原创：Acellent Tech
Sensor Network Design Technique for Monitoring Railroad Structures
一, 摘要
诸如枕梁和转向架之类的高速列车的组件在变化的环境和操作条件下承受连续的动态载荷。定期对这些组件进行定期维护是不可行的，因为这些检查成本高，工作繁重并且会增加结构性停机时间。此外，这些常规检查需要拆卸火车结构的不同部件。如果没有正确执行这些拆卸和重新组装操作，通常会导致新的损坏。结构健康监测（SHM）技术是监测此类关键结构的理想解决方案。
基于导波的结构健康监测（SHM）技术目前广泛用于航空航天和能源行业，以监测诸如疲劳裂纹、分层、脱胶和腐蚀等结构损坏。任何SHM技术的损坏检测灵敏度在很大程度上取决于传感器网络设计。本文提出了基于模型的量化技术，以设计和验证传感器网络的性能。在CRRC和Acellent Technologies之间的一项联合计划中，通过对高速火车枕梁进行案例研究，演示并验证了传感器网络设计技术。
二, 引言
在过去的二十年中，几项创新发展使火车得以高速行驶。诸如枕垫、转向架、车身等高速列车的组件会在不断变化的环境和运行条件下长期承受连续的动态载荷。高速列车的许多组件都是具有焊接界面的接合点，这些接合点被认为是动态应力变化很大的关键区域。高应力负荷的结果导致开始出现疲劳裂纹[1]，这些疲劳裂纹对于维护高速列车系统安全性的现场操作人员来说是一个主要问题。
结构健康监测（SHM）是航空、民用和管道领域的一种新兴技术，正用于结构完整性监测和资产管理。SHM技术被认为是加强结构检查和管理的一种革命性方法，它使人们能够从昂贵且费时的人工检查转向更便宜，更快的自动化结构监测。通过利用现代的低成本传感器和数据采集设计，并将其与强大的信号处理算法相结合，SHM的目的是检测和跟踪随时间推移的损坏，以便及时、有针对性且经济高效地维护所监测的结构。与传统的无损检测评估方法相比，SHM系统中永久安装的传感器的使用提供了一种更有效的技术，因为传感器可以轻松地安装在那些如果不进行广泛的结构拆卸则很难检查的区域上。
设计传感器是SHM系统开发和部署中的关键过程。为了满足SHM系统在结构生命周期内执行功能所需的可检测性、可维护性和耐用性要求，传感器系统必须具有：
1，与结构的牢固集成。该传感器采用合适的粘合剂材料、粘合剂、保护材料来实现长期耐用性和操作性。
2，检测性能的高精度。根据可检测性的传感器设计，确定用于检测和定位损坏所需的传感器数量。传感器布局根据结构配置和关键监控区域可能具有不同的分布密度。在传感器设计过程中，使用仿真工具对传感器布局的场景进行了验证，以确保设计结果符合可检测性目标。
3，传感器长期运行的可靠性。所使用的传感器已在航空航天工业中证明了长期可靠性，并符合军工标准。
三, 需求中的SHM技术及建议的解决方案
如图1所示，目前高速列车系统中有许多传感器可以监测关键部件及其性能，例如电压和电流电子传感器、温度传感器、气压传感器、加速计传感器、陀螺仪传感器、化学检测传感器。SHM系统可以通过动态应变监测、腐蚀检测、疲劳裂纹检测、冲击检测传感器等扩展这些传感功能。
图1. 高速列车系统中的传感器
CRRC与Acellent技术公司合作，目前正在测试用于高速列车的SHM系统框架。该系统利用Acellent的SHM-Patch热点监控系统（SPHSM）。该系统由Acellent的专利SMARTLayer®技术、“机载的” ScanGenie数据采集硬件和SHM Pro-SHM Patch分析软件系统组成，是用于高速列车的完整解决方案。通过使用分布式传感器网络，该系统可用于监视结构（如承梁）上的多个热点。
四, 创新的建模技术
我们已经为高速列车开发了利用计算机辅助技术概念设计、分析和验证物理资产（例如结构）性能的创新建模技术。这些技术目前广泛用于设计SHM传感器网络。计算机辅助设计（CAD）过程是从物理结构创建模型的主程序。CAD模型可用于设计传感器、连接器；安装机构；以及进行多物理分析，例如基于设计配置的动态应力、振动和热研究学领域。
五, 传感器网络设计原理
Acellent开发了SHM贴片热点监测系统（SPHSM），该系统已广泛用于航空航天行业，用于监测结构上的疲劳裂纹和腐蚀破坏。在高速铁路系统的应用中，每种结构都有其独特性和特殊要求，以满足应用的要求。图2说明了可以标准化并应用于高速列车系统的设计处理流程图：
a, 创建并使用CAD模型来辅助传感器设计。
b, 该模型通过带有设计标准的有限元分析模型运行，以识别每个热点处的结构问题。
c, 有限元分析的结果被输入到传感器设计过程中，以确定传感器的数量和具有确定的障碍物、保留区、高应力/应变区的传感器策略的位置。
d, 传感器设计是使用三维（3D）软件环境以及传感器模型创建的。
e, 最后，在最终制造过程中输入3D传感器设计结果以进行设计。制造该设计是为了获得最终的传感器网络层。
图2. 高速列车枕架结构的传感器设计
在为一个结构设计智能层传感器时，需要执行以下步骤：
