CN113324648B - 一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试方法及系统 - Google Patents

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CN113324648B CN202110778135.0A CN202110778135A CN113324648B CN 113324648 B CN113324648 B CN 113324648B CN 202110778135 A CN202110778135 A CN 202110778135A CN 113324648 B CN113324648 B CN 113324648B
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Abstract

本发明公开了一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试方法及系统，该方法包括：第一数据采集装置获取高速列车通过地面测点时的反射信号，根据所述反射信号生成地面测点的相对位置；所述第一数据采集装置与第二数据采集装置进行时钟校验；所述第二数据采集装置获取高速列车通过所述地面测点时的钢轨振动响应测试信号；所述第一数据采集装置获取高速列车通过所述地面测点时的车辆振动响应测试信号；振动响应测试装置根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应报告。该方法能够精准定位列车通过地面轨道某一测点时对应的车辆振动响应。

Description

一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试方法及系统
技术领域
本发明涉及轮轨同步振动技术领域，具体是一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试方法及系统。
背景技术
近年来，高速铁路发展迅速，列车运营速度已达到350km/h，速度的持续提升给测试技术不断提出挑战，尤其是对于正常服役运用的高速列车，如何精准、便携的定位列车通过地面轨道某一测点时对应的车辆振动响应成为新的测试技术问题，对于这样的车地轮轨同步测试，现有的地面定位方法有两种，即GPS（全球定位装置）自动校对和高速综合检测列车的射频信号校正法。
其中，GPS位置校对方式利用GPS定位功能，将GPS接受装置实时输出的数据包括经度、维度、方向角等参数和数据库中已有的里程数据进行比对修正，确定地面位置里程。但是，GPS位置校对方式具有如下缺点：1）GPS接收器受环境影响较大，在隧道、山谷等遮挡卫星信号接收的地方，GPS位置自动校对装置无法工作，因而在隧道中无法使用；2）对于运行速度大于300km/h的高速铁路，GPS不能精确定位地面测点，将产生约10~20米误差。 、
高速综合检测列车的射频信号校正主要在我国高速综合检测车中应用，铁路建设过程中在接触网杆安装射频卡片，综合检测列车通过信号识别装置获取地面位置，通过与GPS里程校对相结合，获取线路任意位置的准确定位。该方法的优点是位置校对精确度高，环境适应性强，这种方法的主要缺点是线路和车上必须安装射频信号装置，使得实用性降低，对于大多数服役运用高速列车，加装射频信号装置存在一定难度，另一方面也增大了成本和费用。
因此，如何精准定位列车通过地面轨道某一测点时对应的车辆振动响应是本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
鉴于上述问题，本发明的目的是为了解决现有技术中GPS自动校对方法受环境影响大，不能精确定位地面测点；高速综合检测列车的射频信号校正法实用性低，成本高的问题。
本发明实施例提供一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试方法，包括：
第一数据采集装置获取高速列车通过地面测点时的反射信号，根据所述反射信号生成地面测点的相对位置；
所述第一数据采集装置与第二数据采集装置进行时钟校验；
所述第二数据采集装置获取高速列车通过所述地面测点时的钢轨振动响应测试信号；
所述第一数据采集装置获取高速列车通过所述地面测点时的车辆振动响应测试信号；
振动响应测试装置根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应报告。
在一个实施例中，所述第一数据采集装置获取高速列车通过地面测点时的反射信号，根据所述反射信号生成地面测点的相对位置，包括：
设置在高速列车上的光电信号发射装置发射光电信号；
设置在钢轨测点处的光电信号反射装置反射所述光电信号，生成所述反射信号；
设置在所述高速列车上的光电信号接收装置接收所述反射信号；
设置在高速列车上的所述第一数据采集装置根据所述反射信号生成地面测点的相对位置。
在一个实施例中，所述钢轨振动响应测试信号，包括：
轮轨力、钢轨振动加速度、扣件振动加速度和轨道板振动加速度。
在一个实施例中，所述车辆振动响应测试信号，包括：
轴箱振动加速度、转向架构架振动加速度和车体振动加速度。
在一个实施例中，所述振动响应测试装置根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应报告，包括：
根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号计算轮轨振动响应的时域特征和频域特征；
根据所述轮轨振动响应的时域特征和频域特征对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应分析结果；
当轮轨振动响应异常时，获取所述钢轨振动响应测试信号对应的高速列车信息；
根据所述高速列车信息和轮轨振动响应分析结果生成轮轨振动响应报告。
第二方面，本发明还提供一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试系统，包括：
