CN112414651A - 基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法及装置 - Google Patents

基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法及装置，其中方法包括：获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号；滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值；根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正；根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据；根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段；滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值；根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。本发明可以有效确定轨道刚度，提高准确度。

Description

基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法及装置
技术领域
本发明涉及铁路工务技术领域，尤其涉及基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法及装置。
背景技术
轨道刚度是铁路轨道结构设计的重要参数，定义为使钢轨产生单位下沉所需的垂直载荷，其中钢轨产生单位下沉是指钢轨在垂直载荷下发生的单位垂直变形量。合理的轨道刚度，不仅能保证列车安全、平稳的运行，还能有效减缓轮轨相互作用，保持轨道的几何状态良好，从而减少养护维修工作量。
目前有多种基于加速度计、位移传感器或机器视觉等测距的方法可实现轨道垂直刚度的测量。但是，由于轨道结构的复杂性，轨道刚度受到众多因素的影响，导致轨道刚度不准确，给轨道刚度分析造成了一定程度的干扰。
因此，亟需一种可以克服上述问题的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方案。
发明内容
本发明实施例提供一种基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法，用以确定基于移动式线路加载车的轨道刚度，提高数据准确度，该方法包括：
获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号；
滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值；
根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正；
根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据；
根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段；
滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值；
根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
本发明实施例提供一种基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置，用以确定基于移动式线路加载车的轨道刚度，提高数据准确度，该装置包括：
信号获得模块，用于获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号；
第一滤除模块，用于滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值；
校正模块，用于根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正；
变形差确定模块，用于根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据；
焊接接头确定模块，用于根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段；
第二滤除模块，用于滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值；
轨道刚度确定模块，用于根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法的计算机程序。
本发明实施例通过获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号；滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值；根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正；根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据；根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段；滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值；根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。本发明实施例考虑到移动式线路动态加载车在运行过程中因受到焊接接头不平顺、车辆振动、阳光反射、温度变化等因素的影响导致轨道变形信号存在异常值和里程偏差，因此在计算轨道变形差数据之前先滤除轨道变形信号的脉冲异常值和趋势项异常值，然后根据台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正。考虑到由于焊接街头不平顺引起的冲击异常值，因此在计算轨道变形差数据之后，确定钢轨焊接接头区段，滤除轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值。进而根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度，可以有效提高数据准确的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法示意图；
