基于2D激光位移传感器的轨底坡动态检测系统研究

夏 银,林建辉,王 锋,熊仕勇

(1.西南交通大学牵引动力国家重点实验室,成都 610031； 2.西南交通大学机械工程学院,成都 610031)

为使轮轨受力线通过钢轨中轴传至轨道基础，钢轨铺设需要向内倾斜，导致轨底面与地平面形成一定的横向坡度，即为轨底坡。轨底坡设置适当，可以提高钢轨的横向稳定性，减少轮轨接触疲劳损伤，提高轮轨使用寿命，使机车获得最佳的运行状态与效率，还间接减少钢轨磨耗而生的铁屑，使轨道结构整洁，减少杂散电流，降低养护维修费用[1-2]。

随着城市轨道交通的发展，运营线路越来越长。在铁路线路养护和维修中，发现一些线路存在由于轨底坡设置不合理致使轮对与钢轨磨耗严重的情况，而许多铁路运营单位还局限于通过人工静态检测，一是通过观察钢轨顶面的亮光带偏离钢轨中轴的程度，另一是通过观察轨顶垂直磨耗是否均匀，这两种检测方法不仅效率低下，而且精确度难以保证，无法满足日常检测需求，因此实现轨底坡动态检测是铁路线路养护和维修的发展趋势。

随着激光技术与光电检测技术的发展，2D广泛地被应用于铁路数字化检测[3]。2D相比CCD照相检测法，环境抗干扰能力强，检测精度和可靠性高，能显著提高检测效率。

针对轨底坡检测现状，结合数字2D的特点，提出一种基于2D和Cortex-M4处理器，并结合RT-Thread实时操作系统的非接触式轨底坡动态检测系统。本文通过建立双2D的空间姿态关系模型，利用钢轨轮廓上特征点推导轨底坡计算公式。考虑车体振动姿态对轨底坡计算结果的影响，通过利用基于Kalman滤波算法多传感器的状态空间模型对轨底坡计算结果进行补偿。最后在地铁线路上进行试验，验证了该轨底坡动态检测系统的可行性。

1 检测原理与系统设计

1.1 基于2D的钢轨廓形检测原理

2D激光位移传感器由激光发生器、二维CMOS线阵、光学透镜、信号处理器与数据传输模块组成[4]。2D是基于光学三角测量原理[5]，如图1所示，激光发生器发射线性梯形激光切面，线性激光投射在钢轨上并形成钢轨轮廓线，与激光扇面成一定夹角安装的光学器件感知到反射光线并将其投射到CMOS线阵，最终得到钢轨轮廓上若干个轮廓测点数据。这些测点数据经过传感器内部的信号处理器图像处理、轮廓提取等，最终以数据流的形式通过以太网将轮廓测点数据传输至工控机。

图1 2D激光位移传感器工作示意

1.2 检测系统设计

基于2D的轨底坡动态检测系统由4个2D、1个陀螺仪、1个倾角传感器、检测梁、交换机、工控机、综合板、电子标签、RFID天线、RFID读写器和速度编码器组成，检测梁上传感器安装位置如图2所示。

图2 传感器安装位置示意

为获得整个钢轨全截面的轮廓数据，检测梁一端2个2D安装角度需满足能够同时对轨顶、侧面和轨腰进行测量，为避免阳光等干扰，在2D梯形激光切面外围安装遮光板。由于动态检测下，轨道不平顺激励影响会引起检测梁左右摇摆、上下沉浮、前后伸缩、侧滚、点头与摇头6个方向自由度运动，而在上述6个自由度中，由于2D的梯形激光切面与列车运行方向垂直，检测梁侧滚运动会直接影响轨底坡的测量精度，因此整套系统中添加了由陀螺仪和倾角传感器组成的测量补偿子系统。倾角传感器测量侧滚角低频分量，轨底坡检测系统中倾角传感器选用单轴力平衡式伺服倾角传感器，基于电解质原理和电容原理的倾角传感器相比，单轴力平衡式伺服倾角传感器在非线性、重复性、迟滞、温度飘移、抗冲击振动等性能上更优越[6-7]。陀螺仪适用于动态测量，主要测量侧滚角高频分量，轨底坡检测系统中陀螺仪选用光纤陀螺仪[8]，相比于机械式陀螺仪，光纤陀螺仪耐冲击、寿命长、精度高。

