鋼軌波浪磨耗檢測算法研究.pdf

1、近年來鋼軌波磨問題普遍在高速鐵路、重載線路、地鐵等線路上泛濫，嚴(yán)重影響著高速列車行駛的安全。因此，及時檢測出鋼軌波磨對保障列車運(yùn)行安全和制定相應(yīng)的維修方案具有重要意義。目前波磨的檢測方法效率較低、智能化程度不高，因此，本文提出了一種基于車輛振動信號的檢測算法。
　　本文研究內(nèi)容主要包括建立波磨作用下的車輛-軌道垂向耦合模型、信號處理分析、提取波磨特征參數(shù)、支持向量機(jī)預(yù)測和分類、優(yōu)化算法五個部分。首先在加入軌道不平順因素的情況下建立

2、了車輛-軌道垂向耦合模型，利用新型預(yù)測-校正積分法求解在鋼軌波磨作用下的車輛動態(tài)響應(yīng)，接著分析在不同波磨波長、不同波磨波深、不同列車運(yùn)行速度、不同車輛型號下，鋼軌波磨對車輛動態(tài)響應(yīng)的影響。然后，根據(jù)分析的結(jié)果采用不同的信號處理算法提取特征參數(shù)，再利用支持向量機(jī)和粒子群算法實(shí)現(xiàn)波磨的識別和波深分類。最后，通過比較不同信號處理算法的識別和分類結(jié)果，提出了結(jié)合小波包和雙譜分析的優(yōu)化算法，該算法利用小波包變換方法計(jì)算小波包歸一化能量值和能量熵，

3、利用雙譜分析的方法從對角切片中提取出雙譜熵、對角切片峰值和歸一化頻率，并結(jié)合車速作為特征參數(shù)。
　　為了驗(yàn)證本文算法的優(yōu)越性，本文對比了利用希爾伯特黃變換(HHT)、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EMD)、小波包變換(WPT)和雙譜方法對鋼軌波磨進(jìn)行識別和波深等級分類的結(jié)果，結(jié)果表明，HHT只能用于定性檢測波磨，而本文提出的基于小波包和雙譜提取特征的算法能夠準(zhǔn)確有效地識別出正常鋼軌和波磨，正確率為100％;按波深將0mm、0.01mm～0.03m