图2(a)、图2(b)、图3(a)、图3(b)为本发明实施例中滤除轨道变形信号的脉冲异常值前后对比图；
图4～图5为本发明实施例中滤除轨道变形信号的趋势项异常值前后对比图；
图6～图12为本发明具体实施例中基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法示意图；
图13为本发明实施例的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如前所述，目前有多种基于加速度计、位移传感器或机器视觉等测距的方法可实现轨道垂直刚度的测量。国外的主要有北美铁道协会(TTCI)研制的轨道加载车，日本的轨道加载车，以及瑞典研制的RSMV移动式轨道加载车。美国TTCI利用加载轮，通过对轨道结构施加不同频率的垂直力测量钢轨垂直刚度。瑞典RSMV包括两个垂向和一个横向加载作动器，可对轨头或轨枕/道床施加载荷，通过测量作用力和加速度数据计算得到轨道刚度。国内的轨道刚度测量系统主要有2011年中国铁道科学研究院研制的移动式线路动态加载车(TLV)，如图1所示，实际检测中，通过调整加载车的加载力大小，分别在重载和轻载状态下进行两次检测，通过重轻载加载力之差除以重载车和轻载车的垂向变形差，得到动态轨道刚度。西南交通大学的轨道刚度测量系统，在预设时间内向钢轨施加预设激振频率范围内的激振力，根据力、位移以及激振频率的对应变化关系得到轨道刚度。武汉武大卓越科技有限责任公司通过“激光器+视觉传感器”的测距方式获取钢轨的垂直变形量，进而计算得到轨道刚度。根据赵国堂等的研究，高速铁路轨道刚度一般控制在50～100kN/mm范围内。然而，由于轨道结构的复杂性，轨道刚度受到众多因素的影响，除包括扣件、轨枕、道床等多种轨道部件均会造成轨道刚度的变化外，其他因素的影响，如钢轨焊接接头处的轮轨高频冲击特性、阳光反射、传感器和数据传递误差等，也可能导致该处轨道刚度检测数据存在一定的变化，易出现超过正常轨道刚度范围的大值或负值，给轨道刚度检测数据的分析造成了一定程度的干扰。
发明人发现，轨道的整体刚度受到轨下扣件、垫板、轨枕、道床等部件的共同影响，对于行车的平稳性和舒适性有着重要的影响。移动式线路动态加载车(TLV)通过计算不同加载状态下的轨道垂向变形值，实现对轨道整体刚度的动态检测。其检测原理可以简单概括为通过改变TLV轮上加载力，在重载作用力和轻载作用力下分别对轨道进行加载检测，通过检测不同轮载力作用下的轨道弹性下沉量之差，结合重、轻轮载力之差求得钢轨各处的整体刚度。轨道刚度并非能够通过TLV直接检测得到，而需通过一定的数据分析处理手段计算得到。
为了确定基于移动式线路加载车的轨道刚度，提高数据准确度，本发明实施例提供一种基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法，如图1所示，该方法可以包括：
步骤101、获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号；
步骤102、滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值；
步骤103、根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正；
步骤104、根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据；
步骤105、根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段；
步骤106、滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值；
步骤107、根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
由图1所示可以得知，本发明实施例通过获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号；滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值；根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正；根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据；根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段；滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值；根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。本发明实施例考虑到移动式线路动态加载车在运行过程中因受到焊接接头不平顺、车辆振动、阳光反射、温度变化等因素的影响导致轨道变形信号存在异常值和里程偏差，因此在计算轨道变形差数据之前先滤除轨道变形信号的脉冲异常值和趋势项异常值，然后根据台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正。考虑到由于焊接街头不平顺引起的冲击异常值，因此在计算轨道变形差数据之后，确定钢轨焊接接头区段，滤除轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值。进而根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度，可以有效提高数据准确的。
