基于轨检车动态正矢的曲线状态评价方法及应用

严录录，张瑶，王昊，李颖，杨飞

（中国铁道科学研究院集团有限公司 基础设施检测研究所，北京 100081）

0 引言

随着我国铁路运输网络的形成和不断发展，铁路基础设施已进入了运营期大面积的养护维修阶段，与此同时，运营维修管理部门也面临着不断降低生产成本和人力成本的巨大压力，降低维修费用、提高维修效率与优化人力资源已成为提升铁路运输部门经济竞争力的有效途径之一［1-2］。

由于曲线轨道受机车车辆的冲击，轮对对钢轨的推挤和摩擦要比直线轨道大得多，所以曲线轨道方向的变化比直线轨道大。曲线方向不良会加剧列车行驶时的摇摆，加速列车对轨道的破坏，严重时将危及行车安全［3-5］。为了保证曲线轨道平面位置的正确和圆顺，当现场正矢特征超过偏差管理标准时，应及时整修［6-8］。目前对曲线正矢测量普遍采用人工拉弦或轨检小车测量，工作量较大且是静态测量，传统的人工检查和现场复核已不能高效地满足维护要求［9-11］。轨检车定期检测的大量动态数据，能够高效、快速地反映轨道和现场设备的状态，因此对动态数据加以研究利用势在必行。

结合静态曲线正矢评判标准，对比动静态正矢数据，然后对轨检车动态曲线正矢数据进行特征提取和统计，获取其中疑似正矢不良的曲线，最后依据统计结果以找到合适的正矢特征阈值评判曲线状态。

1 曲线正矢检测

1.1 检测方法

轨检车曲线正矢检测基于惯性基准法，根据传感器安装位置与钢轨的相对位置关系，主要采用检测车下悬挂的检测梁内安装的横向加速度计经过低通滤波处理，并消除重力分量和滚动加速度分量对横向加速度的影响，再与激光摄像组件提供的左、右轨距点横向位移合成，最后经过20 m弦测输出滤波器处理得出［12-13］，其数据处理流程见图1。

图1 曲线正矢数据获取流程

1.2 滤波器特性

检测车下检测梁内安装的加速度计需要经过低通滤波器进行信号抗混叠处理，消除高频噪声，该滤波器的时间域幅频特性见图2，滤波器简单高效，适用于动态检测实时处理。

图2 低通滤波器时间域幅频特性

曲线正矢20 m弦测输出滤波器通带内平稳，过渡带衰减较快，具有良好的频率特性（见图3）。

图3 曲线正矢20 m弦测空间域幅频特性

2 曲线正矢特征提取与统计

2.1 数据提取

统计分析前，需对动态数据做里程校正，因现场复核静态正矢数据为每10 m采集1个测量记录值，为了方便动、静态正矢数据对比，提取动态数据特征时，取10 m区间最大值作为1个采样记录值，线路1某处曲线提取的动态正矢数据与现场静态正矢数据波形对比可以看出，动、静态两种检测数据吻合性较好（见图4）。

图4 线路1某处曲线动静态曲线正矢数据对比

参考普速列车修理规则中200 km/h及以下曲线静态正矢容许偏差管理值［14］的规定，需要利用不同半径范围的圆曲线现场正矢连续差、现场正矢最大值和最小值之差，得到疑似状态不良曲线，进而挖掘更多曲线正矢特征评价曲线状态（见表1）。

表1 200 km/h及以下圆曲线正矢管理值 mm

2.2 疑似不良处所特征提取

首先，从校正后的轨检车动态数据中提取出所有圆曲线的正矢值，为避免圆曲线起止两端不良数据干扰，在提取圆曲线数据时，将圆曲线起止两端各截去10 m数据，然后依次提取每条圆曲线区间的连续差、最大值、最小值以及标准差等特征，再分别计算圆曲线现场正矢连续差，圆曲线现场正矢最大值最小值之差，最后结合表1曲线正矢经常保养容许偏差评判规则，筛选出所有规则中规定的疑似不良曲线。

以线路1筛选结果为例，对疑似不良曲线进行复核，动静态数据曲线正矢特征对比见表2。

表2 线路1疑似不良曲线动静态检测特征对比

由表2中9处疑似不良曲线动静态数据对比可知，其中有8处曲线的静态正矢特征也超过了管理值，因此，可以用圆曲线静态管理值作为轨检数据圆曲线正矢连续差、最大值与最小值之差的阈值，来评判曲线状态。

当曲线状态不良时，也会导致列车水平方向晃车［15］，因此从轨检数据的横向加速度通道数据中，提取圆曲线区间横向加速度的峰值、峰峰值，通过查看横向加速度的超限情况来辅助判断曲线状态。通过疑似不良曲线轨检数据横向加速度分析可以看出，9处疑似不良曲线中，有5处横向加速度峰值达到1级，3处达到2级（见表3）。

表3 线路1疑似不良曲线轨检数据横向加速度

2.3 圆曲线正矢标准差统计

由现场复核的圆曲线正矢情况可知，动态数据结果能够有效地反应现场曲线的状态。为充分挖掘圆曲线正矢特征评判曲线状态，提取3条线路多次数据的圆曲线正矢标准差数据，尝试用圆曲线正矢标准差来评判曲线状态（见表4）。

表4 圆曲线正矢标准差统计 mm

利用圆曲线正矢连续差、最大值最小值之差，筛选出3条线路中所有疑似不良曲线，并与全部的圆曲线正矢标准差数据绘制箱线图，其分布情况见图5—图7。从分布情况可以明显看出，对于不同半径的曲线，疑似不良曲线的圆曲线标准差明显大于正常圆曲线标准差，因此可以使用圆曲线标准差作为曲线状态的评判标准。

图5 线路1圆曲线正矢标准差箱线图

图6 线路2圆曲线正矢标准差箱线图

图7 线路3圆曲线正矢标准差箱线图

3 结果分析

（1）通过动静态正矢数据波形对比，可以看出2类数据基本吻合；

（2）使用圆曲线静态管理值作为轨检数据的正矢特征阈值，可以准确地评价曲线状态；

（3）依据圆曲线正矢特征筛选的不良曲线，对应圆曲线区间横向加速度峰值会有超限大值，可以用来辅助判断曲线状态；

（4）通过圆曲线正矢标准差统计结果和箱线图，可以看出随着曲线半径的增大，曲线正矢标准差呈现减小趋势；线路1速度级为80 km/h，线路2、线路3速度级为120 km/h，从提取结果看，80 km/h速度级线路的标准差值整体比120 km/h速度级线路大，建议分开制定标准差阈值标准，可以较好地筛选出疑似正矢不良的曲线，根据统计数据制定的标准差建议阈值见表5。

表5 圆曲线正矢标准差建议阈值 mm

4 结论

随着检测任务的增多，静态正矢检查效率较低、工作量大的问题凸显，且曲线轨道受力的复杂性使得动态检测更能真实地反映出轨道的真实运营状态。使用轨检车动态数据特征能够高效、准确地对曲线状态进行评判，极大提高正矢检查效率，为铁路检测标准的制定和现场维修养护工作提供理论依据。