高速鐵路軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)時頻特征挖掘及平順性評價模型與方法

高速鐵路軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)時頻特征挖掘及平順性評價模型與方法匯報人：文小庫2023-12-07引言高速鐵路軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)預(yù)處理高速鐵路軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)時頻特征提取高速鐵路軌道平順性評價模型構(gòu)建高速鐵路軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)時頻特征挖掘及平順性評價模型應(yīng)用結(jié)論與展望引言01高速鐵路建設(shè)與運(yùn)營是國家重點發(fā)展領(lǐng)域，軌道平順性對列車運(yùn)行安全和舒適度具有重要影響。軌道不平順會導(dǎo)致列車振動、零部件磨損等問題，影響乘客舒適度及列車運(yùn)行安全。時頻特征挖掘是軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)的重要手段，對軌道平順性評價具有重要意義。研究背景與意義傳統(tǒng)方法主要基于單一指標(biāo)或簡單統(tǒng)計方法，難以全面反映軌道平順性狀況。在時頻特征挖掘方面，現(xiàn)有方法對高頻振動的處理能力有限，難以捕捉高頻成分。國內(nèi)外學(xué)者已對軌道平順性評價開展了大量研究，但現(xiàn)有方法在處理復(fù)雜工況下的動態(tài)檢測數(shù)據(jù)時仍存在局限性。研究現(xiàn)狀與問題現(xiàn)場試驗在高鐵線路進(jìn)行現(xiàn)場試驗，收集并分析實際運(yùn)營數(shù)據(jù)，進(jìn)一步驗證方法的實用性。數(shù)值模擬通過模擬不同工況下的軌道動態(tài)數(shù)據(jù)，驗證所提方法的可行性和有效性。理論分析建立軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)的時頻分析模型，探討時頻特征與軌道平順性之間的內(nèi)在聯(lián)系。研究內(nèi)容本研究旨在建立基于時頻特征挖掘的高速鐵路軌道平順性評價模型與方法。研究方法采用理論分析、數(shù)值模擬與現(xiàn)場試驗相結(jié)合的方法進(jìn)行研究。研究內(nèi)容與方法高速鐵路軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)預(yù)處理02采集設(shè)備數(shù)據(jù)篩選數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)采集與處理使用先進(jìn)的軌道動態(tài)檢測設(shè)備，如慣性測量單元（IMU）、激光雷達(dá)（LiDAR）等，采集軌道的三維位置、速度和加速度等數(shù)據(jù)。去除異常數(shù)據(jù)和噪聲，如去除離群點、填充缺失值等。將采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換，以滿足后續(xù)分析的要求。采用適應(yīng)性濾波、卡爾曼濾波等算法，對軌道數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，以去除噪聲和干擾。濾波算法使用各種降噪技術(shù)，如小波變換、傅里葉變換等，對濾波后的數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。降噪處理數(shù)據(jù)濾波與降噪將軌道數(shù)據(jù)按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使得不同數(shù)據(jù)之間的差異縮小，提高數(shù)據(jù)的可比性。將軌道數(shù)據(jù)映射到[0,1]的范圍內(nèi)，使得數(shù)據(jù)的規(guī)模和范圍不再影響后續(xù)分析的結(jié)果。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化高速鐵路軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)時頻特征提取03將信號分解成不同頻率的成分，以便分析信號的頻率特征。傅里葉變換將信號分解成不同尺度的成分，以便分析信號的時頻特征。小波變換將信號分解成不同時間和頻率的成分，以便分析信號的時頻特征。STFT（短時傅里葉變換）將信號分解成不同小波包，以便更精細(xì)地分析信號的時頻特征。WFT（小波包變換）時頻分析方法選擇去除噪聲、異常值等干擾因素，提高信號質(zhì)量。信號預(yù)處理利用時頻分析方法得到信號的時頻分布，以便分析信號的頻率和時間特征。時頻分布從時頻分布中提取與軌道平順性相關(guān)的特征，如能量、頻率、時間等。特征提取信號時頻分解與特征提取去除冗余和無關(guān)的特征，提高模型的效率和準(zhǔn)確性。特征篩選利用特征選擇、特征變換等方法對特征進(jìn)行優(yōu)化，提高模型的性能。特征優(yōu)化利用交叉驗證、ROC曲線等方法對特征進(jìn)行評估，以便選擇最佳的特征組合。特征評估特征優(yōu)化與選擇高速鐵路軌道平順性評價模型構(gòu)建0403基于傅里葉變換利用傅里葉變換對軌道不平順數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域分析，提取頻率特征，建立平順性評價模型。01基于灰色理論利用灰色理論對軌道不平順數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，建立平順性評價模型。02基于小波變換利用小波變換對軌道不平順數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度分析，提取時頻特征，建立平順性評價模型。平順性評價模型構(gòu)建方法VS利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對軌道不平順數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測，建立平順性評價模型。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對軌道不平順數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測，建立平順性評價模型。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平順性評價模型利用二分類支持向量機(jī)對軌道不平順數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測，建立平順性評價模型。利用多分類支持向量機(jī)對軌道不平順數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測，建立平順性評價模型。二分類支持向量機(jī)多分類支持向量機(jī)基于支持向量機(jī)的平順性評價模型高速鐵路軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)時頻特征挖掘及平順性評價模型應(yīng)用05軌道檢測數(shù)據(jù)主要來源于軌道巡檢車、車載式軌檢車、便攜式軌檢儀等檢測設(shè)備。數(shù)據(jù)來源對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、異常值處理、格式轉(zhuǎn)換等，以便進(jìn)行后續(xù)的特征提取和平順性評價。數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)來源與處理時頻特征提取利用信號處理技術(shù)，如短時傅里葉變換（STFT）和小波變換（WT），從軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)中提取時頻特征，包括頻率、振幅、相位等信息。平順性評價模型應(yīng)用基于提取的時頻特征，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，構(gòu)建平順性評價模型，對軌道的平順性進(jìn)行評估和預(yù)測。時頻特征提取與平順性評價模型應(yīng)用模型評估采用交叉驗證、ROC曲線、準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)對平順性評價模型進(jìn)行評估，以驗證模型的可靠性和有效性。優(yōu)化建議根據(jù)評估結(jié)果，針對模型的不足之處提出優(yōu)化建議，如增加數(shù)據(jù)集、改進(jìn)特征提取方法、調(diào)整模型參數(shù)等，以提高模型的性能和精度。模型評估與優(yōu)化建議結(jié)論與展望06建立了基于小波變換和經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的時頻特征提取方法，能夠有效提取軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)中的高頻和低頻成分。提出了基于支持向量機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型，能夠準(zhǔn)確識別軌道不平順的類型和等級。結(jié)合動態(tài)時間彎曲距離和灰色關(guān)聯(lián)度分析，建立了平順性評價模型，為高速鐵路軌道狀態(tài)的監(jiān)測和評估提供了有效的工具。研究成果總結(jié)在時頻特征提取方面，還需要進(jìn)一步研究不同類型軌道動態(tài)檢測數(shù)據(jù)的最佳小波基函數(shù)和分解層數(shù)，以提高時頻特征提取的精度和效率。在分類模型方面，需要進(jìn)一步研究適用于高速鐵路軌道動態(tài)檢