| 于晓东,赵玉良,刘志强,牛轩煜,沙晓鹏,谷林,詹志坤.基于IoT传感器网络的实时钢轨检测系统[J].高技术通讯(中文),2020,30(8):853~860 |
| 基于IoT传感器网络的实时钢轨检测系统 |
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| DOI： |
| 中文关键词: 物联网（IoT）传感器网络； 钢轨检测系统； 加速度传感器； 钢轨扣件； 激励响应 |
| 英文关键词: |
| 基金项目: |
| 作者 | 单位 | | 于晓东 | | | 赵玉良 | | | 刘志强 | | | 牛轩煜 | | | 沙晓鹏 | | | 谷林 | | | 詹志坤 | |
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| 中文摘要: |
| 本文针对铁路部门对线路进行定期巡检和列车状态监测的实际需求，提出一种基于物联网（IoT）传感器网络的实时钢轨检测系统，包括ZigBee检测端、ZigBee传输端和云端服务器3部分，用于长距离实时采集钢轨振动信息，分析扣件松紧程度、列车载重及运行速度等状态参数。与传统检测系统相比，该系统将多种传感器融合，并利用分段通信方式将检测端数据上报至云端，具有功耗低、成本低、不占用轨道资源等优点，并可实现24h实时监测，大大提高了铁路轨道检测的效率和质量。综合实验表明，利用本文系统能够有效区分钢轨扣件的正常和脱落2种状态，结合特定型号的列车参数还可计算出列车的车厢数量、运行速度和载重等。本系统可实现性强，能够融合多种复杂算法，未来有望在铁路部门的故障定位和实时监测任务中发挥更关键的作用。 |
| 英文摘要: |
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