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轨道检查车检测资料分析与应用发布时间：2022-11-04T01:13:49.309Z 来源：《工程管理前沿》2022年第13期7月作者：邱仕辉[导读] 从当前轨道检查车应用类型、特点、检测标准、检测资料包含内容以及认识波形图等方面展开阐述邱仕辉（广州地铁集团有限公司运营事业总部）摘要从当前轨道检查车应用类型、特点、检测标准、检测资料包含内容以及认识波形图等方面展开阐述。
通过图表举例详细介绍了应用波形图准确找到设备病害地点以及应用轨道质量指数指导日常维修保养等的方法。
关键词铁路轨道检查车轨道检测波形图分析应用1 引言随着铁路既有干线网提速、高铁建设战略的推进和城市轨道交通蓬勃发展，提升线路设备质量、实时检测轨道状态已成为保障行车安全的首要任务。
轨道检查车对线路设备质量情况进行动态检查，是减轻日常静态检查劳动强度、帮助现场找准设备病害点、指导线路设备实行状态维修、提升设备质量的一种最佳方法。
但是，如果日常没有充分了解轨道检查车基本原理及没有认真读懂轨检车资料，没有在现场准确进行点对点复查，使一些设备病害得不到有效、彻底地整治，从而造成病害继续发展。
因此，如何应用轨道检查车，正确分析应用检测资料找准设备病害源，提高整治效果，是值得我们探讨的技术问题。
2 轨道检查车概述2.1 概念轨道检查车是一种在动态情况下检查线路轨道状态的检测设备，通常所说的轨道检查车，有轨检车、动检车。
轨检车是一节独立车厢，自身带有发电功能，仅装有线路轨道检查仪器，检测时需连挂旅客列车或机车车尾的一种检测设备。
城市轨道交通行业配备是网检车，除装有线路轨道检查仪器，还装有接触网（轨）供电检查仪器和巡检系统。
动检车是以一整列和谐号动车组进行编组，多节车厢上分别装有不同的检查仪器（如线路轨道检查仪器、接触网供电检查仪器、环境保护监测仪器等），且装有动力学检查仪器的综合性检测设备。
2.2 轨道检查车的发展及类型、特点我国轨检车发展经历了四代，现在应用较多的第四代（GJ-4型）轨检车（DJ997758和WX999246），是在进口的XGJ-1型轨检车基础上进行改良，增加了地面表识物、车体水平和垂直振动加速度等检测项目，用于评价线路质量状态、指导养护维修等。
浅谈轨道动态检测资料在线路维修中的应用利用轨检车动态资料进行线路维修是铁路发展的需要，充分利用它们查找线路病害，分析病害成因，制定科学的维修整治方案。
轨道检查车作为轨道动态检测的主要工具，具有速度快、精度高、作业方便的特点。
正确运用TQI数据对指导线路日常维修具有十分重要的意义。
标签：TQI；波形图；数据分析；应用近年来，随着我国铁路不断向前发展，高速铁路、重载铁路对铁路的维修养护要求越来越高。
做好铁路线路检查是线路维修的基础，线路检查分为静态和动态检查，动态检查主要是利用添乘仪、轨检车进行检查，轨检车作为轨道动态检测的主要工具，具有速度快、精度高、作业方便的特点，利用它们查找线路病害，分析病害成因，制定科学的维修整治方案，对指导线路日常维修具有十分重要的意义。
1 TQI含义轨道质量指数（Track Quality Index）简称TQI，是一种采用数学统计方法描述区段轨道整体质量状态的综合指标和评价方法。
TQI是高低、轨向、轨距、水平和三角坑的动态检测数据的统计结果，该值的大小与轨道状态平顺性密切相关，表明200m区段轨道状态离散的程度，即数值越大，轨道的平顺程度越差、波动性也越大。