第一数据采集装置，用于获取高速列车通过地面测点时的反射信号，根据所述反射信号生成地面测点的相对位置，并获取高速列车通过所述地面测点时的车辆振动响应测试信号；
校验装置，用于对所述第一数据采集装置与第二数据采集装置进行时钟校验；
所述第二数据采集装置，用于获取高速列车通过所述地面测点时的钢轨振动响应测试信号；
振动响应测试装置，用于根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应报告。
在一个实施例中，还包括：光电信号发射装置、光电信号反射装置和光电信号接收装置；
所述光电信号发射装置设置在高速列车上，用于发射光电信号；
所述光电信号反射装置设置在钢轨测点处，用于反射所述光电信号，生成所述反射信号；
所述光电信号接收装置设置在所述高速列车上，用于接收所述反射信号。
在一个实施例中，所述钢轨振动响应测试信号，包括：
轮轨力、钢轨振动加速度、扣件振动加速度和轨道板振动加速度。
在一个实施例中，所述车辆振动响应测试信号，包括：
轴箱振动加速度、转向架构架振动加速度和车体振动加速度。
在一个实施例中，所述振动响应测试装置，包括：
计算模块，用于根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号计算轮轨振动响应的时域特征和频域特征；
分析模块，用于根据所述轮轨振动响应的时域特征和频域特征对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应分析结果；
获取模块，用于当轮轨振动响应异常时，获取所述钢轨振动响应测试信号对应的高速列车信息；
生成模块，用于根据所述高速列车信息和轮轨振动响应分析结果生成轮轨振动响应报告。
本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
本发明实施例提供的一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试方法，本方法通过在地面轨道上安装光电信号反射装置、车上安装信号接收装置获取地面轨道某位置准确对应的车辆振动动态响应，使得轮轨振动响应测试空间同步，灵活性较高，能够获得较高的定位精度，并且，轨道上粘贴的装置为一种反光胶带，就可以对光电信号进行发射，成本低廉，其次，将第一数据采集装置与第二数据采集装置进行时钟校验，使得高速列车与轨道之间的振动响应测试保持时间同步，进而更加精确定位列车通过地面轨道某一测点时对应的车辆振动响应。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步地详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例提供的一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的高速铁路轮轨振动时空同步测试示意图；
图3为本发明实施例提供的测点示意图；
图4为本发明实施例提供的步骤S101流程图；
图5为本发明实施例提供的步骤S105流程图；
图6为本发明实施例提供的轴箱振动加速度时域分析示意图；
图7为本发明实施例提供的车辆振动加速度时域传递特性示意图；
图8为本发明实施例提供的一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试系统的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
参照图1-2所示，本发明实施例提供的一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试方法，该方法包括：步骤S101~S105；
S101、第一数据采集装置获取高速列车通过地面测点时的反射信号，根据所述反射信号生成地面测点的相对位置。
具体的，所述第一数据采集装置设置在高速列车的轴箱、构架和车体上。
S102、所述第一数据采集装置与第二数据采集装置进行时钟校验。
具体的，所述第一数据采集装置的时钟与所述第二数据采集装置的时钟进行校对，实现微秒级的精度，使二者之间的时钟显示一致。
S103、所述第二数据采集装置获取高速列车通过所述地面测点时的钢轨振动响应测试信号。
具体的，所述钢轨振动响应测试信号，包括：轮轨力、钢轨振动加速度、扣件振动加速度和轨道板振动加速度。
进一步地，所述第二数据采集装置设置在轨道板上，在轨道板上方左右两侧钢轨分别标记2个测点，在测点两侧钢轨轨腰粘贴应变片以及振动加速度传感器，应变片以及振动加速度传感器连接第二数据采集装置，应变片与振动加速度传感器采集钢轨振动响应测试信号，并将钢轨振动响应测试信号传输给第二数据采集装置。
具体的，参照图3所示,轮轨力测试设置5个断面，覆盖长度不小于3m，至少相当于车轮周长，测试得到车轮在轨道上滚动一周的轮轨力，选择一个断面，设置振动加速度传感器测量钢轨振动加速、弹条振动加速度、轨道板振动加速度，在整个测试区间最外侧的的轨道板上安装反光装置（即光电信号反射装置）。
进一步地，在轨道最外侧安装高速摄像装置，高速摄像装置连接第二数据采集装置，第二数据采集装置获取通过地面测点的动车组类型、列车编号等信息，并将上述钢轨振动响应测试信号与动车组类型、列车编号等信息进行绑定。
S104、所述第一数据采集装置获取高速列车通过所述地面测点时的车辆振动响应测试信号。
具体的，所述车辆振动响应测试信号，包括：轴箱振动加速度、转向架构架振动加速度和车体（枕梁）振动加速度。
进一步地，在高速列车的轴箱、构架和车体等部件上安装振动测试传感器，通过第一数据采集装置采集高速列车不同位置的振动响应。
S105、振动响应测试装置根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应报告。
