CN114013475A

CN114013475A - 基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法及装置

Info

Publication number: CN114013475A
Application number: CN202111444130.0A
Authority: CN
Inventors: 解婉茹; 赵钢; 赵一馨; 刘金朝; 毛学耕; 丁宇鸣
Original assignee: China Academy of Railway Sciences Corp Ltd CARS; Infrastructure Inspection Institute of CARS; Beijing IMAP Technology Co Ltd
Current assignee: China Academy of Railway Sciences Corp Ltd CARS; Infrastructure Inspection Institute of CARS; Beijing IMAP Technology Co Ltd
Priority date: 2021-11-30
Filing date: 2021-11-30
Publication date: 2022-02-08
Anticipated expiration: 2041-11-30
Also published as: CN114013475B

Abstract

本文涉及列车行车安全监测技术领域，尤其涉及一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法及装置。其方法包括，根据列车全区段的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值确定疑似问题区段；根据所述列车的理论上心滚摆频率对所述疑似问题区段的构架横移信号进行滤波；根据所述疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值和所述疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值计算所述疑似问题区段的能量占比；根据所述疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定所述疑似问题区段的横向运动稳定性。通过本文实施例，实现了定量分析列车的构架横移信号，有效对列车横向运动稳定性进行检测。

Description

基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法及装置

技术领域

本文涉及列车行车安全监测技术领域，尤其涉及一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着经济的发展，动车组列车的运营量也随之增加，但动车组列车运动稳定性问题却日益凸显，影响了行车安全和乘坐舒适性。动车组列车横运动稳定性不良一般指动车组列车的运行过程中在横向方向上出现的稳定性不良。

目前动车组横向稳定性不良主要考虑两个方面：因车体蛇行引起的稳定性不良和因转向架蛇行引起的稳定性不良。前者会导致动车组出现1～2Hz的低频周期性晃动，后者易引发动车组出现8Hz左右的“抖车”。在实际运行过程，“抖车”问题暴露较早，因此相关研究较为深入，目前已形成了较为完备的诊断、评价体系。相关标准包括：国外的UIC515标准、UIC518-2005《铁道车辆动力学性能运行安全性运行品质和轨道疲劳的试验、验收规范》和国内的《200km/h及以上速度级动车组动力学性能试验鉴定方法及评定标准》、TB 10716—2013《高速铁路工程动态验收技术规范》等。但目前没有针对因车体蛇行引起的横向运动稳定性不良的监测方案，导致行车安全性弱、乘坐舒适性差。

现在亟需一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法，从而解决现有技术中无法检测列车横向运动稳定性的问题。

发明内容

为解决现有技术中无法检测列车横向运动稳定性的问题，本文实施例提供了一种列车横向运动稳定性的检测方法、装置及设备，实现了定量分析列车的构架横移信号，有效对列车横向运动稳定性进行检测。

为了解决上述技术问题，本文的具体技术方案如下：

一方面，本文实施例提供了一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法，包括，

根据列车全区段的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值确定疑似问题区段；

根据所述列车的理论上心滚摆频率对所述疑似问题区段的构架横移信号进行滤波；

根据所述疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值和所述疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值计算所述疑似问题区段的能量占比；

根据所述疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定所述疑似问题区段的横向运动稳定性。

进一步地，根据列车全区段的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值确定疑似问题区段之后，还包括，

根据所述列车全区段的线路台账信息对所述疑似问题区段进行初筛。

进一步地，所述列车全区段的线路台账信息包括道岔区段；

进一步地，根据所述列车全区段的线路台账信息对所述疑似问题区段进行初筛进一步包括，

去除所述疑似问题区段中的所述道岔区段。

进一步地，根据所述列车的理论上心滚摆频率对所述疑似问题区段的构架横移信号进行滤波进一步包括，

根据所述列车的理论上心滚摆频率受列车运行速度的影响情况确定滤波系数；

根据所述滤波系数、所述列车的理论上心滚摆频率对所述疑似问题区段的构架横移信号进行滤波。

进一步地，根据所述疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值和所述疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值计算所述疑似问题区段的能量占比进一步包括，

计算所述疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值的均方根值与所述疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值的均方根值的比值；

