Application of vibration signals in railway track diagnostics using a mobile railway platform

1.

КАФЕДРА «ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЕ
ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА»
Тема:Application of vibration signals in
railway track
diagnostics using a mobile railway
platform
Докладчик: студент группы СОДП-33
Егорова Елена Сергеевна
Руководитель: старший преподаватель
кафедры лингвистики
Митрофанова Ирина
Самара
2024 г
Васильевна

2.

Introduction
• The article discusses the importance of maintaining railway track quality for safety and
passenger comfort, especially in light of rising rail traffic in Poland, which accelerates
infrastructure wear. It introduces an innovative approach to track diagnostics through
vibration data collected by a mobile rail platform, providing insights specifically tailored to the
Polish railway system. The research considers global advances in onboard diagnostic tools and
highlights the need for continuous monitoring due to the complex interactions of various
track components, such as rails, sleepers, and subgrade conditions, which can affect
diagnostic clarity.
• The study employs accelerometers on a moving vehicle to collect real-world data, which is
then processed through a custom algorithm and a proposed onboard diagnostic system. The
article is structured into three main parts: a literature review on diagnostic techniques, a
description of the mobile measurement platform and methodology, and a case study focusing
on how vibration signals detect track issues, particularly at crossings and surface elements.
The findings affirm the potential of vibration-based diagnostics for identifying specific track
damages, offering insights for improved rail maintenance and safety strategies.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

3.

Вступление
В статье обсуждается важность поддержания качества железнодорожных путей для обеспечения
безопасности и комфорта пассажиров, особенно в свете роста железнодорожных перевозок в Польше, что
ускоряет износ инфраструктуры. В статье представлен инновационный подход к диагностике путей с
помощью данных о вибрации, собранных мобильной железнодорожной платформой, что позволяет получить
информацию, специально разработанную для польской железнодорожной системы. В исследовании
рассматриваются мировые достижения в области бортовых диагностических средств и подчеркивается
необходимость постоянного мониторинга из-за сложного взаимодействия различных компонентов пути,
таких как рельсы, шпалы и состояние земляного полотна, которые могут повлиять на точность диагностики.В
исследовании используются акселерометры на движущемся транспортном средстве для сбора реальных
данных, которые затем обрабатываются с помощью специального алгоритма и предложенной бортовой
диагностической системы. Статья состоит из трех основных частей: обзора литературы по методам
диагностики, описания мобильной измерительной платформы и методологии, а также тематического
исследования, посвященного тому, как вибрационные сигналы обнаруживают проблемы на пути, особенно
на перекрестках и элементах поверхности. Полученные результаты подтверждают потенциал диагностики на
основе вибрации для выявления конкретных повреждений рельсового пути, что позволяет лучше понять
стратегии технического обслуживания рельсов и обеспечения их безопасности.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

4.

Literature review
In Poland, railway surface diagnostics adhere to strict guidelines, notably Instruction No. 8,
which specifies inspection processes using defectoscopic tests and specialized equipment,
requiring track sections to be closed during assessments. Advances in onboard monitoring allow
continuous infrastructure evaluation, with real-time data from methods used on systems like
the Swiss Federal Railways and Japanese systems, improving defect detection through advanced
signal processing.
Recent research highlights the integration of technologies like IMUs, INS, GNSS, and Kalman
filtering, enhancing track diagnostics by accurately capturing geometric defects and surface
irregularities, critical for safety. Additionally, AI-driven approaches, especially deep learning and
reinforcement learning, improve defect identification, predictive maintenance, and decisionmaking. These innovations enable early detection and precise monitoring, thus boosting
maintenance strategies and operational safety.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

5.

Обзор литературы
В Польше диагностика железнодорожного покрытия проводится в соответствии со строгими
руководящими принципами, в частности Инструкцией № 8, которая определяет процессы проверки с
использованием дефектоскопических тестов и специализированного оборудования, требуя, чтобы
участки пути были закрыты во время оценки. Достижения в области бортового мониторинга позволяют
проводить непрерывную оценку инфраструктуры с использованием данных в режиме реального
времени, полученных с помощью методов, используемых в таких системах, как швейцарские
федеральные железные дороги и японские системы, улучшая обнаружение дефектов за счет
усовершенствованной обработки сигналов.Недавние исследования свидетельствуют об интеграции
таких технологий, как IMU, INS, GNSS и фильтрация Калмана, которые улучшают диагностику путей за счет
точного выявления геометрических дефектов и неровностей поверхности, имеющих решающее значение
для безопасности. Кроме того, подходы, основанные на искусственном интеллекте, особенно глубокое
обучение и подкрепление, улучшают идентификацию дефектов, прогнозирование технического
обслуживания и принятие решений. Эти инновации обеспечивают раннее обнаружение и точный
мониторинг, что повышает эффективность стратегий технического обслуживания и эксплуатационную
безопасность.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

6.