本实施例中，通过在地面轨道上安装光电信号反射装置、车上安装信号接收装置获取地面轨道某位置准确对应的车辆振动动态响应，使得轮轨振动响应测试空间同步，灵活性较高，能够获得较高的定位精度，并且，轨道上粘贴的装置为一种反光胶带，就可以对光电信号进行发射，成本低廉，其次，将第一数据采集装置与第二数据采集装置进行时钟校验，使得高速列车与轨道之间的振动响应测试保持时间同步，进而更加精确定位列车通过地面轨道某一测点时对应的车辆振动响应。
在一个实施例中，参照图4所示，上述步骤S101中所述第一数据采集装置获取高速列车通过地面测点时的反射信号，根据所述反射信号生成地面测点的相对位置，包括：
S1011、设置在高速列车上的光电信号发射装置发射光电信号。
具体的，在高速列车车体地板下方安装光电信号发射装置与光电信号接收装置。
S1012、设置在钢轨测点处的光电信号反射装置反射所述光电信号，生成所述反射信号。
具体的，在钢轨测点垂直断面正下方的轨道板上安装光学信号反射装置。
进一步地，所述光学信号反射装置采用反光胶带。
S1013、设置在所述高速列车上的光电信号接收装置接收所述反射信号。
S1014、设置在高速列车上的所述第一数据采集装置根据所述反射信号生成地面测点的相对位置。
具体的，所述第一数据采集装置连接所述光电信号接收装置，通过识别高速列车通过地面测点时所接收的地面信号反射装置发出的光电信号，获取地面测点的相对位置信息。
在一个实施例中，参照图5所示，上述步骤S105中所述振动响应测试装置根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应报告，包括：
S1051、根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号计算轮轨振动响应的时域特征和频域特征。
具体的，选取相邻两个地面测点（即光电信号接收装置接收的相邻两个反射信号）对应的钢轨振动响应测试信号与车辆振动响应测试信号，测试信号经过1000Hz低通滤波，设置钢轨振动响应测试信号与车辆振动响应测试信号的时域特征为
Figure 147305DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 595604DEST_PATH_IMAGE002
，其中，
Figure 31133DEST_PATH_IMAGE003
表示轮轨力的时域特征、
Figure 957501DEST_PATH_IMAGE004
表示钢轨振动加速度的时域特征、
Figure 568611DEST_PATH_IMAGE005
表示扣件振动加速度的时域特征、
Figure 312445DEST_PATH_IMAGE006
表示轨道板振动加速度的时域特征、
Figure 379145DEST_PATH_IMAGE007
表示轴箱振动加速度的时域特征、
Figure 374783DEST_PATH_IMAGE008
表示转向架构架振动加速度的时域特征、
Figure 105979DEST_PATH_IMAGE009
表示车体（枕梁）振动加速度的时域特征。
进一步地，时域特征为
Figure 755135DEST_PATH_IMAGE001
的计算公式如下所示：
Figure 306202DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 839951DEST_PATH_IMAGE011
表示钢轨振动响应测试信号或车辆振动响应测试信号,t表示时间变量，T表示时间周期，i为复数单位，v表示频率。
进一步地，参照图6所示，基于提取的时域特征，钢轨波磨引起的频率为502Hz，21阶、23阶车轮多边形对应的激励频率为539Hz、590Hz，由此可见，车轮经过镟修后，高阶多边形幅值变得很小。
具体的，根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号计算振动传递损失，提取轮轨振动响应的频域特征，其中，从振动输入点1到输出点2的传递损失
Figure 815119DEST_PATH_IMAGE012
的计算公式如下所示：
Figure 228651DEST_PATH_IMAGE013
上式中，
Figure 532594DEST_PATH_IMAGE014
表示振动输入点的振动加速度级，
Figure 870034DEST_PATH_IMAGE015
表示振动输出点的振动加速度级，
Figure 575822DEST_PATH_IMAGE016
表示振动输入点的加速度
Figure 976235DEST_PATH_IMAGE017
表示振动输出点的加速度。
进一步地，根据振动传递损失评价车辆通过特定地面区段时的振动特性，当振动传递损失为正值时，表示振动通过系统传递被衰减，反之振动被放大，则表示振动系统失稳。例如，参照图7所示，选取相邻两个地面测点（即光电信号接收装置接收的相邻两个反射信号）对应的车辆轴箱、构架、车体（枕梁）振动加速度信号，分析时域信号均方根值从轴箱-构架-车体的振动传递衰减，其中，A表示轴箱垂向，B表示构架垂向，C表示车体（枕梁）垂向，轴箱振动加速度传递至构架时，振动衰减64%；构架振动传递至车体（枕梁）时，振动衰减95%，可见，振动传递均是正值的衰减传递，表示振动系统稳定。
进一步地，基于传递损失生成钢轨振动响应测试信号与车辆振动响应测试信号的频域特征为
Figure 767474DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 908605DEST_PATH_IMAGE002
。
S1052、根据所述轮轨振动响应的时域特征和频域特征对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应分析结果。
具体的，根据所述轮轨振动响应的时域特征和频域特征对轮轨振动响应进行分析的具体步骤如下：
A、将钢轨振动响应测试信号与车辆振动响应测试信号的
Figure 327954DEST_PATH_IMAGE001
与频域特征
Figure 161918DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 174873DEST_PATH_IMAGE002
