路基变形病害识别方法及装置转让专利
申请号 : CN201910486728.2
文献号 : CN110254478B
文献日 : 2021-07-02
发明人 : 赵文博 , 杨飞 , 尤明熙 , 张煜 , 李国龙 , 梅田
申请人 : 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所 , 北京铁科英迈技术有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种路基变形病害识别方法,其特征在于,包括:获取多个轨道位置点的幅值;所述幅值包括长波不平顺数据,用于描述轨道表面不平顺程度;
对每个所述幅值进行差分计算,得到差分值;所述差分值与所述幅值一一对应;
将超过预设值的所述差分值对应的所述轨道位置点确定为超限点;
根据所述超限点确定路基变形病害区段;
对每个所述幅值进行差分计算,得到差分值,包括:获取目标位置点的幅值;
根据预设差分阶数确定所述目标位置点的参考位置点;
获取所述参考位置点的幅值;
根据所述目标位置点的幅值和所述参考位置点的幅值生成所述目标位置点的差分值;
根据所述目标位置点的幅值和所述参考位置点的幅值生成所述目标位置点的差分值,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述超限点确定路基变形病害区段,包括:
如果存在至少两个连续超限点,将所述至少两个连续超限点所在区段确定为超限区段;
将预设区间范围内的一个或多个所述超限区段作为同一个路基变形病害区段。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:确定所述路基变形病害区段的最大幅值,并获取所述最大幅值对应的轨道位置点的历次幅值;
对所述历次幅值进行中值滤波处理,得到滤波结果;
确定所述滤波结果中的异常值,并删除所述异常值;
确定删除所述异常值的滤波结果中的极值点;
对所述极值点进行分段处理,并根据分段结果生成所述路基变形病害区段的恶化率。
4.一种路基变形病害识别装置,其特征在于,包括:获取模块,用于获取多个轨道位置点的幅值;所述幅值包括长波不平顺数据,用于描述轨道表面不平顺程度;
计算模块,用于对每个所述幅值进行差分计算,得到差分值;所述差分值与所述幅值一一对应;
筛选模块,用于将超过预设值的所述差分值对应的所述轨道位置点确定为超限点;
确定模块,用于根据所述超限点确定路基变形病害区段;
所述计算模块,具体用于:
获取目标位置点的幅值;
根据预设差分阶数确定所述目标位置点的参考位置点;
获取所述参考位置点的幅值;
根据所述目标位置点的幅值和所述参考位置点的幅值生成所述目标位置点的差分值;
5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,还包括预测模块,用于:确定所述路基变形病害区段的最大幅值,并获取所述最大幅值对应的轨道位置点的历次幅值;
对所述历次幅值进行中值滤波处理,得到滤波结果;
确定所述滤波结果中的异常值,并删除所述异常值;
确定删除所述异常值的滤波结果中的极值点;
对所述极值点进行分段处理,并根据分段结果生成所述路基变形病害区段的恶化率。
6.一种电子设备,包括存储器、处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至3任一项所述的方法的步骤。
7.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质,其特征在于,所述程序代码使所述处理器执行上述权利要求1‑3任一项所述的方法。
说明书 :
路基变形病害识别方法及装置
技术领域
背景技术
无砟轨道平顺性影响较大,主要包括两方面:一是无砟轨道对路基局部变形的适应性差,过
大的路基面局部变形将会引起上部结构层的破坏,进而影响行车安全性和结构可靠性;二
是无砟轨道结构轨道几何调整能力有限,过大的路基面变形,超出扣件调整能力后,就需要
花费高昂的费用来进行维修,甚至造成严重的事故。
变形病害的识别主要是通过分析轨道几何长波不平顺超限情况进行判断,通过多次对不同
历史时期的轨道几何检测数据进行对比,以找出幅值连续增长的区段视为路基变形病害区
段,现有方法需经过多次数据对比,工作量大,计算时间长,因此,路基病害识别效率较低。
发明内容
计算,得到差分值;所述差分值与所述幅值一一对应;将超过预设值的所述差分值对应的所
述轨道位置点确定为超限点;根据所述超限点确定路基变形病害区段。
用于对每个所述幅值进行差分计算,得到差分值;所述差分值与所述幅值一一对应;筛选模
块,用于将超过预设值的所述差分值对应的所述轨道位置点确定为超限点;确定模块,用于