我国TQI定义每200m为一个单元区段及所包含的左高低、右高低、左轨向、右轨向、轨距、水平、三角坑七项要素。
2 轨检车数据的分析及运用（1）利用TQI指导线路维修。
在应用TQI指导养护维修上应注意以下几点：1）要做好波形图与TQI结合分析，首先剔除失真数据。
轨检车在侧向过岔、低速（V<30km/h）以及轨检车设备故障时产生的TQI数据失真，计算机不能自动进行剔除，从波形图上可以找出上述因素影响的区段，把这些区段的失真数据删除，保证TQI数据正确。
2）通过TQI数据确定需要成段维修的区段和线路存在的主要病害。
根据TQI 数据分析单项值，造成TQI超标的原因可能是某一两项指标过高，比如主要是高低问题，在安排维修时重点加强高低的整治，从而有的放矢的指导设备维修。
利用轨检车检测数据分析指导线路养护维修摘要：在我国社会不断发展的当下，高铁成为社会最为主要的交通模式。
想要确保高铁交通顺利运行，最为关键的内容便是做好高铁检修。
但是从客观层次上来看，高铁线路较长，并且潜在的质量隐患相对较多，想要做好检修工作，必须要充分借助现代化科学技术手段，及时动态化的对高铁沿线情况进行分析和检测，及时发现问题并解决问题，通过精细养护维修，确保高铁顺利运行。
轨道检查车作为一种具备科学性的轨道质量检查技术手段，可以充分引入信息化技术，对轨道开展动态化检测，帮助日常检修工作人员及时发现问题，确保轨道检修效率。
本文将针对轨检车检测数据分析意义进行详细分析，探究出利用轨检车检测数据分析指导线路养护维修的方法和策略。
关键词：轨检车；轨道检修养护；数据信息分析轨道检查车作为当前铁路日常检修最为常用的技术设备，在社会不断发展之下，轨道检查车的技术水平也不断提升。
结合当前轨道检查车发展情况来看，欧美国家对轨道检查车技术不断更新换代，切实保障了轨道检查的速度，其精准度和功能性不断提升，具备稳定、高效性，为轨道日常检修工作带来了强大的基础设备保障。
轨道检查车每次对线路进行检查之后，可以构建出完整的轨道线路状态波形图，对轨道线路开展全面详细数据分析，借助数据化分析指导日常养护维修工作，确保铁路日常检修工作更加具备针对性与科学性。
本文将针对利用轨检车检测数据分析指导线路养护维修相关内容进行详细分析。
1、轨检车检测数据分析意义轨检车检测数据分析最大的价值便是可以及时动态地发现轨道质量问题，有针对性的发现轨道质量安全问题，确保铁路轨道运行安全稳定性。
轨道检查车相比轨检小车的静态检查来说，更加可以精准地发现铁路轨道真实的偏差情况，并且可以精准的判断评价轨道的安全性能。
结合当前我国铁路检查领域来看，轨道检查车是轨道检查当中最为科学、最为精确的检测系统，在进行铁路轨道项目检查的过程中，轨道检查车可以借助几何参数、车梯轨箱加速参数、钢轨断面参数等诸多内容，对铁路实际情况进行分析。
轨检车波形图数据分析及其在铁路维护
中的应用
摘要：本文旨在研究轨检车波形图数据的获取、分析以及其在铁路维护中的
应用。
通过对波形图数据的处理和分析，可以更好地了解铁路轨道的状况，提高
铁路运营的安全性和效率。
本文将介绍波形图数据的采集方法、分析技术以及应用，为铁路维护提供重要的参考。
关键词：轨检车；波形图；数据分析；维护应用；
引言：
铁路系统是国家经济的重要组成部分，需要不断进行维护和检测以确保运行
的安全性和效率。
轨检车波形图是一种重要的数据源，用于评估铁路轨道的状况。
通过对波形图数据进行分析，可以检测轨道的异常，预测维护需求，并提高铁路
系统的可用性。
一、波形图数据采集方法
1.1传感器的使用
1）激光测距仪(LiDAR)：激光测距仪广泛应用于波形图数据采集。
