胀板区段的高低不平顺时频特征及其评估方法_张力文.pdf

振 动 与 冲 击 第 39 卷第 13 期JOURNAL OF VIBRATION AND SHOCKVol. 39 No.13 2020 基金项目 国家自然科学基金项目51808333; 51608202;上海市科委 重点支撑项目16030501400 收稿日期 2018 -12 -27 修改稿收到日期 2019 -03 -17 第一作者 张力文 男,硕士生,1994 年生 通信作者 李再帏 男,副教授,工学博士,1983 年生 E-mail lzw_5220964163. com 胀板区段的高低不平顺时频特征及其评估方法 张力文1, 李再帏1, 何越磊1, 徐伟昌2, 路宏遥1 1. 上海工程技术大学 城市轨道交通学院, 上海 201620; 2. 中国铁路上海局集团有限公司 上海高铁维修段, 上海 200439 摘 要高速铁路无砟轨道的胀板病害是轨道服役性能劣化的最主要表现之一。 利用轨检数据,分析了高低不平 顺的时域波形与频率分布特征,得到了胀板病害的 6. 45 m 高低不平顺波长特征。 基于小波理论,采用离散小波的 Mallat 算法提取 6. 45 m 所在高低不平顺波长区间的样本特征数据。 给出了胀板指数计算方法,建立了高速铁路无砟轨道胀板 病害的检测方法。 通过算例对文中所提算法的适用性和准确性进行验证。 结果表明由结构性胀板引起的高低不平顺具 有明显的温度效应;利用该病害检测算法计算结果与现场病害资料对比,准确率达到 80 以上,可有效地实现无砟轨道 胀板病害的定位与检测,为我国高速铁路无砟轨道养护维修提供一定的技术支持。 关键词 高速铁路; 高低不平顺; 胀板病害; 功率谱; 小波变换; 胀板指数 中图分类号 U213. 2 文献标志码 ADOI10. 13465/ j. cnki. jvs. 2020. 13. 017 Vertical irregularity’s time-frequency characteristics and uation for slab-expanding section ZHANG Liwen1, LI Zaiwei1, HE Yuelei1, XU Weichang2, LU Hongyao1 1. School of Urban Rail Transportation, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China; 2. Shanghai High-speed Railway Maintenance Depot, China Railway Shanghai Group Co. Ltd. , Shanghai 200439, China Abstract Slab-expanding disease of ballast-less track of high-speed railway is one of main manifestations of deterioration of track service perance. Here, track detection data were used to analyze time-domain wave and frequency distribution characteristics of track vertical irregularity and obtain 6. 45 m vertical irregularity wavelength feature of slab-expanding disease. Based on the wavelet theory, Mallat algorithm of discretized wavelet was used to extract sample feature data within 6. 45 m wavelength interval, then the calculation for slab-expanding index was derived, and finally, the detection for slab-expanding disease of ballast-less track of high-speed railway was established. The applicability and correctness of the proposed algorithm were verified with an example. The results showed that vertical irregularity caused by structural slab-expanding has obvious temperature effects; the calculation results obtained with the proposed algorithm are compared with actual detection data measured on site, the er’s accuracy rate