè)的研究主要集中在人工缺陷檢測(cè)和檢測(cè)車檢測(cè)上，現(xiàn)有的研究中沒(méi)有研究如何基于在役車輛檢測(cè)道岔缺陷。由于人工檢測(cè)方法和軌道檢測(cè)方法成本高昂且效率低下，不足以檢測(cè)道岔缺陷。而且表明，道岔元件的磨損取決于速度。隨著鐵路速度的加快，更加需要注重對(duì)道岔磨損的檢測(cè)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)公開(kāi)了一種基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法，具體方法如下：
2、預(yù)設(shè)待監(jiān)測(cè)鐵路道岔上的若干采樣點(diǎn)；
3、獲取每個(gè)采樣點(diǎn)的
4、根據(jù)若干采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)，計(jì)算特征變量；
5、將特征變量代入規(guī)則函數(shù)，求取道岔的當(dāng)前剩余壽命；
6、以當(dāng)前剩余壽命減去最小剩余壽命的差值，作為道岔故障診斷結(jié)果；
7、所述規(guī)則函數(shù)，通過(guò)擬合特征變量與剩余壽命的變化獲取。
8、進(jìn)一步地，獲取每個(gè)采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)，具體方法如下：
9、光場(chǎng)相機(jī)校準(zhǔn)；
10、通過(guò)光場(chǎng)相機(jī)獲取若干采樣點(diǎn)的圖像信息；
11、采用psp算法計(jì)算兩組位姿；
12、采用epi深度估計(jì)算法，算得采樣點(diǎn)的深度信息；
13、采用p3p算法求解光場(chǎng)相機(jī)的外參矩陣，求出采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)。
14、進(jìn)一步地，所述變量特征包括以下任意兩項(xiàng)以上：
15、軌距、短軌軸到尖頂?shù)木嚯x、短軌到橫梁弓的距離、翼梁到橫梁前端的距離、整個(gè)道岔長(zhǎng)度的軌道寬度、方向盤前緣與船首較近邊緣的距離、舵輪槽的寬度、交叉處凹槽的寬度和軌距測(cè)量點(diǎn)處軌距高度的差異。
16、進(jìn)一步地，規(guī)則函數(shù)表示為：
17、令規(guī)則函數(shù)表示為：
18、
19、其中，表示第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)剩余壽命，x1至x9表示樣本的變量特征，至表示待擬合常數(shù)。
20、進(jìn)一步地，通過(guò)擬合特征變量與使用壽命的變化獲取規(guī)則函數(shù)，具體方法如下：
21、測(cè)算若干道岔樣本，獲取每個(gè)道岔樣本的特征變量以及實(shí)際剩余壽命；
22、調(diào)整至的數(shù)值，使評(píng)價(jià)目標(biāo)最小；
23、評(píng)價(jià)目標(biāo)表示為回歸殘差：
24、
25、其中，yi表示第i個(gè)樣本的實(shí)際剩余壽命；
26、使殘差平方最小對(duì)每個(gè)參數(shù)求導(dǎo)并令其為0：
27、
28、將樣本代入之后可解出至
29、進(jìn)一步地，最小剩余壽命的差值，計(jì)算方法如下：
30、將特征變量的磨損最大要求值代入規(guī)則函數(shù)，求得最小剩余壽命的差值。
31、由于采用了以上方案，本專利技術(shù)具有以下效果：
32、1、提出了一種自動(dòng)化檢測(cè)鐵路道岔的方法，節(jié)省了鐵路道岔維護(hù)的人力成本和時(shí)間成本。
33、2、針對(duì)鐵路道岔，提出了9種與使用壽命相關(guān)聯(lián)的變量特征，這9種變量特征均可通過(guò)圖像處理技術(shù)提取，便于實(shí)施。
34、3、將9種變量特征與使用壽命進(jìn)行了關(guān)聯(lián)，構(gòu)建了規(guī)則函數(shù)表示變量特征與使用壽命的關(guān)系，成功擬合了變量特征與使用壽命的關(guān)系，可用于壽命預(yù)測(cè)。
35、4、擬合過(guò)程中使用了回歸殘差作為評(píng)價(jià)目標(biāo)，給出了具體有效且簡(jiǎn)單易行的求解方法。
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1.一種基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法，其特征在于，具體方法如下：
2.如權(quán)利要求1所述的基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法，其特征在于，獲取每個(gè)采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)，具體方法如下：
3.如權(quán)利要求1所述的基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法，其特征在于，所述變量特征包括以下任意兩項(xiàng)以上：
4.如權(quán)利要求1所述的基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法，其特征在于，規(guī)則函數(shù)表示為：
5.如權(quán)利要求4所述的基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法，其特征在于，通過(guò)擬合特征變量與使用壽命的變化獲取規(guī)則函數(shù)，具體方法如下：
6.如權(quán)利要求4所述的基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法，其特征在于，最小剩余壽命的差值，計(jì)算方法如下：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法，其特征在于，具體方法如下：
2.如權(quán)利要求1所述的基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法，其特征在于，獲取每個(gè)采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)，具體方法如下：
3.如權(quán)利要求1所述的基于多視覺(jué)特征提取的鐵路道岔故障診斷方法，其特征在于，所述變量特征包括以下任意兩項(xiàng)以上：
4.如權(quán)利要...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張可，柴毅，高錚棋，宋倩倩，張雅麗，康如明，張?chǎng)斡?/a>，覃煒龍，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：重慶大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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