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基于金属磁记忆检测的无缝钢轨内部温度应力快速分类评估方法
| 论文题名： | 基于金属磁记忆检测的无缝钢轨内部温度应力快速分类评估方法 |
| 关键词： | 无缝钢轨;内部温度;金属磁记忆检测;快速分类评估 |
| 摘要： | 我国的高速铁路建设过程中广泛采用无缝钢轨，其特点在于以焊接的方式连接标准长度的钢轨，与传统铁路相比，无缝钢轨的优势在于大大减少了钢轨接头的数量，从而节省了建造成本和原料。但是，无缝钢轨铺设完成后，其中间部分固定区由于受到两端扣件阻力无法自由伸缩，当遇到炎热或寒冷的天气时，钢轨内部会产生巨大的纵向温度应力，若不及时处理，会导致胀轨和断轨等安全事故的发生。因此，实现无缝线路温度应力的快速、实时监测具有重要意义，可以起到早期预警的作用。 本文从铁磁学基础理论的角度论述了金属磁记忆法和磁巴克豪森噪声法的原理。金属磁记忆法的优势在于快速、非接触检测温度应力，满足大规模、长距离无缝线路对温度应力检测效率的要求，其缺点在于仅能定性检测应力，无法定量检测应力大小。针对金属磁记忆法仅能定性检测应力集中，无法定量检测应力的问题，本文提出使用磁巴克豪森噪声法应力定量检测结果标记金属磁记忆信号，建立金属磁记忆信号与无缝线路温度应力之间的定量评估模型，实现金属磁记忆法对无缝线路温度应力的定量检测。 本文主要研究内容：首先是提出了金属磁记忆法定量检测应力的现场测量方案，用磁巴克豪森噪声法作为金属磁记忆法的定量参考标准，并进行了现场测量，从而得到了具有应力标签的磁记忆信号，按照应力区间对磁记忆信号进行分类；然后分别从时域和频域综合提取金属磁记忆信号有效特征；针对各类应力区间样本数量的不均衡特性-低应力样本数量远大于高应力样本，本文提出基于代价敏感学习和集成学习方法的改进不平衡分类算法-基于Bagging的选择性集成加权核函数极限学习机算法，最终建立无缝线路温度应力磁记忆定量评估模型。实验验证结果表明：该方法在金属磁记忆法仅能定性检测应力的基础上更进一步，实现了金属磁记忆法对无缝钢轨温度应力的定量评估。 |
| 作者： | 朱雨杭 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 陈娟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京化工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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