考慮波長(zhǎng)因素的軌道不平順預(yù)測(cè)研究

呂宏 ,李再幃,2,3, 何越磊

(1.上海工程技術(shù)大學(xué) 城市軌道交通學(xué)院, 上海 201620；

2.華東交通大學(xué) 鐵路環(huán)境振動(dòng)與噪聲教育部工程研究中心，江西 南昌 330013；

3.北京交通大學(xué) 土木建筑工程學(xué)院, 北京100044)

?

考慮波長(zhǎng)因素的軌道不平順預(yù)測(cè)研究

呂宏1,李再幃1,2,3, 何越磊1

(1.上海工程技術(shù)大學(xué) 城市軌道交通學(xué)院, 上海 201620；

2.華東交通大學(xué) 鐵路環(huán)境振動(dòng)與噪聲教育部工程研究中心，江西 南昌 330013；

3.北京交通大學(xué) 土木建筑工程學(xué)院, 北京100044)

摘要:準(zhǔn)確預(yù)測(cè)軌道不平順的變化規(guī)律是提高軌道養(yǎng)護(hù)維修效率、降低維修成本的關(guān)鍵問(wèn)題之一。鑒于軌道不平順波長(zhǎng)對(duì)列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)的影響，基于小波理論，通過(guò)選取合適的小波基函數(shù)及分解層數(shù)，對(duì)原始不平順時(shí)域序列進(jìn)行小波分解及重構(gòu)，并采用不平順狀態(tài)推移方法對(duì)重構(gòu)后不平順序列進(jìn)行分析處理，利用不同時(shí)刻下軌道不平順的狀態(tài)分布，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道不平順預(yù)測(cè)；通過(guò)2個(gè)實(shí)際算例對(duì)本方法正確性進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行誤差分析。研究結(jié)果表明：利用本文提出方法得出的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果誤差較小，可以有效地預(yù)測(cè)軌道不平順的變化趨勢(shì)，且能夠?qū)崿F(xiàn)不同波長(zhǎng)段軌道不平順的預(yù)測(cè)，可為我國(guó)軌道養(yǎng)護(hù)維修方案的制定提供一定的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：小波理論；軌道不平順；預(yù)測(cè)方法；狀態(tài)推移法

