基于智能巡检机器人系统平台的列车空气泄漏超声波检测装置设计

民众日益增长的交通出行需求,直接推动了列车及其营运线路的开通与增长,也给列车日检工作带来了不断增大的压力。作为保障列车制动安全的重要环节,空气制动管路的密封性检测在列车日检作业中不可或缺。为满足实际需求,弥补当前智能巡检机器人巡检功能短缺,文章以双臂机器人为平台,基于泄漏小孔产生湍流、湍流产生超声波的原理,采用“一板两头”结构型式,设计开发了一套空气泄漏超声波检测装置。从信号采集、信号放大和滤波等预处理功能层面对装置结构和硬件配置展开设计,并基于FFT与Parseval定理设计了气体泄漏检测判断算法。通过模拟检测不同孔径(0.125 mm,0.200 mm,0.400 mm)的小孔在不同工况下的泄漏状况,验证了试验样机在0.3s采集时间内能满足接收与正确判断50°锥角、600mm范围内气体泄漏信号的功能需求。

动车组制动风管及接头早期泄漏的超声能量特征辨识研究

目前通过试风实验台检测动车组制动系统的气密性,能够实现制动风管及接头严重泄漏评估与判断,为了检测和判断其早期泄漏,提出一种制动风管早期泄漏的超声能量特征辨识方法。首先检测管道及接头因泄漏而产生的超声信号,接着利用带通滤波器组对超声信号进行分解,计算分解信号的能量及能量熵,利用能量熵识别制动风管及接头是否存在泄漏,进一步利用能量算子特征驱动支持向量机识别风管材质。建立泄漏试验台,采集钢管接头泄漏、软管接头泄漏、无泄漏的超声信号对提出的方法进行了试验验证,结果表明:能量熵能显著区分有无早期泄漏,制动风管泄漏识别准确率达到98%以上。现场实测数据表明:本文提出的方法能在车辆实际应用环境下实现泄漏的可靠辨识。文章所提算法运算简单、实时性高,具有一定的工程应用价值。