将所述比值作为所述疑似问题区段的能量占比。

进一步地，计算所述构架横移信号的数值的均方根值的方法为滑动窗口均方根法，所述滑动窗口均方根法的公式为，

其中，RMS表示所述架横移信号的数值的均方根值，N表示所述滑动窗口均方根法的窗口内的构架横移信号的数量，B_i表示第i个构架横移信号的数值，

表示所述窗口内的所述构架横移信号的数值的平均值。

进一步地，当根据所述疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定所述疑似问题区段的横向运动稳定性为不稳定之后，还包括，

根据公式

计算所述疑似问题区段的波动时间，其中L表示所述疑似问题区段的长度，v表示所述疑似问题区段对应的列车运行速度；

根据所述疑似问题区段的波动时间以及预设的波动时间门限值确定所述疑似问题区段的横向运动稳定性。

另一方面，本文实施例还提供了一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测装置，包括，

疑似问题区段确定单元，用于根据列车全区段的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值确定疑似问题区段；

构架横移信号滤波单元，用于根据所述列车的理论上心滚摆频率对所述疑似问题区段的构架横移信号进行滤波；

能量占比计算单元，用于根据所述疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值和所述疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值计算所述疑似问题区段的能量占比；

横向运动稳定性确定单元，用于根据所述疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定所述疑似问题区段的横向运动稳定性。

另一方面，本文实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器、以及存储在存储器上的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。

最后，本文实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被计算机设备的处理器运行时，执行上述的方法。

利用本文实施例，首先根据列车全区段的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值确定疑似问题区段，然后根据列车的理论上心滚摆频率对疑似问题区段的构架横移信号进行滤波，去除列车固有震动频率的干扰，提高计算精度，然后计算疑似问题区段的能量占比，从而得到疑似问题区段的实际构架横移信号的强弱，最后根据疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定疑似问题区段的横向运动稳定性，实现了定量分析列车的构架横移信号，有效对列车横向运动稳定性进行检测。

附图说明

为了更清楚地说明本文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文的一些实施例，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。

图1所示为本文实施例一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法实施系统示意图；

图2所示为本文实施例一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法的流程图；

图3所示为本文实施例对疑似问题区段的构架横移信号进行滤波的过程；

图4所示为本文实施例计算疑似问题区段的能量占比的过程；

图5所示为本文实施例根据疑似问题区段的波动时间确定疑似问题区段的横向运动稳定性的过程；

图6所示为本文实施例一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测装置的结构示意图；

图7所示为本文实施例检测列车横向运动稳定性的流程示意图；

图8所示为本文实施稳定性不良区段滤波前的构架横移信号的波形；

图9a所示为本文实施例车体横向加速度信号时频分布；

图9b所示为本文实施例构架横移信号时频分布；

图10a所示为本文实施例直线区段对应构架横移信号的数值的均方根值；

图10b所示为本文实施例曲线区段对应构架横移信号的数值的均方根值；

图10c所示为本文实施例道岔区段对应构架横移信号的数值的均方根值；

图11所示为本文实施例计算机设备的结构示意图。

【附图标记说明】：

101、列车；

102、轨道；

601、疑似问题区段确定单元；

602、构架横移信号滤波单元；

603、能量占比计算单元；

604、横向运动稳定性确定单元；

1102、计算机设备；

1104、处理设备；

1106、存储资源；

1108、驱动机构；

1110、输入/输出模块；

1112、输入设备；

1114、输出设备；

1116、呈现设备；

1118、图形用户接口；

1120、网络接口；

1122、通信链路；

1124、通信总线。

具体实施方式

下面将结合本文实施例中的附图，对本文实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本文一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文保护的范围。

需要说明的是，本文的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本文的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

如图1所示为本文实施例一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法实施系统示意图，包括：列车101、轨道102。列车101运行稳定性不良指的是列车101在轨道102上运行过程中在横向方向上出现的稳定性不良，即横向运动稳定性不良。当列车101出现横向运动稳定性不良时，会引起列车101在轨道102上的晃动，当晃动幅值过大时，还会导致列车101产生图脱离轨道102的风险。此外，轨道102为列车101运行提供导向和支撑作用，列车101出现横向运动稳定性不良后，为了回到正常运动状态，必然会对轨道102施加更大且复杂的作用力，这会对轨道102的状态产生不利影响，轨道102几何形态和钢轨廓形可能遭到破坏。