軌道不平順是軌道結(jié)構(gòu)形變的外部綜合反映，是產(chǎn)生車(chē)輛系統(tǒng)振動(dòng)的主要根源，同時(shí)也是軌道系統(tǒng)動(dòng)力分析與軌道養(yǎng)護(hù)維修及質(zhì)量評(píng)估中的重要基礎(chǔ)資料，其對(duì)輪軌系統(tǒng)動(dòng)力傳播、輪軌噪聲和線路養(yǎng)護(hù)維修等方面的研究都有十分重要的作用。由于不同波長(zhǎng)的軌道不平順對(duì)于軌道線路的影響不盡相同，對(duì)于高速鐵路而言，在列車(chē)高速運(yùn)行區(qū)段，其長(zhǎng)波不平順對(duì)列車(chē)運(yùn)行狀態(tài)影響較為明顯，而在列車(chē)低速運(yùn)行區(qū)段，其局部的短波不平順影響較為嚴(yán)重，易多激擾起較大輪軌力，對(duì)列車(chē)運(yùn)行安全產(chǎn)生較大影響。因此，利用現(xiàn)有檢測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)不同波長(zhǎng)區(qū)段軌道不平順的預(yù)測(cè)具有十分重要的意義。影響軌道不平順變化的因素較多，各因素的影響程度也各不相同，且由于環(huán)境、路基狀態(tài)等部分因素難以具體描述。因此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)軌道不平順變化問(wèn)題展開(kāi)了大量研究：日本學(xué)者[1-3]先后通過(guò)多參數(shù)分析法、回歸分析法、指數(shù)平滑法和頻域分析法等方法，利用軌檢車(chē)數(shù)據(jù)及軌道基本參數(shù)從幅值角度對(duì)不平順預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了探索；我國(guó)在軌道不平順預(yù)測(cè)方面也取得了部分研究成果：許玉德等[4]利用線性預(yù)測(cè)模型，對(duì)鐵路軌道質(zhì)量指數(shù)(TQI)的發(fā)展進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究；陳憲麥等[5]提出了一種用于軌道不平順發(fā)展預(yù)測(cè)的綜合因子法，對(duì)軌道不平順發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)；曲建軍等[6]提出利用灰色預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)軌道TQI指數(shù)變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。高建敏等[7]提出了一種基于不平順?lè)植己瘮?shù)的不平順發(fā)展統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)軌道不平順的預(yù)測(cè)。上述方法均能有效地預(yù)測(cè)出軌道不平順的變化趨勢(shì)，對(duì)鐵路線路養(yǎng)護(hù)維修周期制定起到了積極作用，但值得注意的是，這些研究多是局限于軌道不平順?lè)到嵌冗M(jìn)行預(yù)測(cè)，并未涉及到不同波長(zhǎng)軌道不平順的變化趨勢(shì)。而隨著高速鐵路及城市軌道交通的不斷發(fā)展，不同里程段上軌道不平順呈現(xiàn)出的波長(zhǎng)分布特性存在一定的差異。同時(shí)，對(duì)于不同里程段上所關(guān)注的軌道不平順波長(zhǎng)范圍也不盡相同。因此，需要一種可以實(shí)現(xiàn)不同波長(zhǎng)特征的軌道不平順預(yù)測(cè)的方法。鑒于小波分解理論具有多頻段分析和適應(yīng)性分析的特點(diǎn)[8]，且在不平順局部波型辨識(shí)、軌道病害識(shí)別等方面都有一定地應(yīng)用[9]。本文在已有的研究基礎(chǔ)上，引入小波理論，進(jìn)而提出一種考慮波長(zhǎng)因素的軌道不平順預(yù)測(cè)方法，從而為我國(guó)鐵路養(yǎng)護(hù)維修及工務(wù)部門(mén)的精細(xì)化和高效管理方面提供相應(yīng)技術(shù)支撐。

1基本原理

1.1　小波分解及重構(gòu)原理

對(duì)于函數(shù)x(t)∈L2(R)，L2(R)表示一個(gè)平方可積的實(shí)數(shù)空間，x(t)的離散小波變換定義為：

(1)

ψj,k=α-j/2Ψ(α-jn-kβ)

(2)

其中：α和β為標(biāo)度因子。令α=2,β=1，則式(2)表示二進(jìn)正交小波基函數(shù)，再通過(guò)此式對(duì)x(t)進(jìn)行小波分解，即可得相應(yīng)小波系數(shù)：

W(j,k)={U,di,di-1,…,d1}

(3)

其中：U為低頻小波系數(shù)；i為小波分解層數(shù)；di為第i層高頻小波系數(shù)。對(duì)離散小波的逆變換重構(gòu)定義為：

(4)

1.2　軌道不平順狀態(tài)推移模型

基于軌道不平順隨時(shí)間變化特性及不同時(shí)刻下軌道不平順的概率分布，這里采用一種狀態(tài)推移的模型來(lái)對(duì)軌道不平順變化進(jìn)行描述，模型建立基本流程為：根據(jù)不平順數(shù)據(jù)的范圍，將軌道不平順劃分為n個(gè)離散區(qū)間，這些區(qū)間可視為軌道不平順的不同狀態(tài)，則屬于這些狀態(tài)的檢測(cè)點(diǎn)的數(shù)量為S1,S2,···,Sm；再計(jì)算由某時(shí)刻η-1到時(shí)刻η的各狀態(tài)轉(zhuǎn)換的概率，記為Pab，則有以下表達(dá)式：

(5)

