基于軌檢車動態正矢的曲線狀態評價方法及應用

嚴錄錄，張瑤，王昊，李穎，楊飛

（中國鐵道科學研究院集團有限公司 基礎設施檢測研究所，北京 100081）

0 引言

隨著我國鐵路運輸網絡的形成和不斷發展，鐵路基礎設施已進入了運營期大面積的養護維修階段，與此同時，運營維修管理部門也面臨著不斷降低生產成本和人力成本的巨大壓力，降低維修費用、提高維修效率與優化人力資源已成為提升鐵路運輸部門經濟競爭力的有效途徑之一［1-2］。

由于曲線軌道受機車車輛的沖擊，輪對對鋼軌的推擠和摩擦要比直線軌道大得多，所以曲線軌道方向的變化比直線軌道大。曲線方向不良會加劇列車行駛時的搖擺，加速列車對軌道的破壞，嚴重時將危及行車安全［3-5］。為了保證曲線軌道平面位置的正確和圓順，當現場正矢特征超過偏差管理標準時，應及時整修［6-8］。目前對曲線正矢測量普遍采用人工拉弦或軌檢小車測量，工作量較大且是靜態測量，傳統的人工檢查和現場復核已不能高效地滿足維護要求［9-11］。軌檢車定期檢測的大量動態數據，能夠高效、快速地反映軌道和現場設備的狀態，因此對動態數據加以研究利用勢在必行。

結合靜態曲線正矢評判標準，對比動靜態正矢數據，然后對軌檢車動態曲線正矢數據進行特征提取和統計，獲取其中疑似正矢不良的曲線，最后依據統計結果以找到合適的正矢特征閾值評判曲線狀態。

1 曲線正矢檢測

1.1 檢測方法

軌檢車曲線正矢檢測基于慣性基準法，根據傳感器安裝位置與鋼軌的相對位置關系，主要采用檢測車下懸掛的檢測梁內安裝的橫向加速度計經過低通濾波處理，并消除重力分量和滾動加速度分量對橫向加速度的影響，再與激光攝像組件提供的左、右軌距點橫向位移合成，最后經過20 m弦測輸出濾波器處理得出［12-13］，其數據處理流程見圖1。

圖1 曲線正矢數據獲取流程

1.2 濾波器特性

檢測車下檢測梁內安裝的加速度計需要經過低通濾波器進行信號抗混疊處理，消除高頻噪聲，該濾波器的時間域幅頻特性見圖2，濾波器簡單高效，適用于動態檢測實時處理。

圖2 低通濾波器時間域幅頻特性

曲線正矢20 m弦測輸出濾波器通帶內平穩，過渡帶衰減較快，具有良好的頻率特性（見圖3）。

圖3 曲線正矢20 m弦測空間域幅頻特性

2 曲線正矢特征提取與統計

2.1 數據提取

統計分析前，需對動態數據做里程校正，因現場復核靜態正矢數據為每10 m采集1個測量記錄值，為了方便動、靜態正矢數據對比，提取動態數據特征時，取10 m區間最大值作為1個采樣記錄值，線路1某處曲線提取的動態正矢數據與現場靜態正矢數據波形對比可以看出，動、靜態兩種檢測數據吻合性較好（見圖4）。

圖4 線路1某處曲線動靜態曲線正矢數據對比

參考普速列車修理規則中200 km/h及以下曲線靜態正矢容許偏差管理值［14］的規定，需要利用不同半徑范圍的圓曲線現場正矢連續差、現場正矢最大值和最小值之差，得到疑似狀態不良曲線，進而挖掘更多曲線正矢特征評價曲線狀態（見表1）。

表1 200 km/h及以下圓曲線正矢管理值 mm

2.2 疑似不良處所特征提取

首先，從校正后的軌檢車動態數據中提取出所有圓曲線的正矢值，為避免圓曲線起止兩端不良數據干擾，在提取圓曲線數據時，將圓曲線起止兩端各截去10 m數據，然后依次提取每條圓曲線區間的連續差、最大值、最小值以及標準差等特征，再分別計算圓曲線現場正矢連續差，圓曲線現場正矢最大值最小值之差，最后結合表1曲線正矢經常保養容許偏差評判規則，篩選出所有規則中規定的疑似不良曲線。

以線路1篩選結果為例，對疑似不良曲線進行復核，動靜態數據曲線正矢特征對比見表2。

表2 線路1疑似不良曲線動靜態檢測特征對比

由表2中9處疑似不良曲線動靜態數據對比可知，其中有8處曲線的靜態正矢特征也超過了管理值，因此，可以用圓曲線靜態管理值作為軌檢數據圓曲線正矢連續差、最大值與最小值之差的閾值，來評判曲線狀態。

當曲線狀態不良時，也會導致列車水平方向晃車［15］，因此從軌檢數據的橫向加速度通道數據中，提取圓曲線區間橫向加速度的峰值、峰峰值，通過查看橫向加速度的超限情況來輔助判斷曲線狀態。通過疑似不良曲線軌檢數據橫向加速度分析可以看出，9處疑似不良曲線中，有5處橫向加速度峰值達到1級，3處達到2級（見表3）。

表3 線路1疑似不良曲線軌檢數據橫向加速度

2.3 圓曲線正矢標準差統計

由現場復核的圓曲線正矢情況可知，動態數據結果能夠有效地反應現場曲線的狀態。為充分挖掘圓曲線正矢特征評判曲線狀態，提取3條線路多次數據的圓曲線正矢標準差數據，嘗試用圓曲線正矢標準差來評判曲線狀態（見表4）。

表4 圓曲線正矢標準差統計 mm

利用圓曲線正矢連續差、最大值最小值之差，篩選出3條線路中所有疑似不良曲線，并與全部的圓曲線正矢標準差數據繪制箱線圖，其分布情況見圖5—圖7。從分布情況可以明顯看出，對于不同半徑的曲線，疑似不良曲線的圓曲線標準差明顯大于正常圓曲線標準差，因此可以使用圓曲線標準差作為曲線狀態的評判標準。

圖5 線路1圓曲線正矢標準差箱線圖

圖6 線路2圓曲線正矢標準差箱線圖

圖7 線路3圓曲線正矢標準差箱線圖

3 結果分析

（1）通過動靜態正矢數據波形對比，可以看出2類數據基本吻合；

（2）使用圓曲線靜態管理值作為軌檢數據的正矢特征閾值，可以準確地評價曲線狀態；

（3）依據圓曲線正矢特征篩選的不良曲線，對應圓曲線區間橫向加速度峰值會有超限大值，可以用來輔助判斷曲線狀態；

（4）通過圓曲線正矢標準差統計結果和箱線圖，可以看出隨著曲線半徑的增大，曲線正矢標準差呈現減小趨勢；線路1速度級為80 km/h，線路2、線路3速度級為120 km/h，從提取結果看，80 km/h速度級線路的標準差值整體比120 km/h速度級線路大，建議分開制定標準差閾值標準，可以較好地篩選出疑似正矢不良的曲線，根據統計數據制定的標準差建議閾值見表5。

表5 圓曲線正矢標準差建議閾值 mm

4 結論

隨著檢測任務的增多，靜態正矢檢查效率較低、工作量大的問題凸顯，且曲線軌道受力的復雜性使得動態檢測更能真實地反映出軌道的真實運營狀態。使用軌檢車動態數據特征能夠高效、準確地對曲線狀態進行評判，極大提高正矢檢查效率，為鐵路檢測標準的制定和現場維修養護工作提供理論依據。