根据所述超限点确定路基变形病害区段。
述方法路基变形病害识别方法。
通过轨道表面不平顺程度可以体现路基的状态,之后,对每个幅值进行差分计算,并对每个
幅值得到一个对应的差分值,从而消除竖曲线对识别结果的影响,减少识别阻碍,基于差分
值和预设值可以确定轨道位置点中的超限点,进而,基于超限点确定路基变形病害区段。本
发明实施例可以仅利用一次动态检测得到的幅值数据,确定路基变形病害区段,减少了路
基变形病害识别过程中使用的数据量及数据计算量,提高了识别效率。
以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图是本发明的一些实施方式,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。
具体实施方式
全部的实施例。基于本发明中的实施例,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,都属于本发明保护的范围。
可能会掩盖路基实际的变形,均会给路基变形病害识别问题造成困难。
可以利用这一特性,对路基变形区段进行识别,同时可以对变形区段历史检测数据的时间
序列进行处理,找出发展趋势,预测其变化情况。
分析,指导现场养护维修。
实际情况设置一定的采样间隔,按照采样间隔确定要获取的轨道位置点,进而,获取轨道位
置点对应的幅值数据。
不平顺数据进行路基变形病害识别,采用幅值表示各点不平顺程度,在获取幅值数据时,需
要滤除高频成分中对应的数据,以减少噪音。
行计算得到的结果。对每个幅值数据均进行差分计算,从而,对一组幅值数据得到一组对应
的差分值。
轨道长波高低不平顺的变化。轨道长波高低不平顺沿线路方向可以视为受设计线型影响的
不平稳的序列,因此,需要将其平稳化,找出不随设计线型变化的更加平稳的序列,研究其
自身变化情况。
的竖曲线也会在一定程度上引起轨道长波高低不平顺,混淆识别结果。若识别时根据台账
信息首先剔除变坡点区段,则又可能误删了变坡点处存在路基变形问题的区段。因此在消
除竖曲线引起长波不平顺问题的同时,找出轨道长波不平顺变化较大的区段是路基变形识
别的关键。本发明实施例可以通过差分计算消除竖曲线的影响,为路基病害识别减少阻碍,
以提高识别效率。
对比预设值与差分值的大小,以判断该差分值对应的轨道位置点是否为超限点,其中,超限
点是指幅值较大的轨道位置点。逐个将差分值与预设值进行对比,可以筛选出多个超限点。
计算后,根据差分结果,可以得到图5的波形,参见图5所示的路基变形区段轨道几何差分波
形示意图,可以看出轨道几何差分后使波形变得更加平稳,但是路基变形区段明显区别于
其他区段,且可以通过一个统一的预设阈值来筛选出来。如果将预设阈值设置为正负
1.5mm,根据图5可以知道,第2522.0‑2522.5公里处包括两个幅值超过1.5mm的位置点,那么
将这两个位置点作为超限点。
定路基变形病害区段。
状态,之后,对每个幅值进行差分计算,并对每个幅值得到一个对应的差分值,从而消除竖
曲线对识别结果的影响,减少识别阻碍,基于差分值和预设值可以确定轨道位置点中的超
限点,进而,基于超限点确定路基变形病害区段。本发明实施例可以仅利用一次动态检测得
到的幅值数据,确定路基变形病害区段,减少了路基变形病害识别过程中使用的数据量及
数据计算量,提高了识别效率。
到差分值,具体包括以下步骤:
值。
的用于表示间隔情况的数值,可以用于表示参考位置点与目标位置点之间的位置间隔数
据。例如,差分阶数可以设置为3,那么参考位置点可以为当前位置点开始的第三个轨道位
置点。在检测数据中,根据参考位置点获取该轨道位置对应的幅值。对目标位置点的幅值和
参考位置点的幅值进行计算,以得到该目标位置点的差分值。
置的差分值。
轨道竖曲线区段,参见图3所示的竖曲线区段轨道几何差分波形示意图,图中显示了差分
值,可以看出,根据差分处理得到的曲线中,竖曲线区段波形平稳,并未影响识别结果。
(i)表示目标位置点i的幅值。
路基变形病害识别结果。
应的轨道位置距离小于预设值,则可以将它们作为连续的超限点,其中预设值可以根据实
际需求或经验进行设置,本发明实施例不作具体限定。
间距离较小,所以可以认为它们是连续的,因此,可以将2522.3~2522.4的范围确定为超限
区段。
路基变形病害区段,得到最终路基变形病害识别结果。其中,预设区间范围设置为200米。
图,该图是识别出疑似路基变形的K2596.900~K2596.980区段波形图,从上往下依次为左
右轨道的中波波形和左右轨道的长波波形,现场复核路基变形并不明显,图中可以看出波
形图中长波高低不平顺和中波高低不平顺幅值近似,因此其变形可能是由于轨道结构变形
引起,而并非路基变形。