Measurement platform
• The study used two mobile measurement sets (A
and B) to analyze railway tracks on selected routes.
Set A included a non-powered Xk 03-0517 platform
with vibration sensors and a DH-350.11 rail vehicle
for propulsion, while Set B incorporated a similar
setup with an added separation wagon to buffer
the effects of the DH-350. In both sets, the DH350.11 powered the movement, and the Xk 030517 platform housed the vibration sensors, which
recorded signals in multiple directions for set A and
a single direction (vertical) for set B. Data was
collected at high sampling frequencies using
advanced recording devices controlled wirelessly
or via LAN.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

7.

Измерительная платформа
В исследовании использовались два мобильных
измерительных комплекса (A и B) для анализа
железнодорожных путей на выбранных маршрутах. Комплект
А включал в себя автономную платформу Xk 03-0517 с
датчиками вибрации и рельсовое транспортное средство DH350.11 для приведения в движение, в то время как комплект В
включал аналогичную установку с дополнительным
разделительным вагоном для смягчения воздействия DH-350.
В обоих комплектах механизм приводился в действие на DH350.11, а на платформе Xk 03-0517 были установлены датчики
вибрации, которые регистрировали сигналы в нескольких
направлениях для комплекта A и в одном направлении
(вертикальном) для комплекта B. Данные собирались с
высокой частотой дискретизации с использованием
передовых записывающих устройств, управляемых по
беспроводной сети или через локальную сеть.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

8.

Researched railway lines
• Two measurement campaigns were conducted to
assess vibration signals on Polish railway lines. The
first campaign (Route A) in 2019 focused on lines No.
203 (Tczew–Chojnice) and No. 211 (Chojnice–Brusy).
The second campaign (Route B) in 2021 covered
multiple sections around Gdańsk and Gdynia,
including lines No. 9, No. 202, No. 248, and No. 201.
Both campaigns involved continuous vibration
measurements on single- and double-track lines
with varied surface elements, with vehicle speeds
ranging from 10 to 80 km/h. Table 1 provides
specifics on each line's conditions and the
movement of the measurement rail platform,
whether pulled or pushed by the DH-350 vehicle.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

9.

Исследованные железнодорожные линии
Были проведены две кампании по измерению
вибрационных сигналов на польских железнодорожных
линиях. Первая кампания (маршрут А) в 2019 году была
проведена на линиях № 203 (Тчев–Хойнице) и № 211
(Хойнице–Брусы). Вторая кампания (маршрут В) в 2021 году
охватила несколько участков вокруг Гданьска и Гдыни,
включая линии № 9, № 202, № 248 и № 201. Обе кампании
включали непрерывные измерения вибрации на
однопутных и двухпутных линиях с различными
элементами покрытия при скорости движения
транспортных средств от 10 до 80 км/ч. В таблице 1
приведены подробные сведения о состоянии каждой линии
и перемещении измерительной рельсовой платформы,
независимо от того, тянет ее или толкает транспортное
средство DH-350.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

10.

Data processing algorithms
The article analyzes three diagnostic cases for railway tracks: identifying a squat defect,
evaluating the condition of a railway crossing based on surface type, and assessing track
surface condition according to fastening type and sleeper. For each case, unique data
processing models were applied, with vibration signals recorded in multiple directions (x, y,
z) to determine signal feasibility for defect identification. The squat defect analysis,
focused on vertical (z) displacements and using high-pass filtering in the frequency
domain, was challenged by informational noise from other track irregularities. Frequency
analysis and third-octave analysis highlighted a strong defect detection capability,
especially in the z-direction.
For railway crossings, the analysis incorporated both horizontal (y) and vertical (z) vibration
directions, applying high-pass filters and Power Spectral Density (PSD) analysis, which
demonstrated promising insights into the effect of crossing construction on track
condition. Future studies are set to explore further details regarding crossing materials.
Finally, track surface condition was evaluated by analyzing vibration amplitudes in the time
domain, especially in the y and z directions, to identify variations in track substructure and
fastening types. This structured approach to signal processing allowed for enhanced clarity
in defect identification and track condition evaluation across varied track infrastructure.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

11.

