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      高速鐵路綜合檢測數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)研究

      2011-01-16 00:33:46楊宏圖許貴陽侯衛(wèi)星王衛(wèi)東劉金朝
      鐵道運輸與經(jīng)濟 2011年1期
      關(guān)鍵詞:指數(shù)函數(shù)平順輪軌

      楊宏圖,許貴陽,侯衛(wèi)星,王衛(wèi)東,劉金朝

      (1.鐵道部 運輸局,北京 100844;2.中國鐵道科學研究院 基礎(chǔ)設(shè)施檢測研究所,北京 100081)

      高速鐵路綜合檢測數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)研究

      楊宏圖1,許貴陽2,侯衛(wèi)星1,王衛(wèi)東2,劉金朝2

      (1.鐵道部 運輸局,北京 100844;2.中國鐵道科學研究院 基礎(chǔ)設(shè)施檢測研究所,北京 100081)

      自京津城際鐵路開通運營以來,我國鐵路采用綜合檢測列車進行基礎(chǔ)設(shè)施安全檢測。自主研制的高速綜合檢測列車采用先進的檢測手段,具有軌道、接觸網(wǎng)、通信、信號、輪軌動力學等測試功能?;诙囿w動力學仿真、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析、雙指數(shù)函數(shù)方法,提出的仿真模型、輪軌力預(yù)測方法、軌道狀態(tài)變化規(guī)律,經(jīng)試驗驗證結(jié)果正確,為建立和完善我國高速鐵路綜合檢測數(shù)據(jù)分析專家系統(tǒng)打下了基礎(chǔ)。

      高速鐵路;綜合檢測列車;輪軌力;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);雙指數(shù)函數(shù)

      自京津城際鐵路開通運營以來,我國鐵路采用綜合檢測列車進行基礎(chǔ)設(shè)施安全檢測。自主研制的0號高速綜合檢測列車承擔了京津城際、武廣、鄭西、滬寧等高速鐵路和既有提速線路的安全檢測任務(wù)。高速綜合檢測列車的開發(fā)基于高速動車組技術(shù)平臺,采用先進的軌道、接觸網(wǎng)、通信、信號、輪軌動力學等測試手段,同時運用計算機網(wǎng)絡(luò)和仿真技術(shù)對采集的數(shù)據(jù)進行綜合分析和處理。高速綜合檢測列車和數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)是構(gòu)建高速鐵路安全、高效運營保障體系的重要技術(shù)支撐。

      1 高速綜合檢測列車

      我國首列高速綜合檢測列車——0號高速綜合檢測列車于 2008 年7月投入運用,隨即承擔了京津城際鐵路的聯(lián)調(diào)聯(lián)試和安全檢測,目前,檢測總里程已超過 60萬 km。0號高速綜合檢測列車由通信信號檢測車、會議車、接觸網(wǎng)檢測車、數(shù)據(jù)綜合處理車、軌道檢測車、餐車、臥鋪車和信號檢測車8輛組成,最高檢測速度 250 km/h,最大牽引功率5 500 kW,是5動3拖,由2個動力單元組成的動力分散型動車組。該列車采用先進的檢測手段,具有軌道、接觸網(wǎng)、通信、信號、輪軌動力學等測試功能,解決了高速動車組的適應(yīng)性設(shè)計、現(xiàn)代光電測量、電磁兼容設(shè)計、高速數(shù)據(jù)同步采集、列車精確定位、大容量數(shù)據(jù)交換、實時圖像識別和數(shù)據(jù)綜合處理等一系列技術(shù)難題。圖 1—圖3分別為0號高速綜合檢測列車的平面布置、外觀和車內(nèi)檢測設(shè)備。

      圖1 0號高速綜合檢測列車平面布置圖

      圖2 0號高速綜合檢測列車外觀圖

      圖3 0號高速綜合檢測列車的檢測設(shè)備

      0號高速綜合檢測列車的檢測設(shè)備主要技術(shù)指標如下。

      (1)軌道。功能:檢測軌道幾何不平順,包括高低、軌向、三角坑等。技術(shù)指標:測量波長在3~120 mm 范圍內(nèi),精度達到 1.5 mm。

      (2)接觸網(wǎng)。功能:檢測接觸網(wǎng)幾何不平順,包括導(dǎo)高、拉出值、接觸線磨耗等。技術(shù)指標:導(dǎo)高、拉出值分辨率 5 mm,允許誤差 10 mm,磨耗分辨率 0.2 mm,允許誤差 2%。

      (3)通信。功能:檢測 GSM-R 服務(wù)質(zhì)量、GSM-R 場強覆蓋、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。技術(shù)指標:頻率范圍 9 kHz~7 GHz,場強測量精度 ±1.5 dB。

      (4)信號。功能:檢測應(yīng)答器、補償電容、軌道電路。技術(shù)指標:應(yīng)答器檢測誤碼率<1%,補償電容檢測正確率>98%。

      (5)輪軌動力學。功能:檢測輪軌力和車體、構(gòu)架、軸箱加速度。技術(shù)指標:輪軌力的分辨率0.5 kN,車體、構(gòu)架、軸箱加速度的分辨率分別是0.005 g、0.05 g、0.2 g。

      (6)綜合。功能:實現(xiàn)車載系統(tǒng)集成及數(shù)據(jù)綜合處理。技術(shù)指標:空間采集同步誤差≤0.3 mm,時間采集同步誤差≤5μs。

      2 數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)