除上述传感器，轨底坡动态检测系统还包括速度编码器、RFID读写器、RFID天线、综合板等器件，整体系统架构如图3所示。

图3 轨底坡测量系统原理框图

轨底坡检测系统选用增量式旋转光电编码器，编码器每转输出200个方波脉冲，根据公式(1)，综合板统计编码器输出脉冲数，等距触发2D，利用编码器A、B两相输出功能，还可以计算出列车运行的方向和车速。为修正里程和定位超限点，电子标签需按照实际线路公里标铺设，安装在检测梁底部的RFID天线识别定位电子标签，RFID读写器将公里标信息通过以太网传输至工控机。

(1)

式中，N为计数脉冲数；L为采样间距；D为检测车车轮直径。

从扩展性、重用性、成本方面考虑，轨底坡检测系统硬件采用模块化的设计思想，综合板由核心板、扩展板、电源板与信息显示板4部分组成，硬件结构见图4。

图4 轨底坡检测系统硬件结构

核心板选用带有FPU的ARM Cortex-M4 32位MCU内核的STM32F407ZGT6，16×512K高速SRAM芯片IS61WV51216，容量64G的NAND FLASH芯片MT29F64G08CBABAWP和容量512K的E2PROM芯片AT24C512C，处理器ARM通过FSMC地址访问SRAM并申请内存缓存空间，FALSH存储倾角传感器和陀螺仪的自检故障数据和滤波数据，E2PROM存储设备编号、软件版本号等系统参数。扩展板上集成了JTAG调试模块、与工控机、信息显示板串口通信模块，系统状态、超限状态显示灯的驱动模块，数据传输的USB接口、SD卡接口与以太网模块，触发2D的电平转换模块，速度编码器和电位器信号接收的光耦隔离模块，运放AD8031构成的二阶巴特沃斯低通滤波电路以及8通道、16位逐次逼近型AD7606数采模块。电源板为2D等传感器、扩展板、信息显示板供电，电源板由隔离电源模块、继电器、电源状态指示灯组成。信息显示板用于显示系统工作状态，线路超限信息、检测车运行速度与里程数，信息显示板与扩展板通过串口通信。

检测系统的硬件平台采用小型、实时、可剪裁的RT-Thread操作系统，系统上电后进行操作系统初始化(时钟、I/O口、RTC、线程、硬件设备等)，网络配置等系统配置、传感器自检，串口监视线程根据通信协议，实时与上位机通信，数据采集线程实时储存封装传感器数据，以太网收发线程则是将传感器数据发送至上位机。通信协议里包含轮径标定命令，仿真实验命令和正式试验命令，轮径标定是在检测前标定检测车车轮周长；仿真实验是为便于调试，通过电位器电阻变化模拟机车运行速度，静态测试传感器和软件；正式试验是指检测车在试验线路正常检测。串口监视线程根据通信协议的操作流程如图5所示。

图5 串口通信工作流程

2 轨底坡计算

2.1 双2D空间姿态标定模型

以测量左轨轨底坡为例，2D的空间姿态标定[9-11]是指建立钢轨两侧传感器的空间几何关系。

如图6所示，2D传感器坐标系分别为oe1xe1ye1ze1和oe2xe2ye2ze2，R、T分别为Sensor2的坐标系oe2xe2ye2ze2到Sensor1的坐标系oe1xe1ye1ze1的旋转矩阵和平移向量，理想情况下，假设在Sensor1和Sensor2可视范围内任意一点坐标为(xw,yw,zw)，该坐标在Sensor1坐标系中对应点坐标为(xe2,ye1)，在Sensor2坐标系中对应坐标为(xe2,ye2)。由于2D安装在同一平面，Sensor1与Sensor2传感器坐标系在同一空间平面，于是存在如下关系

根据标定原理与投射定理[12-13]：

(2)

图6 2D激光位移传感器坐标示意

2.2 轨底坡计算方法

首先，在静态调试中，在轨底坡为零的轨道上放置一块贴有足够多吸光纸的反光板(标定尺)，标定操作[14-16]如图7所示。标定会得到若干个间断的、基于2D自身坐标系的标定数据对，通过这些数据对可以求出参数(r1,r2,…,ty)，并利用最小二乘法拟合得到水平直线在Sensor1传感器坐标系中的斜度值，该值会作为以后计算的基准值k0。

图7 2D激光位移传感器标定操作

(3)

2.3 基于Kalman滤波数据的坡度角修正

动态检测过程中，为保证坡度角的精度，还必须考虑车体的振动[17-18]。车体侧滚运动是影响轨底坡角度测量的直接因素，因此需要陀螺仪和倾角传感器补偿。陀螺仪测量侧滚角高频成分，倾角传感器测量侧滚角低频成分，结合补偿角度φ，实际轨底坡真实值为

