如今，一種新型的系統化維護方法可以及時測量、定位和維修鐵路及有軌電車軌道出現的問題。結合成熟的鐵路工程技術手段和先進技術，包括Blackfin®處理器和圖形化系統設計技術，可改進和優化公共交通。
在過去的十年中，鐵路或有軌電車已成為一種廣受歡迎的公共交通工具。尋求一種舒適及安全的交通工具的旅客不斷增多。運輸負荷提高就需要更高的列車速度并縮短停頓間隔，因而也使鐵軌和電車處于更大的機械應力之下，從而導致不可避免的過早磨損和惱人甚至危險的故障(圖1)1。處理這些應力對鐵路和有軌電車軌道造成的損害，就需要更加強調監控和維護。ADI公司的Blackfin處理器2和NI公司的圖形化可編程LabVIEW™3技術在鐵軌檢查系統中扮演著核心角色，獲取準確的現場測量數據并將其存儲，以便采取進一步行動，這樣能延長鐵軌的工作壽命，提高公共交通服務的經濟性和可靠性。
圖1：系統化的鐵軌維護理念包括測量、定位和維修鐵軌故障
鐵軌：揭開背后的秘密
當新的鐵路和電車軌道鋪設好后，在澆注混凝土之前要進行正確的軌道位置校驗以確保質量。完成安裝后隨著時間的推移，在日常運行中問題不可避免地開始出現、蔓延。這些問題是由車輪與鐵軌之間的機械接觸應力造成的，這些應力是極為復雜的彈簧 -質點模型的一部分，其力學范圍涉及從列車的底盤和負載到鐵路地基。在歐洲，這些問題的臨界參數和容差范圍可按照鐵路工程標準進行分類。4–16鐵路維護的目標是發現和測量這些問題，并使它們保持在可接受的水平。
圖2：鐵軌參數分為軌道幾何形狀、縱向形貌和橫截面三類
軌道幾何形狀
鐵軌的規格或者說兩條軌道之間的距離會影響列車一側到另一側的運動。這種運動使車輪和鐵軌的接觸點不斷移動，以使磨損減至最低。
軌道傾斜度的變化會帶來搖晃和振動。傾斜的缺陷通常由鐵路地基的變形引起，鐵軌表面的起伏不平和孔洞也會引起傾斜。不過，有些系統性的傾斜面是必要的，這是為了在進入和離開彎道時盡量減少加速對旅客造成的不適。
恰當的軌到軌間隔避免了當列車高速迎面經過時造成相撞事故的任何可能性。
縱斷面形貌
裂縫和斷裂是最讓人擔心的缺陷之一，因為它們可能會導致災難性的結果，如脫軌。特征波長為20毫米至100毫米的鐵軌波紋起伏在振幅超過0.05毫米時會形成一種煩人的噪聲。另一方面，其波峰為0.3毫米時，這種振動會對鐵路路基造成不可逆轉的損害。波紋會沿著鐵軌蔓延，在科學意義上目前還弄不清楚它們是如何產生的。單個孔洞大多由轉彎或車輪跳動造成，并可用數學多項式表達。它們是造成有軌電車線路突然顛簸的罪魁禍首。老舊鐵軌上經常發生有規則的顛簸現象，這歸咎于每18米鐵軌段存在一處焊接接縫。
橫截面
新安裝的鐵軌頭端幾何形狀遵循一個經準確計算的觸點幾何尺寸，這樣可優化輪與軌道之間的接觸面。該形狀可用切線和特定的半徑進行描述，提供了水平基準，使車輪能經濟、平滑而安全地滾動(圖2)。
測量鐵軌
對于系統化和以目標為導向的鐵路維護來說，其關鍵需求是要全面了解對當前鐵路或電車軌道網絡的幾何結構狀態。這可通過一種智慧的測量策略來實現，這種策略是將里程測量結果(測距)、軌道幾何形狀、縱向形貌和橫截面與精確的GPS定位相結合。所有這些參數通過移動測量設備或裝備良好的測量車輛獲得。測量數據先通過ADI公司的Blackfin處理器進行預處理，最后轉入分析軟件，在電子地圖上實現后期分析和精確的測量和故障定位(圖3)。
圖3：測量結果與 GPS數據相結合，以確定它們在地理信息系統(GIS)中的精確位置
軌道幾何形狀
采用精度在0.01毫米范圍內的無觸點感應傳感技術進行軌距測量?；谲浖腇IR(有限脈沖響應)低通濾波器可抑制高頻噪聲，而隨后的移動平均濾波器確保期望為連續值的結果中沒有“偽峰值”出現。類似的方法也應用于傾斜傳感器，工作時就像一個電子液位儀，具有± 10°的角范圍，精確度0.025°以內。所用的物理原理將頻率范圍限制在1 Hz以內。