为了检测列车横向运动稳定性，本文实施例提供了一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法，有效对列车横向运动稳定性进行检测，从而为提高行车安全性以及乘坐舒适性提供指导。图2所示为本文实施例一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法的流程图，在本图中描述了检测列车横向运动稳定性的过程，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。具体的如图2所示，所述方法可以包括：

步骤201：根据列车全区段的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值确定疑似问题区段；

步骤202：根据所述列车的理论上心滚摆频率对所述疑似问题区段的构架横移信号进行滤波；

步骤203：根据所述疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值和所述疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值计算所述疑似问题区段的能量占比；

步骤204：根据所述疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定所述疑似问题区段的横向运动稳定性。

通过本文实施例的方法，首先根据列车全区段的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值确定疑似问题区段，然后根据列车的理论上心滚摆频率对疑似问题区段的构架横移信号进行滤波，去除列车固有震动频率的干扰，提高计算精度，然后计算疑似问题区段的能量占比，从而得到疑似问题区段的实际构架横移信号的强弱，最后根据疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定疑似问题区段的横向运动稳定性，实现了定量分析列车的构架横移信号，有效对列车横向运动稳定性进行检测。

在本文实施例中，列车101可以为动车组或高速动车，构架横移信号可以通过安装在列车101构架横梁位置处的位移传感器，采集得到列车101运行过程中的构架横移信号，其采样方式为空间采样，可以根据设计需要设定采样频率，即设定每米采集多少个数据点，在列车101的运行过程中，根据设定的采样频率采集列车的构架横移信号，得到所述构架横移信号的数值，然后计算所述构架横移信号的均方根值。

在本文实施例中，步骤201所述的均方根门限值可以根据大量的采样数据分析，得到均方根门限值的范围，可以根据列车横向运动稳定性的检测成本在均方根门限值的范围中选取一个值作为所述均方根门限值。然后比较列车全区段的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值即可疑似问题区段。

在本文实施例中，步骤202所述的理论上心滚摆频率即列车的固有震动频率，列车横向运动稳定性不良主要是车辆蛇行稳定性不良，因此检测列车横向运动稳定性就是检测列车在运行过程中是否出现蛇行稳定性不良。列车在运行过程中，如果支撑同一节车体的两个转向架发生了周期性特点明显的蛇行运动，且两个转向架蛇行运动同相位，即两个转向架蛇行运动不存在时间差，同时向左、同时向右时，会迫使车体做上心滚摆运动。车体结构复杂，自身存在多种固有频率，固有频率是指结构系统在受到外界激励产生运动时，将按特定频率发生自然振动。在车体众多固有频率中存在一个固有频率为固有上心滚摆频率(即：理论上心滚摆频率)。当车体受转向架运动影响受迫出现的上心滚摆运动与自身固有上心滚摆频率接近时，将会引发车体共振，使列车出现横向低频周期性晃动。这个现象主要发生在列车运行过程中，这是因为转向架蛇行运动频率随着车辆运行速度呈线性增加，而车辆系统固有自振频率和车辆运行速度基本无关。当运行速度较低时，两频率相差较大，很难诱发低频周期性晃动。但在列车典型运动速度范围内，这两频率接近的概率增加，表现为低频周期性晃动时有发生。

综上可以得到，当低频周期性晃动发生时，应存在如下的频率关系：

车体受迫做上心滚摆运动的频率＝车体固有上心滚摆频率＝此时转向架蛇行频率。

因此，低频周期性晃动发生时，除列车车体横向晃动外，转向架也会有明显的横向晃动，且晃动频率与车体固有频率非常接近。示例性地，低频周期性晃动发生时，构架横移原始波形如图8所示。对此时列车车体横向加速度信号和构架横移信号分别进行时频分析，结果如图9a、图9b所示。其中图9a表示车体横向加速度信号时频分布，图9b表示构架横移信号时频分布，在图9a和图9b中右侧灰度层级代表能量，灰度层级中的颜色越深，说明能量越大，图9a和图9b中失稳区段的矩形框的宽度代表失稳区段的频率范围，矩形框的长度代表失稳区段的里程，需要说明的是，矩形框中类似于“马赛克”的区域表示该失稳区段对应的信号成分比较集中，信号周期强。从图9a和图9b中可以得到，车体横向加速度和构架横移信号的时频分析结果中均存在一条频率基本不变的能量带，频率约为1.5Hz。该频率与该型号列车的理论上心滚摆频率十分接近，这表明此时信号周期性较强，可以验证上述频率关系。

