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Publicação
Caracterização de vibrações em ambiente ferroviário
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Autores
Resumo(s)
As quedas de pedras em linhas férreas são, além de um potencial causador de acidentes, um problema para a manutenção da infraestrutura por parte do operador Infraestruturas de Portugal. No Relatório Anual de Segurança Ferroviária [1] são recomendadas medidas de mitigação de risco como ”(...)nomeadamente através da realização de empreitadas de contenção de taludes e do recurso aos sistemas de deteção de queda de blocos(...)”. Neste trabalho, são extraídas características dos sinais de vibração em ambiente ferroviário, que são, em seguida, submetidas a classificação automática, com o objetivo de distinguir entre diferentes tipos de eventos, incluindo a queda de pedras. Com recurso a dados reais, obtidos em ambiente ferroviário, foi possível definir vários conjunto de características que, aliados a diferentes algoritmos de classificação, permitem uma precisão superior a 75%, o que aliado a pós-processamento permite a deteção de 100% dos eventos testados.
Abstract Rockfalls on railway tracks are not only a potential cause of accidents but also a maintenance challenge for the infrastructure operator, Infraestruturas de Portugal. In the Annual Railway Safety Report [1], risk mitigation measures are recommended, such as ”(...) specifically through the execution of slope stabilization works and the use of rockfall detection systems (...)”. In this work, features are extracted from vibration signals in a railway environment, which are then subjected to automatic classification with the goal of distinguishing between different types of events, including rockfalls. Using real data obtained in a railway environment, it was possible to define several sets of features that, combined with different classification algorithms, enable an accuracy above 75%, which, along with post-processing, allows for 100% detection of the tested events.
Abstract Rockfalls on railway tracks are not only a potential cause of accidents but also a maintenance challenge for the infrastructure operator, Infraestruturas de Portugal. In the Annual Railway Safety Report [1], risk mitigation measures are recommended, such as ”(...) specifically through the execution of slope stabilization works and the use of rockfall detection systems (...)”. In this work, features are extracted from vibration signals in a railway environment, which are then subjected to automatic classification with the goal of distinguishing between different types of events, including rockfalls. Using real data obtained in a railway environment, it was possible to define several sets of features that, combined with different classification algorithms, enable an accuracy above 75%, which, along with post-processing, allows for 100% detection of the tested events.
Descrição
Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações, no Perfil de Eletrónica
Palavras-chave
Vibrações em ferrovia Acelerómetros de baixo custo Deteção Classificação Railway vibrations Low-cost accelerometers Detection Classification