基于组合方法的轨道不平顺预测

准确把握轨道不平顺的变化规律,对于科学制定铁路养护及大修计划具有重要意义。对此,提出了一种基于灰色模型与神经网络的轨道不平顺组合预测算法,先用传统灰色预测模型对轨道不平顺数据进行初步预测,然后用BP神经网络对初步预测值进行修正。结果表明,该预测算法与实际轨道不平顺的平均误差可控制在5%以内,预测精度高于单一算法,可应用于铁路养护工作中广泛存在的轨道不平顺趋势分析问题。     

基于ARIMA模型的轨道不平顺状态预测研究

轨道是列车运行的基础,轨道不平顺状态是影响行车安全的关键因素.为保障列车安全、平稳和不间断的运行,轨道必须具有高平顺性.根据轨道不平顺变化特点,文中利用ARIMA（自回整合归移动平均）模型对轨道不平顺状态进行预测,并且采集了京九线下行463.8 km处2008年2月第二次检测至2008年12月第一次检测的TQI历史检测数据对模型的有效性进行了检验,结果表明ARIMA模型能够对两次大修作业之间的轨道的不平顺状态进行较为准确地预测.     

轨道不平顺数值模拟方法

为了提高将轨道功率谱密度函数(PSD)通过数值模拟方法转换为时域样本的可靠度,分析了国内外常用的轨道不平顺数值模拟方法的模拟原理和步骤,采用计算机仿真程序模拟出各种方法生成的时域样本,并以此作为车辆垂向动力学模型的输入激励,通过数值仿真得出系统的时间-响应历程。各种模拟方法模拟结果比较表明采用各种方法模拟出的轨道不平顺时域样本是正确的,用三角级数法和逆Fourier变换法模拟出的时域样本的离散度较小,而用白噪声滤波法和二次滤波法模拟的时域样本离散度较大,因此后两种方法模拟出的轨道不平顺时域样本不宜作为研究系统时域响应时的轨道激励。     

机车对轨道横向随机不平顺的响应

本文用谱分析方法，分析和计算了机车在直线轨道上匀速运行时对轨道横向随机不平顺输入的动力响应，计及了轨道的横向弹性及轮轨间的非线性几何关系。在计算中采用统计线性化方法和迭化法，将结果与线性情况作了比较。     

铁路轨道不平顺随机过程的数值模拟

分析了目前广泛应用的几种轨道不平顺模拟方法,构造了基于频域功率谱等效的一种新的算法,分别求出频谱的幅值和随机相位,再通过傅立叶逆变换是到轨道平顺时域模拟样本。数值模拟试验表明,这种模拟方法较其它模拟方法更为简洁有效。     

基于改进GM(1,1)模型的轨道不平顺预测

在分析传统灰色GM(1,1)求解过程的基础之上,指出了GM(1,1)模型的不合理之处,并加以改进,使该模型达到了更高的道路路基沉降预测精度。     

轨道不平顺概率模型

为了高效选取轨道不平顺随机样本, 以满足车辆-轨道系统随机动力与可靠度分析中的激振源遍历性要求, 依据轨道随机不平顺的弱平稳与谱相似特征, 提出了一种轨道不平顺概率模型; 采用离散概率积分和统计方法, 在时域中将大量轨道不平顺检测信号分成若干个时程序列, 对每个序列采用谱分析法计算其统计功率谱密度分布; 采用矩阵法对轨道不平顺功率谱密度函数进行集合表征, 视每条谱线在不同频率点的功率谱密度概率具有累加性, 采用单一频率下的功率谱密度概率分布推知整条谱线的出现概率; 采用通用随机模拟方法选取代表性轨道谱, 并反演随机不平顺序列; 实测了某高速铁路约269km的轨道高低和方向不平顺, 基于车辆-轨道耦合动力学理论, 从轨道不平顺模拟幅值与车辆-轨道系统动力响应的概率密度分布出发, 对比了轨道不平顺概率模型与轨道不平顺随机模型的计算结果, 以验证轨道不平顺概率模型的正确性和高效性。计算结果表明: 以2种模型生成的轨道随机不平顺为激振源, 获得的车辆-轨道系统动力响应分布熵差异小于2%, 2种模型均能准确表达不平顺激扰特性; 为保证模拟与实测不平顺的概率密度分布一致, 采用随机模型和概率模型分别需要生成131和33个随机样本, 概率模型具有更高的分析效率; 在给定计算工况下, 轮轨力和车体加速度的幅值分别为38~152kN和-0.042g~0.043g (g为重力加速度), 均未超过《高速铁路设计规范》 (TB 10621—2014) 中的限值(轮轨力为170kN, 车体加速度为0.25g), 表明此高速铁路轨道不平顺状态较优, 行车安全性和舒适性可以得到保证。     