列车横向稳定性不良时构架横移信号存在很强周期性，且振动主频与列车的理论上心滚摆频率十分接近。而列车在正常运行时，构架位置处的振动以随机振动为主，信号成分复杂，波形无谐波规律。因此对列车横向运动稳定性监测就可以转换为检测构架横移信号是否存在较强周期性。因此，当车体稳定性不良，即车体出现低频周期性晃动时，转向架将会在车体带动下也出现类似的横向晃动，这种晃动具有明显周期性，其振动频率与列车的理论上心滚摆频率十分接近。

因此在步骤202中，根据列车的理论上心滚摆频率对疑似问题区段的构架横移信号进行滤波，即将疑似问题区段的构架横移信号中的理论上心滚摆频率去除。

在步骤203中，根据疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值和疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值计算疑似问题区段的能量占比。能量占比值大说明滤波前的构架横移信号中的理论上心滚摆频率附近的信号成分所占比例高，信号周期性强，即构架横向晃动明显，列车横向运动稳定性不良；能量占比值越小说明此时构架横向晃动随机振动特征明显，信号周期性弱，横向运动稳定性较为稳定。具体地，可以根据疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值的均值和疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值的均值计算疑似问题区段的能量占比，也可以计算疑似问题区段的滤波前后的构架横移信号的数值的方差，进而计算疑似问题区段的能量占比。

在步骤204中，根据疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定疑似问题区段的横向运动稳定性，其中，能量占比门限值是在现有GB5599-85《铁道车辆动力学性能试验及鉴定规范》基础上提出，经过大量实测数据分析和现场复核进行修正与验证后确定。作为优选地，本文实施例所述的能量占比门限值为80％。

此外，在实际运营过程中，列车悬挂参数、运行速度多种因素会影响构架横向振动，为了进一步提高计算精度，去除动车组悬挂参数、运行速度带来的影响，根据本文的一个实施例，根据列车悬挂参数或列车运行速度对所述能量占比门限值进行调整。

在本文实施例中，我国高速动车组在研制过程中遵循了“引进消化吸收再创新”的模式，例如：380A型动车组是基于日本引进的CRH2型车进行再创新，而380B型动车组则是基于德国引进的CRH3型车上进行的再创新。其设计参数受原型车影响，存在悬挂参数差异，进而导致车体固有上心滚摆频率f_csway存在差异，因此建议滤波频带0.8×f_csway～1.2×f_csway会受f_csway值的影响，出现带宽不一致的现象。因此，可以根据列车悬挂参数对所述能量占比门限值进行调整。具体地，可以包括如下步骤：

步骤1：根据所述列车悬挂参数确定实际车体上心滚摆频率；

步骤2：根据公式(1)对能量占比门限值进行调整：

其中，ei'表示调整后的所述能量占比门限值，ei表示调整前的所述能量占比门限值，f_Tcsway表示实际车体上心滚摆频率。

一般情况下，车体固有上心滚摆频率f_csway的分布范围约为1.3～1.7Hz，该范围下，对能量占比门限值的影响很小：1.3Hz时对应能量占比门限值为79％，1.7Hz时对应能量占比门限值为81％。

目前高速动车组的典型运行速度区间为250km/h～350km/h。该范围内出现的列车横向稳定性不良对应的能量占比值均高于80％。从安全性角度出发，列车运行速度越快时，横向失稳对行车安全性的危害越强，因此初期在利用该方法判断更高速动车组是否出现横向失稳时，对其信号周期性要求应予以降低，即此时构架横移信号一定的周期性特征就应及时进行记录。在掌握更高速动车组振动规律后，能量占比门限值可根据实际振动情况进行设定。因此，可以根据列车运行速度对所述能量占比门限值进行调整。具体地，根据所述列车运行速度，利用公式(2)对能量占比门限值进行调整：

ei'＝ei-0.1％×(v-350) (2)