當(dāng)事件狀態(tài)的概率分布未知時(shí)，若樣本的容量較大，則可以通過(guò)對(duì)樣本計(jì)算近似地描述理論的狀態(tài)概率分布。本文利用實(shí)測(cè)的軌道不平順數(shù)據(jù)，選取不同時(shí)刻下固定線路里程中的測(cè)量點(diǎn)作為樣本。通過(guò)對(duì)計(jì)算樣本的推移頻率近似得到理論的推移概率。其計(jì)算公式為：

Pab=aab/ab(a,b=1,2,…,m)

(6)

2基于小波分解的軌道不平順預(yù)測(cè)方法

本文在狀態(tài)推移預(yù)測(cè)模型基礎(chǔ)上，引入小波分解理論，通過(guò)對(duì)原始軌道不平順時(shí)域序列進(jìn)行小波分解及重構(gòu)，得到新的不平順時(shí)域序列，并對(duì)其應(yīng)用狀態(tài)推移預(yù)測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)不同波長(zhǎng)的不平順預(yù)測(cè)功能。其具體步驟如下：

流程圖如圖1所示。

圖1　預(yù)測(cè)方法流程圖Fig.1 Flow chart of theprediction method

3算例驗(yàn)證

為驗(yàn)證上述方法的正確性，本文通過(guò)選取2個(gè)算例，利用2013年合武線及2011年京廣線軌檢車(chē)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)軌道不平順狀態(tài)的變化規(guī)律進(jìn)行研究與分析。

3.1　算例1

3.1.1數(shù)據(jù)選擇

根據(jù)軌檢車(chē)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的保存形式，本文選取了連續(xù)3次同一位置的合武線上行2 km里程范圍內(nèi)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。需說(shuō)明的是：所選里程段均為有砟軌道，設(shè)計(jì)時(shí)速為250 km/h，測(cè)試車(chē)輛為0號(hào)綜合軌檢車(chē)，采樣間隔為0.25 m。且通過(guò)計(jì)算可知所選取的樣本均值，方差與據(jù)檢車(chē)全段檢測(cè)數(shù)據(jù)的均值，方差大致相等，因此說(shuō)明本文所選取的樣本容量具有代表性，可以表征線路整體不平順的分布情況。同時(shí)，由于預(yù)測(cè)效果與線路維修息息相關(guān)，因此本文通過(guò)查閱相關(guān)維修記錄，從而確保所選的3次檢測(cè)時(shí)間范圍內(nèi)進(jìn)行的維修作業(yè)量為最少。此外，由于軌檢車(chē)檢測(cè)對(duì)象包括軌距、左高低、右高低、左軌向、右軌向、水平和三角坑等，對(duì)于不同的檢測(cè)對(duì)象，它們對(duì)軌道質(zhì)量的影響程度也不盡相同。因此針對(duì)不同種類(lèi)的軌道不平順，本文提出的預(yù)測(cè)方法在檢測(cè)不平順狀態(tài)區(qū)間劃分及檢測(cè)周期的選取上都不盡相同。限于篇幅本文僅以高低不平順為例，選擇實(shí)測(cè)的左高低數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。

3.1.2小波基與分解層數(shù)選取

本文選取具有緊支集及較好正則性的Daubechies小波(dbN)作為小波基函數(shù)。Daubechies小波(dbN)系列隨著序號(hào)N的增加，小波基函數(shù)頻帶劃分效果和時(shí)域波形的光滑性越好，表現(xiàn)出較好的局域性能。但同時(shí)會(huì)使時(shí)域緊支撐性減弱，同時(shí)計(jì)算量增加，實(shí)時(shí)性變差，因此綜合考慮本文選取db6小波作為小波基函數(shù)[10]。

由于軌檢車(chē)的采樣間隔為0.25 m，且由于軌檢車(chē)檢測(cè)波長(zhǎng)的范圍為1.5~120 m，而小波分解后第i層對(duì)應(yīng)波長(zhǎng)區(qū)間大致為[λs·2i,λs·2i+1](λs為采樣間隔)，因此當(dāng)選取小波分解層數(shù)為8時(shí)，最后一層的波長(zhǎng)區(qū)間為64, 128 m，已滿(mǎn)足所需波長(zhǎng)范圍的要求，因此本文選用小波分解的層數(shù)為8層。