reaches more than 80; the proposed algorithm can be used to effectively realize positioning and detecting ballast-less track’s slab- expanding disease, and provide a certain technical support for maintenance and repair of China high-speed railway’ s ballast-less track. Key words high-speed railway; vertical irregularity; slab-expanding disease; power spectrum; wavelet trans; slab-expanding index CRTS II 型板式无砟轨道是我国高速铁路主要服 役的轨道结构形式之一,现场的养护维修实践表明在 夏季高温季节,此种轨道结构极易出现轨道板上拱的 结构性病害,主要特征表现为轨道板胀板、宽接缝破 损、轨道板与 CA 砂浆间离缝等形式[1];这无疑严重影 响了高速列车行车的安全性和舒适性[2]。 目前,由于 高速铁路天窗时间短、线路养修人员相对较少,通常采 用轨道综合检测车对线路服役状态进行评判;而轨检 数据多仅针对轨道几何形位限值和 TQI 进行评价,无 法对具体病害类型进行定位和诊断。 因此有必要深化 ChaoXing 既有轨检数据的运用,发掘数据内部蕴含的物理信息, 以便提高高速列车运行安全性和养护维修作业效率。 利用轨检数据进行轨道结构病害诊断,国内外学 者展开了大量的研究,主要从时域、频域以及时频分析 等角度进行研究,取得了一定的成果。 如文献[3-4]利 用结合小波分析和 Wigner-Ville 分布给出轨道不平顺 波长的时频能量定位方法,并用焊缝和凸台形不平顺 的病害波形进行了实例验证。 文献[5]采用多元经验 模态分解法对轨道不平顺的幅值和波长进行评估。 文 献[6]利用轨道不平顺谱的极限状态来评判线路区段 的轨道服役性能。 文献[7]基于最大熵原理提出了轨 道局部波动指数计算方法,可以对轨道整体质量恶化 的局部位置进行定位。 文献[8]通过利用轨道不平顺 时域分析、累计分布以及谱分析等方法,确定了路基冻 胀及冻融前后轨道不平顺变化规律。 文献[9]则对高 速铁路轨道不平顺谱进行拟合,以此来评价轨道区段 质量。 这些研究方法有力地提高了线路轨道的管理水 平和养修效率作业效率。 但同样值得注意的是,既有 研究对如何确定轨道板结构性胀板等典型病害尚缺乏 针对性研究,更缺少相应结构性病害的轨检数据时频 特征分析。 基于此,本文通过研究轨检数据的时域波形及频 域波长分布,分析轨道板胀板病害的高低不平顺时频 数据特征;采用小波变换方法对胀板特征信息进行定 位和提取,给出了胀板指数的计算方法,实现了通过轨 检数据对轨道板胀板结构性病害的定位与诊断的 目的。 1 样本来源及数据预处理 由于近年来长三角地区夏季多出现连续 35 ℃ 高 温的极端天气,无砟轨道胀板性病害问题凸显,此种类 型病害的典型特征是板端变形相对较大,会造成高低 不平顺的指标不良[10]。 高低不平顺分为静态和动态两 种类型。 在无轮载作用时,人工或轻型测量小车测得 的不平顺通常称为静态不平顺,其只是轨道在无列车 轮载时,部份的、不确定的表象。 用轨道检查车测得的 在列车车轮荷载作用下才完全显现出的不平顺通常称 为动态不平顺。 真正对行车安全、轮轨作用力和车辆 振动产生实际影响的轨道不平顺是动态不平顺。 因 此,本文这里选取上海铁路局管内某高铁线路 2017 年 轨道检查车测得的动态高低不平顺数据作为样本来 源,轨道类型为 CRTS II 型板式无砟轨道、线路运营速 度为 300 km/ h,轨道检查车为 CRH380AJ-0203,采样间 隔为 0. 25 m。 轨检数据在正式分析处理前,需要对其中隐含的 错误信息进行剔除[11],而要实现对胀板病害定位和评 估的前提就是轨检数据里程信息的有效性和准确性。 因此,本文这里采用了灰色关联法进行里程偏差的校 正。 以经过现场实际校正过的高低不平顺检测波形作 为标准里程波形,对检测数据进行里程匹配,结果如图 1 所示。 a 标准和检测波形 b 里程匹配后波形 图 1 里程偏差校正效果 Fig. 1 Calibration effect of mileage deviation 1 月份左高低不平顺为标准里程、7 月份左高低不 平顺为待校里程,由图 1 可知,两者之间存在 -46 m 的 里程偏差,经过校正后,7 月份数据已可以直接进行后 续分析。 2 胀板病害的高低不平顺时域和频域特征 2. 1 时域分析 选取长度为 1 024 m、基础形式为简支梁桥的高低 不平顺数据样本作为分析对象。 图 2 为经预处理过 12 个月的时域波形图。 由图可知随时间推移,左、右轨高 低不平顺的时域变化规律基本相同,高低不平顺数据 从 5 月份开始有较明显变化,且在 78 月达到峰值, 现场发现病害后,虽经注胶整治离缝,但已无法恢复原 有几何尺寸。 