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基于数据驱动的轨道高低不平顺检测研究

基于数据驱动的轨道高低不平顺检测研究

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作者：李佳婕西安理工大学

学位级别：硕士

铁道工程作为我国基础设施建设的核心领域之一,对国家的整体发展至关重要。轨道结构是维系高速铁路轮轨系统安全、稳定、高效运行的基础,是高速铁路系统的关键子系统之一。在经过长期的轮轨相互撞击、外部环境变化等因素的影响下,钢轨... 详细信息

铁道工程作为我国基础设施建设的核心领域之一,对国家的整体发展至关重要。轨道结构是维系高速铁路轮轨系统安全、稳定、高效运行的基础,是高速铁路系统的关键子系统之一。在经过长期的轮轨相互撞击、外部环境变化等因素的影响下,钢轨与理想设计位置之间存在几何尺寸偏差,这种偏差称为轨道不平顺,轻则影响乘车的舒适性,重则影响列车的运行安全。目前使用轨道检测车进行轨道检测,检测成本高周期长,致使轨道不平顺维修不及时,存在安全隐患。因此,对轨道状况进行迅速检测并及时维修至关重要。本文利用在途列车的运行条件,以轨道高低不平顺为研究对象,分析列车车体振动加速度与轨道不平顺的相关性,结合大数据技术,实现对轨道不平顺快速、及时、精确地检测。具体研究工作如下:(1)对轨检数据进行分析与预处理。采用了皮尔逊系相关系数、斯皮尔曼相关系数和互信息等时域相关系数以及频域相干函数的方法,对列车车体垂向、横向加速度等车体振动响应与轨道不平顺进行相关性分析,实验结果表明了轨道高低不平顺是导致列车垂向振动的主要激扰源,为基于列车振动加速度估计轨道高低不平顺提供了理论依据。针对轨检数据中存在粗大误差值和低频趋势项等问题,首先使用了拉伊达准则与钢轨幅值变化率修正方法进行粗大误差剔除与缺失值的填充;接着提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的去除低频趋势项方法,实现了轨检数据的预处理。(2)构建了 TCN-GRU轨道不平顺估计模型,实现了基于在役列车运行条件的轨道不平顺快速估计。针对列车车体振动响应与轨道不平顺之间的因果性和时序性,利用时序卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)的因果膨胀卷积提取数据的长距离因果特征;将TCN提取的特征输入门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)进一步提取数据的时序特征,进而完成轨道高低不平顺的估计。使用实测数据对TCN-GRU模型进行了验证,实验结果表明:TCN-GRU估计模型与LSTM、GRU、TCN等模型相比,均方根误差分别降低了 33.40%、32.07%、26.93%,拟合精度提高了 21.65%、20.18%、13.52%;与CNN-LSTM、CNN-GRU、TCN-LSTM等模型相比,均方根误差分别降低了 24.40%、21.66%、11.14%,拟合精度提高了 14.80%、15.71%、9.10%,验证了 TCN-GRU估计模型的精确性与有效性。(3)提出了改进的TCN-Attention-BiGRU高低不平顺混合估计模型。针对TCN-GRU模型在不同工况线路下模型泛化能力弱的问题,在研究内容(2)的基础上,从模型输入和模型结构两方面进行改进。在原有模型输入上扩充了能反映不同工况特性的列车运行速度;将TCN与双向GRU(Bidirectional-GRU,BiGRU)结合,并引入了注意力机制(Attention Mechanism,AM)优化模型,Attention提取显著特征,BiGRU提取空间之间的关联,构建了基于TCN-Attention-BiGRU的改进混合模型。将TCN-Attention-BiGRU估计模型与不同模型进行对比,证明了改进混合估计模型的精确性与有效性;并进行消融实验,验证了 TCN-Attention-BiGRU模型中每个模块对提高整体模型的精度有一定的作用。(4)实现了轨道质量评价。首先,基于TCN-Attention-BiGRU模型高低不平顺估计值的单项轨道质量指数(Track Quality Index,TQI),评价了轨道的垂向几何状态;并将模型估计值与真实值的单项TQI评价结果进行了对比,实验结果进一步说明了估计模型的准确性。接着,在轨道不平顺的幅值方面,基于七项不平顺采用了局部峰值管理法与区段均值管理法,实现了轨道局部和总体的不平顺评价。最后,在轨道不平顺的波长方面,提出了改进的轨道质量能量评价指标(Improve Track Quality Energy Index,I-TQEI),可以准确有效地对轨道质量进行评价,实现了基于轨道不平顺管理的铁路维护。

关键词：轨道不平顺车体振动响应轨检数据预处理深度学习模型轨道质量评价

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