測量軌到軌距離需要一套復雜且要求大量運算的浮點算法，以便計算出絕對的水平和垂直距離(圖4)。
在車輛一側安裝高精度激光束，在1米到5米的距離內其搖晃幅度為±5°，由Blackfin處理器控制。鄰近鐵軌的測量信號經低通和中值濾波，并從極坐標轉換為笛卡爾坐標。在采用模式匹配算法對信號進行運算之前，要經過進一步的處理，如矢量旋轉和重采樣。其目的是在鐵路線內找到幾何特征的一個準確特征矢量。因為鐵路上存在許多障礙物，如石塊或雜草，這個矢量要采用真實性檢查器和跟蹤算法進行運算，以確保得出可靠和有效的結果。所有這一切都是在實時條件下由一個5 Hz循環完成的。
圖4：測量軌到軌距離(水平和垂直 )需要實時的高性能數字信號處理算法
縱向形貌
高速電渦流傳感器以微米級精度對鐵路表面情況進行記錄(圖5)。線性編碼器處理來自磁環的信號，該信號作為里程表和模數轉換器的觸發器。這個信號再經過 FIR帶通濾波器進行濾波，可減少其特征波長的頻譜。除了表面形貌，與冶煉相關的不規則處如局部淬火和焊接點也被一一記錄。
非接觸式渦流傳感器和磁性編碼器來采集" src="http://www.analog.com/library/analogDialogue/archives/42-09/AD42_09-FIG-05.jpg" />
圖5：鐵軌縱向形貌由非接觸式渦流傳感器和磁性編碼器來采集
橫截面形貌
激光技術是當今最先進的非接觸式測量方法，可獲得準確的鐵軌橫截面形貌。根據所需的精確度或捕獲速度，無論是穿越激光束還是激光“幕”(圖6)都可用來進行這項工作。對原始形貌信號進行實時線性化、縮放處理，并濾除毛刺。
圖6：采用高速激光掃描儀捕獲的鐵軌形貌
老一代技術—計量設備
直到最近，維修人員仍在使用許多不同的測量設備來確定軌道上的裂縫和異樣。每種方法適合某一特定軌道缺陷，但除了少數例外以外，這些機械的方法缺乏足夠的精確度和可重復性的結果。最近幾年，工業解決方案供應商，如Schmid Engineering，將先進的處理器技術和最先進的元件嵌入到他們的設計中。鐵路基礎設施行業中的此類進步逐漸將行業引向采用智能計量設備的移動和多功能鐵軌測量時代。
鐵軌監控設備(圖7)使用最先進的技術來同步測量鐵軌橫截面形貌、頭端高度、軌距、傾角、深度和周圍環境溫度，所有這些都是在特定的可識別的位置進行檢測和記錄的。
圖7：在惡劣的環境和緊迫的時間要求下，人們需要輕便、易于使用和富有成效的計量設備
所有關鍵特性現場就可處理和可視化，并可存儲在移動存儲器中。隨著操作者或車輛沿鐵軌拉動，RailSurf雪橇式計量設備就在連續監測和記錄縱向軌道參數。它帶有若干傳感器，可以反映出各種問題，如起伏、孔洞、裂縫以及軌距和傾角變化。由此產生的信息可以存儲在可移動存儲器中或通過無線方式傳輸至一個操作界面。
圖8：基于Blackfin處理器和LabVIEW嵌入式模塊的RailSurf雪橇式計量設備可記錄縱向起伏不規則處。GPS接收器和傾角傳感器內置在操作面板中
Blackfin處理器：系統的核心
Blackfin處理器作為這些便攜式測試工具的核心器件，通過提供動態電源管理實現省電的工作方式，融合了微控制器(MCU)和DSP技術。MCU電路可方便地與可擴展的輸入 /輸出(I/O)設備連接，如激光掃描儀、模擬和數字傳感器、鍵盤、TFT (薄膜晶體管)顯示器、電池電量計和移動媒體存儲介質。DSP部分專門用于處理先進的數字算法，如濾波器、變換(例如FFT)、幾何偏差的確定，或者其它要求繁雜的計算任務。最近采用LabVIEW嵌入式模塊進行的圖形化系統設計取得了一些進步，通過這些模塊的高層次框圖和面向數據流的語言，可為Blackfin處理器提供一個直接的編程模型。這種帶有隨時可以使用的數學分析模塊和圖形化多任務處理的高層次方案，將數字嵌入式設計的功能性提升到更高的水平。
