| 振噪融合的地铁钢轨波磨快速测量方法 |
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| 引用本文： | 从建力, 王源, 徐舟, 李伟, 陈嵘, 王平. 振噪融合的地铁钢轨波磨快速测量方法[J]. 西南交通大学学报, 2023, 58(3): 677-684. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20220260 |
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| 作者姓名： | 从建力 王源 徐舟 李伟 陈嵘 王平 |
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| 作者单位： | 1.西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室,四川 成都 610031;2.西南交通大学土木工程学院,四川 成都 610031;3.南方科技大学系统设计与智能制造学院,广州 深圳 518055;4.深圳地铁运营集团有限公司,广州 深圳 518400 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（52278464,52008198,51778542）;;国家重点研发计划（2021YFB3703601）; |
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| 摘 要： | 
为实现数据驱动的钢轨波磨状态修,提出一种时-空密集型的钢轨波磨测量方法. 首先,采用智能终端检测列车编组车体振动和车厢噪声,对列车编组不同车体三向加速度进行波形匹配,得到延时估计值,修正列车运行速度和里程估计误差;其次,基于声纹谱能量法分析车厢声纹数据,并定义“波噪比”指标,量化钢轨波磨噪声能量及其高阶谐波能量占噪声总能量的比值,作为钢轨波磨自动识别的依据;最后,建立列车响应到钢轨波磨状态的反向映射关系,获取波噪比超限时的钢轨波磨波长和里程信息,以地铁某区间实测为例,采用钢轨波磨仪测量1.6 km范围的轨面短波不平顺,将测量结果 [0,50] mm波长范围的波深峰峰值与车厢声纹波噪比进行对比.
结果表明：当波噪比阈值取为0.2时,基于声纹数据识别的钢轨波磨与线路分布一致,验证了该方法可为钢轨波磨状态评估提供数据支撑.
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| 关 键 词： | 波噪比 振噪融合 钢轨波磨 状态修 声纹特征 |
| 收稿时间： | 2022-04-11 |
| 修稿时间： | 2022-10-13 |
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