铁路低接头不平顺劣化程度检测方法、系统及电子设备技术方案

本发明专利技术提供一种铁路低接头不平顺劣化程度检测方法、系统及电子设备，属于铁路检测运维技术领域，计算列车经过不同状态钢轨时车轮的振动加速度响应；利用WPD

【技术实现步骤摘要】
铁路低接头不平顺劣化程度检测方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及铁路检测运维
，具体涉及一种基于轮对振动响应的铁路低接头不平顺劣化程度检测方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]无缝线路因具有优良的平顺性及稳定性被大范围应用于重载铁路中。受焊材、环境及工艺影响，焊接接头与普通钢轨之间呈现材料和刚度不连续现象，在气候变化以及轮轨载荷反复作用下，钢轨接头会出现变形、塌陷，形成钢轨低接头不平顺。重载铁路钢轨低接头不平顺在大轴重列车荷载作用下会带来一系列突出的轮轨动态作用问题，进一步恶化重载铁路线路状态，进而影响重载列车运行的安全性和平稳性，严重时，甚至引发重载列车脱轨、颠覆等重大安全事故。因此检测钢轨低接头不平顺故障，对于保障列车运行安全和制定维修计划具有十分重要的意义。
[0003]国内外学者针对钢轨接头不平顺对车轨动力学影响展开了系列研究，裴承杰等对高速车辆通过钢轨焊缝不平顺的动力学响应进行了仿真分析，并对比了不同形式钢轨焊缝不平顺对轮轨的冲击作用。杨云帆等对直线电动机地铁无缝线路钢轨焊接接头不平顺进行了测试分析，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种铁路低接头不平顺劣化程度检测方法，其特征在于，包括：建立车辆
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轨道垂向耦合模型和钢轨低接头不平顺模型，分析计算列车经过不同状态钢轨时车轮的振动加速度响应；利用WPD
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EFD结合峭度阈值筛选，将由钢轨低接头不平顺引起的轮对振动响应从复杂的振动响应信号中解耦；对解耦出来的振动响应信号进行时域分析，结合Fisher准则筛选出振动响应信号中的敏感特征；将筛选出的敏感特征，结合车速作为检测钢轨低接头病害劣化程度的分类特征分别输入PSO
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SVM中，实现重载铁路低接头不平顺劣化程度的检测。2.根据权利要求1所述的铁路低接头不平顺劣化程度检测方法，其特征在于，建立车辆
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轨道垂向耦合模型和钢轨低接头不平顺模型，分析计算列车经过不同状态钢轨时车轮的振动加速度响应，包括：根据车辆
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轨道耦合动力学建立重载货车
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轨道垂向耦合模型，轨道不平顺谱采用的是朔黄重载铁路高低不平顺谱，高低不平顺谱密度函数以及特征参数如下为：S
v
(f)＝(af+b)/(1+bf+cf2+df3)2，其中，S
v
(f)为模拟轨道不平顺密度，a、b、c、d为特征参数；钢轨低接头模型采用位移输入法模型进行建模：其中，x表示钢轨纵向坐标，d为钢轨接头下降的深度，L为钢轨低接头病害的长度；将钢轨低接头等效的轨道不平顺模型与重载铁路高低不平顺进行叠加作为车辆
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轨道耦合模型的输入；根据之前建立的车辆
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轨道耦合动力学模型，仿真得到车辆在朔黄重载铁路高低不平顺谱下正常钢轨和含低接头病害钢轨上运行时的车体、构架和轮对的振动响应信号。3.根据权利要求1所述的铁路低接头不平顺劣化程度检测方法，其特征在于，利用WPD
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EFD结合峭度阈值筛选，将由钢轨低接头不平顺引起的轮对振动响应从复杂的振动响应信号中解耦，包括：对轮对振动加速度信号进行小波包分解(WPD)计算；对降噪后的轮对振动响应信号进行经验傅里叶分解；计算各模态分量的峭度值以及确定峭度阈值；根据峭度阈值筛选提取出解耦后的特征振动响应信号。4.根据权利要求1所述的铁路低接头不平顺劣化程度检测方法，其特征在于，对解耦出来的振动响应信号进行时域分析，结合Fisher准则筛选出振动响应信号中的敏感特征，包括：计算训练样本在第i个特征Z
i
上的类间散度；计算属于第c类的训练样本在第i个特征Z
i
上的类内散度；计算第i个特征Z
i
的Fisher得分；第i个特征Z
i
的Fisher得分取值越大，第i个特征Z
i
的类间散度越大，类内散度越小，说明该特征对健康状态变化越敏感；利用Fisher特征选择准则，计算提取多种特征在训练数据集上的Fisher得分，根据Fisher得分由高到低排序，选取前5个特征构成敏感特征子集。5.根据权利要求3所述的铁路低接头不平顺劣化程度检测方法，其特征在于，对降噪后
的轮对振动响应...

【专利技术属性】
技术研发人员：史红梅，余祖俊，朱力强，郭保青，许西宁，敖梦芳，李建钹，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：