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钢轨损伤的无线传感网络监测系统

2017-11-22,,,,,2,

无损检测 2017年11期
关键词:压电钢轨幅值

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(1.南京航空航天大学,南京 211106;2.纽卡斯尔大学,纽卡斯尔 EUI 7RU)

钢轨损伤的无线传感网络监测系统

王文皞1,王海涛1,胡泮1,刘强1,田贵云1,2,郭瑞鹏1

(1.南京航空航天大学,南京 211106;2.纽卡斯尔大学,纽卡斯尔 EUI 7RU)

由于传统的检测设备无法对钢轨进行实时监测,漏检、误检的现象时有发生。结合物联网和结构健康监测技术搭建了钢轨损伤监测的硬件系统,在岔道轨腰布置压电传感器阵列,用Lamb波激励压电传感器,对人工粘贴于轨头表面不同长度的模拟缺陷进行检测。结果表明,该系统能够检测出钢轨中的损伤。

无线传感网络;结构健康监测;压电阵列;Lamb波

在最近十几年我国对列车连续实施了6次大的提速,这在世界铁路史上也很罕见[1]。但是,列车提速的同时也带来了很大的安全隐患。而且,随着高速列车行车密度的增加和运行速度的提高,以及重载货运线路载重量的增加,钢轨损伤和故障发生的概率也大量增加,这些损伤如果不能被及时发现,可能会引起列车的运行故障,造成不可估量的损失。目前,对钢轨的检测已经逐渐形成了一个新的研究方向[2]。钢轨的检测目前采用的主要技术有超声波[3]、电磁[4]、磁粉、涡流[5]等, 但是这些方法还很难对轨道的特殊部位(如轨腰、轨底、道岔轨头等)实现完全检测,同时大多数的无损检测方法也无法实现对检测部位的实时监控。

结构健康监测指的是利用现场的无损传感技术,通过对包括结构响应在内的结构系统特性进行分析,达到检测结构损伤或退化、制定延长结构寿命策略的目的[6]。近些年来,随着科技发展以及结构设计的复杂化、智能化,结构健康监测也向着结构损伤检测、损伤定位等的方向发展。目前,基于Lamb波的损伤检测方法已经被广泛应用于结构健康监测中[7]。结构健康监测的实现都是以布置的传感器能准确采集和传输实时数据为基础和前提的,传统的结构健康监测系统数据的采集都是采用有线传感器的方法来实现的,这种方法往往使得监测网络布线量大、安装和维护费用高、可靠性差。随着传感技术、无线通信技术的发展,无线网络传感技术也得到了发展,并能够克服有线传感网络的布线量大、维护费用高等不足,在实际应用中具有重要的意义。

笔者将无线传感网络技术应用于钢轨的结构健康监测中[8],通过利用压电陶瓷晶片(PZT)传感器阵列的检测方法来实时检测钢轨损伤,PZT可以同时作为激励和接收传感器。传感网络中采用单点激励单点接收的方式,单点激励出Lamb波信号,单点采集钢轨在有损和无损状态下的信号,对数据进行分析处理,识别判断出损伤的信息。

1 结构健康监测方法

1.1基本原理

整个系统为主动式结构健康监测系统,通过在钢轨轨腰上粘贴压电阵列,对其中一个压电片进行激励,导波在钢轨上传播时遇到缺陷后,其散射特性和频谱特性等都会发生改变,在另外的压电片接收点接收的波形也会发生改变,提取出其中的差异规律即可对损伤进行分析。就算结构仅有非常微小的变化,接收点的探测信号的变化都会以一定规律展现出来。同时,钢轨作为波导弹性介质,具有良好的声导特性,导波在钢轨中也可以传播很长的距离。

1.2结构健康监测系统

整个结构健康监测系统由5个部分组成,分别为:供电系统、压电阵列、传感器节点、协调器节点以及PC机。无线结构健康监测系统框图如图1所示。

图1 无线结构健康监测系统框图

(1) 供电系统

整个供电系统框图如图2所示。

图2 供电系统框图

在充电电路中主要是太阳能供电方式,所获得的电能通过相应的充电管理芯片获得一定范围的电压,将获得的电压经过DC/DC处理得到能够为整个系统所用的电压,并给每个模块供电。整个系统在工作时,若放电保护电路检测到锂电池出现供电不足的情况并影响到整个系统的工作,放电保护电路将会阻止锂电池继续给系统供电;当锂电池通过充电系统获得足够的电能时,放电保护电路才能允许锂电池给整个系统继续供电。