具体实施时，获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号。
具体实施时，滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值。
实施例中，按如下方式滤除所述轨道变形信号的脉冲异常值：对轨道变形信号进行差分处理；将差分处理后的轨道变形信号的绝对值与第一预设阈值进行比较；若差分处理后的轨道变形信号的绝对值大于等于第一预设阈值，则进行向前循环处理，令噪声开关为0，计算轨道变形信号的多步向前差分数据，若轨道变形信号的多步向前差分数据的绝对值大于等于第一预设阈值，且差分处理后的轨道变形信号与多步向前差分数据的乘积小于等于零，则令噪声开关为1，滤除轨道变形信号的脉冲异常值。
本实施例中，安装有轨道刚度检测系统的移动式线路动态加载车(TLV)在运行过程中，不可避免受到车辆振动、天气、温度变化等干扰，给检测结果的精度带来影响。通过振动和温度补偿，可以有效提高轨道变形检测数据的精度。外界阳光反射、传感器和数据传输误差、道岔处激光偏离正常检测点、图像干扰等原因，会导致铁路轨道几何不平顺检测数据中包含脉冲噪声，又叫局部毛刺。脉冲噪声容易产生虚假的大值或负值轨道变形差，相应的产生虚假的超过正常值的大值或负值轨道刚度。因此，应在变形差和轨道刚度计算之前对其进行处理。记重载变形信号或轻载变形信号为{xi,i＝2,3,…N}，第一预设阈值CP＝2.0。结合改进的模糊滤波算法对重轻车变形数据进行毛刺异常值处理，具体算法描述如下：
(1)对轨道变形信号进行循环，i＝2,3,…N-5；
(2)计算差分u1(i)＝xi+1-xi，若abs(u1(i))≥CP，则转步(3)；否则，转步(5)；
(3)向前循环j＝i+1,…i+maxF，其中，maxF为最大步数，令噪声开关switch＝0；
(a)计算多步向前差分uj-i+1(i)；
(b)判断uj-i+1(i)的状态，若abs(uj-i+1(i))≥CP，而且u1×uj-i+1(i)≤0，则开启噪声开关switch＝1，令L(i)＝j-i，转步(4)；
(4)若噪声开关switch＝1，根据式(3)对信号x(i)被污染区段进行修正得到f(i+p),p＝0,1,2,…L(i)-1；
(5)若噪声开关switch＝0，则保留原来的信号值f(i)＝x(i)。
举一例，如图2(a)、图2(b)、图3(a)、图3(b)所示，图2(a)为某线路K20+000至K22+000区段利用移动式线路动态加载试验车在一定轮载力作用下通过弦测法测得的单侧股道钢轨垂向变形数据。可以看出，轨道整体的垂向变形量在10mm上下波动，然而，由于检测过程中某些干扰因素的影响，数据中存在一些异常的大值偏差，给轨道刚度的计算和后续分析带来了一定的困难。采用改进模糊滤波方法对上述区段数据进行预处理，计算结果如图2(b)所示。其中图2(a)、图2(b)为完整区段数据，图2(a)为预处理前的位移，图2(b)为预处理后的位移，图3(a)、图3(b)为图2(a)中虚线方框内的局部放大图的预处理前和预处理后的位移，可以看出，通过对原始数据的预处理计算，其中的异常大值点得到了有效的滤除，同时原始信号中的有效信号得到了很好的保留，并未受到数据预处理的影响。
实施例中，按如下方式滤除所述轨道变形信号的趋势项异常值：对滤除脉冲异常值的轨道变形信号进行低通滤波，得到轨道变形信号的趋势项数据；根据所述趋势项数据确定轨道变形信号的高通项数据；计算所述轨道变形信号的趋势项数据的50百分位数；根据所述趋势项数据的50百分位数，对轨道变形信号的趋势项数据和高通项数据进行处理；根据处理后的趋势项数据和高通项数据，得到滤除趋势项异常值的轨道变形信号。
本实施例中，轨道变形信号中除了阳光反射、传感器和数据传输误差引起的毛刺异常值之外，在进出车站时由于速度变化引起的车体异常振动，有可能产生叠加在变形信号中的趋势项异常值。经过毛刺异常值处理之后的重载变形信号或轻载变形信号记为
Figure BDA0002803867400000071
滤除所述轨道变形信号的趋势项异常值具体算法描述如下：
(1)对变形信号
Figure BDA0002803867400000072
进行[0,100]m低通滤波，得到其趋势项
Figure BDA0002803867400000073
(2)将经过毛刺处理的轨道变形信号分成趋势项和高通项两部分：
Figure BDA0002803867400000074
(3)计算轨道变形趋势项信号的50百分位数P50，取阈值为THL＝P50×6.0。对轨道变形趋势项信号进行循环，i＝2,3,…N-1；
(4)对轨道趋势项变形
Figure BDA0002803867400000075
找到包含
Figure BDA0002803867400000076
的最小区间[jj0,jj1]，使得：
Figure BDA0002803867400000077
并对轨道变形信号进行处理：
Figure BDA0002803867400000078
(5)更新轨道变形信号
Figure BDA0002803867400000079
举一例，如图4所示为某线路K0至K22区段已经过了毛刺异常值处理的垂向变形差数据。可以看出，轨道整体的垂向变形量在10mm上下波动，然而，由于速度变换的原因，在数据的末端虚框内存在一些异常的趋势项偏差，给轨道刚度的计算和后续分析带来了一定的困难。采用均值突变法滤除所述轨道变形信号的趋势项异常值，结果如图5所示。可以看出，异常趋势项得到了有效的滤除，同时变形信号中的有效信号得到了很好的保留，并未受到数据处理的影响。
具体实施时，根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正。
实施例中，根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正，包括：获得实测里程信号和实测超高信号；对所述实测超高信号进行滤波，得到实测超高信号的趋势项数据；根据台账信息和实测超高信号的趋势项数据，得到台账超高曲线；根据所述实测里程信号和台账超高曲线，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正。