測量機車
多功能機車的設計采用了一組5個相互連接的Blackfin處理器，它能夠記錄長達10公里鐵路段的軌道參數，點到點分辨率為5毫米。
Blackfin處理器#1實現了通過鍵盤和兩個TFT顯示器的用戶交互系統。處理器#2以高速度記錄軌道幾何形狀和縱向形貌，并將處理器#3接收到的GPS信息嵌入到測量數據。連同處理器 #4捕獲的橫截面信息，所有數據最后形成數據流進入處理器#5，處理器#5將海量數據存儲在大容量RAM緩沖器中，以便最終以二進制文件格式保存在移動存儲介質中。
缺陷定位
所獲得的測量數據被輸入到一個公共的軟件平臺，該平臺將軌道幾何形狀、縱向形貌和橫截面以及GPS位置和里程信息關聯在一起。該平臺采用LabVIEW和工具包實現，可以作為一個公共的數據交換和分析工具。它可與多種測量設備、機車和維護機器進行連接。應用于測量數據的智能濾波器扮演著 X光設備一樣的角色，對關鍵的鐵軌缺陷進行定位。這使得測量結果能真正數字化地還原整個鐵軌幾何形狀。之后則可根據這一基本信息采取相應的措施，如維修或更換鐵軌。最終數據記錄文件可被無線連接到外部數據庫和 CAD軟件，以便將結果轉移到任何客戶的 IT環境中。
采用智能而強大的 LabVIEW濾波器查找缺陷
智能的LabVIEW濾波器審查縱向數據以找到有意義的癥狀。起伏數據則通過快速傅里葉變換(FFT)分析進行檢測，以便監視縱向形貌的特征波長。通過比較被測形貌與事先存儲的圖案以及對鐵軌與車輪機械接觸的仿真來跟蹤。裂縫呈現出顯著的瞬變特性，因此可以通過區分移動數據窗口來發現。而傾角形貌的獨特振動模式則通過持續運行和評估的分析模型來進行定位。
由此產生的癥狀信息也被輸入到相關“超級算法”中進行運算。在這里，信息或者被進一步減少，或者從被測數據中提取出額外的高層次信息。例如，一個傾斜指示數據如果沒有輔以鐵軌表面的相關信號峰值，就被解釋為毫無意義而丟棄。另一方面，指示出明顯磨損和縱向裂縫的橫截面形貌數據將觸發一次告警。
用于鐵軌橫截面評估的主要技術是將被測數據與參考基準進行比較?；谑噶繑祵W的算法和隨機方法相結合，可覆蓋兩個形貌數據，實現重要特征的計算。縱向和垂直偏差直接指明磨損情況(圖9)。
圖9：智能橫截面分析算法充分利用 Blackfin處理器的速度和性能，可在現場實時地揭示不規則之處
其它參數包括剩余頭端高度、準確而工整的軌道半徑(圖10)，或者有源、封閉式軌道道岔的間隔。保持在道岔容差范圍內是一個關鍵需求，這可避免高速列車經過道岔時脫軌的危險性。鐵路運營公司負責對這些道岔進行監控。
圖10：確定軌道半徑需要復雜的數學函數
鐵路工程師們可以調整濾波器參數容限窗口，以便將“偽報警”與顯著影響乘客舒適度和運輸安全性的真正的鐵軌缺陷分隔開。
在數字地圖上查明缺陷
內嵌在數據中的GPS信息有助于在數字地圖上查明被定位的缺陷。這一地理信息增加了有關鐵路熱點位置的重要知識和新的環境信息，如大幅度的彎道、道岔和車站。這種“Easy-GIS”地理信息系統已通過LabVIEW的圖像處理功能得到實現?，F存的重要區域位圖，例如一座城市，被細分為一個個單一區塊，每個區塊都有精確的地圖坐標。當鐵路工程師查看一系列缺陷時，LabVIEW從硬盤向內存中不斷加載相應的區塊并將它們組合成單個JPEG圖片。然后此圖片被復制到LabVIEW曲線圖表指示器內，并用數字光標準確地指向到缺陷的位置。
將結果分發給其它應用程序
數據結果最后被轉移到更高級別的應用程序中。諸如磨損和孔洞等關鍵缺陷的幾何形貌數據可以輸入標準的CAD系統中進行進一步的分析。這里采用的是Drawing-eXchange(文件)格式(DXF)。