(2) 压电阵列

压电材料具有正压电效应和负压电效应[9],其能将电能转化为机械能,产生的振动信号在材料中传播,遇到不同结构其振动信号也会发生相应变化。压电材料还能将机械能转换为电能,并收集结构中传播的振动信号。导波的传播过程包括振动状态和能量的传播,在波导介质中导波可以传播很长的距离,并可以覆盖整个被检物体的横截面,这样使得导波具有检测频率相对较低、传播距离远、检测距离长等特点。将压电阵列粘贴在钢轨相应位置处,通过对其中一个压电片进行导波激励,当电信号转换为振动信号在钢轨中传播并被其余的压电片接收时,接收到的信息中不仅包含了导波的相关数据,同时也包含了钢轨结构上的相关信息,通过对采集到的数据进行分析与处理就可以识别出钢轨的损伤信息。

(3) 传感器节点

传感器节点主要由基于IEEE 802.15.4协议的无线芯片JN5148(见图3)、数据采集器以及多路调理电路组成,JN5148是由Jennic公司生产的一系列全面支持ZigBeePro、超低功耗,高性能无线SOC表面贴装模块。系统通过JN5148模块来控制整个传感器节点,从而对压电阵列进行激励与接收。在采集接收数据时,考虑到JN5148自带A/D模块,采集速率较低,采用TMS320F2802型号的DSP(数字信号处理芯片)来对接收信号进行采集。同时考虑到噪声信号的干扰,接收的信号先经过信号调理电路再由DSP来采集。

图3 JN5148外观

(4) 协调器节点

协调器节点主要是接收来自同一个网络中传感器节点的数据,并通过RS232串口向PC机发送其接收到的数据。

(5) PC

分析接收到的超声导波信号,并提取其中的特征参数,再对结构损伤进行识别。

该无线传感网络结构健康监测系统与传统的有线式结构健康监测系统相比,减少了整个系统的布线量,避免了在大规模布线情况下的检测,排除了故障布线的麻烦,减少了日常维护的工作量。采用无线传感网络技术使得传感器节点可以通过无线传输的方式将钢轨的实时损伤信息传输给上位机,上位机就可以远离钢轨,不会干扰到铁路的正常运行以及危及高速列车的行驶安全。

每个传感器节点可以经过一定的自组网算法来组网[10],每个传感器节点在生成网络之后就处于监听状态,在没有收到外界命令的时候,传感器节点处于休眠的状态;当接收到外界唤醒命令的时候,节点从休眠状态唤醒并进行初始化;当接收到传输数据命令的时候,节点开始传输采集到的信息,发送给协调器节点,由协调器节点发送给上位机,对相应节点处的钢轨结构状态进行分析与处理。整个工作简单便捷,即使系统的某个节点出现问题,也只需要对相应的节点进行维护。

2 仿真与试验结果

仿真部分主要分为二维截面和三维结构的分析,分析对象为道岔中容易发生损伤的尖轨。对试验钢轨进行测量,再结合国家钢轨标准进行钢轨的建模,并在轨头处添加损伤位置。尖轨模型如图4所示,损伤及PZT的布置示意如图5所示。

图4 尖轨模型

图5 损伤及PZT的布置示意

在仿真试验中,钢轨轨腰处相距10 cm处设置了接收点和激励点,激励点上加Lamb波激励信号,Lamb波激励信号如图6所示。对激励点施加相同激励信号的情况下,分别对两点之间无损伤,宽0.4 cm、高0.1 cm、长度分别为2,3,4,6 cm损伤的情况进行试验,对获得的数据进行相应处理,得到的结果如图7所示。

图6 Lamb波激励信号

图7 不同长度损伤接收信号

在图7中的椭圆虚线标注的地方,可以明显发现无损以及其他不同长度损伤的接收信号在此处有明显的差异,无损伤情况下的接收信号的幅值小于有损伤情况下的幅值;而在有损伤情况下的接收信号中,其信号的幅值随着损伤长度的增大而增大,这为损伤的判别提供了依据。

图8为试验现场,所选用的钢轨长度约为1 m,在钢轨轨腰的位置用耦合剂粘贴了两个压电片,在两个压电片中间位置的轨头上同样用耦合剂粘贴不同长度的损伤,损伤材料为复合材料。在图中的相应位置处依次标记了传感器节点、协调器节点、DSP、调理电路以及PC(计算机),整个试验的条件与仿真试验的条件相同。

图8 试验现场

试验采用基于Lamb波的结构健康监测技术损伤识别方法的波传播检测法[11],使用两片压电片,一片作为发送器,另一片作为接收器,发送器产生Lamb波并沿着结构传播,Lamb波在传播过程中遇到各类缺陷或者损伤会发生波形的变化,然后通过压电效应,在接收器上接收到电信号,最后通过分析处理此电信号,提取出能够用来识别损伤的信号。在现场试验中,给左边的压电片一个40 kHz频率的Lamb波激励信号,右边的压电片接收相应的信号。对不粘贴损伤、粘贴2,3,4,6 cm损伤的情况分别进行试验。

