基于3D卷积神经网络的高铁轨道质量指数预测方法

轨道质量指数（TQI，Track Quality Index）是反映高铁整体线路质量状态的重要指标，分析TQI数据的变化规律能够对高铁线路养护维修提供重要指导和参考依据。为提高TQI数据预测的准确性，提出了一种多项特征数据的3D卷积神经网络模型，分析了TQI数据特征，抽取时间、空间、检测项数据并形成三维特征数据集，基于3D卷积神经网络算法，构建8层TQI预测模型，并从初始化参数、学习速率、激活函数、损失函数、Dropout方法等角度对模型进行优化，并利用某高铁线检测数据进行试验验证。结果表明，3D卷积神经网络模型可较好的预测高铁线路状态变化趋势，且对比于BP神经网络和2D卷积神经网络方法，平均绝对误差分别降低了41.48%、26.32%，均方差分别降低了65.42%、39.93%，证明了该方法的准确性与有效性，对于预测TQI与制定高铁线路养护维修计划具有实用价值。     

基于概率置信度的高速铁路轨道平顺性评估与可视化技术

针对动检车检测得到的轨道几何波形数据,采用轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)与轨道局部波动指数(Local Track Fluctuation Index,LTFI)评价方法,实现对线路轨道平顺性的综合评估。采用概率置信度阈值,实现管理限值自适应,完成对轨道几何波形较差位置的超限评估与定位。以杭深(杭州—深圳)高速铁路实测数据为应用实例,给定99%的置信概率,评估该线路的平顺性,并通过统计箱形图对评价结果可视化。结果表明,该方法可以准确评估轨道局部不平顺的程度并指明位置,让工务维修人员快速、直观掌握线路平顺状态,对高铁轨道科学养护维修具有实用价值。     

基于灰色区间预测模型的轨道不平顺状态预测

轨道不平顺状态是影响行车安全的关键因素。轨道质量指数(TQI)是反映轨道几何状态变化的重要数据,是一个随时间变化的时间序列,具有随机性。为了更好地研究轨道状态的变化趋势,利用灰色区间预测模型,对单元区段范围内随时间变化的TQI进行建模,并与传统的非等间距GM(1,1)预测模型相比较。为了说明预测模型的有效性,采用京九线K467.8~K468单元区段实际数据进行验证,结果表明灰色区间模型的预测精度更高,对铁路轨道养护维修工作起到指导作用。     

基于灰色理论定量预测轨道质量指数的研究

轨道质量指数是目前我国铁路应用的一种主要的均值评价方法,能够真实、准确地反映出轨道不平顺的质量状态.用大机维修期内观测到的轨道质量指数TQI值构造灰色预测模型,研究数据潜在规律,对TQI随时间的变化规律进行研究,预测某一时刻的TQI值,从而获得轨道质量随时间变化的规律,为各级工务管理部门对轨道不平顺状态进行宏观管理和质量控制提供依据,并将其用于指导编制维修计划和指导养护维修作业,使维修计划安排重点突出、针对性强、投资效益高、线路质量状态均衡.     

高速铁路有砟轨道不平顺的解决方法

高速铁路高低和轨向不平顺直接影响列车运行安全性和舒适性。从高速铁路有砟轨道平顺性检测内容、影响轨道平顺性的主要指标和根据TQI值确定线路综合维修任务方面论述确定高速铁路有砟轨道不平顺区段;针对线路平纵断面偏差数据采集,从测量设站原则、设站精度要求和数据采集间隔要求方面进行阐述;从平纵断面优化原理、平纵断面起拨道量计算、实测数据优化处理和确定维修作业数据方面分析起拨道量数据优化处理,并对现场实际应用的作业条件、作业数据和作业效果进行分析。     

既有线轨道质量指数的分布与不平顺权重系数统计分析

利用轨检车在沪宁线苏州—南京段线路上检测的不平顺数据,计算既有沪宁线的轨道质量指数(TQI),运用统计方法对轨道质量指数的频数分布和里程分布进行分析。结果表明,线路90%以上的TQI数值处于13以下。通过对单项不平顺占轨道质量指数权重进行统计分析,得到单项不平顺的管理值。分析表明,对沪宁线而言,左、右高低不平顺和水平不平顺在TQI中占的比重较大,对轨道质量的影响较大。根据统计得到的TQI管理值和各项不平顺所占权重,各项不平顺小于管理值之内的里程均大于78%。说明将沪宁既有提速线路的TQI管理值定为13基本能保证线路的质量状态。     

