基于灰色理论定量预测轨道质量指数的研究

轨道质量指数是目前我国铁路应用的一种主要的均值评价方法,能够真实、准确地反映出轨道不平顺的质量状态.用大机维修期内观测到的轨道质量指数TQI值构造灰色预测模型,研究数据潜在规律,对TQI随时间的变化规律进行研究,预测某一时刻的TQI值,从而获得轨道质量随时间变化的规律,为各级工务管理部门对轨道不平顺状态进行宏观管理和质量控制提供依据,并将其用于指导编制维修计划和指导养护维修作业,使维修计划安排重点突出、针对性强、投资效益高、线路质量状态均衡.     

既有线轨道质量指数的分布与不平顺权重系数统计分析

利用轨检车在沪宁线苏州—南京段线路上检测的不平顺数据,计算既有沪宁线的轨道质量指数(TQI),运用统计方法对轨道质量指数的频数分布和里程分布进行分析。结果表明,线路90%以上的TQI数值处于13以下。通过对单项不平顺占轨道质量指数权重进行统计分析,得到单项不平顺的管理值。分析表明,对沪宁线而言,左、右高低不平顺和水平不平顺在TQI中占的比重较大,对轨道质量的影响较大。根据统计得到的TQI管理值和各项不平顺所占权重,各项不平顺小于管理值之内的里程均大于78%。说明将沪宁既有提速线路的TQI管理值定为13基本能保证线路的质量状态。     

基于灰色区间预测模型的轨道不平顺状态预测

轨道不平顺状态是影响行车安全的关键因素。轨道质量指数(TQI)是反映轨道几何状态变化的重要数据,是一个随时间变化的时间序列,具有随机性。为了更好地研究轨道状态的变化趋势,利用灰色区间预测模型,对单元区段范围内随时间变化的TQI进行建模,并与传统的非等间距GM(1,1)预测模型相比较。为了说明预测模型的有效性,采用京九线K467.8~K468单元区段实际数据进行验证,结果表明灰色区间模型的预测精度更高,对铁路轨道养护维修工作起到指导作用。     

轨道质量状态评价方法

轨道状态直接决定轨道-车辆系统运行的安全性和舒适性。目前对轨道不平顺的评价主要采用局部幅值超限扣分、轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)、不平顺功率谱、车辆动态响应等方法。幅值超限扣分法适用于局部存在幅值较大不平顺的情况;TQI能较好地反映区段轨道不平顺质量状态,英国、德国、美国、荷兰和我国大多采用200～250m区段TQI评价轨道不平顺的好坏;轨道不平顺功率谱     

基于灰色GM(1,1)和灰色-马尔可夫模型的轨道几何不平顺预测及应用研究

国外轨道不平顺的研究思路和方法大多是建立在对轨道动态检测数据的不同分析手段和方法上,然而由于各国检查数据的不同使得国外模型无法直接应用于国内轨道状态预测。基于昆明铁路局的实际数据,提出了灰色预测模型和灰色-马尔可夫预测模型。通过将2种模型的预测结果与一元线性回归预测结果对比分析,证明灰色预测模型不仅适用于较长区段的TQI(轨道质量指数)预测,对于更长区段的TQI预测也有比较好的效果,同时证明灰色-马尔可夫预测模型不仅能够预测随机性较强的TQI数据,也能应用于较长时间范围内的预测。     

基于改进非等间距灰色模型和PSVM的轨道质量指数预测

有效预测轨道不平顺的发展趋势对铁路的养护和管理具有重要意义。根据轨道不平顺发展的趋势性和随机性,本文提出一种将非等间距灰色模型与粒子群优化支持向量机结合的预测方法。利用改进的非等间距灰色GM(1,1)模型预测轨道质量指数(TQI)序列在未来一段时间内的变化,再利用粒子群优化的支持向量机(PSVM)模型对灰色预测值进行纠正,得到较准确的TQI序列,构建出轨道不平顺变化趋势预测模型。分别对沪昆线上行两段线路的轨道不平顺进行预测,结果表明该组合模型的预测精度较高,相对误差分别低至1.03%和2.74%。     

基于RAMS的高速铁路轨道平顺状态综合评价体系研究

结合轨道不平顺和车辆动态响应的特征量,基于可靠性、可用性、可维修性和安全性(RAMS)理论,提出高速铁路轨道平顺状态综合评价体系.采用轨道几何不平顺幅值、轨道质量指数(TQI)、轨道几何复合不平顺指标、车体加速度幅值、广义能量指数(GEI)评价轨道平顺状态的可用性.利用带通滤波后轴箱加速度有效值的峰值因子评价道岔、焊接接头、伸缩调接器等轨道短波结构在冲击载荷作用下的可靠性.采用脱轨系数、减载率、轮轴横向力、构架横向加速度的连续多波大值和轨道几何不平顺Ⅲ、Ⅳ级大值指标评价轨道平顺性对车辆安全性的影响.根据分析诊断结果动态掌握轨道平顺状态,并通过状态修减少修复时间,提高轨道平顺的可维修性.该评价体系在联调联试和日常检测中已经开始应用,并发挥了重要作用.     