集合为待测样本X，
Figure 119695DEST_PATH_IMAGE019
；
B、构建轮轨振动响应分析模型，选择代表不同故障的振动信号作为模型的原始数据输入，每类数据都加上代表类别的标签，将代表不同故障的振动信号作为训练样本，该模型可以对比训练样本与待测样本之间的相似度，寻找待测样本与训练样本中比较接近的样本作为分类依据。其中，同时接收两个不同的输入样本，通过损失函数控制梯度下降实现优化学习，输出结果为两个输入样本之间的相似度，以此对轮轨振动响应分析模型进行训练，具体步骤为：
选择代表不同故障（车轮多边形、轨道不平顺、轨道出现波磨、构架横向振动异常等）的振动信号与不存在故障的振动信号作为模型的原始数据输入，每类数据都加上代表类别的标签；
轮轨振动响应分析模型每次分别输入
Figure 537426DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 542291DEST_PATH_IMAGE021
两组数据，各自得到一个输出特征向量
Figure 42542DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure 525476DEST_PATH_IMAGE023
，接着构造两个特征向量的距离度量作为
Figure 794784DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 236129DEST_PATH_IMAGE021
的相似度计算函数：
Figure 223677DEST_PATH_IMAGE024
Figure 510302DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure 637045DEST_PATH_IMAGE023
表示以
Figure 983713DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 458556DEST_PATH_IMAGE021
为参数的自变量网络映射函数，是用于评价是否相似的特征向量；
当
Figure 548872DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 933717DEST_PATH_IMAGE021
的相似度与预设阈值存在误差时，轮轨振动响应分析模型使用对比损失函数作为控制神经网络优化的误差函数，对于N个样本，全局误差为：
Figure 44762DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 6901DEST_PATH_IMAGE026
代表两个样本特征的欧氏距离，y是两个样本是否相似的标识，
Figure 635329DEST_PATH_IMAGE027
代表着两个样本相似，此时损失函数只有
Figure 140259DEST_PATH_IMAGE028
部分，如果此时特征空间特征距离相对较大，那么模型就会得到一个较大的损失值指导函数收敛；
Figure 413416DEST_PATH_IMAGE029
则代表不匹配，此时损失函数变为
Figure 331693DEST_PATH_IMAGE030
，如果特征空间距离较小，则会使损失值增大，
Figure 357287DEST_PATH_IMAGE031
为设定的阈值用来调节函数整体收敛速度。
对代表不同故障（车轮多边形、轨道不平顺、轨道出现波磨、构架横向振动异常等）的振动信号与不存在故障的振动信号作为模型的原始数据进行全部训练，直至训练样本之间的相似度符合预设阈值，则轮轨振动响应分析模型训练完成。
C、选择n组类别已知的训练集样本，其中包含种D类（即代表不同故障的振动信号作为训练样本）；
D、将待测样本X与n个
Figure 44620DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 638413DEST_PATH_IMAGE033
分别放入轮轨振动响应分析模型进行相似度预测，待测样本与训练样本的线性误差值
Figure 43986DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 141780DEST_PATH_IMAGE033
，选择其中最大值
Figure 418040DEST_PATH_IMAGE035
和最小值
Figure 635264DEST_PATH_IMAGE036
，则待测样本与n个训练样本相似度为：
Figure 124539DEST_PATH_IMAGE037
统计每类样本中相似样本的相似度：
Figure 399925DEST_PATH_IMAGE038
，各类相似样本相似度和为
Figure 186484DEST_PATH_IMAGE039
，统计每类样本中非相似样本相似度：
Figure 589257DEST_PATH_IMAGE040
,
Figure 828477DEST_PATH_IMAGE041
为各类样本中不相似样本的数量，记各类非相似样本相似度和为
Figure 733985DEST_PATH_IMAGE042
；
E、计算待测样本分类得票数：
Figure 440298DEST_PATH_IMAGE043
；
F、输出轮轨振动响应分析模型的最终分类结果：
Figure 281215DEST_PATH_IMAGE044
；
G、基于轮轨振动响应分析模型的最终分类结果，确定轮轨振动响应是否存在异常以及存在的故障类型，生成轮轨振动响应分析结果。
S1053、当轮轨振动响应异常时，获取所述钢轨振动响应测试信号对应的高速列车信息。
具体的，当振动响应异常时，调取高速激光摄像系统采集到的与钢轨振动响应测试信号相对应的高速列车的类型、编号等信息，以方便对该车辆进行检查。
S1054、根据所述高速列车信息和轮轨振动响应分析结果生成轮轨振动响应报告。