轨道随机不平顺下磁浮车辆非线性动力学特性

基于柔性轨道研究了随机不平顺下磁浮车辆的动力学特性, 在将轨道受力分解为分段链式结构的基础上, 提出了一种磁浮车辆垂向悬浮稳定性分析方法, 定义了不同悬浮力作用于各自悬浮点时柔性轨道的振动固有频率和模态矩阵; 建立了轨道分段链式结构的离散形式和轨道结构的运动方程, 采用虚拟激励法将轨道不平顺产生的随机激励转化为系统输入激励, 并将轨道随机高低不平顺作为振动激励源进行车轨振动控制; 在不同反馈控制参数下采用电压反馈双环PID控制器数值仿真车辆的悬浮状态, 并分析了轨道随机不平顺激励下反馈控制参数对磁浮系统稳定性的影响。研究结果表明: 当磁浮车辆速度为50~80 km·h^-1, 位移反馈参数、速度反馈参数和电流反馈参数分别为140 000、50、500时, 车辆可以从起始间隙16 mm快速定位到平衡位置间隙9 mm, 在2.2 s时即可稳定悬浮, 系统的超调量和稳态误差分别为1.50和0.13 mm, 且系统振动频率趋近于0;当位移反馈参数、速度反馈参数和电流反馈参数分别为15 000、50、400时, 磁浮车辆在轨道随机不平顺作用下的悬浮稳定性变差, 系统在9 s左右逐渐趋于稳定, 但仍旧在平衡位置上下浮动, 且系统振动频率和振动幅值分别为7 Hz和0.5 mm; 当磁浮车辆的速度超出50~80 km·h^-1时, 第1组反馈控制参数不再适用, 磁浮系统在1.7 s左右发散, 车辆失稳, 表明在不同车辆速度和反馈控制参数的作用下, 轨道随机不平顺能显著影响磁浮车辆的悬浮稳定性。     

轨道不平顺噪音去除及其评价方法

轨道动态几何不平顺数据主要采用轨检车进行检测,由于缺乏去除功能,轨检车检测数据中存在噪音成分,不利于轨道质量状态的客观评价．本文提出去除噪音的方法,并利用概率密度法,对高低不平顺幅值特征进行统计描述。比较去除噪音首后的效果。     

基于改进灰色-马尔可夫链的轨道不平顺发展预测方法

轨道不平顺的发展受轨道、荷载、自然等因素的影响,它们的综合作用使轨道不平顺的发展过程呈现出趋势性和随机性特征.将灰色GM（1,1）预测理论与马尔可夫链预测理论相结合,提出一种适应轨道系统的改进灰色-马尔可夫链组合预测模型.新模型较好地处理了轨道系统内部各种不确定因素的影响,并能够充分挖掘历史数据给予的信息.应用新模型对轨道质量指数TQI进行实例计算,表明其具有很好的预测精度.     

基于专家先验信息的轨道不平顺预测研究

为了研究在缺乏历史数据时如何准确预测轨道不平顺的发展趋势。提出了一种可以考虑专家先验信息的轨道不平顺预测方法。通过问卷调查法获取专家先验信息并构建具有先验信息的贝叶斯线性回归模型,然后使用马尔科夫链蒙特卡洛方法对模型参数进行求解,最后对轨道不平顺的幅值进行预测和误差分析并对比了不同模型在缺乏历史数据时的预测效果。结果表明：该方法可以准确预测短期内有砟轨道不平顺的发展趋势,相关系数均在0.9以上。在缺乏历史数据的情况下,贝叶斯线性回归模型也能保持较高预测精度R2为0.88,比传统线性回归模型高17%。     

汽车道路随机不平顺的时序模型重构

汽车道路时域模型是基础性道路数据库的主体部分．基于道路频域统计数字特征或基于道路测量数据序列，用时间序列方法建立道路时域模型是一种有效且普适的时域道路建模方法．在对道路描述特征进行分析的基础上．给出了标准道路在指定功率谱密度下和非标道路在实测子样数据下两类不同道路模拟的技术路线．对时序道路建模过程、原理和应用进行了分析．得到了道路时域重构的AR和ARMA模型．仿真实例表明了时序道路模型重构的合理性和高效性．     

铁路轨道高低工不平顺的预测及其应用

分析了铁路轨道高低不平顺的预测原理,用轮轨动力分析方法确定了满足安全和舒适要求下的高低不平顺发展容许值,并与快速线路维修新规则管理标准作了比较,结果基相符。以沪宁线为实例,对不同条件下高低不平顺发展作了参数分析。     

基于GM（1,1）与AR模型的轨道不平顺状态预测

反映轨道几何状态变化的轨道几何检测数据是一个随时间变化的时间序列,具有随机性特点.本文将经过普遍适应性改进的灰色GM（1,1）与随机线性AR模型相结合,研究轨道水平不平顺状态在点、单元区段范围随时间变化趋势,并对GM（1,1）预测的残差进行修正,从轨道水平的几何状态变化的随机数据序列中找寻变化规律.用得到的几何状态变化模型分别对轨道的短期、中长期状态进行预测分析,预测结果表明模型是有效的,满足预定精度的要求.     