虑到由于同一区段不同日期检测数据呈现波动性,对路基变形区段维修之后,可基于对该
区段历次数据进行病害趋势分析及预测。因此,该方法还包括以下步骤:
实际需求进行选择,例如,可以选择近一年或近三年等不同时长内的检测数据。参见图13所
示的k2669.050区段轨道几何幅值时序波形示意图,该图为识别出路基变形的k2669.050区
段轨道不平顺历史变化情况,图中选取的历次幅值数据是2016年7月至2019年2月的数据。
滤波结果,以用于对后期数据的预测。
口k的大小可以按照实际需求进行设置,本发明实施例不作具体限定。
素为“3”,“4”,“5”,“6”,“7”,“8”,k如果取值为3,滤波后结果为“3”,“4”,“5”,“6”,“7”,“7”。
值超过阈值,可视为异常值,将异常值删除,不用于之后的分析中。
yi+1的点作为峰值点,将满足yi<yi‑1&yi<yi+1的点作为谷值点,其中yi表示时间点i对应的
幅值。将峰值点和谷值点作为极值点。
个极值点,需要合并处理,处理过程可以如图16所示,如果两个极值点对应的时间间隔在一
段时间以内,比如90天以内,则将他们合并,合并的方法是删除其中较小的极值点。经过合
并,可以得到分段后的极值点,对分段后的极值点进行分段拟合,考虑时间间隔的影响,得
出轨道几何不平顺恶化趋势及恶化率,其中,恶化率用于表示轨道几何恶化的速率。
检测数据间隔不等,因此在预测时需要考虑时间间隔的影响,把检测日期按照/天进行换
算,因此时序数据转换成了不等间隔的数据。在得到恶化率之后,以《高速铁路无砟轨道线
路维修规则》中轨道几何控制标准为依据,可以计算得到恶化区段预计的维修时间。
至2017年12月峰值达到9.5mm,经过维修后,幅值骤减至1mm,经维修后轨道几何不平顺继续
呈现上升趋势,根据恶化率趋势预计下次需要维修的日期在2020年3~4月之间。参见图15
所示的k2736.259区段轨道几何幅值时序波形示意图,该图为识别出路基变形的k2736.259
区段轨道不平顺历史变化情况,可以看出轨道不平顺幅值呈上升趋势,至2017年8月峰值达
到9mm,经过维修后,幅值骤减至3.5mm,经维修后轨道几何在一段时间内出现短暂的上升,
而后保持稳定,经过一段时间后,轨道几何幅值又出现上升,且恶化率较前期有所增大,根
据恶化率趋势预计下次需要维修的日期在2020年3~4月之间。
基于超限轨道位置点得到路基变形病害区段。参见图7所示的路基变形病害识别方法及预
测方法流程示意图,本发明实施例利用一次动态检测数据可以快速识别路基变形区段,提
高了路基病害识别的效率,另外,还可以结合历次检测数据可以对某区段变形趋势进行分
析。参见图11所示的路基变形识别结果与实测结果对比示意图,该图是某段高速铁路动态
检测数据识别变形区段与地面复核区段对比结果,共识别出路基变形区段21处,现场复核
发现21个区段中有19处存在路基变形病害问题,识别率超过90%,因此,本发明实施例还可
以提升路基变形病害识别的准确度。
道位置点对应的幅值;计算模块82,用于对检测数据进行差分计算,得到差分结果;筛选模
块83,用于基于预设阈值在差分结果中确定超限轨道位置点;确定模块84,用于根据超限轨
道位置点确定路基变形病害区段。
值。
波结果;确定滤波结果中的异常值,并删除异常值;确定删除异常值的滤波结果中的极值
点;对极值点进行分段处理,并根据分段结果生成路基变形病害区段的恶化率。
器执行计算机程序时实现上述任一种方法的步骤。
施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机
可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产
品的形式。
以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计
算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使
得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一
个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员
在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻
易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使
相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护
范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。