Intelligente voorbelastingsbewakingstechnologie en vroegtijdige waarschuwing voor spoorcondities voor bevestigingssystemen
Wat zijn de belangrijkste oorzaken en gevaren van demping van de voorspanning in bevestigingssystemen?
De belangrijkste oorzaken van verzwakking van de voorspanning in bevestigingssystemen zijn onder meer:losraken van bouten, vermoeidheid van elastische staven en omgevingsfactoren. Het loskomen van bouten wordt meestal veroorzaakt door hoogfrequente trillingen die worden gegenereerd door het rijden van de trein. Hierdoor wordt de wrijving tussen de schroefdraad van de bouten verminderd en ontstaat er geleidelijk verlies van voorspanning. Elastische staven veroorzaken vermoeiingsvervorming onder wisselende belastingen op de lange- termijn, de elasticiteitsmodulus neemt af en de oorspronkelijke voorspanning kan niet worden gehandhaafd. Deze verzwakking is onomkeerbaar. Omgevingsfactoren zoals hoge temperatuur, lage temperatuur en vochtigheidsveranderingen zullen leiden tot thermische uitzetting en samentrekking van bevestigingscomponenten, de spanningsbalans van het bevestigingssysteem vernietigen en de demping van de voorspanning versnellen. Verzwakking van de voorbelasting zal leiden tot het loskomen van de verbinding tussen de spoorstaaf en de dwarsligger, de toename van de longitudinale en laterale verplaatsing van de spoorstaaf en het overschrijden van geometrische parameters zoals de spoorbreedte en het niveau van de lijn. In ernstige gevallen zal dit fouten veroorzaken, zoals het kruipen van de rails en het breken van bevestigingsmiddelen, en zelfs leiden tot ontsporing van de trein, met grote veiligheidsongevallen en economische verliezen tot gevolg.
Wat is de kernsensortechnologie voor intelligente bewaking van de voorspanning van bevestigingssystemen?
De belangrijkste detectietechnologieën voor intelligente bewaking van de voorbelasting van bevestigingssystemen zijn:vezel Bragg-roosterdetectietechnologie en piëzo-elektrische keramische detectietechnologie. Fiber Bragg-roostersensoren hebben de kenmerken van kleine afmetingen, anti-elektromagnetische interferentie en weerstand tegen corrosie, en kunnen worden ingebed in elastische staven of bouten. De voorbelasting wordt berekend door de verandering van de roostergolflengte te detecteren en de meetnauwkeurigheid kan ± 1% bereiken. De responstijd van de sensor is minder dan of gelijk aan 10 ms, waardoor de dynamische verandering van de voorbelasting in realtime kan worden vastgelegd, en is geschikt voor gebruik in de spoorwegomgeving met sterke elektromagnetische interferentie. Piëzo-elektrische keramische sensoren zijn gebaseerd op het piëzo-elektrische effect. Wanneer de voorbelasting op de sensor inwerkt, genereert deze een laadsignaal dat evenredig is aan de druk. De voorbelastingsgegevens worden verkregen door de intensiteit van het laadsignaal te detecteren en het meetbereik is 0-100 kN, wat voldoet aan de monitoringbehoeften van verschillende bevestigingssystemen. Beide sensoren kunnen een passief ontwerp realiseren zonder externe voeding, en gegevens naar het achtergrondsysteem sturen via draadloze transmissiemodules, waardoor de moeilijkheidsgraad van installatie en onderhoud ter plaatse wordt verminderd.
Wat zijn de samenstelling en het werkingsprincipe van het intelligente voorspanningsbewakingssysteem voor bevestigingssystemen?
Het intelligente voorspanningsbewakingssysteem voor bevestigingssystemen bestaat uit vier delen:detectie-eenheid, data-acquisitie-eenheid, draadloze transmissie-eenheid en achtergrondanalyse-eenheid. De sensoreenheid bestaat uit Bragg-vezelroostersensoren of piëzo-elektrische keramische sensoren, geïnstalleerd tussen de elastische staaf en het eindmaatblok of bij de boutkop om de verandering van de voorspanning direct waar te nemen. De data-acquisitie-eenheid versterkt, filtert en zet het zwakke signaal van de sensor om in een digitaal signaal via een signaalconditioneringscircuit. De bemonsteringsfrequentie wordt geregeld op 100 Hz om de continuïteit en nauwkeurigheid van de gegevens te garanderen. De draadloze transmissie-eenheid maakt gebruik van LoRa- of NB-IoT-technologie om de verzamelde gegevens naar het basisstation te sturen, met een transmissieafstand van maximaal 5 km, en voldoet daarmee aan de behoeften van lange- bewaking van spoorlijnen. De achtergrondanalyse-eenheid voert real-time-analyses uit van preload-gegevens op basis van big data-algoritmen en stelt een preload-verzwakkingsmodel op. Wanneer de voorbelasting lager is dan de ingestelde drempel, stuurt het systeem automatisch een vroegtijdig waarschuwingssignaal om het onderhoudspersoneel op de hoogte te stellen om er op tijd iets aan te doen.
