Using a magnetic flux leakage method to estimate railway track bolted joint gaps

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The periodic estimation of the rail joint gap values allows evaluating the reliability of the continuous welded railway track and preventing its temperature deformations. The purpose of this study is to search for a simple and reliable way to evaluate the rail joint gap, which allows you to determine the desired values during high-speed inspection in automatic mode in a wide range of temperatures. A brief overview of existing techniques for evaluating rail joint gaps based on different physical principles is given. In the proposed technique, a magnetic flux leakage (MFL) method with the placement of electromagnets on the wheel axes of a car bogie is used. Such magnetization systems are applied recently on flaw-detector cars and provide a stable magnetic flux in the tested rails. Using a three-dimensional model of the rail segment with a bolt joint, we studied the characteristics of the magnetic flux leakage fields when changing the size of the rail gap in the entire practical range. The characteristics are selected that are most sensitive to a change in the gap and by which its value can be determined. With small values of the gaps the amplitude of the magnetic sensor signal is proposed as a main informative parameter, and with large gaps the estimation based on the distance between the signal extremums is more preferred. The results of computer modeling of the influence of the joint gap on the parameters of the magnetic signal qualitatively coincide with the results of field measurements made at inspection speeds up to 60 km/h.

About the authors

A. G Antipov

St. Petersburg State University

St. Petersburg, Russia

A. A Markov

JSC Radioavioniсa

Email: anarmarkov@gmail.com
St. Petersburg, Russia

E. A Maksimova

JSC Radioavioniсa

St. Petersburg, Russia

References

  1. Инструкция по текущему содержанию железнодорожного пути: утв. Распоряжением ОАО "РЖД" от 14.11.2016 г. № 2288р.
  2. Стоянкович Г.М., Пупатенко В.В. Температурные деформации в зоне уравнительных пролетов бесстыкового пути // Путь и путевое хозяйство. 2019. № 6. С. 34-37.
  3. Черепанов А.Н., Сергеев В.И., Масягутов Р.К., Огарко А.В. Акустический способ обнаружения неисправности рельсового пути / Патент RU 2511644. Опубл. 10.04.2014. Бюл. № 10.
  4. Snead E. de S. Rail stress detection system and method / Патент US 8934007B2. 2012.
  5. Архангельский С.В., Розенбаум Л.Б., Козин М.П., Шиханов А.А., Мавроди П.Б., Розенбаум Г.Л. Устройство видеоконтроля состояния поверхности рельсов и рельсовых скреплений / Патент RU 101851. Опубл. 27.01.2011. Бюл. № 3.
  6. Шилов М.Н, Третьяков А.А., Алексеев Д.В. Средства и технологии автоматизированной системы видеоконтроля объектов железнодорожной инфраструктуры // Путь и путевое хозяйство. 2021. № 9. С. 11-12.
  7. Goda W., Itoi K., Nagamine N., Tsubokawa Y. Rail Joint Gap Measurement Method using Train Frontal Images Captured by a Handy Video Camcorder // IEEJ Transactions on Industry Applications 2023. V. 143. Iss. 1. P. 46-55.
  8. Yilmazer M., Karakose M., Aydin I. Detection and Measurement of Railway Expansion Gap with Image Processing / 2021 International Conference on Data Analytics for Business and Industry. 2021. P. 515-519.
  9. Mizuno T., Mochizuki D., Kawasaki S., Watanabe S., Enoki S., Yamada H. Measurement of singular joint gap of the rails by means of rail joint gap sensor with detecting coil which is crossed to the exciting coil / IEEE International Magnetics Conference. 2002. P. FV2.
  10. Архангельский С.В., Козин М.П., Розенбаум Л.Б., Шиханов А.А. Устройство для величины стыковых зазоров и вертикальных ступенек железнодорожного пути / Патент RU 55716. Опубл. 27.08.2006. Бюл. № 24.
  11. Запускалов В.Г., Егиазарян А.В., Редькин В.И., Рябцев В.К., Туробов Б.В. Устройство для многопараметрового контроля объектов путей сообщения / Патент RU 2082640. Заявка: 96 96108055. 05.05.1996.
  12. Туборов Б.В., Дрындрожик Д.Э., Дегтярев О.Ю. Устройство для измерения тепловых зазоров в стыках рельсов железнодорожного пути / Патент RU 2192982. Опубл. 20.11.2002. Бюл. № 32.
  13. Инструкция по оценке состояния рельсовой колеи путеизмерительными средствами и мерам по обеспечению безопасности движения поездов: утв. Распоряжением ОАО "РЖД" от 28.02.2020 № 436р.
  14. Machado M., Ricci E.L.B. System and method for detecting a break in a railway track / Патент US 11130509B2. 2018.
  15. Антипов А.Г., Марков А.А. Выявляемость дефектов в рельсах магнитным методом // Дефектоскопия. 2019. № 4. С. 21-29.
  16. Антипов А.Г., Марков А.А. Сравнительный анализ методов активного и остаточного намагничивания в дефектоскопии рельсов // Дефектоскопия. 2016. № 3. С. 35-42.
  17. Park J.M., Beak Y.S., Choi J.H. Inductive sensor for the measurement of the rail joint gap // Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference. 2010. P. 733-734.
  18. Blair S. Method and System for Detecting a Material Discontinuity in a Magnetisable Article / Патент US 11249047B2. 2022.
  19. Антипов А.Г., Марков А.А. Оценка глубины выявления поперечных трещин магнитодинамическим методом в дефектоскопии рельсов // Дефектоскопия. 2014. № 8. С. 57-68.
  20. Зацепин H.H., Щербинин В.Е. К расчету магнитостатического поля поверхностных дефектов. Ч. 1. Топография полей моделей дефектов // Дефектоскопия. 1966. № 5. С. 50-59.
  21. Щербинин В.Е., Пашагин А.И. Влияние протяженности дефекта на величину его магнитного поля // Дефектоскопия. 1972. № 4. С. 74-82.
  22. Antipov A.G, Markov A.A. Using a Tail Field in High-Speed Magnetic Flux Leakage Testing // Journal of Nondestructive Evaluation. 2022. V. 41. Art. No. 2

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».