申请/专利权人：中国铁路设计集团有限公司

申请日：2023-12-12

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117391262B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06N3/084;G01D21/02;E01B27/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明公开了一种精测精捣作业过程中有砟铁路动态TQI智能预测方法，包括：在道砟层内部预埋无线压电传感器，在捣固臂上安装加速度传感器，在捣固车头、捣固车尾底部分别均安装探地雷达和结构光扫描仪，在捣固臂和捣固车尾之间的车底安装高清相机，测量并计算道床厚度变化量、道砟密实度变化量、道砟含水率变化量、轨枕横向位移、轨枕纵向位移、床横向阻力、道床纵向阻力、道床支撑刚度、捣固臂最大冲击力、捣固频率、捣固后的道砟板结比例、所述精捣作业后稳定状态下的动态TQI和动态TQI变化量，使用上述数据建立样本库，训练得到动态TQI推算模型。此模型更适合当前作业区域，计算结果更具有针对性，能进一步提高捣固效率。

主权项：1.一种精测精捣作业过程中有砟铁路动态TQI智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，沿铁路线由靠近捣固车4至远离捣固车4将精捣作业区域划分为多个捣固段，在每个所述捣固段中点的道砟层3内部埋设一个无线压电传感器1，所述无线压电传感器1与捣固车4的中控系统11无线连接；S2，在捣固臂5上安装加速度传感器12，在捣固车4的捣固车头6、捣固车尾7底部分别均安装探地雷达8和结构光扫描仪9，在捣固臂5和捣固车尾7之间的车底安装高清相机10；所述加速度传感器12、探地雷达8、结构光扫描仪9和高清相机10均与所述中控系统11有线连接；S3，精捣作业开始前，由靠近捣固车4至远离捣固车4，使用1至n为多个轨枕2进行顺序编号；使用1至m为多个无线压电传感器1进行顺序编号；其中，n和m为≥1的正整数；所述中控系统11获取每个所述无线压电传感器1所在位置的道砟含水率BMCm、道砟密实度BCm；测量稳定状态下精捣作业前的动态TQI；S4，精捣作业开始后，所述捣固车4以行进速度V匀速行驶；捣固车头6下方的所述探地雷达8和结构光扫描仪9将雷达图像数据和点云数据传输至所述中控系统11，所述中控系统11通过所述雷达图像数据和点云数据得到第n个轨枕2精捣作业前的中心点坐标Pnxn，yn和其位置的道床厚度BTn；所述加速度传感器12持续获取捣固臂5的动态加速度数据Acc并传输至中控系统11，中控系统11获取加速度数据Acc并转换为动态加速度数据Acc随时间变化的曲线；所述高清相机10对当前捣固位置进行拍照并传输至中控系统11，通过中控系统11的图像识别算法计算精捣作业后的道砟板结比例BCR；S5，随着捣固车行进，捣固车尾7下方的探地雷达8和结构光扫描仪9获取完成精捣作业的区域中的雷达图像数据和点云数据，并传送至中控系统11，中控系统11通过获取的所述完成精捣作业的区域中的雷达图像数据和点云数据，得到第n个轨枕2精捣作业后的中心点坐标Pn’xn’，yn’、其位置的道床厚度BTn’；所述中控系统11获取完成精捣作业区域内无线压电传感器1所在位置的道砟含水率BMCm’和道砟密实度BCm’；在精捣作业完成后测得精捣作业后稳定状态下的动态TQI；S6，对S3-S5中获取的数据进行处理，得到行进速度V、精捣作业前后的所述雷达图像、道床厚度变化量ΔBT、道砟密实度变化量ΔBC、道砟含水率变化量ΔBMC、轨枕横向位移Lx、轨枕纵向位移Ly、床横向阻力RL、道床纵向阻力Rv、道床支撑刚度SS、捣固臂最大冲击力Fmax、捣固频率fr、捣固后的道砟板结比例BCR、所述精捣作业后稳定状态下的动态TQI和动态TQI变化量，包括以下分步骤：S61，通过下式计算所述捣固臂5的最大冲击力Fmax：Fmax＝Accmax×Marm，其中：Accmax为S4中所述动态加速度数据Acc随时间变化的曲线中的加速度最大值，Marm为所述捣固臂5的质量；S62，对所述动态加速度数据Acc随时间变化的曲线进行傅里叶变换，获得振幅-频率数据，取最大振幅Ammax对应的频率作为捣固频率fr；S63，对于精捣作业前后同一个轨枕，通过下式计算轨枕横向位移Lx：Lx＝xn’-xn，通过下式计算轨枕纵向位移Ly：Ly＝yn’-yn，通过下式计算精捣作业前后道床厚度变化量ΔBT：ΔBT＝BTn’-BTn，S64，通过下式计算道床横向阻力RL：RL＝fcor+f1×Lx+f2×Lx2，通过下式计算道床纵向阻力Rv：Rv＝fv×RL，通过下式计算道床支撑刚度SS：SS＝fss+f3×RL，其中，fcor、f1和f2为横向阻力调整系数，fv为纵向阻力调整系数，fss和f3为支撑刚度调整系数，所述阻力调整系数和所述刚度调整系数均根据现场实际情况测定；S65，对于精捣作业前后的同一个无线压电传感器，通过下式计算精捣作业前后道砟密实度变化量ΔBC：ΔBC＝BCm’-BCm，通过下式计算精捣作业前后道砟含水率变化量ΔBMC：ΔBMC＝BMCm’-BMCm；将所述精捣作业后稳定状态下的动态TQI与所述精捣作业前的动态TQI做差得到动态TQI变化量；S7，训练TQI推算模型，找到预测值与真实值最接近的结果所对应的模型，将其作为高精度动态TQI推算模型用于智能预测计算，包括以下分步骤：S71，通过S3-S6的方式采集多次精捣作业中的多种数据传输至所述中控系统11，并由所述中控系统11输出至服务器端形成样本库；将所述样本库分为训练集和验证集；S72，利用编写好的多个BP神经网络模型对训练集数据进行训练，训练的内容是以所述精捣作业后稳定状态下的动态TQI作为标准动态TQI，构建标准动态TQI与所述训练集中其它所述多种数据之间的映射关系，得到多个动态TQI推算模型；S73，对训练好的所述多个动态TQI推算模型输入验证集中的多种数据，得到多组动态TQI预测值；S74，将验证集中所述精捣作业后稳定状态下的动态TQI作为真实值，与S73中得到的多组动态TQI预测值进行比较，找到预测值与真实值最接近的结果所对应的模型，将所述对应的模型作为高精度动态TQI推算模型用于智能预测计算；S8，在后续精捣作业中，使用S7中得到的高精度动态TQI推算模型对每个所述捣固段进行动态TQI预测；并对不符合捣固标准的预测值对应的捣固段进行重新精捣。

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