轨道检查车"T值"在线路维修工作中的应用

简要介绍了轨检车TQI指数,以及铁道部运输局<既有线轨道不平顺质量指数标准及管理暂行办法>引入的"T值"概念.结合工务实际重点说明轨检车"T值"在工务线路维修工作中的应用,并根据目前铁路线路动态监测中出现的问题,对如何管理好、利用好T值及其他检测数据提出了自己的看法.     

利用轨道质量指数（TQI）预测轨道不平顺发展的探讨

上海铁路局地处华东地区，管内大部分线路“速、密、重”并举，要贯彻“预防为主、防治结合、养修并重”的原则，真正推行“状态修”，需要充分利用各类动态检测数据，对轨道不平顺的发展进行预测，为维修提供依据长研究探讨采用铁道部综合检测车TQI数据，利用线性预测模型对管内沪昆线淅赣段轨道不平顺的发展进行预测，为安排线路维修提供依据。     

轨道质量指数(TQI)在线路天窗维修中的应用

运用轨道质量指数(TQI)技术方法指导铁路线路的"天窗修",实践表明(TQI)法能提高铁路线路"天窗修"的效率和质量.阐述了轨道指数(TQI)的概念、应用现状,以及今后发展预期,为制订工务维修计划提供借鉴.     

基于改进GM(1,1)与WOA-LSSVM组合预测模型的轨道不平顺预测

在保障列车行车安全的前提下对轨道不平顺的发展趋势进行预测,可以提高线路维护效率。根据轨检车的历史轨检TQI数值进行分析,提出一种基于非等时距近似非齐次的GM(1,1)模型与鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机的组合预测模型。对非等时距GM(1,1)模型的灰作用量进行优化,并设置加权矩阵,对不同检测时间的数据赋予不同权值,建立非等时距近似非齐次的GM(1,1)模型,得到初步预测值。在此基础上,利用鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机(WOA-LSSVM)对残差进行修正,得到最终预测值。分别对某线上行两段线路的轨道不平顺TQI值进行预测,结果表明:该预测方法相对误差平均值分别为2. 316%和1. 67%,后验差分别为0. 093和0. 068,精度等级达到1级,实现了轨道不平顺较高精度的预测。     

基于机器学习的地铁轨道几何劣化规律个性化建模研究

较高的轨道平顺性是保障地铁列车安全舒适运行的基础,准确掌握地铁轨道的劣化规律对保障轨道质量具有重要意义。根据地铁线路特点,选择影响地铁轨道质量劣化的7类异质性因素,给出赋值模型,并基于机器学习方法建立轨道质量指数(track quality index,TQI)短时预测前馈神经网络模型。为了验证模型,采集了北京地铁1号线的线路设备数据及2016年8月15日至2019年2月18日间的17次TQI检测数据,形成训练数据集和测试数据集,并采取深度学习技术,利用训练数据集对该模型进行训练。基于测试数据集的模型预测值的可决系数为0.938,平均绝对百分比误差为4.80%,结果表明该模型是有效的且具有较高的预测精度。     

基于灰色系统辨识的轨道质量生命周期预测方法研究

将本文作者提出的灰色非线性模型(该内容发表于《铁道学报》2010年第2期)视为由一系列趋势项发展系数和随机项系数控制的时程函数,并将其系数作为系统分析中的辨识参数,表征系统随时间发展特征属性。在已知大机捣固作业效率或初始质量条件下,认为不同维修周期内轨道质量系统发展存在"相关性",将已知维修周期内TQI时间序列挖掘出的辨识参数作为预测维修周期内TQI发展的特征参数,建立轨道质量生命周期预测模型。实例证明:所提出预测模型可较为合理地预测各维修周期内轨道质量发展,为研究轨道质量生命周期提供思路。     

