Railway Defects Detection Algorithm Based on Continuous Wavelet Transform and Frequency Domain Analysis
EDN: TRNDMY
Abstract
The paper proposes an algorithm for detecting the railway defects by the readings of inertial sensors, taking into account the bolted joints passed. The mathematical tools used in this method include continuous wavelet transform and frequency domain analysis. The algorithm has been tested with an experimental data sample, and the efficiency of its application has been demonstrated.
About the Authors
A. V. Bol’shakova
St. Petersburg Electrotechnical University “LETI”
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg
A. M. Boronakhin
St. Petersburg Electrotechnical University “LETI”
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg
D. M. Klionskii
St. Petersburg Electrotechnical University “LETI”
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg
D. Yu. Larionov
St. Petersburg Electrotechnical University “LETI”
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg
L. N. Podgornaya
St. Petersburg Electrotechnical University “LETI”
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg
A. N. Tkachenko
St. Petersburg Electrotechnical University “LETI”
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg
R. V. Shalymov
St. Petersburg Electrotechnical University “LETI”
Russian Federation
Russian Federation
St. Petersburg
References
1. Ларионов Д.Ю., Подгорная Л.Н., Шалымов Р.В. Инерциальный метод диагностики пути в условиях его динамического взаимодействия с вагоном // Материалы докладов ХIII конференции молодых ученых «Навигация и управление движением». Санкт-Петербург: ЦНИИ «Электроприбор», 2011. С. 357–364.
2. Lee, J., Choi, S., Kim, S., Kim, Y., Kim, S., and Park, C., Track condition monitoring by in-service trains: A comparison between axle-box and bogie accelerometers, Railway Condition Monitoring and Non-Destructive Testing (RCM 2011), 5th IET Conference on, 2011, pp. 1–6.
3. Heirich, O., Lehner, A., Robertson, P., and Strang, T., Measurement and analysis of train motion and railway track characteristics with inertial sensors, IEEE Conf. Intell. Transp. Syst. Proc. ITSC, 2011, pp. 1995–2000.
4. Schild, R.R. and Hinüber, E.V., Inertial Sensing and Mapping of Railway Track Properties, DGON Inertial Sensors and Systems (ISS), Braunschweig, Germany, 2023, pp. 1–17, doi: 10.1109/ISS58390.2023.10361906.
5. Большакова А.В., Боронахин А.М., Ларионов Д.Ю., Подгорная Л.Н., Ткаченко А.Н., Шалымов Р.В. Особенности испытаний и выбора микромеханических акселерометров для задачи диагностики рельсового пути // Материалы ХХХII конференции памяти выдающегося конструктора гироскопических приборов Н.Н. Острякова. СПб., 2020. С. 105–107.
6. Марков А.А., Максимова Е.А. Анализ эффективности ультразвуковых и магнитных каналов дефектоскопических комплексов при контроле рельсов // Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова. 2019. Т. 22. №2. С. 22–32. DOI: 10.22213/2413-1172-2019-2-22-32.
7. Kanis, J., Zitrický, V., Hebelka, V., Lukáč, P., Kubín, M., Innovative Diagnostics of the Railway Track Superstructure, Transportation Research Procedia, 2021, vol. 53, pp. 138–145, doi: 10.1016/j.trpro.2021.02.017.
8. Bombarda, D., Vitetta, G.M., Ferrante, G., Rail Diagnostics Based on Ultrasonic Guided Waves: An Overview, Applied Sciences, 2021; 11(3):1071, doi: 10.3390/app11031071/.
9. Кузьмин Е.В., Горбунов О.Е., Плотников П.О., Тюкин В.А. Эффективный алгоритм определения уровня полезных сигналов при расшифровке магнитных и вихретоковых дефектограмм // Моделирование и анализ информационных систем. 2018. Т. 25. № 4 (76). С. 382–387.
10. Намагничивающий узел мобильного рельсового дефектоскопа. Марков А.А., Антипов А.Г., Бовдей В.А. Патент на изобретение RU 2793187 C1, 29.03.2023. Заявка №2022124905 от 21.09.2022.
11. Устройство магнитной дефектоскопии рельсов. Марков А.А., Антипов А.Г. Патент на изобретение RU 2634806 C1, 03.11.2017. Заявка № 2016139182 от 05.10.2016.
12. Марков А.А., Кузнецова Е.А. Комплексный анализ состояния рельсового пути с помощью вагона-дефектоскопа с аппаратурой АВИКОН-03М // Радиоэлектронные комплексы многоцелевого назначения: сборник научных трудов. Юбилейный выпуск. 1991–2011. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2011. С. 59–71.