      0號高速綜合檢測列車具有數(shù)據(jù)集中存儲、綜合分析、綜合顯示等數(shù)據(jù)處理功能。為滿足高速鐵路安全、高效運營的需求,深化綜合數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究,掌握基礎(chǔ)設(shè)施對高速列車運行性能的影響及基礎(chǔ)設(shè)施損傷變化規(guī)律顯得尤為重要。為此,進行了高速鐵路動力學仿真和故障預(yù)測技術(shù)的研究。

      2.1 動力學仿真技術(shù)

      利用 ADAMS/RAIL 多體系統(tǒng)動力學仿真軟件建立高速列車的模型,如圖4所示,并結(jié)合實測數(shù)據(jù),研究軌道不平順與車輛橫向加速度超限的關(guān)聯(lián)性。

      以滬昆線實測的軌道幾何不平順作為輸入,對車體加速度超限與軌道不平順的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行動力學仿真,將兩次不同超高的仿真結(jié)果進行對比,如圖 5、圖6所示。圖5中紅色實線是模擬超高變化后檢測結(jié)果,藍色虛線是模擬超高變化前檢測結(jié)果。圖6中紅色實線是模擬超高變化后檢測結(jié)果,藍色虛線是模擬超高變化前檢測結(jié)果。由圖 5、圖6可見,超高的變化對構(gòu)架加速度不產(chǎn)生明顯影響,但對車體橫向加速度產(chǎn)生明顯影響。實測中車體發(fā)生側(cè)滾共振,這與仿真結(jié)果是吻合的。

      2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輪軌力預(yù)測

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的自學習和容錯能力,利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立軸箱加速度與輪軌力的關(guān)聯(lián)模型,可實現(xiàn)對輪軌力的預(yù)測。

      (1)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。多層感知器 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱層和輸出層組成,如圖7所示。在 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,輸入層僅負責將輸入信號傳遞到隱層,隱層從輸入層接收信號,并進行最主要的數(shù)學處理后送至輸出層,輸出層負責將隱層的輸出信號加權(quán)聚合為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出信號[1-5]。

      圖7 多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元

      (2)輪軌力預(yù)測。以軸箱垂向加速度作為輸入,以 [0.5,40] Hz 帶通濾波后的車輪垂向力作為輸出,訓(xùn)練三層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (時間延遲點個數(shù)取 50,中間層神經(jīng)元個數(shù)取15),訓(xùn)練成功后的訓(xùn)練結(jié)果和實測結(jié)果,以及它們的相關(guān)性分析分別如圖8和圖9所示。由此可見,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法能成功地建立輪軌作用力與軸箱加速度的非線性對應(yīng)關(guān)系。

      (3)基于雙指數(shù)函數(shù)的軌道狀態(tài)變化模型。預(yù)測軌道不平順的發(fā)展規(guī)律對保障列車運行的安全性和舒適性,合理安排維修周期,降低維修成本,有重大的現(xiàn)實意義。

      由于軌道系統(tǒng)的復(fù)雜性,軌道不平順的產(chǎn)生與發(fā)展是諸多具有隨機性因素共同作用的結(jié)果,如通過總重、單位時間載重量、速度、軌道條件、路基構(gòu)造、溫度變化等。目前,大多數(shù)軌道不平順的預(yù)測模型都無法量化所有的相關(guān)因素,極大地影響了預(yù)測精度,使模型投入實用還存在一定的距離。

      基于殘差序列的修正非等時距灰色 GM (1,1)預(yù)測法的核心是利用灰色模型擬合 TQI 的趨勢項,利用三角函數(shù)擬合 TQI 的殘差項。由灰色模型的推導(dǎo)可看出,灰色模型等價于利用指數(shù)模型擬合 TQI的趨勢項。為了進一步提高擬合的精度,提出利用雙指數(shù)函數(shù)擬合 TQI 的趨勢項。雙指數(shù)函數(shù)可寫為:

      式中:a、b、c、d 均為待定參數(shù)。

      利用0號高速綜合檢測列車實測的京津城際鐵路的軌道不平順數(shù)據(jù)計算 TQI ,并利用雙指數(shù)函數(shù)預(yù)測方法對其進行擬合和預(yù)測。圖10中的圓點是實測京津城際鐵路從 2009 年7月—2010 年7月的 TQI,虛線表示擬合和預(yù)測結(jié)果,最后一個點表示 2010 年8月的預(yù)測結(jié)果,其中預(yù)測值是 3.121 9,實測值是 3.087 3,絕對預(yù)測誤差是 0.034 5,相對預(yù)測誤差是 1.1%。

      3 結(jié)束語

      針對我國高速鐵路運營需求,開發(fā)了具有檢測精度高、綜合數(shù)據(jù)能力強等特點的高速綜合檢測列車,已成為保障高速鐵路運輸安全和高效運營的重要手段。基于多體動力學仿真、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析、雙指數(shù)函數(shù)方法,提出的仿真模型、輪軌力預(yù)測方法、軌道狀態(tài)變化規(guī)律,經(jīng)試驗驗證結(jié)果正確,為建立和完善我國高速鐵路綜合檢測數(shù)據(jù)分析專家系統(tǒng)打下了基礎(chǔ)。

      [1] Li D.,Meddah A.,Hass K.and Kalay S. Relating track geometry to vehicle performance using neural network approach[J]. Porc. IMechE,220 Part F:J. Rail and Rapid Transit,2006.

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      [5] Hornik,K. Approximation capabilities of multilayer feedforward networks[J]. Neural Networks, 1991,4(2):251-257.

      1003-1421(2011)01-0031-04

      U238

      B

      2010-12-24

      國家863重點項目(2009AA110302);鐵道部科技基金項目(2010T001-B)

      責任編輯:林 欣

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