(4)

利用卡尔曼滤波数据[19-21]建立陀螺仪与倾角传感器的数据模型，实时跟踪轨检梁的振动状态。

状态转移模型如下

(5)

α∈[0,1]；nωk为陀螺仪状态转移噪声，nθk为倾角传感器状态转移噪声。

由于陀螺仪实际测的是车体角速度，欲得到实际角度值，需要通过积分，因此建立如下空间模型

(6)

若nωk,nθk,ωωk，ωθk是相互独立的零均值高斯白噪声，它们的方差对应为Qnω，Qnθ，Qωω，Qωθ,x(0)=0。则系统驱动白噪声序列Nk=[0nωk0nθk]T和系统观测噪声序列Nk=[ωωkωθk]T满足

其中协方差矩阵

初始条件x-1(0|-1)=0、P(0|-1)=0，状态x(k)的估计为x(k+1|k)，则第k次迭代中状态协方差信息更新P(k+1|k)，为下次迭代用。

e(k)=Z(k)-Hx(k|k-1)

(7)

Re(k)=HP(k|k-1)HT+Rk

(8)

Kp(k)=(FP(k|k-1)FT+QkHTRe(k)-1)

(9)

x(k+1|k)=Fx(k|k-1)+KP(k)e(k)

(10)

P(k+1|k)=

(FP(k|k-1)FT+Qk)(I-Kp(k)H)

(11)

3 试验验证

本系统安装在GJ-4型轨道检测车上，倾角传感器、陀螺仪、天线与电子标签读写器安装如图8(a)所示，2D安装位置如图8(b)所示。倾角传感器选用LCF-100，测量范围为±14.5°，满量程输出为±5 V; 陀螺仪选用VG035P，测量精度为20 mV/deg/s，最大测量范围为60 deg/s; 2D选用ELAG定制2D，测量范围为350～650 mm，最高采样频率为200 Hz。试验线路为地铁线路，根据地铁线路工务维修规则，该段设置的轨底坡为1/40，坡度角计算约为0.025 0 rad。

图8 检测梁实物图

以左股钢轨(外轨)为例，首先进行双2D空间姿态标定操作，标定会得到水平直线(标定尺)在Sensor1坐标中的斜率值，并以此作为轨底角计算的基准值。正式试验中，2D等距提取实际线路钢轨的全轨廓数据，剔除阳光等外界因素产生的干扰数据后，提取的全轨廓数据经过图像处理算法，与标准钢轨轮廓匹配，匹配结果如图9所示。

图9 左轨轨形匹配

寻找左股钢轨左右两侧的对称点，通过轨底坡计算公式即式(3)和Kalman滤波即式(4)，可获得轨底坡计算值大小，最终与人工复核值比较。其中倾角传感器的原始数据如图10所示，陀螺仪的原始数据如图11所示，Kalman滤波补偿前后的数据如图12、图13所示。

图10 倾角传感器原始数据

图11 陀螺仪原始数据

图12 左轨轨底坡计算补偿前结果

图13 左轨轨底坡计算补偿后结果

误差分析：2D本身存在一定的测量精度，陀螺仪和倾角传感器本身存在检测误差和因环境变化产生的零漂；2D、陀螺仪与倾角传感器标定存在误差，倾角传感器与陀螺仪受自身沉浮、侧滚也会产生误差；实际安装中，传感器与检测梁、检测梁与车体转向架非刚性连接也是误差来源。从图13与表1的结果可知，本文轨底坡检测系统应用于地铁线路试验，能够反映线路轨底坡的变化趋势，检测结果与人工复核值基本一致，具有一定精度。该系统可以集成于轨道检测系统，对轨道状态实施动态检测，对指导现场养护与维修工作，不断保持和提高线路设备的质量具有十分重要的意义。

表1 左轨轨底坡结果统计

注：人工复核平均值是在检测区间1 200～2 500区间抽取3个点，在区间3 500～4 500抽取4个点，测量轨底坡值并求均值。

4 结论

针对轨底坡静态检测的不足，设计了一套基于2D的轨底坡动态测量系统。该测量系统采用双2D获得钢轨轮廓坐标数据，利用双2D的空间姿态标定模型计算轨底坡。该测量系统还考虑到，在动态检测过程中车体侧滚对轨底坡计算结果的影响，应用Kalman滤波算法动态补偿修正轨底坡结果的方法。在地铁正线试验中，实测轨底坡数据与人工复核数据吻合度较高，动态反应灵敏，试验结果验证了该轨底坡动态检测系统的可行性。