本实施例中，重载-轻载状态下的轨道刚度检测数据存在一定的里程偏差，且与线路绝对里程亦存在一定偏差。结合相关性分析方法和台账信息，分别对重载-轻载状态下的轨道刚度检测数据进行里程偏差修正，实现轨道刚度检测数据的绝对里程与线路实际里程一致，为重载和轻载变形差的快速计算提供技术支撑。首先利用台账超高信息和实测超高信息，自动识别曲线的头尾，然后通过插值自动修正轨道检测数据的里程，为轨道病害精确诊断和养护维修提供数据支撑。记实测的超高信号和里程信号分别为curve_mes_0，disp_mes，根据台账信息生成的里程信号为disp_ref，校正后的里程信号为disp_ver，则详细算法可以描述如下：
(1)根据实测里程信号disp_mes前后两步里程差进行分段，当差值大于阈值(建议值取100m)时，将它们划分成不同的片段；
(2)对实测的超高信号curve_mes_0进行滤波，保留趋势项，记为curve_mes；
(3)根据台账数据，构造台账超高曲线curve_ref，间隔步长取为0.25m；
(4)在每个片段内，利用分段相关性分析方法，对里程进行修正：
(5)将长短链嵌入到里程中，并通过修改长短链邻域内采样点的步长间隔，再次对里程进行修正。
具体实施时，根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据。
实施例中，在轨道刚度检测数据里程对齐的基础上使用重载变形数据减去轻载变形数据，得到重/轻载下的轨道变形差，详细算法描述如下：
(1)分别将重载变形信号wx_hv和轻载变形信号wx_lt分解成高频部分和趋势项：wx_hv＝wx_hv_high+wx_hv_low，wx_lt＝wx_lt_high+wx_lt_low，其中wx_hv_high为重载变形信号高频部分，wx_hv_low为重载变形信号趋势项，wx_lt_high为轻载变形信号高频部分，wx_lt_low为轻载变形信号趋势项。
(2)将高频重载变形进行分段，段长取为100m；
(3)在相对应的高频轻载变形信号很小的变化范围内找到与小段高频重载变形信号相关系数最大的小段信号，由于第二步已实现重载变形信号和轻载变形信号粗对齐，这一步能快速实现；
(4)若小段重载变形信号和轻载变形信号相关系数大于0.1，则计算它们的变形差；否则设置该小段的变形差为0；
(5)计算重载变形信号和轻载变形信号趋势项之差；
(6)将高频变形差和趋势项变形差相加，得到重载变形信号和轻载变形信号之差。
具体实施时，根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段。
实施例中，根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段，包括：根据所述轨道变形差数据，确定高频冲击指数；将所述高频冲击指数与第二预设阈值进行比较；根据比较的结果确定钢轨焊接接头区段。
实施例中，轨道刚度检测数据在钢轨焊接接头处中存在高频冲击大值或负值，不同于第一部分中的脉冲异常大值，此处异常值是由于轨道结构所导致的异常冲击，如钢轨铝热焊接接头位置的组织不均匀，与母材有着一定的差别，导致其硬度较低，移动式线路动态加载车在焊接接头处会产生局部异常的检测数据。此处数据由于呈冲击特性，其频带较宽，通过上文的数据处理方法无法消除，需要有针对性的采用特殊方法对其进行预处理，消除噪声干扰。
本实施例中，按如下方式根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段：
(1)信号滤波：轨道刚度检测数据为等间隔采样，采样间隔为0.25m，通过傅里叶变换将信号分解为波长l以下的高频成分Sh以及波长l以上的低频成分Sl。
(2)计算高频冲击指数：高频信号尺度平均小波功率谱(Scale Averaged WaveletPower，SAWP)。
通过小波变换(WaveletTransform，WT)提取信号中的焊接接头高频冲击成分，记滤波后的高频成分信号Sh采样点个数为N；
在小波变换的基础上通过计算信号的SAWP提取信号中的高频冲击成分，信号在尺度范围为sj1至sj2之间的SAWP可写为：
Figure BDA0002803867400000091
其中δj为尺度步长，Cδ为一常数，针对不同的小波函数根据经验得到。
(3)钢轨焊接接头自动识别：对低频成分信号Sl进行逐点扫描，识别信号中超过上限阈值或低于下限阈值(均为数据的中位数的倍数)的数据区段，并以所识别出的各个区段最大值为中心截取前后一定窗长的对应高频信号的尺度平均小波功率谱SSAWP，当该区段SSAWP最大值大于所设阈值(根据中位数确定)时则判定该区段为与钢轨焊接接头处，并对该区段进行标记。
具体实施时，滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值。
实施例中，按如下方式滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值：提取轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的低频成分数据和趋势项数据；根据所述低频成分数据和趋势项数据，计算平滑系数；根据所述平滑系数，滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值。
本实施例中，具体按如下方式滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值：
(1)信号低通滤波：对低频成分信号Sl进行低通滤波，保留信号趋势项，记为Sl0。
(2)信号自适应平滑处理：提取被标记为焊接接头区段的信号低频成分Sl(i0:i1)与其趋势项Sl0(i0:i1)，并计算该区段信号的平滑系数k1(Sl大于Sl0)和k2(Sl小于Sl0)：
Figure BDA0002803867400000101
其中，T1和T2为所设阈值(根据Sl与大于或小于Sl0而有所不同)，Smax为Sl(i0:i1)中极大值(Smin为极小值)点，Smean为极值点对应的Sl0的数值大小，之后根据Sl与大于或小于Sl0选取相应k1或k2对各点进行平滑处理：
Figure BDA0002803867400000102