其中，ei'表示调整后的所述能量占比门限值，ei表示调整前的所述能量占比门限值，v表示列车运行速度，单位为km/h，需要说明的是，列车运行速度的取值应大于350km/h。

在本文实施例中，可以通过理论公式计算或利用轨道车辆动力学仿真软件求解出列车的理论上心滚摆频率，作为优选地，计算列车的理论上心滚摆频率的过程为：

通过建立车辆系统动力学方程，根据平衡条件，可以推算得到理论上心滚摆频率计算公式：

其中，a₁，a₂，a₃，a₄没有实际物理意义，是为了表示方便而简写得到，其具体值可由下列公式计算得到：

其中，K_sy表示每转向架每侧二系悬挂横向刚度，K_sz表示每转向架每侧二系悬挂垂向刚度，d表示二系悬挂横向跨距之半，h_c表示车体质心距二系悬挂的垂向距离，J_cx表示车体侧滚转动惯量，M_c表示车体质量，K_θ表示每转向架抗侧滚扭杆刚度。

根据本文的一个实施例，步骤201根据列车的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值确定疑似问题区段之后还包括，根据所述列车全区段的线路台账信息对所述疑似问题区段进行初筛。

在本文实施例中，由于列车在运行过程中，不同的区段将对列车的横向稳定性产生不同的影响，因此根据列车全区段的线路台账信息对所述疑似问题区段进行初筛，去除非必要区段，进而提高列车横向运动稳定性的检测精度。其中，线路台账信息包括线路类型和起止里程。

根据本文的一个实施例，所述列车全区段的线路台账信息包括道岔区段。

在本文实施例中，列车全区段可以包括直线区段、曲线区段和道岔区段，其中曲线区段常设置“曲线外轨超高”，即在曲线区段将外轨抬高，使得外股钢轨高于内股钢轨。目的在于平衡列车行驶在曲线上所产生的离心力。此外曲线前还铺设有一定距离的缓和曲线。而道岔是使机车车辆从一股道转入另一股道的线路连接设备，以最为常见的单开道岔为例，它由转辙器、连接部分、辙叉及护轨三个单元组成，其中转辙器包括基本轨、尖轨和转辙机械。从结构组成上看，列车驶过直线、曲线和道岔时将会产生不同的车辆动态响应，构架横移量也不尽相同。示例性地，如图10a、图10b和图10c所示，其中，图10a表示直线区段，图10b表示曲线区段，图10c表示道岔区段，由此可知，列车通过不同区段时构架横移量是不一样的。以图10a、图10b和图10c为例，直线、曲线区段构架横移信号的数值的均方根值分布在0～2范围内，通过道岔区段时，构架横移信号的数值的均方根值可以达到10，而当列车出现横向运动稳定性不良时，构架会出现横向晃动，波形周期性明显，此时构架横移信号的数值的均方根值可达5甚至10。

由于道岔区段结构复杂，因此根据本文的一个实施例，根据所述列车全区段的线路台账信息对所述疑似问题区段进行初筛进一步包括，去除所述疑似问题区段中的所述道岔区段。

在本文实施例中，根据列车全区段的线路台账信息对疑似问题区段进行初筛，去除道岔区段对检测列车横向运动稳定性的影响。

在本文实施例中，列车全区段的线路台账信息可以如表1所示，

表1

起始里程	终止里程	线型
			K1089+007	K1091+195	曲线
K1091+195	K1091+435	直线
			K1091+435	K1094+412	曲线

例如，当根据步骤201确定的疑似问题区段的里程分布在K1090～K1094，根据如表1所示的线路台账信息，确定该疑似问题区段中不包括道岔区段，从而完成疑似问题区段的初筛。

根据本文的一个实施例，考虑列车实际运行中实际的上心滚摆频率受车辆自身状态、运行速度等因素影响，与理论计算值存在一定差异，为提高结果有效性，如图3所示，步骤202所述的根据所述列车的理论上心滚摆频率对所述疑似问题区段的构架横移信号进行滤波进一步包括，

