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1案例分析

利用計(jì)算機(jī)編程語言編程實(shí)現(xiàn)了本文提出的預(yù)測模型，并采集了從京九線上行K427+150~K482+750區(qū)段共19次的軌檢車波形數(shù)據(jù)(此期間該段線路未受到過大型養(yǎng)路機(jī)械作業(yè)等干擾)。經(jīng)過里程校正、指標(biāo)計(jì)算等一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理過程后，模型實(shí)現(xiàn)了對該段線路2224個(gè)25m單元區(qū)段不平順狀態(tài)的連續(xù)預(yù)測，這里分別給出了K450+200單元軌道區(qū)段以及從較長線路區(qū)段高低不平順的預(yù)測結(jié)果，利用上述結(jié)果驗(yàn)證了模型的有效性。

2單元軌道區(qū)段預(yù)測

當(dāng)實(shí)施第5次檢測后，節(jié)中所述，程序用第5次檢測狀態(tài)(0)5x(t)替換最早一次檢測狀態(tài)(0)1x(t)生成新的狀態(tài)序列，重新建立預(yù)測模型；通過序列，模型可以實(shí)現(xiàn)對該單元區(qū)段高低不平順的連續(xù)預(yù)測。給出了日期ti高低不平順的檢測值(0)()ixt和預(yù)測值(0)()ixt(其中，i>4)以及對應(yīng)的殘差e(0)(ti)和相對誤差r(ti)。中數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到：左高低不平順指標(biāo)15次預(yù)測的平均絕對誤差為0.033mm，平均相對誤差為1.56%；右高低不平順指標(biāo)15次預(yù)測的平均絕對誤差為0.044mm，平均相對誤差為2.33%。所示為該區(qū)段左、右高低不平順指標(biāo)實(shí)際檢測值與預(yù)測值的對比。可以看出：從20090813—20100604該單元區(qū)段左、右高低不平順的變化都是非線性的。(a)中，左高低劣化過程較為平緩，預(yù)測值與測量值變化的折線圖十分相近，預(yù)測精度非常理想；右高低在距離第1次檢測350d前后指標(biāo)值有明顯下降，造成預(yù)測精度與左高低相比偏低，但用本文的預(yù)測模型仍然能夠較為準(zhǔn)確的逼近其變化過程。綜合左、右高低不平順指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果，該單元區(qū)段15次預(yù)測的平均絕對誤差為0.039mm，平均相對誤差為1.95%。較長線路區(qū)段預(yù)測為進(jìn)一步對模型進(jìn)行驗(yàn)證，程序計(jì)算了京九線上行K450+000到K450+600這600m線路所包含的24個(gè)25m單元區(qū)段9次檢測的實(shí)際狀態(tài)序列和預(yù)測狀態(tài)序列。所示分別為這600m線路左、右高低從的9次檢測預(yù)測值與實(shí)際值之間的對比結(jié)果。由可以發(fā)現(xiàn)：在線路左、右高低不平順連續(xù)預(yù)測狀態(tài)與軌檢車檢測得到的狀態(tài)非常接近。這600m線路包含的24個(gè)單元區(qū)段9次高低不平順預(yù)測的平均絕對誤差為0.0467mm，平均相對誤差為3.62%。

3結(jié)論

為提高預(yù)測精度，對模型進(jìn)行了組合修正，京九線上行高低不平順的預(yù)測結(jié)果表明，模型具有較高的預(yù)測精度。為使模型能夠準(zhǔn)確反映1個(gè)維修周期內(nèi)軌道不平順的變化情況，當(dāng)大型養(yǎng)路機(jī)械作業(yè)后，需要積累若干次的檢測數(shù)據(jù)再進(jìn)行建模以保證預(yù)測精度?？紤]到不同波長的軌道不平順對車體和軌道的動力學(xué)響應(yīng)不同，應(yīng)用本文模型分析和預(yù)測不平順波長的變化，從而為工務(wù)部門制定養(yǎng)護(hù)維修計(jì)劃提供全面的技術(shù)支持是下一步的研究重點(diǎn)。以較短單元區(qū)段為研究對象，利用軌檢車檢測數(shù)據(jù)對單元區(qū)段各項(xiàng)不平順指標(biāo)σi進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果可以用于把握軌道局部不平順劣化情況，準(zhǔn)確定位病害處所。模型適用于相鄰兩次維修之間的軌道局部不平順預(yù)測，根據(jù)最新檢測數(shù)據(jù)不斷更新模型預(yù)測序列，不僅減小了預(yù)測所需數(shù)據(jù)規(guī)模，而且降低了舊有信息的干擾，能夠更好反映當(dāng)前劣化特征。

作者：朱方容單位：西北鐵路總局