这里为了更好地说明变化规律,对呈现出胀板病 害区段[540,590]m 检测数据进行区段波形放大,如图 3 所示。 由图 3 可知,高低不平顺与气温具有极强的关 111第 13 期张力文等 胀板区段的高低不平顺时频特征及其评估方法 ChaoXing a 左高低不平顺 b 右高低不平顺 图 2 全年高低不平顺对比 Fig. 2 Comparisons of year-round vertical irregularity a 左高低不平顺 b 右高低不平顺 图 3 高低不平顺时域分析 Fig. 3 Time-domain analysis of vertical irregularity 系性,即高温效应显著,会产生较为明显的胀板结构性 病害。 但值得注意的是,虽然时域波形的纵向比较呈 现了一定温度效应规律,但是所分析的幅值均满足现 行幅值管理标准中优良标准,这无疑使仅通过时域限 值定位结构性胀板病害变得极为困难。 2. 2 波长分析 为了进一步分析结构性胀板病害的轨检数据特 征,这里对高低不平顺样本进行功率谱密度计算,其采 用的样本来源同前。 功率谱密度的计算方法为 Welch 法,窗函数选用汉宁窗。 选用 1 月份和 7 月份的高低 不平顺数据进行计算,其中所分析的 7 月份数据根据 历史气象资料显示由 7 月 13 日7 月 25 日连续 13 天出现 35 ℃以上高温,轨道谱计算结果如图 4 所示。 由图 4 可知,左、右轨高低不平顺波长变化规律基 本相同,仅幅值略有差别,但均呈现了多峰分布,说明 轨道结构中存在较为显著的周期性高低不平顺。 对比 峰值可知,6. 45 m 的波长峰值在 1 月和 7 月差别较大, 7 月幅值显著增加,说明高温季节该周期性不平顺表征 了板长为 6. 45 m 的轨道板胀板病害。 所以,可以采用 轨道谱分析的方法进行结构性胀板病害的定性分析, 但由于针对的是区段轨检数据值,无法对具体的病害 位置进行定位,只能对区段进行评估。 a 左高低不平顺 b 右高低不平顺 图 4 功率谱 Fig. 4 Power spectrum 3 基于小波分析的胀板病害检测方法 3. 1 小波变换 由前可知,虽然通过时域及频域分析可以确定区 211振 动 与 冲 击 2020 年第 39 卷 ChaoXing 段的轨道板胀板病害,但尚存在着难于量化及定位的 问题。 因此,本文这里引入了小波变换的方法,对高低 不平顺进行时频特征分析,以定位和诊断轨道板胀板 病害。 本文采用基于离散小波变换的 Mallat 算法[12]对高 低不平顺样本进行计算,选用 DB4 小波作为小波基函 数,分析的样本来源同前;由于轨道检查车检测波长范 围为 1. 5 120 m,且小波为二进制小波,则对应结果中 表征结构性胀板病害的波长应在第四层小波中。 采用 同前样本以左高低不平顺为例进行小波分解结果如图 5 所示。 图 5 各波长段小波重构后的高低不平顺序列 Fig. 5 Vertical irregularity sequence after wavelet reconstruction in each wavelength band 从左高低不平顺的时域波形 S 中可以明显看出 7 月份在 500 600 m 里程范围内存在异常波形。 采用 Mallat 算法分解后得到不同频带的高频系数,按照波长 递增顺序可依次重构出各个波段的时域波形 D1 D8。 第四层 D4 对应波长区间大致为[4,8]m;而由前分析 可知周期性不平顺表征了板长为 6. 45 m 的轨道板胀 板病害,因此其在 D4 中极为显著的时频特征波形可认 为是轨道板胀板的特征波形。 所以,通过小波变换的 Mallat 算法,可以准确提取和定位出表征 6. 45 m 胀板 波长的高低不平顺波形。 3. 2 胀板病害定量化评估算法 为了进一步的方便工务维修人员对轨道板胀板病 害的定位与评估,本文给出了胀板特征时域波形的定 量化方法,建立了无砟轨道板胀板指数计算方法。 具 体算法如下 步骤 1 样本选取。 将两次轨检数据作为样本数 据,样本长度 1 024 m,每个样本数量为 4 096 个;其中 一次须为未胀板的数据样本 A,作为评价阈值 T 的设 定,另外一次为计划评估分析的数据样本 B。 步骤 2 区段划分。 以轨道板板长 6. 45 m 及数据 量 2n为依据对样本数据以 8 m 为一划分区段,每段样 本数量为 32 个。 若 6. 45 m 轨道板刚好在 8 m 区段内,即为最理想 的划分效果,但轨检数据里程与现场里程匹配并不能 达到 0. 25 m 的精度,结果则会导致下述所提胀板指数 被明显削弱,不能真实反映胀板区段的严重性。 因此, 以 8 m 为固定划分区段,区段重叠长度 7. 75 m,即每次 移动 0. 25 m,直至划分结束。 区段划分如图 6 所示。 图 6 区段划分 Fig. 6 Segmentation 步骤 3 阈值计算。 从物理学和统计学的角度出 发,同时考虑到轨道质量的均衡性和不平顺的离散性, 采用区段均方差值作为线路轨道状态评价指标。 其以 此反映轨道质量的好坏程度[13]。 所以,本研究中将高 低不平顺的区段均方差值作为线路状态诊断阈值 T,其 式如下 Tα α 􀰑 m i 1 σj m 1 式中α 为经验校正参数,其值区间为[0. 