将得到的数据经过消除串扰及噪声信号后的处理结果如图9所示,对比其中的不同损伤条件下接收信号的幅值。在椭圆虚线标注出来的位置上,不同损伤幅值大小出现明显的区别,其所有损伤信号幅值变化的趋势基本与仿真试验的趋势相同,在幅值具体大小上存在差别,这与硬件自身的精度有关。

图9 不同损伤试验结果

为了进一步分析每种损伤的情况,对采集到的噪声、无损伤、2,3,4,6 cm损伤的信号进行快速傅里叶变换(FFT),通过观察其频谱图来分析其中的差别,不同损伤的快速傅里叶变换结果如图10所示。

图10 不同损伤的快速傅里叶变换(FFT)结果

在图10(a)的干扰信号频谱中,可以看出干扰信号主要为低频谐波信号以及一个频率约为40 kHz的串扰(在重构信号曲线时应该将干扰信号滤除)。图10(b)~10(f)中,在频率40 kHz左右都有一个较大的幅值,这与试验所用的激励Lamb波频率相同。在其余无损伤和添加人工损伤信号的频谱图中,在最高频率处的幅值都随着添加损伤长度的增加而不断减小,说明长度越长的损伤对信号的散射越强,这使得接收到的信号越弱。通过对不同频谱的分析可以用来判断损伤程度的大小。

为了直观显示不同长度损伤的接收幅值大小,通过MATLAB软件对得到的损伤信号在40 kHz处的峰值幅值进行拟合,具体的拟合曲线如图11所示, 从拟合的曲线可以更直观地观察出接收信号的幅值与损伤长度变化的关系。

图11 不同长度损伤幅值拟合曲线

试验验证了不同长度的损伤对接收信号的影响,结果表明,该硬件试验系统可以用来判别不同长度的损伤,并且和预期的仿真试验结果基本相符。

3 结语

设计搭建的结构健康监测系统以Lamb波为激励信号,采用JN5148为主芯片,利用DSP的采集功能使得整个硬件系统能够无线传输传感器接收的数据。通过对接收到的数据进行数据处理的结果也表明了该系统损伤判别的效果。

[1] 卢春房.中国高速铁路工程质量管理创新与实践[J]. 中国铁道科学,2015,36(1):1-10.

[2] 胡泮,王海涛,田贵云,等.面向钢轨的无线结构健康监测的挑战与应用[J].无损检测,2016,38(12):32-35.

[3] 张书增. 钢轨内的超声波传播模拟及缺陷检测方法研究[D].长沙:中南大学,2014.

[4] 王平,丁松,田贵云,等. 高速铁路钢轨电磁检测试验[J]. 无损检测,2010,32(11):829-832,835.

[5] 黄凤英.钢轨表面裂纹涡流检测定量评估方法[J]. 中国铁道科学,2017,38(2):28-33.

[6] 喻言. 结构健康监测的无线传感器及其网络系统[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2006.

[7] 邱雷,袁慎芳,王强. 基于Lamb波主动结构健康监测系统的研制[J]. 压电与声光,2009,31(5):763-766.

[8] 宋丽青.钢轨状态实时监测的无线传感装置的研究[D].大连:大连理工大学,2014.

[9] 温建强,章力旺. 压电材料的研究新进展[J]. 应用声学,2013,32(5):413-418.

[10] 王骥,林杰华,谢仕义. 基于无线传感网络的环境监测系统[J]. 传感技术学报,2015,24(11):1732-1740.

[11] 李博成. Lamb波结构损伤识别中信号处理与采集的研究与实验[D].成都:电子科技大学,2013.

WirelessSensorNetworksDamageMonitoringSystemofRail

WANG Wenhao1, WANG Haitao1,HU Pan1, LIU Qiang1, TIAN Guiyun1,2, GUO Ruipeng1

(1.Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106,China; 2.Newcastle University, Newcastle NUI 7RU, UK)

The traditional test equipments fail to monitor the rail real-time, which leads to the occurrence of leak and mistakenly identified. And the monitoring of rail damage has become an important issue in the development of national railway. In this paper, a rail damage monitoring hardware system has been built based on the internet of things and structural health monitoring technology. With the piezoelectric sensor array placed in fork rail waist, piezoelectric excited by the Lamb wave sensor, experiments on the artificial paste in different lengths of rail head surface damage were carried out. The results show that the system can effectively detect the rail damage information.

wireless sensor network; structural health monitoring; piezoelectric array; Lamb wave

2017-06-25

王文皞(1994-),男,硕士研究生,主要从事结构健康监测研究工作

王海涛,htwang2002@126.com

10.11973/wsjc201711003

TG115.28

A

1000-6656(2017)11-0012-04

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