3.1.3預(yù)測(cè)結(jié)果分析

本文選取前兩個(gè)時(shí)刻下的高低不平順序數(shù)據(jù)為參考序列，通過(guò)本文提出的方法對(duì)下一時(shí)刻下的高低不平順序進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。為減小不同時(shí)刻下檢測(cè)數(shù)據(jù)存在的里程偏差，本文采用灰色關(guān)聯(lián)法進(jìn)行里程匹配[11]。通過(guò)計(jì)算分別將前兩次的檢測(cè)數(shù)據(jù)平移55.25和59.5 m作為標(biāo)準(zhǔn)里程。得到新不平順時(shí)域序列后，再對(duì)3組高低不平順序列進(jìn)行小波分解及重構(gòu)，選取上述小波基及分解層數(shù)，限于篇幅，圖2僅為第1次檢測(cè)數(shù)據(jù)小波重構(gòu)后的軌道不平順預(yù)測(cè)序列。

圖2　各波長(zhǎng)段小波重構(gòu)后的不平順序列Fig.2 Wavelet reconstructed irregularity of different wavelength

在得到重構(gòu)不平順序列的基礎(chǔ)上，根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的極差，進(jìn)行高低不平順的狀態(tài)劃分，由于狀態(tài)區(qū)間個(gè)數(shù)的確定與線路實(shí)際養(yǎng)護(hù)維修具體要求有關(guān)，通常情況下區(qū)間個(gè)數(shù)越小，即區(qū)間長(zhǎng)度越大，則頻數(shù)分布較為集中，預(yù)測(cè)效果越好。而在實(shí)際運(yùn)用中由于不同里程及波長(zhǎng)段的不平順要求不盡相同，因此狀態(tài)區(qū)間的劃分需按線路的實(shí)際要求來(lái)確定，從而滿(mǎn)足現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際需求。所以，在滿(mǎn)足現(xiàn)場(chǎng)預(yù)測(cè)精度的前提下，應(yīng)盡可能地多劃分狀態(tài)區(qū)間，從而達(dá)到更加精確地預(yù)測(cè)效果；通過(guò)前期大量的試算和分析，并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[7]的研究結(jié)果，這里選取了15個(gè)狀態(tài)，即劃分16個(gè)區(qū)間。此外，由于不同波長(zhǎng)段小波重構(gòu)后軌道不平順的幅值有所變化，所以需確保3組不平順序列進(jìn)行小波重構(gòu)后對(duì)應(yīng)波長(zhǎng)段的區(qū)間劃分一致。

狀態(tài)區(qū)間劃分后，即可通過(guò)狀態(tài)推移法計(jì)算各區(qū)間頻數(shù)的推移概率Pab，具體方法如下：設(shè)3組不平順序列分別對(duì)應(yīng)時(shí)刻1，2和3所采用的軌檢車(chē)檢測(cè)數(shù)據(jù)，先統(tǒng)計(jì)每一次不平順檢測(cè)數(shù)據(jù)各區(qū)間段檢測(cè)點(diǎn)頻數(shù)ab(b=1,2,…,15)，再統(tǒng)計(jì)時(shí)刻1檢測(cè)數(shù)據(jù)某一區(qū)間段檢測(cè)點(diǎn)頻數(shù)ab變化到時(shí)刻2各區(qū)間的頻數(shù)aab(a,b=1,2,…,15)，即表示原來(lái)滿(mǎn)足時(shí)刻1下的某一狀態(tài)區(qū)間的檢測(cè)點(diǎn)由于軌道惡化從而不平順值發(fā)生了變化，導(dǎo)致這些檢測(cè)點(diǎn)在時(shí)刻2劃分區(qū)間時(shí)被統(tǒng)計(jì)到了其他各個(gè)區(qū)間。統(tǒng)計(jì)完區(qū)間頻數(shù)ab以及區(qū)間變化頻數(shù)aab后，即可通過(guò)式(6)計(jì)算出相鄰兩時(shí)刻下不平順區(qū)間頻數(shù)的推移概率Pab。最后即可在時(shí)刻2檢測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，由式(5)預(yù)測(cè)出時(shí)刻3的不平順區(qū)間頻數(shù)分布。第3次不平順檢測(cè)數(shù)據(jù)各波長(zhǎng)段的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的對(duì)比如圖3所示：

