一、产品介绍

近年来，我国高速铁路的建设得到了飞速发展。随着列车运营速度、轴重、路网密度和行车密度的提高，加剧了国家和群众对铁路运输安全性的关注要求。尤其是铁轨沿线密布的螺栓，其松动可导致铁轨变形，造成车毁人亡的悲剧。由于铁轨中有大量的螺栓连接节点，维修人员很难逐个判断各杆件螺栓松动情况。

而目前，对于铁轨螺栓松动与否仍依赖工人检查的方式，工作量大，检测维修的及时性和可靠性较低，缺乏系统性的管理和检测。要实现成功的检测，往往需要大量的练习和一个不断学习，不断积累的过程。而且，即便是经验丰富的检测员也很难对螺栓的松紧程度给出准确的检测结果。除此之外，检测人员检测的过程存在着较大的潜在风险以及耗时耗力，降低了铁路运行效率。我们基于目前此种情况的考虑，研发铁轨螺栓松动检测的巡逻机器人，以解决如何高效检测铁轨螺栓松动的问题。

铁轨螺栓松动检测巡逻机器人，依托于跨座式单轨移动平台进行灵活移动，利用电磁铁对螺栓进行产生等振幅等频率激励，经过麦克风模块收集声音信息后进行声音分析，找出异常松动特征，实现松动检测。该铁轨螺栓松动检测巡逻机器人以其可以自由移动的特点，克服传统铁轨螺栓定点静态检测法的工作复杂、检测成本高昂等缺点，利用STFT-IP时频特征提取进行松动检测，从而提高了铁轨螺栓检测的准确度以及工作效率。

 

二、产品亮点

1、新型跨座式仿生单轨移动平台

整体外形仿河蟹结构，增加悬浮轮进行减震，设计V型轮结构进行自由度限制改变传统跨座式单轨结构，使整体结构更加紧凑，以便于激励的产生与平台自稳。

2、基于STFT-IP时频特征提取的铁轨螺栓松动检测

利用短时傅里叶变换（STFT, Short-time Fourier transform）处理振动信号获得时频图，通过分析时频图发现不同预紧状态螺栓联接结构的振动响应时频特征，凝练 STFT-IP （Image Pixel）特征指标。首先通过短时傅里叶变换得到振动响应信号的时频图，然后结合图像处理技术对时频矩阵进行二值化处理，并建立STFT-IP序列，利用不同预紧状态STFT-IP 序列与实验验证所提取的时频特征对比，表征铁轨螺栓连接结构不同预紧状态

3、V型导向轮设计

采用V型轮做导向轮，其主要目的在于一个V型轮可以同时限制两个方向的自由度，如果轨道两侧都有V轮，则一次限制了三个自由，只剩下沿着轨道前后移动和垂直向上的自由度，而垂直向上的自由度，则可以靠底盘的重力，紧紧的贴住轨道，自重同时为V轮的上弧面提供足够的摩擦力。对比传统方案，轨道两边侧面加惰轮导向，轨道正上方的轮子只能提供一个自由度限制，整体结构更加简洁。

三、产品工作方式

铁轨螺栓松动检测巡逻机器人依托于跨座式单轨移动平台进行灵活移动，利用电磁铁对螺栓进行产生等振幅等频率激励，经过麦克风模块收集声音信息后自动完成降噪、分割、分析时频特征，与前期收集声音建立的数据集训练权重形成的机器学习结果对比，通信模块将异常结果传回电脑，找出异常松动特征，实现松动检测。

 

 

四、研发团队

金志伟，郑州大学机械与动力工程学院2019级本科生，团队项目负责人；

乔宗滨，郑州大学机械与动力工程学院2019级本科生，机械结构设计；

陈欣瑞，郑州大学机械与动力工程学院2019级本科生，声音分析，机器学习；

马宁涵，郑州大学机械与动力工程学院2019级本科生，PPT及文案美化。

五、所获奖项

1、2021年iCAN全国大学生创新创业大赛河南赛区选拔赛一等奖

2、国家实用新型专利：（ZL 202122247493.7）一种铁轨螺栓松动检测的仿蟹单轨移动装置