13. Tsunashima, H., Naganuma, Y., Matsumoto, A., Mizuma, T., and Mori, H., Japanese railway condition monitoring of tracks using in-service vehicle, Railway Condition Monitoring and Non-Destructive Testing (RCM 2011), 5th IET Conference on, 2011, pp. 1–6.
14. Mori, H., Tsunashima, H., Kojima, T., Matsumoto, A., and Mizuma, T., Condition Monitoring of Railway Track Using in Service Vehicle, J. Mech. Syst. Transp. Logist., 2010, vol. 3, no. 1, pp. 154–165.
15. Wei, X., Liu, F., and Jia, L., Urban rail track condition monitoring based on in-service vehicle acceleration measurements, Meas. J. Int. Meas. Confed., 2016, vol. 80, pp. 217–228.
16. Zhang, X., Jia, L., Wei, X., and Ru, N., Railway track condition monitoring based on acceleration measurements, 27th Chinese Control and Decision Conference (CCDC), 2015, pp. 923–928.
17. Qin, L., Wei, D., and Sun, Y.B., Design of onboard device to diagnose track fault online, Applied Mechanics and Materials, 2014, vol. 483, pp. 465–470.
18. Tanaka, H., Matsumoto, M., and Harada, Y., Application of axle-box acceleration to track condition monitoring for rail corrugation management, Railway Condition Monitoring (RCM 2016), 7th IET Conference on, 2016, pp. 1–7.
19. Boronakhin, A.M., Larionov, D.Y., Podgornaya, L.N., Tkachenko, A.N., Shalymov, R.V., Detection and classification of rail track flaws using inertial and magnetometric sensors, Proceedings of the 2018 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, 2018, pp. 1066–1070.
20. Горелкин В. Глаза и уши дороги // Гудок. 03.04.2019. Вып. 57 (26666). URL: https://gudok.ru/newspaper/?ID=1458905&archive=2019.04.03 (дата обращения: 20.04.2024).
21. Boronahin, A.M., Filatov, Y.V., Larionov, D.Y., Podgornaya, L.N., Shalymov, R.V., Measurement system for railway track condition monitoring // Proceedings of IEEE North West Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, 2015, pp. 155–158.
22. Большакова А.В., Боронахин А.М., Бохман Е.Д., Ларионов Д.Ю., Подгорная Л.Н., Ткаченко А.Н., Шалымов Р.В. Возможности использования показаний инерциальных датчиков для выявления протяженных неровностей рельсов // XXIX Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам. СПб., 2022. С. 208–211.
23. Большакова А.В., Боронахин А.М., Ларионов Д.Ю., Подгорная Л.Н., Ткаченко А.Н., Шалымов Р.В. Анализ вибраций в системе «вагон – рельсовый путь» // Приборы. 2022. №1 (259). С. 46–51.
24. Boronakhin, A., Larionov, D., Podgornaya, L., Tkachenko, A., Shalymov, R., Inertial method of railway track diagnostics incorporating the condition of rolling surfaces of the railcar’s wheels, 4th International Conference on Intelligent Transportation Engineering, 2019, pp. 49–53.
25. Распоряжение ОАО «РЖД» № 2499р от 23.10.2014 «Об утверждении и введении в действие инструкции «Дефекты рельсов. Классификация, каталог и параметры дефектных и остродефектных рельсов».
26. Оппенгейм А., Шафер Р. Цифровая обработка сигналов / пер. с англ. М.: Техносфера, 2006.
27. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов / пер. с англ. М.: Мир, 2005.
28. Чуи К. Введение в вейвлеты / пер. с англ. М.: Мир. 2001.
29. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам / пер. с англ. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001.
30. Oreshko, N.I., Klionskiy, D.M., New Techniques for the Processing and Analysis of Telemetry and Trajectory Information on the Basis of Achievements in the Realm of Time-Frequency Analysis and Wavelet Theory, Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications, 2011, vol. 21, no. 4, pp. 731–739.
31. Клионский Д.М., Орешко Н.И., Геппенер В.В. Оценивание спектральной плотности телеметрических данных на основе теории вейвлетов // Цифровая обработка сигналов и ее применения: тез. докл. 13-й междунар. конф. DSPA’2011. М., 2011. С. 123–127.
32. Орешко Н.И., Геппенер В.В., Клионский Д.М. Применение гармонических вейвлетов в задачах обработки осциллирующих сигналов // Цифровая обработка сигналов. 2012. №2. С. 6–15.
Review
For citations:
Bol’shakova A.V., Boronakhin A.M., Klionskii D.M., Larionov D.Yu., Podgornaya L.N., Tkachenko A.N., Shalymov R.V. Railway Defects Detection Algorithm Based on Continuous Wavelet Transform and Frequency Domain Analysis. Gyroscopy and Navigation. 2024;32(3):86-104. (In Russ.) EDN: TRNDMY
Views:
6
Email this article 