由圖3可知，利用本文所提方法得出的預(yù)測(cè)值與軌檢車(chē)的實(shí)際值之間較為符合。對(duì)于預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值之間存在部分偏差，可能是由于線路的不斷維修，導(dǎo)致在部分位置上的檢測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)生較大變化，從而產(chǎn)生誤差。

3.1.4誤差分析

為驗(yàn)證本文所提方法準(zhǔn)確性，這里采用傳統(tǒng)的狀態(tài)推移法與本文方法進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的相關(guān)系數(shù)，分析2種方法預(yù)測(cè)結(jié)果的精度，從而確定方法準(zhǔn)確性，計(jì)算結(jié)果如表1所示。

表1　預(yù)測(cè)方法評(píng)價(jià)指標(biāo)

(a)波長(zhǎng)0.5~1 m;(b)波長(zhǎng)1~2 m;(c)波長(zhǎng)2~4 m;(d)波長(zhǎng)4~8 m;(e)波長(zhǎng)8~16 m;(f)波長(zhǎng)16~32 m;(g)波長(zhǎng)32~64 m;(h)波長(zhǎng)64~128 m圖3　高速鐵路第3次檢測(cè)數(shù)據(jù)各波長(zhǎng)段預(yù)測(cè)值與實(shí)際值分布對(duì)比Fig.3 Contrast between the third detection data’s predicted value and actual value of different wavelength in high-speed railway

由表1可得，本文方法預(yù)測(cè)值與實(shí)際值擬合情況較好，且與其他方法相比，其相關(guān)系數(shù)大致相等，說(shuō)明本文方法與其他方法的預(yù)測(cè)精度相近，可以滿(mǎn)足實(shí)際養(yǎng)護(hù)維修工作預(yù)測(cè)精度要求。

3.2　算例2

數(shù)據(jù)來(lái)源為京廣既有提速線上行有砟軌道線路，3次同一里程區(qū)間檢測(cè)數(shù)據(jù)，長(zhǎng)度為2 km，軌檢車(chē)類(lèi)型及相關(guān)參數(shù)與算例一相同，同樣針對(duì)軌道高低不平順進(jìn)行分析。通過(guò)計(jì)算分別將前兩次的檢測(cè)數(shù)據(jù)平移62.5和67.75 m作為標(biāo)準(zhǔn)里程。則通過(guò)上述方法得到的第3次不平順檢測(cè)數(shù)據(jù)各波長(zhǎng)段的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的對(duì)比如圖4所示。

由圖4可知，利用本文所提方法得出的預(yù)測(cè)值與軌檢車(chē)的實(shí)際值之間較為符合。通過(guò)計(jì)算各波長(zhǎng)段預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的相關(guān)系數(shù)，得到方法的預(yù)測(cè)精度，計(jì)算結(jié)果與算例一相近。結(jié)果表明本文所提方法可以滿(mǎn)足實(shí)際養(yǎng)護(hù)維修工作預(yù)測(cè)精度要求。

(a)波長(zhǎng)0.5~1 m;(b)波長(zhǎng)1~2 m;(c)波長(zhǎng)2~4 m;(d)波長(zhǎng)4~8 m;(e)波長(zhǎng)8~16 m;(f)波長(zhǎng)16~32 m;(g)波長(zhǎng)32~64 m;(h)波長(zhǎng)64~128 m圖4　既有線第3次檢測(cè)數(shù)據(jù)各波長(zhǎng)段預(yù)測(cè)值與實(shí)際值分布對(duì)比Fig.4 Contrast between the third detection data’s predicted value and actual value of different wavelength in existing speed line