上式中修正系数c1＝0.25,c2＝0.2。
具体实施时，根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
实施例中，根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度，包括：获得重载轮载力数据和轻载轮载力数据；根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，重载轮载力数据和轻载轮载力数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
本实施例中，根据滤波后的重载-轻载轨道变形差，按照轨道刚度等于力与变形差之比的公式可以计算得到轨道刚度K。记重载时轮载力为Fh，轻载时轮载力为Fl，重载轻载状态下变形差为S，则轨道刚度K可以写为：
Figure BDA0002803867400000111
下面给出一个具体实施例，说明本发明基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法的具体实施方式。如图6～图12所示，本具体实施例中，轨道刚度检测数据在评估轨道板的服役状态方面有着重要的意义。高速铁路轨道刚度一般控制在50～100kN/mm，然而，由于轨道结构的复杂性，轨道刚度受到众多因素的影响，除扣件、轨枕、道床等多种轨道部件均会造成轨道刚度的正常变化外，某些因素也会导致轨道刚度检测数据出现非正常变化。如钢轨焊接接头处的轮轨高频冲击特性，导致该处轨道刚度检测数据存在一定的变化，易出现超过正常轨道刚度范围的大值或负值，给轨道刚度检测数据的分析造成了一定程度的干扰。某线路K10+000至K15+000区段轨道变形差数据(重车-轻车加载下轨道变形差)如图6所示，可以看出原信号中存在大量等间隔出现的超过正常范围的大值及负值，与现场实际情况存在偏差。
对上述信号进行多分辨率分析，考虑到不同型号的轨道板长度均超过4m，分别提取波长小于3m和大于3m的信号成分，分别如图7和图8所示。从图7中可以看出，波长小于3m的高频成分呈现明显的等间隔冲击特征，且间隔为100m，与钢轨焊接接头特征相符。从图8可以看出，由于冲击性信号频率范围较宽，无法通过滤波方式将其完全消除，在波长大于3m的低频信号成分中仍然包含一定程度的焊接接头冲击信息，对轨道刚度的分析造成了一定程度的干扰。计算波长小于3m的信号高频成分的SAWP，结果如图9所示，可以看出，通过计算信号的SAWP，有效避免了信号随机性的影响，并结合中位数能够更好地确定焊接接头的评判阈值，为信号的平滑化预处理打下了很好的基础。
将重车-轻车加载力之差分别除以平滑处理前后的轨道变形差，得到处理前后的轨道刚度(波长大于3m成分)数据对比分别如图10和图11。其中图10为处理前数据，图11为处理后数据。可以看出，采用预处理前的检测数据进行轨道刚度计算时出现多处计算值明显超过正常50～100kN/mm范围，且存在负刚度现象，与实际情况明显不符。经过自适应平滑处理后，信号低频成分中的大值及负值得到了很好的抑制，从而更好的反映出轨下结构导致的刚度变化特性，为如轨道板等轨下结构的分析评价打下了良好的基础。
平滑处理前后轨道刚度检测数据的功率谱对比如图12所示。可以看出，通过对轨道刚度检测数据的平滑化处理，呈现宽频带特性的高频脉冲信号得到了有效的抑制，并且空间频率为0.184(1/m)，对应波长5.43m的成分得到了很好地保留，根据轨道结构特征可以判断该成分对应轨道板。综上，该方法可以在保留反映轨下结构的中长波成分的基础上有效消除由于焊接接头高频冲击特性所造成的影响。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置，如下面的实施例所述。由于这些解决问题的原理与基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
图13为本发明实施例中基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置的结构图，如图13所示，该装置包括：
信号获得模块1301，用于获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号；
第一滤除模块1302，用于滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值；
校正模块1303，用于根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正；
变形差确定模块1304，用于根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据；
焊接接头确定模块1305，用于根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段；
第二滤除模块1306，用于滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值；
轨道刚度确定模块1307，用于根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
一个实施例中，第一滤除模块1302进一步用于：
对轨道变形信号进行差分处理；
将差分处理后的轨道变形信号的绝对值与第一预设阈值进行比较；
若差分处理后的轨道变形信号的绝对值大于等于第一预设阈值，则进行向前循环处理，令噪声开关为0，计算轨道变形信号的多步向前差分数据，若轨道变形信号的多步向前差分数据的绝对值大于等于第一预设阈值，且差分处理后的轨道变形信号与多步向前差分数据的乘积小于等于零，则令噪声开关为1，滤除轨道变形信号的脉冲异常值。
一个实施例中，第一滤除模块1302进一步用于：
对滤除脉冲异常值的轨道变形信号进行低通滤波，得到轨道变形信号的趋势项数据；
根据所述趋势项数据确定轨道变形信号的高通项数据；
计算所述轨道变形信号的趋势项数据的50百分位数；
根据所述趋势项数据的50百分位数，对轨道变形信号的趋势项数据和高通项数据进行处理；
根据处理后的趋势项数据和高通项数据，得到滤除趋势项异常值的轨道变形信号。