本实施例中，当训练样本数较小时，传统人工神经网络算法只能对样本进行单一训练，即使增加训练次数，也只是样本重复带入计算，很难提升模型的性能，样本量太小对导致训练出的模型在测试集中拟合程度较低，出现欠拟合现象，模型出现欠拟合现象，意味着模型不能捕捉到数据的特征，不具有很强的泛化能力。由于轮轨振动响应分析模型选择的训练样本规模较小，所以将待测样本与训练集样本逐一进行比较的时间成本不高，并且该方法无需寻找高维映射函数，具有更好的自适应性，并且基于相似度的投票决策方法可以避免某些离群点对边界点的分类结果造成影响，提高轮轨振动响应分析模型故障诊断模型的分类准确率。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试系统，由于该装置所解决问题的原理与前述一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试方法相似，因此该装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。
本发明实施例提供的一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试系统，参照图8所示，包括：
第一数据采集装置81，用于获取高速列车通过地面测点时的反射信号，根据所述反射信号生成地面测点的相对位置，并获取高速列车通过所述地面测点时的车辆振动响应测试信号。
具体的，所述第一数据采集装置设置在高速列车的轴箱、构架和车体上。
具体的，所述车辆振动响应测试信号，包括：轴箱振动加速度、转向架构架振动加速度和车体振动加速度。
进一步地，在高速列车的轴箱、构架和车体等部件上安装振动测试传感器，通过第一数据采集装置采集高速列车不同位置的振动响应。
具体的，所述车辆振动响应测试信号，包括：轴箱振动加速度、转向架构架振动加速度和车体（枕梁）振动加速度。
进一步地，在高速列车的轴箱、构架和车体等部件上安装振动测试传感器，通过第一数据采集装置采集高速列车不同位置的振动响应。
校验装置82，用于对所述第一数据采集装置81与第二数据采集装置83进行时钟校验。
具体的，所述第一数据采集装置的时钟与所述第二数据采集装置的时钟进行校对，实现微秒级的精度，使二者之间的时钟显示一致。
所述第二数据采集装置83，用于获取高速列车通过所述地面测点时的钢轨振动响应测试信号。
具体的，所述钢轨振动响应测试信号，包括：轮轨力、钢轨振动加速度、扣件振动加速度和轨道板振动加速度。
进一步地，所述第二数据采集装置设置在轨道板上，在轨道板上方左右两侧钢轨分别标记2个测点，在测点两侧钢轨轨腰粘贴应变片以及振动加速度传感器，应变片以及振动加速度传感器连接第二数据采集装置，应变片与振动加速度传感器采集钢轨振动响应测试信号，并将钢轨振动响应测试信号传输给第二数据采集装置。
具体的，轮轨力测试设置5个断面，覆盖长度不小于3m，至少相当于车轮周长，测试得到车轮在轨道上滚动一周的轮轨力，选择一个断面，设置振动加速度传感器测量钢轨振动加速、弹条振动加速度、轨道板振动加速度，在整个测试区间最外侧的的轨道板上安装反光装置（即光电信号反射装置）。
进一步地，在轨道最外侧安装高速摄像装置，高速摄像装置连接第二数据采集装置，第二数据采集装置获取通过地面测点的动车组类型、列车编号等信息，并将上述钢轨振动响应测试信号与动车组类型、列车编号等信息进行绑定。
振动响应测试装置84，用于根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应报告。
在一个实施例中，还包括：光电信号发射装置85、光电信号反射装置86和光电信号接收装置87；
所述光电信号发射装置85设置在高速列车上，用于发射光电信号。
具体的，在高速列车车体地板下方安装光电信号发射装置与光电信号接收装置。
所述光电信号反射装置86设置在钢轨测点处，用于反射所述光电信号，生成所述反射信号。
具体的，在钢轨测点垂直断面正下方的轨道板上安装光学信号反射装置。
进一步地，所述光学信号反射装置采用反光胶带。
所述光电信号接收装置87设置在所述高速列车上，用于接收所述反射信号。
具体的，所述第一数据采集装置连接所述光电信号接收装置，通过识别高速列车通过地面测点时所接收的地面信号反射装置发出的光电信号，获取地面测点的相对位置信息。
在一个实施例中，所述振动响应测试装置84，包括：
计算模块841，用于根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号计算轮轨振动响应的时域特征和频域特征。
具体的，选取相邻两个地面测点（即光电信号接收装置接收的相邻两个反射信号）对应的钢轨振动响应测试信号与车辆振动响应测试信号，测试信号经过1000Hz低通滤波，设置钢轨振动响应测试信号与车辆振动响应测试信号的时域特征为
Figure 273310DEST_PATH_IMAGE001
，
Figure 857876DEST_PATH_IMAGE002
，其中，
Figure 494393DEST_PATH_IMAGE003
表示轮轨力的时域特征、
Figure 630845DEST_PATH_IMAGE004
表示钢轨振动加速度的时域特征、
Figure 722954DEST_PATH_IMAGE005
表示扣件振动加速度的时域特征、
Figure 376789DEST_PATH_IMAGE006
表示轨道板振动加速度的时域特征、
Figure 726868DEST_PATH_IMAGE007
表示轴箱振动加速度的时域特征、
Figure 175167DEST_PATH_IMAGE008
表示转向架构架振动加速度的时域特征、
Figure 610696DEST_PATH_IMAGE009
表示车体（枕梁）振动加速度的时域特征。
进一步地，时域特征为
Figure 537064DEST_PATH_IMAGE001
的计算公式如下所示：
Figure 479000DEST_PATH_IMAGE045
其中，
Figure 222834DEST_PATH_IMAGE046
表示钢轨振动响应测试信号或车辆振动响应测试信号,t表示时间变量，T表示时间周期，i为复数单位，v表示频率。
