机械工程学报

作者：王阳, 肖宏, 张智海, 叶利宾, 金锋, 方树薇

单位：1. 北京交通大学土木建筑工程学院 北京 100044;2. 北京交通大学轨道工程北京市重点实验室 北京 100044;3. 北京市地铁运营有限公司 北京 100044

关键词：地铁,车内噪声,车内振动,钢轨波磨,关联性分析；

基金：北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金(L211006)资助项目。

为建立车内振动噪声响应与线路钢轨表面波磨状态的映射机制，通过动态时间规整算法(Dynamic time warping, DTW)实现振动、噪声信号与钢轨表面波磨信号的同步，利用自适应小波时频分析方法揭示钢轨波磨对车内振动及噪声时频域的影响，基于机器学习K-means聚类算法和自定义加窗Pearson系数构建车内振动噪声与线路钢轨波磨的映射关系，并以此提出基于车内振动或噪声响应评估钢轨波磨状态的新方法。结果表明，车内噪声和地板垂向振动主频主要由钢轨波磨导致，车内噪声主频分布在400～1 200 Hz范围，车内地板垂向振动主频分布在300～1 000 Hz范围。车内噪声与曲线内外轨波磨的Pearson系数分别在0.82和0.62附近，车内地板垂向振动与曲线内外轨波磨的Pearson系数分别在0.81和0.72附近。基于提出的噪声指数和振动指数评价线路钢轨波磨状态，与现场实测数据保持一致。噪声指数和振动指数可表征线路钢轨波磨的波长和波深幅值，为地铁钢轨波磨的识别提供一种新的方法。

来源：2025年第22期

《机械工程学报》期刊编辑部

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