步骤301：根据所述列车的理论上心滚摆频率受列车运行速度的影响情况确定滤波系数；

步骤302：根据所述滤波系数、所述列车的理论上心滚摆频率对所述疑似问题区段的构架横移信号进行滤波。

在本文实施例中，列车的理论上心滚摆频率受运行速度的影响会在一定范围内波动，因此通过对列车的理论上心滚摆频率和运行速度的进行仿真模拟，根据仿真模拟结果确定滤波系数。再根据滤波系数、列车的理论上心滚摆频率对疑似问题区段的构架横移信号进行滤波，提高了结果有效性。作为优选地，滤波系数低0.8、高1.2，得到的滤波频带范围为0.8×f_csway～1.2×f_csway，其中，f_csway表示由本说明书中公式(3)-(4)计算得到的理论上心滚摆频率。

根据本文的一个实施例，为了提高计算精度，如图4所示，步骤203所述的根据所述疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值和所述疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值计算所述疑似问题区段的能量占比进一步包括，

步骤401：计算所述疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值的均方根值与所述疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值的均方根值的比值；

步骤402：将所述比值作为所述疑似问题区段的能量占比。

在本文实施例中，所述能量占比是从能量角度对信号周期性进行刻画，为了更精确地描述构架横移信号，因此采用构架横移信号数值的均方根值描述构架横移信号，构架横移信号的数值的均方根值可以更好地表示构架横移信号的有效值。通过公式(5)计算疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值的均方根值与疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值的均方根值的比值，并将该比值作为疑似问题区段的能量占比。

其中，B表示疑似问题区段滤波前的构架横移信号的数值，B'表示疑似问题区段构架横移信号滤波后的构架横移信号的数值，RMS(B)表示疑似问题区段滤波前的构架横移信号的数值的均方根值，RMS(B')表示疑似问题区段滤波后的构架横移信号的数值的均方根值。

根据本文的一个实施例，为了提高计算效率，在本文实施例中，步骤201或步骤401所述的计算所述构架横移信号的数值的均方根值的方法为滑动窗口均方根法，所所述滑动窗口均方根法的公式为：

其中，RMS表示所述架横移信号的数值的均方根值，N表示所述滑动窗口均方根法的窗口内的构架横移信号的数量，B_i表示第i个构架横移信号的数值，B表示所述窗口内的所述构架横移信号的数值的平均值。

在本文实施例中，可以根据检测成本确定所述滑动窗口均方根法的窗口长度和步长，需要说明的是，为保证计算精度，步长需要小于等于窗口长度的一半。作为优选地，本文实施例所述的滑动窗口均方根法的窗口长度为100米，步长为10米。通过本说明书公式(6)所示的滑动窗口均方根法计算所述构架横移信号的数值的均方根值，提高了计算精度和计算效率。

根据本文的一个实施例，为了进一步地提高检测精准度，如图5所示，当根据所述疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定所述疑似问题区段的横向运动稳定性为不稳定之后，还包括，

步骤501：计算所述疑似问题区段的波动时间；

步骤502：根据所述疑似问题区段的波动时间以及预设的波动时间门限值确定所述疑似问题区段的横向运动稳定性。

在本文实施例中，在列车的实际运行过程中，可能存在如下情况：构架、车体虽然出现了横向晃动，但这种晃动持续时间较短，幅值在波动过程中存在明显衰减。这说明列车虽然出现了横向运动稳定性不良，但这种不良状态很快就得以恢复，这种列车横向运动稳定性不佳情况属于可接受范围。为了将定量表达上述描述，提出了“波动时间”指标，表示运动过程中列车恢复稳定的能力。波动时间越长，列车稳定性不良状态持续时间越长，说明列车恢复稳定能力弱，越易影响行车安全；波动时间越短，列车稳定性不良状态时间持续越短，说明列车恢复稳定能力强，无须引起格外关注。因此，当根据疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定疑似问题区段的横向运动稳定性为不稳定之后，再计算疑似问题区段的波动时间，根据疑似问题区段的波动时间以及预设的波动时间门限值确定疑似问题区段的横向运动稳定性，提高了检测精准度。