步骤1：在结构中选择要监视的关键区域；
步骤2：确定损坏的类型和大小；
步骤3：确定驱动力和传感器间距以形成有效的传感器网络；
步骤4：通过验证传感器网络（即PODnetwork）的检测概率来确定传感器网络对损坏的敏感度。
1, 检测要求和临界损坏大小
检测要求通常是指SHM系统在其正常运行环境中的检测目标。为了量化检测要求，将临界背景损坏大小用作最小的可检测损坏的尺寸。最小损坏大小通常由检查过程提供，该检查过程中存在维修/更换结构的计划，以减轻结构故障的风险。
2, 确定传感器数量的灵敏度分析
在确定要使用多少个传感器以及将它们放置在何处之前，灵敏度分析是一个关键过程。在SHM监测中，有一种基于波传播模型的系统方法来确定损伤敏感性，该模型使用检测概率技术。通过测试来测量不同频率下的波传播参数。知道了波速和驱动频率，就可以估算出波长。已知不同频率下的最小可检测损坏尺寸和波长，可以选择驱动波频率。通常，在较低的波长（较高的频率）下，传感器信号对较小的裂缝更敏感，但在较高的频率下，波衰减非常高，从而限制了波的传播距离。传感器设计验证工具能够验证当前传感器设计是否满足最小可检测损伤大小。
3, 传感器网络设计的优化过程
设计过程可以迭代运行，以实现最佳的传感器网络设计。Acellent的传感器设计验证工具是根据兰姆波传感器网络的检测概率（PODnetwork）理论开发的。基于PODnetwork模型的验证工具使用基于遗传算法（GA）的优化方法。图3说明了基于PODnetwork模型的优化工具如何用于传感器设计的优化的一般概念。
图3. 使用PODnetwork工具的传感器设计优化过程。(设计初始的传感器网络,在SHM Pro软件上运行POD工具,在临界损坏尺寸运行PODnetwork ≥90%, 修正传感器网络, 最优化传感器网络)
六, 传感器可靠性
SHM传感器设计用于在结构设计寿命内可靠运行。一般情况下，传感器可能设计有一个专门的保护机制，例如涂层、机械包装和其他保护材料。
此传感器设计用于在高铁环境，包括振动、温度、湿气、吹沙等。
七, 结束语
在线结构健康监测技术因其易于监测几个关键部件的能力而受到了高速铁路和火车运营商的关注。正在进行测试，以评估和部署在支架、转向架和车身领域中的SHM系统。SHM部署的目标是监测结构健康状况，确保结构安全，同时降低检查成本。SHM系统在高速火车系统中的应用需要额外的测试和验证，然后才能批准系统部署。该系统可以提高资产诊断管理的效率，并为铁路系统的预测技术和剩余寿命的预测提供关键输入。
八, 感谢
作者感谢Ma Long先生, Zhao Sicong, Wang ZongZheng和Ju Zengye对于Acellent公司的SHM系统验证测试的参与
九, 参考文献
1 J.-B. Ihn and F.-K. Chang, “Detection and monitoring of hidden fatigue crack
growth using a built-In piezoelectric sensor/actuator network, Part II: Validation
through riveted joints and repair patches.” Smart Materials and Structures, 13,
621-630, (2004).
2 Markmiller, J.F.C. and Chang, F.-K., “Sensor Network Optimization for a Passive
Sensing Impact Detection Technique,” Journal of Structural Health Monitoring,
9(1), 25-39 (2010).
3 Padula, L.S. and Kincaid, R.K., “Optimization Strategies for Sensor and Actuator
Placement.” NASA/TM-1999-209126 (1999).
4 Worden, K. and Burrows, A.P., ‘‘Optimal Sensor Placement for Fault Detection,’’
Engineering Structures, 23(8), 885–901 (2001).
5 Guo, H.Y., Zhang, L., Zhang, L.L. and Zhou, J.X., “Optimal Placement of Sensors
for Structural Health Monitoring using Improved Genetic Algorithms,” Smart
Materials & Structures, 13, 528-34 (2004).
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