进一步地，参照图6所示，基于提取的时域特征，钢轨波磨引起的频率为502Hz，21阶、23阶车轮多边形对应的激励频率为539Hz、590Hz，由此可见，车轮经过镟修后，高阶多边形幅值变得很小。
具体的，根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号计算振动传递损失，提取轮轨振动响应的频域特征，其中，从振动输入点1到输出点2的传递损失
Figure 552184DEST_PATH_IMAGE012
的计算公式如下所示：
Figure 875718DEST_PATH_IMAGE013
上式中，
Figure 394862DEST_PATH_IMAGE014
表示振动输入点的振动加速度级，
Figure 919384DEST_PATH_IMAGE015
表示振动输出点的振动加速度级，
Figure 63927DEST_PATH_IMAGE016
表示振动输入点的加速度
Figure 597676DEST_PATH_IMAGE017
表示振动输出点的加速度。
进一步地，根据振动传递损失评价车辆通过特定地面区段时的振动特性，当振动传递损失为正值时，表示振动通过系统传递被衰减，反之振动被放大，则表示振动系统失稳。例如，参照图7所示，选取相邻两个地面测点（即光电信号接收装置接收的相邻两个反射信号）对应的车辆轴箱、构架、车体（枕梁）振动加速度信号，分析时域信号均方根值从轴箱-构架-车体的振动传递衰减，其中，A表示轴箱垂向，B表示构架垂向，C表示车体（枕梁）垂向，轴箱振动加速度传递至构架时，振动衰减64%；构架振动传递至车体（枕梁）时，振动衰减95%，可见，振动传递均是正值的衰减传递，表示振动系统稳定。
进一步地，基于传递损失生成钢轨振动响应测试信号与车辆振动响应测试信号的频域特征为
Figure 776854DEST_PATH_IMAGE047
，
Figure 599841DEST_PATH_IMAGE048
。
分析模块842，用于根据所述轮轨振动响应的时域特征和频域特征对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应分析结果。
具体的，根据所述轮轨振动响应的时域特征和频域特征对轮轨振动响应进行分析的具体步骤如下：
A、将钢轨振动响应测试信号与车辆振动响应测试信号的
Figure 372624DEST_PATH_IMAGE001
与频域特征
Figure 444486DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 743749DEST_PATH_IMAGE002
集合为待测样本X，
Figure 875653DEST_PATH_IMAGE019
；
B、构建轮轨振动响应分析模型，选择代表不同故障的振动信号作为模型的原始数据输入，每类数据都加上代表类别的标签，将代表不同故障的振动信号作为训练样本，该模型可以对比训练样本与待测样本之间的相似度，寻找待测样本与训练样本中比较接近的样本作为分类依据。其中，同时接收两个不同的输入样本，通过损失函数控制梯度下降实现优化学习，输出结果为两个输入样本之间的相似度，以此对轮轨振动响应分析模型进行训练，具体步骤为：
选择代表不同故障（车轮多边形、轨道不平顺、轨道出现波磨、构架横向振动异常等）的振动信号与不存在故障的振动信号作为模型的原始数据输入，每类数据都加上代表类别的标签；
轮轨振动响应分析模型每次分别输入
Figure 401312DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 404428DEST_PATH_IMAGE021
两组数据，各自得到一个输出特征向量
Figure 699143DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure 329844DEST_PATH_IMAGE023
，接着构造两个特征向量的距离度量作为
Figure 342800DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 349939DEST_PATH_IMAGE021
的相似度计算函数：
Figure 564407DEST_PATH_IMAGE049
Figure 428327DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure 662999DEST_PATH_IMAGE023
表示以
Figure 145933DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 8716DEST_PATH_IMAGE021
为参数的自变量网络映射函数，是用于评价是否相似的特征向量；
当
Figure 387744DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 389940DEST_PATH_IMAGE021
的相似度与预设阈值存在误差时，轮轨振动响应分析模型使用对比损失函数作为控制神经网络优化的误差函数，对于N个样本，全局误差为：
Figure 676565DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 65958DEST_PATH_IMAGE050
代表两个样本特征的欧氏距离，y是两个样本是否相似的标识，
Figure 412626DEST_PATH_IMAGE051
代表着两个样本相似，此时损失函数只有
Figure 887470DEST_PATH_IMAGE052
部分，如果此时特征空间特征距离相对较大，那么模型就会得到一个较大的损失值指导函数收敛；
Figure 712206DEST_PATH_IMAGE053
则代表不匹配，此时损失函数变为
Figure 690526DEST_PATH_IMAGE054
，如果特征空间距离较小，则会使损失值增大，
Figure 473675DEST_PATH_IMAGE055