與外部數據庫管理系統的連接通過 ActiveX數據對象(ADO)建立的，它使用通用數據鏈接(UDL)連接類型和路徑。一套高層次的虛擬儀器(VI)使數據平臺能執行最常見的數據庫任務，如尋址表格和數據交換。
VAG紐倫堡運輸公司采用一個Microsoft Access數據庫中來維護一個關鍵的預定義位置數據矩陣，該數據庫隨參數變化而不斷刷新。某些鐵路熱點一旦超過容限范圍，系統就會創建一個電子維修計劃并配置到維修機器中的測量設備中。
蘇黎世公共運輸公司(Verkehrsbetriebe Zürich，VBZ)的維護理念依靠一種帶有內置MS Access數據庫的商業地理信息系統工具。只要按一個按鈕，所有基礎設施，包括鐵路區段、車站、道岔等都會被列出，并能在一幅代表城市整個有軌電車網絡的地圖中可視化顯示。和紐倫堡的例子一樣，作為短期和長期維護理念的重要組成部分，鐵軌的狀態也被連續監測。LabVIEW平臺借助ActiveX和NET機制與這個地理信息系統工具連接。
解決問題
從IT環境反饋的維修計劃被下載到作為質量設置點的維修機器中。兩個Blackfin處理器支持維護團隊迅速而系統地維修已磨損或存在缺陷的鐵軌區段，通過若干次磨削使鐵軌恢復其原來的形貌。
其中一個Blackfin處理器“掌管”多功能鍵盤、顯示鐵軌情況的兩個TFT液晶顯示器和移動存儲器。兩個激光掃描儀以 20 Hz的頻率連續捕獲瞬態橫截面信息，并通過CAN(控制器區域網絡 )將數據實時傳送給CPU。該處理器還負責計算與參考數據的偏差，將新的維修點發送給由另一個Blackfin處理器控制的底部磨削機。
該磨削機總共由六個獨立的磨削柱構成。每個磨削柱所帶的基于流體靜力學的執行部件擁有于有三個自由度：首先是在鐵軌頭端的內部、外部或中間橫向移動；然后，針對最壞情況的偏差進行旋轉磨削；最后下移直至觸碰到鐵軌頭端，就開始磨削。Blackfin處理器對這18項動作進行同步控制，采用脈寬調制(PWM)信號來驅動閥門以便控制液壓執行部件。此外，在此定位過程中，6個旋轉傳感器、6個轉換測量儀、18個非接觸式位置開關、6個壓力傳感器持續受到監測。這一過程使用傳統的方法需要幾分鐘，而現在磨削柱可在幾秒鐘內自動放置。
最后，磨削柱開始打磨多余的材料 (圖11)。安全和堅固的外殼保護電子電路和傳感器免受四處飛濺的火花、揚起的灰塵、濕氣和熱氣的影響。
圖11：電子維修計劃被配置到維修機器中，機器在鐵軌上用磨削的方式解決缺陷問題
經過磨削過程后，通過將一套形貌測量數據加載回使用移動存儲介質的IT環境，質量得到保證。
結束語
鐵路和有軌電車的系統維護理念通過采用數字嵌入式設計被帶入一個新階段。在軌道上利用低層次的測量與控制技術，在中央定位系統采用高層次的數據挖掘和分析技術，就可實現軌道維護的最理想和具有成本效益的集成解決方案。
利用性能和功能可擴展的Blackfin處理器，基于上述測量 /維護理念的測量設備和車輛已能達到軌道固有惡劣環境所要求的關鍵的實時性能和可靠性。
缺陷的定位，這種設計的高層次數據分析和可視化所需要的故障定位已可在LabVIEW環境下實現，不僅可開發復雜的數學濾波器算法，而且還能滿足將現場設備與IT環境聯網所帶來的各種不同的連接性挑戰。簡單易用的LabVIEW再一次實現了具有最佳復用和重構可能性的高端設計。
LabVIEW嵌入式技術，特別是當專門與Blackfin處理器配合使用時，現在為以往用ASM或C/C++語言編寫的算法打開了范例轉移的大門。通過技術的變化，現在有可能像本文的案例一樣在任何鐵路或有軌電車系統實現故障(主要是裂縫)定位過程的優化。任何故障的所有數據儲存在中央數據庫，便于立即維復或者用于監控。RailSurf測量雪橇車是第一個移動和智能測量設備應用實例，通過采用下一代嵌入式解決方案，實現了快速、環保和具有成本效益的維護理念。