绿色工程：改善公共铁路环境质量

　　铁路监测工具(见图5)采用一流测量技术来同时确定铁路侧面图，净空高，轨距，倾斜，深度和环境温度，并可在任何地方进行监测与记录。所有的关键特性都可以当场处理和目测结果，并将其保存在移动存储器中。当操作员火车车辆沿着轨道拖动RailSurf拖运器(见图7)时，铁路监测工具会不断的监控记录纵向轨迹参数。它装有有多个感应器，用来定位铁路计算和倾斜中出现的问题，如波纹，裂洞和裂缝。获得的信息可以保留在移动存储器中，或者无线传送到操作人员的工作界面上。

　　Blackfin处理器是这个系统的核心

　　作为这些测试工具的核心，Blackfin处理器通过对电池操作提供动态电源管理，使得微控制单元和电子信号处理器得以聚合。微控制单元一般与可扩展输入输出设备连接，如激光扫描器，模拟电子感应器，键盘，TFT屏幕，电池/燃油表 和可移动媒体。数字信号处理器主要处理高级电子算法如滤波，快速傅立叶转换，判断几何误差或完成其他高难度计算任务。ADI Blackfin处理器内置NI LabVIEW模块，近来在图形系统方面取得了一些最新发明，为Blackfin 处理器提供了直接的编程模型，高质量方框图和数据流语言。可现成使用的数学分析模块和图形多任务处理在电子嵌入式设计上提升到了一个新的高度。

　　测量机器

　　由五个相互关联的Blackfin处理器驱动的多功能车可以记录长达10公里的铁路的轨道参数，拥有5毫米的点至点的分辨率。 Blackfin#1处理器允许用户通过键盘和两个TFT显示器交互。 Blackfin#2处理器则记录高速轨道几何形状和纵剖面，并将GPS信息嵌入到Blackfin#3处理器接收到的测量数据中。连同Blackfin#4处理器捕获的横截面，所有的数据最终被分流到Blackfin#5处理器中，RAM中大量的数据存储最终被保存到可移动介质上的二进制文件的缓冲区中。

　　定位瑕疵

　　我们将所获得的测量数据输入一个通用软件平台，它通过GPS定位和里程表信息将轨道几何形状，纵剖面以及横截面连在一起。这个平台使用LabVIEW和LabVIEW工具包，它的作用就是一个公共数据交换与分析池。它能够连接到各种测量设备，车辆和维护机器上。测量过程中的智能过滤功能类似于X射线，可以定位最为严重的的铁路缺陷。最终整个轨道的几何形状的测量结果由数字形式展示出来(见图2)。这个重要的信息如今可直接用于铁路维修、更换等。通过无线连接到外部数据库和CAD软件，最终数据记录可以转移到客户的IT环境中。

　　智能强大的Labview滤波器可发现缺陷

　　我们使用智能LabVIEW滤波器筛选纵向数据，找到目标处的症状。通过FFT分析可以在纵剖面图中寻找出有特征的波长进而发现起皱部分。我们通过将测量出的侧面图与记忆形状和机械轮轨接触模拟进行比较探测到裂洞，。裂缝会呈现出显着的突变，因此我们区分移动数据窗口就可以检测到它们。最终，连续运行和评估分析模型我们可以在倾斜图中定位出独特的振动模式。

　　我们将检测结果纵的症状传输到相关“超级算法” 中。由此，我们可以从测得数据中进一步减少信息量或者提取额外的有用信息。举例来说，如果在铁轨表面没有的相关信号峰，单独的倾向症状是毫无意义的，并会被退回。然而，在横截面上显示的纵向裂缝的明显磨损，可以触发报警。

　　评估铁路截面的主要理念就是将被测图与参考做比较。矢量和随机两个方法互相结合，叠加两个侧面图，以获得重要特征。纵向和垂直残差可直接显示磨损(见图8)。其它参数包括剩余的头部高度，正确匀称的轨道半径(见图9)或一个活跃的闭合交换机的间隔。保持后者的公差是对确保通过交换机的高速列车没有脱轨的危险十分关键。这就是为什么现在铁路运营公司都专注于彻底地监测交换机。