轨道几何质量综合量化评价方法

从检测手段(数据来源)、检测项目(数据内容)、检测周期、数据质量等方面出发,结合现场维修作业单元管理理念,提出适用于铁路正线轨道单元区段几何质量的综合量化评价方法。该评价方法可以准确筛选出需要优先纳入维修计划的轨道几何质量不良单元,有助于实现线路维修的"状态修"和"精准修"。该方法还可以用于轨道精调作业质量的验收和在保质期内动态跟踪作业区段轨道几何质量变化情况。     

朔黄铁路轨道质量分级管理标准研究

基于朔黄重载铁路不同区段的线路地域条件、捣固维修实际情况、轨道质量等因素,将线路分为Ⅰ级、Ⅱ级两个等级区段进行管理.基于国内外轨道质量分级标准的制定方法,分析了轨道质量发展各阶段的特点,提出了重载铁路质量评价标准分级方法,将两个等级区段线路的轨道质量评价指标分为捣固验收值、优先值和超限值三个管理值.结合轨道检测实测数据...     

轨道平顺状态均值管理的理论与应用探讨

轨道平顺状态的管理分峰值管理和均值管理。提速以来，随着轨道装备等级的提高和结构的强化、大型养路机械的普遍使用，提速线路的质量有了大幅提升。较大的动态几何尺寸偏差得到有效控制。传统的峰值管理不能全面反映轨道的实际平顺状态，更不利于工务部门的维修管理。本文根据国内外轨道平顺状态均值管理理论及应用．结合我国轨道动态检查及TQI的实际使用情况，对TQI的计算项目和各项目之间的权重进行了改进。提出了管理建议值，并对轨道平顺状态的均值管理和应用进行了探讨。     

轨道质量状态评价方法

轨道状态直接决定轨道-车辆系统运行的安全性和舒适性。目前对轨道不平顺的评价主要采用局部幅值超限扣分、轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)、不平顺功率谱、车辆动态响应等方法。幅值超限扣分法适用于局部存在幅值较大不平顺的情况;TQI能较好地反映区段轨道不平顺质量状态,英国、德国、美国、荷兰和我国大多采用200～250m区段TQI评价轨道不平顺的好坏;轨道不平顺功率谱     

基于分位数回归的轨道质量指数阈值合理性数据分析

高速铁路轨道高平顺性是保障列车行车安全的重要基础，考虑到现有规范中针对轨道不平顺养护维修的局限性，需要对轨道动态不平顺管理值的合理性进行研究和改善。利用历史数据及统计方法挖掘轨道动态不平顺峰值管理值与均值管理值的联系，基于时间序列的异常检测与修正模型，通过分位数回归探究各项指标半峰值与标准差关系，并给出相应的均值管理建议值。结合7条不同工况线路的实测数据，研究结果表明：速度200～250 km/h线路建议采用80%及以上分位数的标准差作为管理值，而速度250(不含)～350 km/h线路建议采用95%及以上分位数的标准差作为管理值；相同时速线路、同一分位数下，若建议管理值越高，表明峰值与标准差的倍数较小，该线路状态较好，特别是单点不平顺超限的数量较少，不需要较严格的TQI管理值进行整体管理；反之，则表明单点超限可能较多，需要压低TQI管理值确保较低的峰值超限数量；对于5项不平顺指标，轨距出现峰值超限的概率最大，养护维修时需着重关注。     

基于灰色GM(1,1)和灰色-马尔可夫模型的轨道几何不平顺预测及应用研究

国外轨道不平顺的研究思路和方法大多是建立在对轨道动态检测数据的不同分析手段和方法上,然而由于各国检查数据的不同使得国外模型无法直接应用于国内轨道状态预测。基于昆明铁路局的实际数据,提出了灰色预测模型和灰色-马尔可夫预测模型。通过将2种模型的预测结果与一元线性回归预测结果对比分析,证明灰色预测模型不仅适用于较长区段的TQI(轨道质量指数)预测,对于更长区段的TQI预测也有比较好的效果,同时证明灰色-马尔可夫预测模型不仅能够预测随机性较强的TQI数据,也能应用于较长时间范围内的预测。     

轨道基础设施动态检测管理信息系统研究

传统的轨道维修管理技术和方法难以适应当前高速和重载运输发展的需要 ,“状态修”体制的推行对轨检数据的应用提出了新的要求。针对当前轨检数据应用的不足 ,《轨道基础设施动态检测信息管理系统》建立了面向全路的基础设施动态检测数据库 ,注重峰值管理和TQI管理的综合分析 ,能够准确评估轨道质量状态 ,辅助安排养护维修计划 ,使轨道动态检测资料能够更有效地应用于生产实践中 ,满足各级使用部门的需求。     

