基于车辆振噪联合测试的地铁钢轨波磨识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供基于车辆振噪联合测试的地铁钢轨波磨识别方法及系统，属于轨道交通技术领域，获取列车运行数据；根据列车运行数据计算列车的车体振动加速度和车内噪声随里程的变化关系；将车体振动加速度和车内噪声按里程进行单元区段划分，获得各区段车体加速度和车内噪声特征；利用预先训练好的识别模型，对车体振动加速度和车内噪声数据特征进行处理，实现钢轨波磨的识别；根据车速、车体振动加速度和车内噪声的频率及振幅，实现钢轨波磨波长以及幅值的识别。本发明专利技术提高了钢轨波磨的检测效率以及准确性，可方便、快捷地识别钢轨波磨及其具体特征，节省了地铁轨道的养护维修成本，对于保证地铁车辆的安全平稳运行以及指导轨道养护维修具有重要意义。养护维修具有重要意义。养护维修具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
基于车辆振噪联合测试的地铁钢轨波磨识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及轨道交通
，具体涉及一种基于车辆振噪联合测试的地铁钢轨波磨识别方法及系统。

技术介绍

[0002]城市轨道交通在运营一段时间后，钢轨顶部表面沿行车方向会出现钢轨波磨。钢轨波磨会导致车辆与轨道结构发生激烈振动，线路各部件的使用寿命显著缩短，此外地铁列车在经过钢轨波磨区段会产生严重的车内噪声，影响列车运行的舒适性。因此，如何准确高效地识别钢轨波磨是一个亟需解决的重要问题。
[0003]在钢轨波磨检测方面，地铁运营维护部门主要借助动检车、探伤车等多种设备对轨道结构进行周期性检测，可分为手推式和车载式。手推式钢轨波磨检测方法主要基于加速度积分法和弦测法，原理复杂，加工精度高，购买和维修成本也较高，例如CAT波磨测量小车(进口单台设备在50万元以上)。车载式钢轨波磨检测方法主要基于车辆轴箱加速度来诊断钢轨波磨，需要将加速度传感器布置在运营车辆轴箱位置处，需投入大量成本进行日常维修，难以在既有运营车辆轴箱上实现传感器的全覆盖安装，并且成本巨大。目前，也有基于车体加速度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于车辆振噪联合测试的地铁钢轨波磨识别方法，其特征在于，包括：获取列车运行数据；其中所述运行数据包括运行过程中的车体振动加速度、车内噪声数据、运行时间、速度和里程信息；根据列车运行数据计算列车运行过程中的车体振动加速度和车内噪声随里程的变化关系；将车体振动加速度和车内噪声按里程进行单元区段划分，获得各区段车体加速度和车内噪声特征；利用预先训练好的识别模型，对车体振动加速度和车内噪声数据特征进行处理，实现钢轨波磨的识别；根据车速、车体振动加速度和车内噪声的频率及振幅，实现钢轨波磨波长以及幅值的识别。2.根据权利要求1所述的基于车辆振噪联合测试的地铁钢轨波磨识别方法，其特征在于，根据车体振动加速度和车内噪声数据随时间的变化关系，结合列车运行里程随时间的变化关系，将时间视为中间变量，从而得到车体振动加速度和车内噪声随里程的变化关系。3.根据权利要求1所述的基于车辆振噪联合测试的地铁钢轨波磨识别方法，其特征在于，获得各区段车体加速度和车内噪声特征包括：将车体振动加速度数据和车内噪声数据进行单元划分，提取各单元区段车体加速度和车内噪声数据中的最大值、最小值、峰峰值、峭度、有效值、峰值因子、裕度因子、脉冲因子。4.根据权利要求1所述的基于车辆振噪联合测试的地铁钢轨波磨识别方法，其特征在于，训练所述识别模型包括：将划分的各单元区段的数据特征作为训练集，选用径向基核函数作为支持向量机的核函数，将径向基核函数引入支持向量机，得到支持向量机的最优分类函数；采用网格法优化支持向量机的惩罚因子和径向基的宽度；计算分类准确率，并在合格分类准确率中获取分类准确率最高时的惩罚因子和径向基的宽度作为最优参数，构建最优的支持向量机钢轨波磨识别模型。5.根据权利要求1所述的基于车辆振噪联合测试的地铁钢轨波磨识别方法，其特征在于，计算识别出的钢轨波磨区段的列车速度，采用傅里叶变换方法计算钢轨波磨区段的车体振动加速度主频率和车内噪声主频率，取车体振动加速度主频率和车内噪声主频率的共有频率，作为钢轨波磨通过频率...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡小培，彭华，汤雪扬，姚宇飞，刘麦，姚建石，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：