基于高铁轨道不平顺的车轮不圆顺识别模型

为获取高速运行车辆的车轮不圆顺幅值,并进一步研究轨道谱,建立一种基于轨道不平顺的车轮不圆顺幅值快速测量模型. 首先分析了车轮不圆顺在轨道不平顺检测数据中的分布规律,提出车轮不圆顺的密集采样方法,进而建立基于稀疏轨道不平顺数据的车轮不圆顺动态识别模型. 通过数值仿真研究发现:车轮不圆顺对基于惯性基准法测得的离散轨道不平顺数据的幅值影响较小,对频域（轨道谱）影响较大;车轮不圆顺会干扰波长小于和等于轮长的轨道不平顺检测数据,且对前者影响更大;车轮不圆顺对波长大于轮长的轨道不平顺数据也有影响,最大影响波长仅与车轮周长和轨道不平顺的采样间距有关;识别模型能有效地从轨道不平顺检测数据中提取车轮不圆顺,误差可控制在0.02 mm以内.      

单侧轨道不平顺数值模拟

采用傅立叶逆变换将轨道不平顺功率谱密度转换为时域不平顺序列, 分析了美国轨道中心线各种不平顺的相关性。利用轨道中心线不平顺与左右轨道不平顺的关系, 将中心线轨道不平顺等效转换为左右轨道的垂向和横向不平顺, 通过车辆动力学仿真计算了轮轨作用力响应, 并比较了美国五级谱单侧不平顺与中国干线谱不平顺。比较结果表明: 各种中心线不平顺之间相关系数均小于0.3, 为微弱相关, 可视为统计独立的; 中心线轨道不平顺响应与等效后的左右轨道不平顺响应的相关系数均大于0.8, 为高度相关, 验证了等效转换的正确性; 美国五级谱单侧不平顺功率谱密度在低频部分高于中国干线谱, 在高频部分则低于中国干线谱。     

轨道不平顺非线性预测模型

分析了轨道高低不平顺非线性预测理论, 根据广深线运量和轨、车检测数据, 采用多元回归分析得到广深线轨道高低不平顺非线性预测模型, 将该模型用于预测未来轨道不平顺的发展情况, 并与实际检测值进行对比和误差分析。结果表明, 两者图形趋势较为一致, 说明用该模型预测轨道高低不平顺发展趋势是可行的。     

城市轨道交通轨道不平顺谱分析

以上海域市轨道交通的轨道不平顺检测数据为样本,对城市轨道交通轨道不平顺的特征进行分析.首先,利用轨道不平顺变化率法和经验模态分解法对检测数据进行预处理,有效消除轨距和轨向不平顺检测数据的异常值和非线性趋势线,其次,对检测数据进行功率谱密度分析,并与美国6级轨道谱、德国铁路高低干扰谱和中国提速干线7参数谱进行比较,结果表...     

轨道不平顺的评价检测及噪声处理方法

轨道质量指数(TQI)检测数据通常为非等时距,采集的数据如缺乏修正和分类去噪处理会极大影响最终的预测精度,目前关于此类研究较少,尤其是去噪方法研究.结合T QI轨道质量指标,在对动静态检测方法进行比较的基础上,选取京广下行线开行轨检列车进行轨道不平顺动态检测.针对收集到的轨道病害检测数据,提出不良数据筛选原则及修正方法,引入卡尔曼(Kalman)滤波法对数据进行去噪,并在京广下行线验证去噪处理效果.结果表明:Kalman滤波效果较好,实时性强,能够有效去除高斯噪声及非高斯噪声,以Kalman滤波去噪为导向的线路精调后所得T QI指标优于未采用该方法的线路指标.最后,针对京广线检测到的轨道病害提出可行整修措施,为现场线路维护工作提供理论指导与依据.     

时滞多维轨道不平顺激励的一致白噪声模型

为获得各轮轴处轨道不平顺，用于列车．桥梁振动控制和随机振动分析，研究了轨道不平顺的模拟方法．采用白噪声滤波法生成单轮轴的轨道不平顺；为实现不平顺波长选择，提出了成型滤波器参数的宽频带识别法．为考虑各轮轴间的时延，利用相邻轮轴间的短时滞，构造了基于高阶Pade近似的累次时滞系统．将成型滤波器与时滞系统相结合，得到了以白噪声为输入、列车各轮轴处轨道不平顺为输出的状态方程．算例表明，模拟样本与轨道不平顺目标谱密度相符，且满足各轮轴处轨道不平顺之间的时滞关系．