Алгоритмы обработки данных
В статье анализируются три случая диагностики железнодорожных путей: выявление дефекта приземистости, оценка
состояния железнодорожного переезда на основе типа поверхности и оценка состояния поверхности пути в зависимости
от типа крепления и шпалы. Для каждого случая были применены уникальные модели обработки данных, при этом
вибрационные сигналы регистрировались в нескольких направлениях (x, y, z), чтобы определить возможность
использования сигнала для идентификации дефекта. Анализ дефектов, основанный на вертикальных смещениях (z) и
использующий фильтрацию верхних частот в частотной области, был затруднен из-за информационного шума от других
неровностей дорожки. Частотный анализ и анализ третьей октавы показали высокую способность обнаружения
дефектов, особенно в направлении z.Для железнодорожных переездов анализ включал как горизонтальное (y), так и
вертикальное (z) направление вибрации, применяя фильтры верхних частот и анализ спектральной плотности мощности
(PSD), которые продемонстрировали многообещающее понимание влияния конструкции переезда на состояние пути. В
будущих исследованиях будут рассмотрены дополнительные детали, касающиеся материалов для переездов.Наконец,
состояние поверхности пути оценивалось путем анализа амплитуд вибрации во временной области, особенно в
направлениях y и z, для выявления изменений в конструкции основания пути и типах креплений. Такой
структурированный подход к обработке сигналов позволил повысить точность идентификации дефектов и оценки
состояния пути в различных областях инфраструктуры пути.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

12.

Implementation of vibration signals in the identification
of squat defects on the running surface – case study
The article presents an analysis of squat defect No. 227, a
point defect occurring on the rail's running surface,
identified by a semicircular dimple caused by peeling and
cracking. This defect impacts vehicle safety, ride comfort,
and structural integrity, especially under specific operating
conditions. Vibration signal processing identified this defect
as a vertical irregularity, with a double integration of
vibration signals used to derive vertical displacements,
followed by filtering to remove noise. When passing over
squat defects, time-domain analysis showed consistent
results across different rails, suggesting potential diagnostic
reliability. Spectral analysis indicated that low frequencies
(up to 100 Hz) characterize these defects, with their
frequency spectra displaying a flat, rectangular shape at
specific amplitudes.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

13.

Использование вибрационных сигналов при выявлении дефектов
приседания на беговой поверхности – практический пример
В статье представлен анализ дефекта № 227, точечного дефекта,
возникающего на рабочей поверхности рельса, который
определяется полукруглым углублением, образовавшимся в
результате отслаивания и растрескивания. Этот дефект влияет на
безопасность транспортного средства, комфорт при езде и
целостность конструкции, особенно в определенных условиях
эксплуатации. Обработка вибрационных сигналов выявила этот
дефект как вертикальную неровность, при этом для определения
вертикальных перемещений использовалось двойное
интегрирование вибрационных сигналов с последующей
фильтрацией для устранения шума. При обходе плоских дефектов
анализ во временной области показал одинаковые результаты на
разных рельсах, что свидетельствует о потенциальной надежности
диагностики. Спектральный анализ показал, что для этих дефектов
характерны низкие частоты (до 100 Гц), а их частотные спектры
имеют плоскую прямоугольную форму при определенных
амплитудах.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

14.

Conclusions
1. The article describes detailed methodologies for gathering and analyzing vibration
signals, highlighting the importance of advanced signal processing techniques.
2. The study emphasizes the importance of using mathematical models and machine
learning algorithms to interpret and classify detected anomalies.
3. The methodology considers the dynamics of changes in diagnostic parameters,
enabling the timely identification of potential issues.
4. The ultimate goal is to develop a fully functional mobile system for onboard
diagnostics, compatible with commercial trains, for prompt and accurate fault detection.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

15.

Выводы
1. В статье подробно описываются методики сбора и анализа вибрационных сигналов,
подчеркивается важность передовых методов обработки сигналов.
2. В исследовании подчеркивается важность использования математических моделей и
алгоритмов машинного обучения для интерпретации и классификации обнаруженных
аномалий.
3. Методология учитывает динамику изменений диагностических параметров, что
позволяет своевременно выявлять потенциальные проблемы.4. Конечной целью
является разработка полнофункциональной мобильной системы бортовой
диагностики, совместимой с коммерческими поездами, для оперативного и точного
обнаружения неисправностей.
Link:https://www.researchgate.net/publication/328479625_Small-Signal_Stability_Analysis_for_the_Multi-terminal_VSC_MVDC_Distribution_Network_A_Review

16.

КАФЕДРА «ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЕ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО
ТРАНСПОРТА»
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ
Докладчик: студент группы СОДП-33
Егорова Елена Сергеевна
тл. 8-967-72-74-799
е mail:lenaegorova303@gmail.com
Самара 2024 г