它通过发
射激光脉冲并测量反射时间，可以高精度地获取地面的高程和轨道的曲率信息。
2）惯性测量单元(IMU)：IMU传感器可以测量加速度和角速度，用于确定车辆的
姿态和运动状态，有助于对轨道特征的解释和纠正。
3）高精度GPS：高精度GPS
系统用于获取轨道车辆的准确位置，结合其他传感器数据，有助于创建地理信息
系统(GIS)数据库，实现数据的地理参考。
4）视觉传感器:摄像头和其他视觉传
感器可用于拍摄轨道照片和视频，以支持轨道的可视检查，并为数据分析提供视
觉信息。
1.2数据采集的时间、地点和频率
1)时间:数据采集通常在轨道交通最低的时间段进行，以减少干扰和风险。
通常在深夜或凌晨进行，避免干扰列车运行。
2)地点:数据采集的地点应涵盖整个铁路网络，包括主线、辅线、弯道、坡道、交叉口等。
重点关注曾经发生过事故或问题的区域，以及高风险区域。
3)频率:数据采集的频率可以根据维护计划和需求而变化。
通常，轨道的日常巡检是常规任务，而更深度的波形图数据采集可以每月或季度进行一次。
二、数据预处理
2.1 数据清洗和噪声消除
1）数据清洗：数据清洗是识别和处理异常值、缺失数据以及其他不规范的数据点的过程。
使用统计方法或数据可视化技术来识别数据中的异常值，这些异常值可能是由传感器故障或其他问题引起的。
如果数据中存在缺失值，需要进行插补或删除，以确保分析的连续性。
2）噪声消除：噪声是由各种因素引起的数据中的随机波动。
常见的噪声源包括传感器误差、震动、温度变化等。
使用数字滤波器技术，如低通滤波器，以去除高频噪声。
应用平滑算法，如移动平均，以减小数据中的波动。
2.2 数据校准和对齐
1）数据校准：数据校准是将不同传感器的数据调整到相同的参考框架，以便进行比较和分析。
将数据从不同坐标系转换为相同的坐标系，通常是地理坐标系。
确保不同传感器的时间戳一致，以便将它们对齐。
2）数据对齐：数据对齐是将数据时间序列进行对齐，以便在相同时间点进行比较。
将数据插值到相同的时间点，以便在时间上对齐。
标记数据中的关键事件，如曲线的起点和终点，以便在时间上对齐。
三、波形图特征提取和轨道质量分析
3.1 轨道几何特征提取
1）高程：高程是轨道上各点相对于某一基准点的垂直位置。
通过波形图数据，可以提取出轨道的高程信息，从而分析轨道的坡度和高程变化。
这些数据对
于确定轨道的坡度和高程变化非常关键，以确保列车能够正常运行。
2）偏差：
轨道的偏差表示轨道中心线与理想轨道中心线之间的横向距离。
通过波形图数据，可以计算出轨道的偏差情况，以评估轨道的中心线位置是否正确。
偏差的变化可
以帮助检测轨道的弯曲和变化。
3）曲率：曲率表示轨道的弯曲程度。
波形图数
据可以用于计算轨道的曲率，并确定轨道上的弯道和转弯部分。
曲率信息对于列
车的运行速度和悬挂系统的设计非常重要。
3.2 轨道质量分析
1）平整度：平整度是描述轨道表面的平坦度和光滑度的指标。
通过波形图
数据，可以分析轨道表面的变化和不平整度，以确定是否存在凹陷、凸起或其他
表面问题。
平整度对于确保列车运行的舒适性和安全性至关重要。
2）轨距：轨
距是轨道上两个轨道线的中心线之间的距离。
通过波形图数据，可以测量轨距的
变化，以确保轨距在规定范围内，以及检测是否存在任何异常情况。
四、数据分析技术
4.1 机器学习算法
1）特征提取：在机器学习分析中，特征提取是关键步骤之一。
波形图数据
通常非常复杂，因此需要从中提取有意义的特征，以便用于后续的机器学习模型。