一个实施例中，校正模块1303进一步用于：
获得实测里程信号和实测超高信号；
对所述实测超高信号进行滤波，得到实测超高信号的趋势项数据；
根据台账信息和实测超高信号的趋势项数据，得到台账超高曲线；
根据所述实测里程信号和台账超高曲线，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正。
一个实施例中，焊接接头确定模块1305进一步用于：
根据所述轨道变形差数据，确定高频冲击指数；
将所述高频冲击指数与第二预设阈值进行比较；
根据比较的结果确定钢轨焊接接头区段。
一个实施例中，第二滤除模块1306进一步用于：
提取轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的低频成分数据和趋势项数据；
根据所述低频成分数据和趋势项数据，计算平滑系数；
根据所述平滑系数，滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值。
一个实施例中，轨道刚度确定模块1307进一步用于：
获得重载轮载力数据和轻载轮载力数据；
根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，重载轮载力数据和轻载轮载力数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
综上所述，本发明实施例通过获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号；滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值；根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正；根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据；根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段；滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值；根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。本发明实施例考虑到移动式线路动态加载车在运行过程中因受到焊接接头不平顺、车辆振动、阳光反射、温度变化等因素的影响导致轨道变形信号存在异常值和里程偏差，因此在计算轨道变形差数据之前先滤除轨道变形信号的脉冲异常值和趋势项异常值，然后根据台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正。考虑到由于焊接街头不平顺引起的冲击异常值，因此在计算轨道变形差数据之后，确定钢轨焊接接头区段，滤除轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值。进而根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度，可以有效提高数据准确的。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (16)

1.一种基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法，其特征在于，包括：
获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号；
滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值；
根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正；
根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据；
根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段；
滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值；
根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
2.如权利要求1所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法，其特征在于，按如下方式滤除所述轨道变形信号的脉冲异常值：
对轨道变形信号进行差分处理；
将差分处理后的轨道变形信号的绝对值与第一预设阈值进行比较；
若差分处理后的轨道变形信号的绝对值大于等于第一预设阈值，则进行向前循环处理，令噪声开关为0，计算轨道变形信号的多步向前差分数据，若轨道变形信号的多步向前差分数据的绝对值大于等于第一预设阈值，且差分处理后的轨道变形信号与多步向前差分数据的乘积小于等于零，则令噪声开关为1，滤除轨道变形信号的脉冲异常值。
3.如权利要求2所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法，其特征在于，按如下方式滤除所述轨道变形信号的趋势项异常值：
对滤除脉冲异常值的轨道变形信号进行低通滤波，得到轨道变形信号的趋势项数据；
根据所述趋势项数据确定轨道变形信号的高通项数据；
计算所述轨道变形信号的趋势项数据的50百分位数；
根据所述趋势项数据的50百分位数，对轨道变形信号的趋势项数据和高通项数据进行处理；
根据处理后的趋势项数据和高通项数据，得到滤除趋势项异常值的轨道变形信号。
4.如权利要求1所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法，其特征在于，根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正，包括：
获得实测里程信号和实测超高信号；
对所述实测超高信号进行滤波，得到实测超高信号的趋势项数据；
根据台账信息和实测超高信号的趋势项数据，得到台账超高曲线；
