【摘 要】
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为实现数据驱动的钢轨波磨状态修，提出一种时-空密集型的钢轨波磨测量方法。首先，采用智能终端检测列车编组车体振动和车厢噪声，对列车编组不同车体三向加速度进行波形匹配得到延时估计值，修正列车运行速度和里程估计误差；其次，基于声纹谱能量法分析车厢声纹数据，并定义“波噪比”指标，量化钢轨波磨噪声能量及其高阶谐波能量占噪声总能量的比值，作为钢轨波磨自动识别的依据；最后，建立列车响应到钢轨波磨状态的反向映射关
【机 构】
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西南交通大学高速铁路线路工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金（52008198）； 四川省杰出青年科技人才项目（2020JDJQ0033）； 国家自然科学基金（51778542）；
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为实现数据驱动的钢轨波磨状态修，提出一种时-空密集型的钢轨波磨测量方法。首先，采用智能终端检测列车编组车体振动和车厢噪声，对列车编组不同车体三向加速度进行波形匹配得到延时估计值，修正列车运行速度和里程估计误差；其次，基于声纹谱能量法分析车厢声纹数据，并定义“波噪比”指标，量化钢轨波磨噪声能量及其高阶谐波能量占噪声总能量的比值，作为钢轨波磨自动识别的依据；最后，建立列车响应到钢轨波磨状态的反向映射关系，获取波噪比超限时的钢轨波磨波长和里程信息。以地铁某区间实测为例，采用钢轨波磨仪测量1.6 km范围的轨面短波不平顺，将测量结果 [0，50]mm波长范围的波深峰峰值与车厢声纹波噪比进行对比。结果表明：当波噪比阈值取为0.2时，基于声纹数据识别的钢轨波磨与线路分布一致，验证了该方法可为钢轨波磨状态评估提供数据支撑。
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