Wat zijn de verschillen in drempelinstelling voor het controleren van de voorspanning van bevestigingssystemen in verschillende lijntypen?
De verschillen in drempelinstelling voor het controleren van de voorspanning van bevestigingssystemen in verschillende lijntypen worden voornamelijk bepaald doorde aslast, de bedrijfssnelheid en de serviceomgeving van de lijn. Hoge-spoorwegen hebben een hoge treinsnelheid en een hoge trillingsfrequentie, en stellen hoge eisen aan de stabiliteit van de voorbelasting. De drempel voor vroegtijdige waarschuwing voor voorbelasting is ingesteld op 80% van de nominale voorbelasting. Dat wil zeggen dat wanneer de voorbelasting afneemt tot 80% van de nominale waarde, het systeem een vroege waarschuwing verzendt en de nominale voorbelasting doorgaans 35-40 kN is. Spoorwegen voor zwaar-vervoer hebben een grote asbelasting van de trein en een grote belastingimpact, en de snelheid waarmee de voorbelasting wordt verminderd is snel. De drempel voor vroegtijdige waarschuwing is ingesteld op 75% van de nominale voorspanning en de nominale voorspanning is 45-50 kN om ervoor te zorgen dat de rail niet losraakt onder zware belasting. Spoorwegen met normale snelheid hebben een lage bedrijfssnelheid en asbelasting, en de vereiste voorspanning is relatief laag. De drempel voor vroegtijdige waarschuwing is ingesteld op 70% van de nominale voorbelasting en de nominale voorbelasting is 25-30 kN. Stedelijke spoorlijnen hebben frequente treinstarts en -stops en veel trillingseffecten. De drempel voor vroegtijdige waarschuwing is ingesteld op 85% van de nominale voorbelasting en de nominale voorbelasting is 30-35 kN. Bovendien moet de voorbelastingsdrempel van alpine lijnen op passende wijze worden verhoogd, omdat lage temperaturen zullen leiden tot een afname van de elasticiteit van de elastische staaf en de verzwakking van de voorbelasting zullen versnellen.
Wat is de impact van intelligente voorbelastingsbewakingstechnologie voor bevestigingssystemen in de lijnonderhoudsmodus?
De intelligente voorspanningsbewakingstechnologie voor bevestigingssystemen bevordert de transformatie van de lijnonderhoudsmodusperiodiek onderhoud tot preventief onderhoud. De traditionele periodieke onderhoudsmodus controleert en onderhoudt het bevestigingssysteem volgens een vaste cyclus, wat de problemen van onvoldoende onderhoud of overmatig onderhoud met zich meebrengt, met een lage onderhoudsefficiëntie en hoge kosten. De preventieve onderhoudsmodus is gebaseerd op de realtime gegevens van het monitoringsysteem en voert alleen gericht onderhoud uit aan de bevestigingsmiddelen met overmatige demping van de voorspanning, waardoor ongedifferentieerde uitgebreide inspectie wordt vermeden en de onderhoudsarbeids- en materiaalkosten aanzienlijk worden verlaagd. Ook monitoringtechnologie kan het digitaal aansturen van onderhoudswerkzaamheden realiseren. Het achtergrondsysteem kan de trend van de verandering van de voorspanning van elke bevestiger registreren, gegevensondersteuning bieden voor het opstellen van onderhoudsplannen en onderhoudswerkzaamheden wetenschappelijker en doelgerichter maken. Bovendien kan preventief onderhoud lijnfouten die worden veroorzaakt door verzwakking van de voorbelasting effectief verminderen, de uitvaltijd van de lijn verminderen, de efficiëntie en veiligheid van de lijnoperatie verbeteren en een optimale beheersing van de lijnlevensduur-cycluskosten realiseren.