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본 연구에서는 열차의 ABA (Axle Box Acceleration) 측정을 사용하여 “스쿼트”라고 하는 철도 표면 결함을 감지하는 방법을 제시하였다. 결과 도출 및 검증을 위하여 ABA 프로토 타입 설계, 구현 및 현장시험을 실시하였다. 현장시험은 검증된 정밀 계측 시스템을 사용하였으며, 측정된 데이터는 Matlab 프로그램을 이용하여 신호 처리하였다. 스쿼트의 위치를 결정하는 알고리즘은 웨이블릿 스펙트럼 분석을 기반으로 개발하였다. 본 연구는 국내 일반선 구간을 대상으로 검증하였으며 해당구간에 대한 현장 검증을 실시한 결과 약 88.2%의 적중률로 스쿼트를 감지하였다. 스쿼트가 발생한 주요 위치는 레일 용접부 및 이음매구간이며, 일부 구간에서 스쿼트가 발생한 위치에 뜬침목이 발생하는 것을 확인하였다.
In this study, a method for detecting railway surface defects called “squats” was proposed using the ABA (Axle Box Acceleration) measurement of trains. ABA prototype design, implementation, and field tests were conducted to derive and verify the results. The field test was performed using a proven precision measurement system, and the measured data were signal-processed using Matlab program. The algorithm for determining the position of the squats was developed based on wavelet spectrum analysis. This study was verified for a section of a domestic general line and, as a result of conducting field verification for the section, squats was detected with a hit rate of about 86%. The main locations at which squats occurred were the rail welds and the joint section, and it was confirmed that unsupported sleepers occurred at locations where squats occurred in some sections.
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Axle box acceleration (ABA), Rail transportation maintenance, Railway monitoring, Surface defects on railway rails
