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921.
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. 相似文献