沪宁城际高速铁路轨道质量指数分布规律研究

2013-06-05 09:49
铁道标准设计 2013年7期
关键词:优度城际正态分布

陈 勋

沪宁城际高速铁路轨道质量指数分布规律研究

陈 勋

(上海铁路局,上海 200071)

轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)是评价轨道质量状态的重要指标。为了更加科学有效地利用TQI来指导现场的养护维修,需要了解其分布情况。统计分析发现,沪宁城际高速铁路动态不平顺TQI超限主要出现在检测速度不大于180 km/h的数据中,而且集中分布在苏州、无锡、常州、镇江的道岔段。对于检测速度大于180 km/h的数据,进行了分布函数的拟合及检验,结果表明:在置信度为95%的情况下,TQI服从对数正态分布;根据近十年的TQI的统计,发现除道岔区段外,TQI年平均值为3.65mm,标准差为0.44mm,TQI值大于5mm的百分比年均值为0.5。

高速铁路;轨道质量指数;分布

随着高速铁路的开通运营,如何确保列车运行的高平稳性、高舒适性,成为一个重要的课题。轨道作为行车的基础,其平顺状态的好坏直接影响着列车运行的安全和舒适,因此轨道的平顺性管理尤为重要。目前,我国主要采用局部超限扣分法和轨道质量指数TQI(Track Quality Index)来对轨道质量状态进行评价[1-4]。局部超限扣分法不能够掌握线路质量的整体均衡情况,一般情况下只对临时补修有指导作用;利用TQI数据可对轨道质量状态进行整体评价,为工务部门制定维修计划提供科学的依据。因此有必要对轨道质量指数的分布规律进行研究。

本文首先对沪宁城际高速铁路2011年7月至2012年7月的综合检测车数据进行预处理;统计分析了TQI的超限情况及超限处所。对检测速度大于180 km/h的数据绘制成频率分布直方图,从图形上分析其可能的分布状况,选择分布函数,进行拟合优度检验,确定其服从的分布函数。最后,从实际数据和分布函数两方面对各TQI值区间数据的百分比进行了统计分析,得出TQI年平均值、标准差及超限的百分比。

1 数据预处理

综合检测车采用惯性基准法进行测量,惯性基准法是建立在物体加速度测量的基础上,而加速度又与速度的平方成正比,因此低速下产生的惯性基准的加速度很小,即使传感器能检测到,也无法从湮没在其中的干扰信号中提取出有效信号来,造成惯性基准法低速下误差较大[5]。本文选择检测车速度在40 km/h以上时的数据为统计样本。

另外,在检测过程中,会有一部分数据缺失和噪声存在,需要进行数据预处理,保证统计结果的完整性,这部分工作在统计前完成。

2 TQI统计分析

2.1 超限与均值统计

根据《高速铁路无砟轨道线路维修规则》中轨道动态不平顺均值管理的规定[6],沪宁城际高速铁路TQI管理值为5mm(表1)。为了解沪宁城际高速铁路TQI的均值和超限情况,对1年内TQI的超限及均值情况进行统计,结果如图1、图2所示。

表1 250(不含)~350 km/h线路轨道质量指数(TQI)管理值mm

图1 TQ I平均值变化趋势图

图2 TQ I超限率变化趋势图

从图1中可以发现,在1年中TQI均值并没有发生较大的变动,在3.5~4 mm小幅度的波动。从图2中可以发现TQI超限率在1年内的变化不具明显的规律性,但是基本上集中在4%以内。为了研究TQI超限的原因,对TQI>5mm的数据进行了单独分析。

2.2 TQI大值分析

首先对TQI>5mm的数据按速度分段进行了统计(表2),从表2中可知,75%的数据都是出现在检测速度≤180 km/h,而通过对相应的里程分布分析,发现它们主要集中分布在苏州岔区、无锡岔区、常州岔区、镇江岔区。特别是在镇江岔区,TQI>5mm的数据较多。另外,在几处隧道周围也存在一些TQI较大的值。

表2 TQI>5mm的数据按速度分段统计%

对超限数据的TQI单项值的进行了统计分析。统计结果如表3所示。

表3 TQI超限数据单项超限情况统计%

从表3中可以发现,三角坑的超限情况最为严重,其次是高低和水平,再者是轨向,轨距超限最少。另外根据各个岔区超限数据的分析,三角坑、水平、高低超限严重,超限幅度比较大。

3 TQI分布函数

通过分析可以发现,检测速度不大于180 km/h的TQI中含有较多超限数据,且集中在道岔区段,这些数据会影响数据整体的分布特征。因此,在不失一般性情况下,去除这些特殊地段的数据,选择了检测速度大于180 km/h的数据进行了分布特征的分析。

3.1 分布直方图

频率分布直方图能清楚显示各组频数分布情况,同时又易于显示各组之间频数的差别[7]。统计了沪宁城际高速铁路全线的TQI数据(检测速度大于180 km/h),频率分布直方图见图3。

3.2 拟合优度检验[8- 9]