一些常见的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、边缘检测等。
2）监督学习：监督学习算法用于训练模型以预测或分类轨道的状况。
例如，可以使用分类
算法来识别轨道上的问题区域，如裂缝或磨损，还可以使用回归算法来预测轨道
的未来维护需求。
3）无监督学习：无监督学习算法用于聚类和降维分析，以识
别数据中的模式和结构。
这些算法可以帮助发现潜在的轨道问题或异常，而不需
要预定义的类别。
4.2 统计方法
1）描述性统计：描述性统计是一种用于总结和理解数据分布的方法。
它包
括计算均值、方差、分位数等统计指标，以便快速了解数据的特征。
2）假设检
验：假设检验用于验证关于数据的假设，例如轨道的均匀性或两个时间段数据之
间的显著性差异。
这有助于确定是否存在异常情况或问题。
4.3数据可视化工具
1）图表：数据可视化是将数据转化为图形的过程，以便更容易理解和解释。
一些常见的图表类型包括折线图、散点图、直方图等。
这些图表可用于展示波形
图数据的趋势、分布和关系。
2）热图：热图是一种用于呈现数据矩阵的图表，
其中数据值通过颜色编码来表示。
在波形图数据分析中，热图可以用于显示轨道
特征的空间分布，例如高程变化或曲率。
3） GIS地图：地理信息系统（GIS）地
图是一种将波形图数据与地理坐标相关联的强大工具。
它可以帮助可视化轨道特
征的地理分布，以便更好地理解轨道问题的地理关系。
五、结果与讨论
5.1 波形图数据分析结果
通过波形图数据的分析，我们获得了轨道的几何特征，包括高程、偏差和曲率。
结果显示轨道的高程变化，反映了轨道的坡度和高程差异。
偏差分析揭示了
轨道中心线与理想轨道的相对位置，有助于检测轨道的横向变化。
曲率数据揭示
了轨道的弯曲程度，对于列车运行和车辆悬挂系统设计提供了重要信息。
5.2轨道质量评估
我们进行了轨道质量的评估，关注平整度和轨距两个关键指标。
分析结果表明，轨道的平整度存在一些不规则的变化，可能涉及到表面不平整或悬浮系统的
问题。
轨距数据显示了轨道的稳定性，有助于评估轨道的维护需求。
5.3异常和潜在问题
在数据分析过程中，我们也注意到一些异常或潜在问题，例如高程剧烈波动
或偏差超出正常范围。
这些问题可能表明轨道的某些部分需要额外的关注和维护。
这些问题的快速识别有助于减少潜在风险，确保铁路系统的安全性和可靠性。
六、应用案例
6.1维修计划的制定
波形图数据在铁路维护中的应用之一是维修计划的制定。
根据分析结果，我
们可以确定哪些部分的轨道需要维护，以及需要采取什么样的维护措施。
例如，
对于高程波动较大的区域，可能需要进行平整度修复工作。
对于偏差较大的区域，可能需要进行轨道调整。
6.2维护决策支持
波形图数据还为维护决策提供了支持。
维护团队可以根据数据分析结果制定
紧急维修计划，以及定期的预防性维护计划。
这有助于提高维护的效率，减少维
护成本，并确保铁路系统的可用性和安全性。
6.3效果和成本效益分析
应用案例的效果和成本效益也需要进行分析。
我们可以跟踪维修计划的执行
情况，监测轨道状况的改善，并评估维护成本与系统可用性之间的关系。
这有助
于不断改进维护策略，以在成本效益方面取得最佳平衡。
结论：
综合而言，波形图数据的分析为铁路维护提供了强大的工具和信息，帮助评
估轨道的几何特征和质量，识别潜在问题，制定维修计划，并支持维护决策。
这
些应用案例不仅提高了铁路系统的可靠性，还在成本效益方面取得了重要的成就。
参考文献：
[1]基于轨检车动态正矢的曲线状态评价方法及应用，严录录等; 铁路技术
创新 ;2021。