沪宁城际高速铁路轨道质量指数分布规律研究

轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)是评价轨道质量状态的重要指标。为了更加科学有效地利用TQI来指导现场的养护维修,需要了解其分布情况。统计分析发现,沪宁城际高速铁路动态不平顺TQI超限主要出现在检测速度不大于180 km/h的数据中,而且集中分布在苏州、无锡、常州、镇江的道岔段。对于检测速度大于180km/h的数据,进行了分布函数的拟合及检验,结果表明:在置信度为95%的情况下,TQI服从对数正态分布;根据近十年的TQI的统计,发现除道岔区段外,TQI年平均值为3.65 mm,标准差为0.44 mm,TQI值大于5 mm的百分比年均值为0.5。     

用于铁路轨道不平顺预测的综合因子法

根据轨道结构存在的不平顺特征及其形成原因,提出基于数字统计理论、信号处理理论和轨道不平顺检测数据的综合因子法,对各类轨道不平顺的发展趋势进行预测,为铁路线路的维修提供参考依据。方法的核心思想是基于对同一地段轨道不平顺变化规律相近的认知,即轨道在线路脆弱的地方会更脆弱,在不平顺幅值较大的地方其不平顺发展也相应较大。综合考虑影响轨道不平顺发展的众多因素,如轨道系统各部件的材料影响、铁路施工以及各种运营条件、环境因素等,将这些影响因素共同作用后的整体效果反映在构建的预测模型中,给出相应的综合因子和随机量的参数矩阵,并建立轨道不平顺管理的分级概念。计算结果表明,综合因子法能够较好地预测轨道不平顺的变化。     

滑动标准差在轨道几何区段状态评价中的应用

轨道质量指数TQI为左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑各单项标准差的和。各单项项目的标准差直接体现了此项几何不平顺的输入能量,表现为此项几何不平顺的离散程度,当它的值越大时,表明轨道状态较差,对车辆的激励能量大。针对目前分段标准差计算方式不能完全反映轨道质量状态最差的区段、评判结果存在离散性等缺点,提出利用滑动标准差计算方式对轨道区段状态进行评价的方法。通过研究确定合适的计算长度200 m和移动步长20 m,并利用京沪线9~10月份检测数据进行试用,结果表明:滑动标准差不仅能够找到轨道质量状态最差的区段,还能找出更多超出管理值标准的区段,且在识别不良区段的起止位置(长度)和评判结果一致性方面,也明显好于目前的分段标准差计算方式。     

基于空间状态辨识理论的高速铁路车体垂向加速度预测模型

轨道不平顺是引起车辆振动的主要激励源。深入分析轨道高低不平顺与车体垂向加速度关联关系动态,掌握轨道结构传递特性,对科学评价车辆、轨道的服役状态及精准指导线路养护维修具有重要意义。基于系统辨识理论,以我国高速综合检测列车车载检测系统在一高速铁路上的实测轨道不平顺及车体垂向加速度样本数据为基础,通过平均周期图谱法计算检测数据功率谱密度及其相干函数,用状态空间方法构建长波轨道高低不平顺与车体垂向加速度之间的传递模型,并用关联模型传递函数及实测数据对所建模型进行验证。结果表明:模型预测的车体垂向加速度与相应实测数据有较强的线性相关性;利用合理阶数的状态空间模型,能够有效辨识长波轨道高低不平顺与车体垂向加速度之间的传递关系。     

重载铁路轨道高低不平顺预测研究

轨道不平顺严重威胁铁路行车安全和设备的使用寿命。研究轨道高低不平顺的变化特点和劣化规律对重载铁路轨道维修管理有重要指导作用。基于灰色区间预测建模理论,研究重载铁路轨道高低不平顺变化特点和劣化规律,预测轨道高低不平顺未来的发展情况。为验证预测模型的有效性,采用神朔铁路上行10个高低超限病害高发单元区段的共17个月的历史轨道高低不平顺检测数据进行验证。结果表明:该模型拟合和预测效果良好,对神朔铁路轨道的养护维修管理有着重要意义。     

不平顺谱对列车轨道系统动力性能影响的对比分析

轨道不平顺是影响高速列车-轨道系统动力响应的主要因素之一,为了对比分析不平顺谱对列车轨道系统的影响,运用轮轨系统动力学的基本原理,建立列车-无砟轨道-路基系统垂向耦合动力模型,计算分析3种不平顺谱下车辆和轨道系统的动力响应。结果表明:不同轨道谱作用下车辆与轨道系统动力响应具有较大的差异,美国轨道谱的影响最大;武广客运专线轨道谱的影响最小,但对轨道系统的影响与德国谱相近。建议对于具体实际问题,应选用合理轨道谱:既有的武广客运专线不平顺谱是在运营初期测得,适用于开通初期的高速铁路线路,对于已经运营数年的武广客运专线,应进行不平顺谱的复测,才能准确反映实际情况。