为设定的阈值用来调节函数整体收敛速度。
对代表不同故障（车轮多边形、轨道不平顺、轨道出现波磨、构架横向振动异常等）的振动信号与不存在故障的振动信号作为模型的原始数据进行全部训练，直至训练样本之间的相似度符合预设阈值，则轮轨振动响应分析模型训练完成。
C、选择n组类别已知的训练集样本，其中包含种D类（即代表不同故障的振动信号作为训练样本）；
D、将待测样本X与n个
Figure 173165DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 801592DEST_PATH_IMAGE033
分别放入轮轨振动响应分析模型进行相似度预测，待测样本与训练样本的线性误差值
Figure 899998DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 588469DEST_PATH_IMAGE033
，选择其中最大值
Figure 37905DEST_PATH_IMAGE035
和最小值
Figure 63498DEST_PATH_IMAGE036
，则待测样本与n个训练样本相似度为：
Figure 281990DEST_PATH_IMAGE056
统计每类样本中相似样本的相似度：
Figure 282307DEST_PATH_IMAGE057
，各类相似样本相似度和为
Figure 815444DEST_PATH_IMAGE058
，统计每类样本中非相似样本相似度：
Figure 51253DEST_PATH_IMAGE059
,
Figure 124252DEST_PATH_IMAGE060
为各类样本中不相似样本的数量，记各类非相似样本相似度和为
Figure 888945DEST_PATH_IMAGE061
；
E、计算待测样本分类得票数：
Figure 781815DEST_PATH_IMAGE062
；
F、输出轮轨振动响应分析模型的最终分类结果：
Figure 290157DEST_PATH_IMAGE044
；
G、基于轮轨振动响应分析模型的最终分类结果，确定轮轨振动响应是否存在异常以及存在的故障类型，生成轮轨振动响应分析结果。
获取模块843，用于当轮轨振动响应异常时，获取所述钢轨振动响应测试信号对应的高速列车信息。
具体的，当振动响应异常时，调取高速激光摄像系统采集到的与钢轨振动响应测试信号相对应的高速列车的类型、编号等信息，以方便对该车辆进行检查。
生成模块844，用于根据所述高速列车信息和轮轨振动响应分析结果生成轮轨振动响应报告。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试方法，其特征在于，包括：
第一数据采集装置获取高速列车通过地面测点时的反射信号，根据所述反射信号生成地面测点的相对位置；
所述第一数据采集装置与第二数据采集装置进行时钟校验；
所述第二数据采集装置获取高速列车通过所述地面测点时的钢轨振动响应测试信号；
所述第一数据采集装置获取高速列车通过所述地面测点时的车辆振动响应测试信号；
振动响应测试装置根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应报告；
所述振动响应测试装置根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应报告，包括：
根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号计算轮轨振动响应的时域特征和频域特征；
根据所述轮轨振动响应的时域特征和频域特征对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应分析结果；其中，根据所述轮轨振动响应的时域特征和频域特征对轮轨振动响应进行分析的具体步骤如下：将钢轨振动响应测试信号与车辆振动响应测试信号的
Figure DEST_PATH_IMAGE001
与频域特征
Figure 61685DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
集合为待测样本X，
Figure 802108DEST_PATH_IMAGE004
；构建轮轨振动响应分析模型，选择代表不同故障的振动信号作为模型的原始数据输入，每类数据都加上代表类别的标签，将代表不同故障的振动信号作为训练样本，轮轨振动响应分析模型对比训练样本与待测样本之间的相似度，将待测样本与训练样本中接近的样本作为分类依据；选择n组类别已知的训练集样本，其中包含种D类；将待测样本X与n个训练样本
Figure DEST_PATH_IMAGE005
分别放入轮轨振动响应分析模型进行相似度预测，待测样本与训练样本的线性误差值
Figure 721785DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 965684DEST_PATH_IMAGE007
，选择其中最大值
Figure 420936DEST_PATH_IMAGE008
和最小值
Figure 383076DEST_PATH_IMAGE009
，则待测样本与n个训练样本相似度为：
Figure 512969DEST_PATH_IMAGE010
统计每类样本中相似样本的相似度：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，各类相似样本相似度和为
Figure 408112DEST_PATH_IMAGE012
，统计每类样本中非相似样本相似度：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
,
Figure 158899DEST_PATH_IMAGE014
为各类样本中不相似样本的数量，记各类非相似样本相似度和为
Figure DEST_PATH_IMAGE015
；计算待测样本分类得票数：
Figure 172117DEST_PATH_IMAGE016