在本文实施例中，步骤501计算所述疑似问题区段的波动时间的公式为，

其中L表示所述疑似问题区段的长度，v表示所述疑似问题区段对应的列车运行速度。

在本文实施例中，可以根据现有技术中的UIC515标准、UIC518-2005《铁道车辆动力学性能运行安全性运行品质和轨道疲劳的试验、验收规范》、《200km/h及以上速度级动车组动力学性能试验鉴定方法及评定标准》和/或TB 10716—2013《高速铁路工程动态验收技术规范》等确定步骤502所述的波动时间门限值。作为优选地，本文实施例所述的波动时间门限值为5秒。

基于同一发明构思，本文实施例还提供了一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测装置，如图6所示，包括，

疑似问题区段确定单元601，用于根据列车全区段的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值确定疑似问题区段；

构架横移信号滤波单元602，用于根据所述列车的理论上心滚摆频率对所述疑似问题区段的构架横移信号进行滤波；

能量占比计算单元603，用于根据所述疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值和所述疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值计算所述疑似问题区段的能量占比；

横向运动稳定性确定单元604，用于根据所述疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定所述疑似问题区段的横向运动稳定性。

通过上述装置所取得的有益效果与上述方法所取得的有益效果一致，本说明书实施例不做赘述。

如图7所示为本文实施例检测列车横向运动稳定性的流程示意图，在本图中描述了检测列车横向运动稳定性的步骤。需要说明的是，本图中所描述的步骤和顺序并非本文实施例检测列车横向运动稳定性的唯一步骤和顺序，对本领域技术人员来说，根据本图描述的内容还可以得到列车横向运动稳定性的其他检测步骤和顺序，本说明书实施例不做限制。

具体地，检测列车横向运动稳定性的步骤包括：

步骤701：采集列车运行过程中的构架横移信号；

在本步骤中，通过安装在列车构架横梁位置处的位移传感器，采集得到列车运行过程中的构架横移信号，其采样方式为空间采样，根据设计需要设定采样频率为4/m，即每米采集4个点，得到构架横移信号，

步骤702：采用滑动窗口均方根法计算列车构架横移信号数值的均方根值；

在本步骤中，通过本说明书公式(6)所述的滑动窗口均方根法计算列车构架横移信号数值的均方根值，其中，窗口长度为100米，每次滑动(步长)距离为10米。

步骤703：根据预设的均方根值门限值确定疑似问题区段；

在本步骤中，通过分析如本文说明书图10a、图10b和图10c所示的各区段对应构架横移信号的数值的均方根值，确定均方根门限值的范围为3-6，可以根据检测成本从均方根门限值的范围内选取一个值作为评判标准，此外，该值还受列车型号、通过速度影响，值越大，超过均方根门限值的区段越少，计算效率越高，但值过高时就会出现漏识现象，值越小，超过均方根门限值的区段越多，准确率越高，但计算效率就会相应降低。作为优选地，在本步骤中，预设的均方根门限值为4。

步骤704：根据线路台账信息，去除疑似问题区段中的道岔区段；

在本步骤中，根据疑似问题区段的起止里程以及如本说明书表1所示的线路台账信息，去除疑似问题区段中的岔道区段。

步骤705：根据理论上心滚摆频率对去除道岔区段后的疑似问题区段的构架横移信号进行滤波；

在本步骤中，首先根据本说明书公式(3)-(4)计算理论上心滚摆频率f_csway，然后选择滤波频带范围为0.8×f_csway～1.2×f_csway，根据滤波频带范围对步骤704去除道岔区段后的疑似问题区段的构架横移信号进行滤波。

步骤706：计算疑似问题区段的能量占比；

在本步骤中，首先根据本说明书公式(6)所述的滑动窗口均方根法计算疑似问题区段的滤波前后的构架横移信号数值的均方根值，然后根据本说明书公式(5)计算疑似问题区段的能量占比。

步骤707：根据疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定疑似问题区段的横向运动稳定性；

在本步骤中，比较疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值，若疑似问题区段的能量占比大于预设的能量占比门限值，则确定疑似问题区段的横向运动稳定性为不稳定。其中，预设的能量占比门限值为80％。