綜上所述，本文通過(guò)對(duì)2種不同運(yùn)行速度下的軌道不平順檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行方法的驗(yàn)證和分析，其預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值較為符合。因此，說(shuō)明本文提出的方法可以正確預(yù)測(cè)不平順的變化趨勢(shì)，且與其他方法相比，本文方法還可以實(shí)現(xiàn)不同波長(zhǎng)段軌道不平順的預(yù)測(cè)。

4結(jié)論

1)利用小波分解的預(yù)測(cè)方法，可以實(shí)現(xiàn)軌道不平順有效預(yù)測(cè)；且與現(xiàn)有的軌道不平順預(yù)測(cè)方法相比，可以實(shí)現(xiàn)不同波長(zhǎng)段的軌道不平順預(yù)測(cè)。

2)預(yù)測(cè)所需要的原始數(shù)據(jù)可通過(guò)軌檢車(chē)數(shù)據(jù)處理后直接得到，數(shù)據(jù)源容易獲取，使得該方法簡(jiǎn)單且實(shí)用。

3)該方法可以通過(guò)各狀態(tài)的變化推移計(jì)算出軌道不平順由某一范圍變化到另一范圍的數(shù)量及概率，可以反映出在不同時(shí)刻下軌道整體質(zhì)量的變化趨勢(shì)，在評(píng)估軌道質(zhì)量，制定養(yǎng)護(hù)維修計(jì)劃等方面都有一定應(yīng)用價(jià)值。

4)由于線路的不斷維修，在部分位置上的檢測(cè)數(shù)據(jù)可能發(fā)生較大變化，因此還需進(jìn)一步完善該方法，對(duì)其進(jìn)行相關(guān)處理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 佐藤吉彥.日本高速鐵路的全壽命維護(hù)[J].中國(guó)鐵道科學(xué)， 2001, 22(1): 6-14.

Misaki Sato Yoshihiko.The life cycle ma-intenance of high speed railways [J].China Railway Science， 2001, 22 (1): 6-14.

[2] Hideo Miyamoto.日本東海道新干線三十年軌道維修經(jīng)驗(yàn)[J].上海鐵道科技， 1998(2):43-45.

Hideo Miyamoto.The thirty years of trackmaintenance experience of Japanese Tokai-do Shinkansen[J].Shanghai Railway Science & Technology， 1998(2): 43-45.

[3] 內(nèi)田雅夫.高速鐵路軌道的維修管理[J].鐵道建筑， 1992(10): 6-9.

Uchida Masao.The high speed railway track repair management[J].Railway Engineering， 1992(10): 6-9.

[4] 許玉德, 吳紀(jì)才.利用線性預(yù)測(cè)模型分析軌道不平順發(fā)展[J].石家莊鐵道學(xué)院學(xué)報(bào), 2005, 18(1): 6-9.

XU Yude, WU Jicai.Analysis on development of track irregularities with linear forecast Model[J].Journal of Shijiazhuang Railway Institute, 2005, 18 (1): 6-9.

[5] 陳憲麥.軌道不平順時(shí)頻域分析及預(yù)測(cè)方法的研究[D].北京：鐵道科學(xué)研究院, 2006: 99-101.

CHEN Xianmai.Time frequence analysis and prediction study on track irregularities[D].Beijing: Chinese Railway Science Research Institute, 2006: 99-101.

[6] 曲建軍, 高亮, 張新奎, 等.基于灰色GM(1,1)非等時(shí)距修正模型的軌道質(zhì)量預(yù)測(cè)[J].中國(guó)鐵道科學(xué), 2009, 30(3): 5-8.

QU Jianjun, GAO Liang, ZHANG Xinkui,et al.A prediction method for track quality based on grey GM(1,1) nonequal time interval correction model[J].China Railway Science.2009, 30(3): 5-8.