；输出轮轨振动响应分析模型的最终分类结果：
Figure 807498DEST_PATH_IMAGE017
；基于轮轨振动响应分析模型的最终分类结果，确定轮轨振动响应是否存在异常以及存在的故障类型，生成轮轨振动响应分析结果；
当轮轨振动响应异常时，获取所述钢轨振动响应测试信号对应的高速列车信息；
根据所述高速列车信息和轮轨振动响应分析结果生成轮轨振动响应报告。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数据采集装置获取高速列车通过地面测点时的反射信号，根据所述反射信号生成地面测点的相对位置，包括：
设置在高速列车上的光电信号发射装置发射光电信号；
设置在钢轨测点处的光电信号反射装置反射所述光电信号，生成所述反射信号；
设置在所述高速列车上的光电信号接收装置接收所述反射信号；
设置在高速列车上的所述第一数据采集装置根据所述反射信号生成地面测点的相对位置。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述钢轨振动响应测试信号，包括：
轮轨力、钢轨振动加速度、扣件振动加速度和轨道板振动加速度。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆振动响应测试信号，包括：
轴箱振动加速度、转向架构架振动加速度和车体振动加速度。
5.一种便携式高速铁路轮轨振动时空同步测试系统，其特征在于，包括：
第一数据采集装置，用于获取高速列车通过地面测点时的反射信号，根据所述反射信号生成地面测点的相对位置，并获取高速列车通过所述地面测点时的车辆振动响应测试信号；
校验装置，用于对所述第一数据采集装置与第二数据采集装置进行时钟校验；
所述第二数据采集装置，用于获取高速列车通过所述地面测点时的钢轨振动响应测试信号；
振动响应测试装置，用于根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应报告；
所述振动响应测试装置，包括：
计算模块，用于根据所述钢轨振动响应测试信号与所述车辆振动响应测试信号计算轮轨振动响应的时域特征和频域特征；
分析模块，用于根据所述轮轨振动响应的时域特征和频域特征对轮轨振动响应进行分析，生成轮轨振动响应分析结果；其中，根据所述轮轨振动响应的时域特征和频域特征对轮轨振动响应进行分析的具体步骤如下：将钢轨振动响应测试信号与车辆振动响应测试信号的
Figure 760410DEST_PATH_IMAGE001
与频域特征
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 460862DEST_PATH_IMAGE019
集合为待测样本X，
Figure 132014DEST_PATH_IMAGE004
；构建轮轨振动响应分析模型，选择代表不同故障的振动信号作为模型的原始数据输入，每类数据都加上代表类别的标签，将代表不同故障的振动信号作为训练样本，轮轨振动响应分析模型对比训练样本与待测样本之间的相似度，将待测样本与训练样本中接近的样本作为分类依据；选择n组类别已知的训练集样本，其中包含种D类；将待测样本X与n个训练样本
Figure DEST_PATH_IMAGE020
分别放入轮轨振动响应分析模型进行相似度预测，待测样本与训练样本的线性误差值
Figure 666026DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 739024DEST_PATH_IMAGE021
，选择其中最大值
Figure DEST_PATH_IMAGE022
和最小值
Figure 97193DEST_PATH_IMAGE023
，则待测样本与n个训练样本相似度为：
Figure 491528DEST_PATH_IMAGE010
统计每类样本中相似样本的相似度：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，各类相似样本相似度和为
Figure 593345DEST_PATH_IMAGE025
，统计每类样本中非相似样本相似度：
Figure DEST_PATH_IMAGE026
,
Figure 819052DEST_PATH_IMAGE014
为各类样本中不相似样本的数量，记各类非相似样本相似度和为
Figure 816964DEST_PATH_IMAGE027
；计算待测样本分类得票数：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
；输出轮轨振动响应分析模型的最终分类结果：
Figure 728288DEST_PATH_IMAGE017
；基于轮轨振动响应分析模型的最终分类结果，确定轮轨振动响应是否存在异常以及存在的故障类型，生成轮轨振动响应分析结果；
获取模块，用于当轮轨振动响应异常时，获取所述钢轨振动响应测试信号对应的高速列车信息；
生成模块，用于根据所述高速列车信息和轮轨振动响应分析结果生成轮轨振动响应报告。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，还包括：光电信号发射装置、光电信号反射装置和光电信号接收装置；
所述光电信号发射装置设置在高速列车上，用于发射光电信号；
所述光电信号反射装置设置在钢轨测点处，用于反射所述光电信号，生成所述反射信号；
所述光电信号接收装置设置在所述高速列车上，用于接收所述反射信号。
7.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述钢轨振动响应测试信号，包括：
轮轨力、钢轨振动加速度、扣件振动加速度和轨道板振动加速度。
8.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述车辆振动响应测试信号，包括：
轴箱振动加速度、转向架构架振动加速度和车体振动加速度。
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