基于车辆响应的高速铁路轨道几何状态评估方法

轨道几何状态科学评估对保障高速铁路列车平稳、安全运行具有重要意义。基于高速综合检测列车多次检测数据，利用卷积神经网络、注意力模块和长短时记忆网络，分别学习数据的波形特征、注意力权值、长距离空间依赖关系特征，建立CBAM-CNN-LSTM车辆动态响应预测模型。该模型通过输入轨道几何、运行速度和车型预测不同工况下的车辆动态响应，进而利用预测的车辆动态响应评价轨道几何状态。研究结果表明，建立的模型能够有效预测车体振动响应，根据我国某高速铁路两种车型综合检测列车检测数据的验证结果，车体横向、垂向加速度的均方根预测误差分别为0.004g、0.009g,相关系数分别为0.608、0.793;利用预测的车辆动态响应评估轨道状态，能够有效识别引起车体振动加剧的轨道几何不利状态或隐形病害。此外，模型内部的注意力权值有助于分析挖掘导致轨道状态不良的轨道几何参数类型和位置信息。