7,1];m 为区 段数量,其值为4 064;σj为未胀板数据样本 A 的第 j 区 段均方差,其计算式如下 σj 1 n - 1􀰑 n i 1 xi- x - j 2 2 311第 13 期张力文等 胀板区段的高低不平顺时频特征及其评估方法 ChaoXing 式中,xi为样本数据 A 第 j 区段的第 i 个样本值。 n 32,i 1,2,,32,j 1,2,,4 064。 步骤 4 胀板指数计算。 设定胀板指数为 Pj,利用 小波分解后的第四层小波重构样本数据 xA和 xB,计算 胀板指数 Pj,其计算式如下 Pj 1 n - 1􀰑 n i 1 [xB,i- x - B,j 2 - xA,i- x - A,j 2] 3 式中xB,i为样本数据 xB第 j 区段的第 i 个样本值;xA,i 为样本数据 xA第 j 区段的第 i 个样本值。 当 Pj≥T 时,则定位为疑似胀板病害区段并计算 相应的区段里程。 利用上述的算法对上节中高低不平顺样本进行分 析,则计算结果如图 7 所示。 图 7 胀板病害检测结果 Fig. 7 Detection results of slab-expanding disease 由上述计算结果可知,区间[500,600]m 出现轨道 板胀板结构性病害,经与实际检测资料进行复查。 表 明该区间确实存在此类病害,初步验证了方法的有 效性。 3. 3 实例验证 为验证本文所提方法的普适性和准确性,通过对 比现场养护维修资料,选取了胀板病害频发的区段进 行分析,里程匹配后的左高低不平顺时域波形、小波分 解后的 D4 时域波形以及胀板指数计算结果如图 8 所 示。 其中,1 月份数据为未胀板的样本数据,7 月份则 为需分析的胀板样本数据。 诊断病害里程与实际胀板 病害里程比较结果如表 1 所示。 a 左高低不平顺时域波形 b D4 层小波时域波形 c 胀板指数计算结果 图 8 典型区段胀板病害检测分析 Fig. 8 Detection and analysis of slab-expanding disease in typical section 表 1 算法检测病害里程对比 Tab. 1 Comparisons of disease detection mileages by algorithms 1 024 m 里程对比第一处病害第二处病害第三处病害第四处病害 算法检测88. 0 106. 75 m334. 75 348. 0 m562. 5 567. 0 m690. 75 699. 5 m 现场检测122 m369 m590 m681 m 由以上图表可知,本文所提方法可以有效地对轨 道板胀板区段进行定位和评估;但值得注意的是由于 所进行的里程误差校正为相对校正,并没有对全线路 TGM 里程与线路实际里程产生的绝对里程误差[14]进 行较好的控制,因此上述算法检测的病害里程与现场 实际里程存在一定误差。 可根据计算结果,对病害里 程前后区间[ -50,50]m 进行复检,以确定病害具体位 置,及时整治。 为验证上述算法的普适性,对上海铁路局管内 2017 年上下行线路进行病害检测,考虑上述提及的绝 对里程误差存在,以此范围判断准确率,结果如表 2 所示。 411振 动 与 冲 击 2020 年第 39 卷 ChaoXing 表 2 全线准确率 Tab. 2 Accuracy of the whole line 高铁线路算法检测病害现场准确病害准确率/ 线路 1 上行88 处79 处89. 77 线路 1 下行112 处90 处80. 36 线路 2 上行27 处26 处96. 30 线路 2 下行34 处30 处88. 23 由上述算例及全线路分析可知本文提出的胀板病 害提取算法具有较高的适用性和准确性,可以有效地 实现无砟轨道板胀板的诊断与评估。 但有两点需要 注意 1 算法检测的准确性取决于 TGM 里程偏差校 正的准确性。 2 式1中的参数 α 对算法检测的准确性有一 定影响,其值计算是利用极大似然值原理对历史数据 进行试算得出的。 当提高 α 则准确率会随之提高,但 漏检率也会随之提高,相反当降低 α 则准确率会随之 降低,但漏检率也会随之降低。 因此对于 α 的选取应 先对每条线路进行试算,选取最适合本线路的参数 α。 4 结 论 本文分析了轨道板胀板结构病害引起的高低不平 顺时频特征,给出了定位和诊断胀板结构性病害的算 法,通过实例分析进行方法验证,主要结论如下 1 由结构性胀板引起的高低不平顺具有明显的 温度效应,在高温期间应做好相关防胀工作。 2 通过功率谱分析可以反映出区段胀板的不平 顺波长特征。 利用小波变换的 Mallat 算法有效提取了 6. 45 m 高低不平顺波长特征。 3 提出胀板病害定位和评估算法,利用典型案 例验证了所提方法的有效性及准确性,实现了利用轨 检数据对无砟轨道胀板病害进行定位和诊断的目的, 在制定养护维修计划等方面具有一定理论意义和实践 价值。 参 考 文 献 [ 1] 上海工程技术大学. 沪杭高铁 CRTS Ⅱ型轨道板服役性能 及监测技术研究[R]. 上海上海工程技术大学, 2017. 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