步骤708：若为不稳定；

在本步骤中，判断步骤707确定的疑似问题区段的横向运动稳定性是否为不稳定，若为不稳定，则执行步骤709，若为稳定，则执行步骤711。

步骤709：计算疑似问题区段的波动时间；

在本步骤中，根据本说明书公式(7)计算疑似问题区段的波动时间。

步骤710：根据疑似问题区段的波动时间和预设的波动时间门限值确定疑似问题区段的横向运动稳定性；

在本步骤中，比较步骤709得到的疑似问题区段的波动时间和预设的波动时间门限值，若疑似问题区段的波动时间小于预设的波动时间门限值，说明列车恢复稳定能力强，无须引起格外关注，确定疑似问题区段的横向运动稳定性为稳定，反之，确定疑似问题区段的稳定性为不稳定。

步骤711：完成列车横向运动稳定性的检测。

如图11所示为本文实施例计算机设备的结构示意图，本文中的列车横向运动稳定性的检测装置可以为本实施例中的计算机设备，执行上述本文的方法。计算机设备1102可以包括一个或多个处理设备1104，诸如一个或多个中央处理单元(CPU)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备1102还可以包括任何存储资源1106，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的，比如，存储资源1106可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的RAM，任何类型的ROM，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储资源都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储资源可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储资源可以表示计算机设备1102的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理设备1104执行被存储在任何存储资源或存储资源的组合中的相关联的指令时，计算机设备1102可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备1102还包括用于与任何存储资源交互的一个或多个驱动机构1108，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。

计算机设备1102还可以包括输入/输出模块1110(I/O)，其用于接收各种输入(经由输入设备1112)和用于提供各种输出(经由输出设备1114)。一个具体输出机构可以包括呈现设备1116和相关联的图形用户接口(GUI)1118。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出模块1110(I/O)、输入设备1112以及输出设备1114，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备1102还可以包括一个或多个网络接口1120，其用于经由一个或多个通信链路1122与其他设备交换数据。一个或多个通信总线1124将上文所描述的部件耦合在一起。

通信链路1122可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路1122可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。

对应于图2-图5、图7中的方法，本文实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述步骤。

本文实施例还提供一种计算机可读指令，其中当处理器执行所述指令时，其中的程序使得处理器执行如图2-图5、图7所示的方法。

应理解，在本文的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本文实施例的实施过程构成任何限定。

还应理解，在本文实施例中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本文的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本文所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本文实施例方案的目的。

另外，在本文各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本文的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本文各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本文中应用了具体实施例对本文的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本文的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本文的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本文的限制。

Claims

1.一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法，其特征在于，所述方法包括，

2.根据权利要求1所述的基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法，其特征在于，根据列车全区段的构架横移信号的数值的均方根值和预设的均方根门限值确定疑似问题区段之后，还包括，

3.根据权利要求2所述的基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法，其特征在于，所述列车全区段的线路台账信息包括道岔区段；

根据所述列车全区段的线路台账信息对所述疑似问题区段进行初筛进一步包括，去除所述疑似问题区段中的所述道岔区段。

4.根据权利要求1所述的基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法，其特征在于，根据所述列车的理论上心滚摆频率对所述疑似问题区段的构架横移信号进行滤波进一步包括，

5.根据权利要求1所述的基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法，其特征在于，根据所述疑似问题区段的滤波后的构架横移信号的数值和所述疑似问题区段的滤波前的构架横移信号的数值计算所述疑似问题区段的能量占比进一步包括，

将所述比值作为所述疑似问题区段的能量占比。

6.根据权利要求1或5所述的基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法，其特征在于，计算所述构架横移信号的数值的均方根值的方法为滑动窗口均方根法，所述滑动窗口均方根法的公式为，

表示所述窗口内的所述构架横移信号的数值的平均值。

7.根据权利要求1所述的基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测方法，其特征在于，当根据所述疑似问题区段的能量占比和预设的能量占比门限值确定所述疑似问题区段的横向运动稳定性为不稳定之后，还包括，

根据公式

8.一种基于构架横移信号的列车横向运动稳定性检测装置，其特征在于，包括，

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器运行时，执行根据权利要求1-7任意一项所述方法的指令。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被计算机设备的处理器运行时，执行根据权利要求1-7任意一项所述方法的指令。