通过观察各种分布的概率密度函数图形,对比发现图3显示的TQI频率分布图与正态分布、对数正态分布、γ分布的密度函数分布图形较为相似,见图4。

为了进一步分析TQI数据服从何种分布,分别对上述3种分布进行了拟合优度的检验,结果表明,服从对数正态分布。对数正态分布的拟合优度检验如下。

χ2拟合优度检验公式为

式中,r为数轴互不相交的集合个数;n为样本总数;Nj为落在第j个集合中的样本数据的个数;pj为第j个集合的理论频率。

上式中参数r,n和N可以通过样本数据获得,而pj则需要对对数正态分布的概率密度函数进行积分计算。对数正态分布概率密度函数见式2。拟合优度检验计算结果较多,本文仅列出其中一个样本的计算结果,见表4。

图3 部分时间沪宁城际高速铁路TQI频率分布直方图

图4 密度函数分布

其中,μ、σ2为参数;其数学期望为方差为

表4 2011- 07- 04下行线对数正态分布χ2值

在显著性水平5%的情况下,对分布适应性计算结果进行评价,评价结果见表5。

表5 分布适应性评价结果(χ2值)__

从表5的结果可以看出,在置信度为95%的情况下,对数正态模型统计值远小于χ2理论值,所以TQI数据服从对数正态分布,对数正态分布的拟合优度较高。

按照上述的计算方法,对其他时间段的TQI数据也进行优度检验,发现它们都有较高的拟合优度。表明沪宁城际高速铁路轨道质量指数服从对数正态分布。

3.3 TQI分布统计

3.3.1 TQI理论分布拟合

基于检验TQI数据服从对数正态分布的结论,利用现代统计拟合工具,对近1年数据进行拟合,相关参数见表6。

3.3.2 TQI实际数据和理论分布对比分析

从实际数据和理论分布(对数正态分布)两方面对TQI值(检测速度大于180 km/h)在各区间内的百分比进行了统计分析,统计结果见表7、表8。

表6 TQI 数据对数正态分布参数统计___

表7 上行线TQ I值在各区间内的百分比统计%____

从表7、表8中可以发现,实际数据的统计结果与对数正态分布的计算结果非常接近,具有非常好的一致性。由多次TQI数据的对数正态分布图(图5),可知TQI变化很小。TQI年度的平均值为3.65 mm,标准差为0.44,TQI>5mm的数据占5%左右,即大概有1.5 km的线路TQI>5mm,可见轨道质量状态是非常稳定的。

4 结论

轨道质量指数TQI是我国铁路轨道不平顺管理的主要评价指标,能够较为全面地评价线路状况,反映线路的整体质量状态,用于指导现场的养护作业。本文对沪宁城际高速铁路TQI数据进行统计分析,结论如下:

(1)TQI超限主要出现在检测速度不大于180 km/h的检测数据中,且集中分布在苏州、无锡、常州、镇江的道岔段和隧道地段,其中三角坑、水平和高低的单项超限比较严重;

(2)对于检测速度大于180 km/h的TQI数据,统计分析在95%的置信度下,服从对数正态分布;

图5 各次TQI数据的对数正态分布

(3)非道岔区段的线路地段TQI年均值为3.65,标准差为0.4,TQI值大于5 mm的百分比年均值为0.5,折算线路长度为1.5 km。表明沪宁城际高速铁路轨道质量状态稳定良好。

[1] 许玉德,李海峰,戴月辉.轨道交通工务管理[M].上海:同济大学出版社,2007.

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[9] 苏岩.拟合优度检验与统计模型有效性研究[D].北京:北京工业大学,2008.

Research on Distribution Rule of Track Quality Index of Shanghai-Nanjing Intercity H igh-speed Railway

CHEN Xun
(Shanghai Railway Bureau,Shanghai200071,China)

Track Quality Index(TQI)is an important index to evaluate the quality of railway track.In order to more scientifically and effectively use TQI to guide on-site maintenance and repair,it is necessary to know about its distribution rule.Statistical analysis has found that,for the Shanghai-Nanjing Intercity High-speed Railway,these TQI values beyond the limits of dynamic irregularity occur mainly among the data with detection speed of notmore than 180 km/h,concentrating in the turnout regions of Suzhou,Wuxi,Changzhou and Zhenjiang.In addition,aiming at those data with detection speed ofmore than 180 km/h,the distribution function fitting and testing were carried out.The results show that,on condition that the confidence level is95%,the TQIobeys logarithmic normaldistribution.Also according to statistic data on TQI in recent ten years,ithasbeen found thatexcept for turnout regions,TQI's annual average value is 3.65,with a standard deviation of 0.44;for those TQI values of larger than 5,the annual average percentage is0.5.

high-speed railway;track quality index;distribution

U238;U213.2+44

A

1004- 2954(2013)07- 0001- 04

2013- 04- 08

铁道部科技研究开发计划项目(2011G021-E)

陈 勋(1965—),男,高级工程师。

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