轨道上部结构异常的监测和评估方法

轨道上部结构异常的监测和评估方法

王磊

34222419891212**** 安徽省合肥市 230031

1背景

从 20 世纪中叶开始，德国便在定期线路检查时使用专用的轨道检测列车检测轨道几何形状，而检测数据的评估以三电平信号为基础。这种检测评估方法源于德国铁路路网股份公司（DB Netz AG）开发的轨道检测列车，该检测列车安装了移动弦测量系统，可发出三电

平信号。技术人员为此类信号制定了评估标准和中断阈值，并进行了验证，其中一部分指标现在仍然在使用。但此方法存在缺陷，即钢轨位置信息只能从三电平信号中导出。

为了不仅能利用三电平信号从安全性方面评估轨道异常，还能将异常归于特定原因，DB Netz AG 的技术人员利用加速度测量装置和现代分析方法，开发出一种可将铁路上部结构病害及其原因分类的技术。该技术以轨道车辆轴箱处测得的加速度（此加速度由钢轨位置偏差引起）为基础，通过小波变换将加速度归因于来自轨道线路的某种激励。为此，技术人员在常规铁路车辆（BR189 型货运机车）的轴箱上安装了由加速度传感器构成的监测系统。利用这些加速度传感器，可以检测钢轨纵截面高度的显著偏差，在未来还可以收集和评估钢轨踏面数据。对于测得的传感器数据，除了根据规则推导出用于评估的三电平信号之外，还可以在时间 - 频率分析的基础上进一步研究来自轨道车辆的显著响应，将其归入不同的频率范围，并判断其源于轨道线路的特定组件。通过对轨道异常进行分类并找出其原因，可以在DB Netz AG 的维护、预防或投资项目中规划更加有效的对策。

2监测数据的采集

该监测系统由4个加速度传感器构成，它们分别安装在2根轴的轴箱上，用于测量z方向的加速度。通过二次积分以及使用带通滤波器进行滤波，可以从测得的加速度中推导出与轨道检测列车检查中相似的三电平信号。将轨道检测车RAILab3发出的三电平信号与由安装在BR189型货运机车上的监测系统所测得的加速度推导出的三电平信号进行了对比，如图2所示，结果显示，2种测量数据具有高度的一致性。加速度传感器的采样频率fA为2kHz和25kHz。由于货运机车监测系统的传感器具有高采样率，因此还可以检测出短波长的轨道异常信号。列车行驶速度v、采样频率fA和可检测出的异常信号波长LF之间的关系为LF=v/fA。表1显示了根据香农采样定理确定的这2种检测系统可评估的波长范围。其中，安装监测系统的货运机车设定的速度为200km/h，其波长上限Lo由0.5Hz的硬件高通滤波器确定。

表12种检测系统可评估的波长范围m图2 轨道检测列车RAILab与货运机车监测系统的三电平信号对比

3 监测数据的评估

在对货运机车监测系统的数据进行评估时，技术人员根据某些信号形式的特性，利用小波变换分析测得的加速度，并使用系数对其进行量化。与傅里叶变换（FFT）相比，小波变换的最大优点在于可以检测小波和数据信号之间的相似性。通过调整信号，可以根据各种故障的频率范围判定某些数据范围属于某种特定的异常和故障。为了能应用连续小波变换（CWT），待分析的信号区段必须具有与小波形状相似的区域。如果该区域已被识别为某一类或某一对象，则接下来必须确定哪个小波与之最匹配。货运机车监测系统的输出信号是z方向上的25kHz加速度信号，可用Morlet小波描述其特征。为了将所描述的类别和频率与轨道检测列车测量的钢轨纵截面高度联系起来，并将其归入特定的异常，在接下来的评估中应建立由小波系数得出的频率、三电平信号和轨道宽度三者之间的关系。下面以德国5504线路上的部分测试结果为例，对此过程进行说明。图3为线路1中右侧轨道（上行）的检测数据，展示了3种不同的图像信息。上图显示了对数频带中Morlet小波的标准化系数，从中可以推出实际频率的特定频谱和频率分量。中图显示了来自轨道检测列车和货运机车监测系统

的相应三电平信号，从而将上图中的系数与三电平信号联系起来。下图显示了轨道检测列车测量出的轨距，从此图中可以识别出道岔，因为辙叉有害空间处轨距较宽。图3中的第1个显著信号出现在21号道岔处。在此处，列车左侧车轮驶过辙叉，导致右侧轴箱的加速度

图3 德国5504线路中右侧轨道检测数据

图4 与图3对应的线路位置图

传感器产生约50Hz的显著频率，由于非直接受影响侧轴箱的响应，当列车驶过21号道岔的辙叉时，可以根据FFT和小波系数推导出钢轨的高度磨损。在后续的3个三电平信号峰值区域中，未检测出特定的上部结构组件。在这些显著区域，频率分量略微升5～10Hz，见图3（蓝色标记的a～c）。原因可能在于混凝土轨枕下存在空腔。在公路桥SÜFeldweg处还检测到1处异常。在此区段，线路轨枕由混凝土轨枕换为木枕。频率分量上升70～400Hz，见图3（蓝色标记的d）。产生此种变化的原因在于木材与混凝土的性质（如质量或弹性）不同，这会对频率范围产生影响。最后一个显著位置是高廷（Gauting）火车站进站信号机区段的轨道病害。由于列车在此处会频繁地制动和起动，因此此处的钢轨踏面会承受较大负荷，从而导致钢轨表面出现病害。图3中进站信号机处出现0.6～0.7kHz和1.3～1.5kHz的高频，这是判断钢轨病害的决定性因素。钢轨病害会激发上部结构动力学响应（因轨道病害的类别而异），导致局部轮轨力增大，最终影响三电平信号的振幅曲线。总而言之，三电平信号由于其波长范围广，是评估钢轨位置的良好解决方案。然而，滤波（限制波长范围）会丢失大量信息，导致难以甚至不能检测到异常原因，从而无法清楚地区分源于道岔、钢轨位置或建（构）筑物的异常。因此，结合小波变换的结果，可以将三电平信号的某些振幅归入特定频率范围，从而将其归于特定的异常原因。

4总结

轨道检测列车可以根据光学方法高精度地检测所有轨道几何形状参数，从而极好地满足钢轨位置评估的要求。而货运机车安装的监测系统是基于加速度传感器的检测系统，该系统不仅可以评估钢轨纵截面的高度，还可以分析其异常原因及检测车辆-轨道的相互作用。通过与轨道检测列车测量数据的比较，可以验证该监测系统检测结果的高质量。根据此评估方法，可以获得关于铁路上部结构实际状况更详细的信息，并根据测得的频率判定钢轨异常原因，从而规划和实施更经济有效的措施。除了评估三电平信号之外，该方法也可以分析波长小于3m的短波长信号，以及根据列车行驶速度分析波长大于70m的信号。此外，该方法还能与机器学习或深度学习等方法结合，进一步提高路线的可用性和维护措施的效率。

参考文献：

城市轨道交通工程测量规范GB/T50308-2017.

城市轨道交通工程监测技术规范GB50911-2013.

《城市轨道交通结构形变监测技术规范》CH/T 6007―2018.

Christopher Sandner，Joseph Feng，Burchard Ripke. Effektivere Instandhaltung durch Überwachung und Charakterisierung von Einzelfehlern im Eisenbahnoberbau[J]. Der Eisenbahn Ingenieur，2019 （7）：38-41.