[7] 高建敏.基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的軌道不平順發(fā)展預(yù)測(cè)研究[J].鐵路建筑, 2011(7): 140-143.

GAO Jianmin.The development of the track irregularity prediction research based on The state transition probability matrix[J].Railway Engineering, 2011(7): 140-143.

[8] 陳憲麥, 王瀾, 陶夏新, 等.基于小波分析理論的軌道不平順?lè)治鯷J].鐵道工程學(xué)報(bào), 2008, 1(1): 57-61.

CHEN Xianmai, WANG Lian,TAO Xiaxin,et al.The analysis of track irregularity based on the theory of wavelet analysis[J].Journal of Railway Engineering Society, 2008, 1(1): 57-61.

[9] 徐磊, 陳憲麥, 徐偉昌, 等.基于小波和Wigner-Ville分布的軌道不平順特征識(shí)別[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2013, 44(8): 3344-3350.

XU Lei, CHEN Xianmai, XU Weichang,et al.Explored of track irregularity’s characteristic identification based on wavelet method and WignerVille distribution[J].Journalof Central South University(Science and Technology), 2013, 44(8): 3344-3350.

[10] 曲銘, 許玉德.基于小波的列車(chē)加速度和軌道不平順關(guān)系分析[J].華東交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2008(5): 36-41.

QU Ming, XU Yude.An analysis of the relationship of acceleration and track irregularity based on wavelet[J].Journal of East China Jiaotong University, 2008(5): 36-41.

[11] 李再幃, 練松良.改進(jìn)HHT方法在軌道不平順信號(hào)分析中的應(yīng)用[J].深圳大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版), 2012, 29(3): 270-275.

LI Zaiwei， LIAN Songliang.Analysisof track irregularity signal by improved Hilbert Huang Transform[J].Journal of Shenzhen University Science and Engineering, 2012, 29(3): 270-275.

(編輯蔣學(xué)東)

Theprediction method considering the factors of track irregularity wavelength

Lü Hong1,LI Zaiwei1,2,3, HE Yuelei1

(1.School of Urban Rail Transportation, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China；

2.Engineering Research Center of Railway Environmental Vibration and Noise of Ministry

of Education, East China Jiaotong University， Nanchang 330013, China;

3.School of Civil Engineering and Architecture, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)

Abstract:The accurate prediction of the change law of track irregularity is one of the key problems to improve the efficiency of track maintenance and reduce maintenance cost.According to the change trend of the track irregularity of different wavelengths and the influence on operation, and basing on the theory of wavelet decomposition, this paper selected the appropriate wavelet basis function and decomposition levels to complete the wavelet decomposition and its reconstruction for the original irregularity time domain sequence.By using the state shifting method to analyze the irregularity sequence after reconstruction, and making use of the different times of orbit the irregularity of the state distribution, the track irregularity was predicted.The feasibility of this mothod was verified by a practical example and the error between the outual results and the prediction results was analyzed.The results show that the error between the predicted results and the actual results using the method proposed in this paper is small.It can effectively predict the change tendency of track irregularity, and this method can realize the prediction of track irregularity of different wavelengths.The method can provide technical support for the research of track irregularity prediction in our country.

Key words：wavelet theory; track irregularity; prediction method; state shifting method

通訊作者：李再幃(1983-)，男，吉林大安人，副教授，博士，從事軌道結(jié)構(gòu)振動(dòng)研究；E-mail:lzw5220964@163.com

基金項(xiàng)目：上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)地方院校能力建設(shè)資助項(xiàng)目(14110501300)；上海市研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃學(xué)位點(diǎn)引導(dǎo)布局與建設(shè)培育資助項(xiàng)目(13sc002)；上海市教育委員會(huì)科研創(chuàng)新資助項(xiàng)目(14YZ137)；上海工程技術(shù)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新資助項(xiàng)目(14KY1005)

收稿日期：2015-04-09

中圖分類(lèi)號(hào)：U216

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1672-7029(2015)06-1312-07