根据所述实测里程信号和台账超高曲线，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正。
5.如权利要求1所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法，其特征在于，根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段，包括：
根据所述轨道变形差数据，确定高频冲击指数；
将所述高频冲击指数与第二预设阈值进行比较；
根据比较的结果确定钢轨焊接接头区段。
6.如权利要求1所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法，其特征在于，按如下方式滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值：
提取轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的低频成分数据和趋势项数据；
根据所述低频成分数据和趋势项数据，计算平滑系数；
根据所述平滑系数，滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值。
7.如权利要求1所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定方法，其特征在于，根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度，包括：
获得重载轮载力数据和轻载轮载力数据；
根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，重载轮载力数据和轻载轮载力数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
8.一种基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置，其特征在于，包括：
信号获得模块，用于获得移动式线路加载车的轨道变形信号和台账信息，所述轨道变形信号包括：重载变形信号和轻载变形信号；
第一滤除模块，用于滤除所述轨道变形信号的异常值，所述异常值包括：脉冲异常值和趋势项异常值；
校正模块，用于根据所述台账信息，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正；
变形差确定模块，用于根据里程偏差校正后的轨道变形信号，确定轨道变形差数据；
焊接接头确定模块，用于根据所述轨道变形差数据，确定钢轨焊接接头区段；
第二滤除模块，用于滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值；
轨道刚度确定模块，用于根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
9.如权利要求8所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置，其特征在于，第一滤除模块进一步用于：
对轨道变形信号进行差分处理；
将差分处理后的轨道变形信号的绝对值与第一预设阈值进行比较；
若差分处理后的轨道变形信号的绝对值大于等于第一预设阈值，则进行向前循环处理，令噪声开关为0，计算轨道变形信号的多步向前差分数据，若轨道变形信号的多步向前差分数据的绝对值大于等于第一预设阈值，且差分处理后的轨道变形信号与多步向前差分数据的乘积小于等于零，则令噪声开关为1，滤除轨道变形信号的脉冲异常值。
10.如权利要求9所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置，其特征在于，第一滤除模块进一步用于：
对滤除脉冲异常值的轨道变形信号进行低通滤波，得到轨道变形信号的趋势项数据；
根据所述趋势项数据确定轨道变形信号的高通项数据；
计算所述轨道变形信号的趋势项数据的50百分位数；
根据所述趋势项数据的50百分位数，对轨道变形信号的趋势项数据和高通项数据进行处理；
根据处理后的趋势项数据和高通项数据，得到滤除趋势项异常值的轨道变形信号。
11.如权利要求8所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置，其特征在于，校正模块进一步用于：
获得实测里程信号和实测超高信号；
对所述实测超高信号进行滤波，得到实测超高信号的趋势项数据；
根据台账信息和实测超高信号的趋势项数据，得到台账超高曲线；
根据所述实测里程信号和台账超高曲线，对滤除异常值后的轨道变形信号进行里程偏差校正。
12.如权利要求8所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置，其特征在于，焊接接头确定模块进一步用于：
根据所述轨道变形差数据，确定高频冲击指数；
将所述高频冲击指数与第二预设阈值进行比较；
根据比较的结果确定钢轨焊接接头区段。
13.如权利要求8所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置，其特征在于，第二滤除模块进一步用于：
提取轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的低频成分数据和趋势项数据；
根据所述低频成分数据和趋势项数据，计算平滑系数；
根据所述平滑系数，滤除所述轨道变形差数据在钢轨焊接接头区段的冲击异常值。
14.如权利要求8所述的基于移动式线路加载车的轨道刚度确定装置，其特征在于，轨道刚度确定模块进一步用于：
获得重载轮载力数据和轻载轮载力数据；
根据滤除冲击异常值后的轨道变形差数据，重载轮载力数据和轻载轮载力数据，确定基于移动式线路加载车的轨道刚度。
15.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一所述方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至7任一所述方法的计算机程序。
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