高速铁路线路轨道维修技术的探讨

对高速列车在运行中存在的突出问题进行研究,分析轨道不平顺与车辆轮对相互作用对高速列车的幅值、波长、谐振频率的影响;研究轨道不平顺的类型,在正确地测得各种轨道不平顺的数据后,对轨道不平顺状态作出科学评价;用轨道质量指数等不平顺幅值的统计指标拟定250 m区段的轨道连续不平顺状态,利用动态检查得到的高低、轨向、轨距、水平、平面扭曲等综合指数,以250 m线路区段为一个单元作为轨道平顺性评定、判断和维修管理的基本长度单元;用基本长度单元的标准差对各项不平顺进行评价,标准差超差时,则运行状态不良,无论个别局部轨道不平顺的超差是多少,都要进行维修。这样能突出不平顺严重地段的统计特征,比较科学地权衡需要进行维修的区段。     

轨道质量指数(TQI)在线路天窗维修中的应用

运用轨道质量指数(TQI)技术方法指导铁路线路的"天窗修",实践表明(TQI)法能提高铁路线路"天窗修"的效率和质量.阐述了轨道指数(TQI)的概念、应用现状,以及今后发展预期,为制订工务维修计划提供借鉴.     

铁路轨道不平顺的时-频能量联合分析方法

为满足铁路轨道不平顺实时监测、时-频特征精细化提取和线路状态评估的需要,本文基于时-频联合分析基本理论,采用时-频能量密度方法描述轨道不平顺的时-频域分布性质,推导Wigner-Ville分布能量密度与轨道不平顺功率谱密度、TQI指标的数学联系,建立融合轨道谱和TQI指标基本物理特性的铁路轨道不平顺时-频能量联合分析方法,并分别从时域、频域和时-频域等角度验证方法的合理性。结果表明:本文提出的轨道不平顺时-频联合分析方法在时域病害峰值提取、轨道状态表征、频域特征波长统计与定位等方面正确、有效。     

沪宁城际高速铁路轨道质量指数分布规律研究

轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)是评价轨道质量状态的重要指标。为了更加科学有效地利用TQI来指导现场的养护维修,需要了解其分布情况。统计分析发现,沪宁城际高速铁路动态不平顺TQI超限主要出现在检测速度不大于180 km/h的数据中,而且集中分布在苏州、无锡、常州、镇江的道岔段。对于检测速度大于180km/h的数据,进行了分布函数的拟合及检验,结果表明:在置信度为95%的情况下,TQI服从对数正态分布;根据近十年的TQI的统计,发现除道岔区段外,TQI年平均值为3.65 mm,标准差为0.44 mm,TQI值大于5 mm的百分比年均值为0.5。     

基于LVQ 神经网络的轨道单元状态综合评判方法研究

为了有效利用多种检测数据评判轨道单元的状态,提出利用 LVQ (学习矢量量化)神经网络建立轨道单元特征参数与轨道单元分级的关联模型,通过对 TQI (轨道质量指数)、轨道几何、加速度、晃车仪、添乘仪、人体感觉的超限扣分加权得到轨道单元的量化评分指标,并利用层次分析法确定各特征参数的权系数。根据大量实测数据建立随机样本,利用聚类方法确定轨道单元状态的分级。以轨道单元的量化评分指标作为输入,以聚类得到的表征轨道单元分级的矢量量化数据作为输出,利用误差反向传播方法训练 LVQ 神经网络模型。利用新的评判方法对某线路的轨道单元状态进行评判,结果表明该方法可行、有效,为轨道单元状态综合评判提供了一条新途径。     

利用轨道质量指数（TQI）预测轨道不平顺发展的探讨

上海铁路局地处华东地区，管内大部分线路“速、密、重”并举，要贯彻“预防为主、防治结合、养修并重”的原则，真正推行“状态修”，需要充分利用各类动态检测数据，对轨道不平顺的发展进行预测，为维修提供依据长研究探讨采用铁道部综合检测车TQI数据，利用线性预测模型对管内沪昆线淅赣段轨道不平顺的发展进行预测，为安排线路维修提供依据。     

轨道检测大数据在线路设备工务养护维修中的运用

轨道作为影响线路行车安全的主要结构之一,其质量状态检测与科学管理是工务部门养护维修的重要内容。随着我国基础设施检测体系不断完善,已积累了海量的多源轨道检测数据,是线路设备状态评估并进行运维决策的重要基础。在总结我国主要轨道检测数据管理与评估方法基础上,介绍多源数据融合分析在轨道弹性不良筛查、连续多波周期性不平顺识别、道床脏污状态评估等方面的作用,形成了基于轨道几何动检数据的病害预警分析,以及轨道质量预测与维修决策技术,为动态检测大数据在线路设备养护维修中的科学运用提供依据。