[发明专利]一种强风铁路风致列车舒适性劣化预测方法

说明书

本发明公开了一种强风铁路风致列车舒适性劣化预测方法，包括获取列车振动信号实验数据；提取列车振动信号特征与建立列车振动信号特征库；建立列车舒适性描述初步模型；基于多目标优化对列车舒适性描述初步模型进行识别并得到最终的列车舒适性描述模型；实时获取待预测列车的振动信号数据；采用列车舒适性描述模型对待预测列车进行实时舒适性劣化预测。本发明方法能够实现针对强风铁路风的列车舒适性劣化预测，而且进一步提高强风铁路风致列车舒适性劣化预测的广泛适应性、准确性、稳定性和可靠性。

技术领域

本发明属于轨道交通领域，具体涉及一种强风铁路风致列车舒适性劣化预测方法。

背景技术

随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，轨道交通已经广泛应用于人们的生产和生活当中，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。

随着我国高速列车的不断发展，旅客的乘坐舒适性要求逐渐提高，对列车舒适性指数的预测也成为目前关注的重点。列车在行驶过程中经过一些恶劣强风地区的铁路线路时，受到强风的气动升力和横向力的影响，会对乘客的乘坐舒适性带来极大的危害。因此，在强风铁路风致列车舒适性劣化的情况下，如何实现预测列车舒适性成为亟待研究的问题。

现阶段关于列车乘客舒适性监测的专利主要涉及以下两个方面：

1)基于加速度的列车舒适性监测：如公开号为CN109632350A的专利提出了一种城市轨道交通列车乘坐舒适度检测装置，该装置主要于列车车厢地板设置MEMS传感器，采集列车横向、纵向、垂直方向三个方向的加速度数据进而实现列车舒适性监测。

2)基于人体生理响应的列车舒适性监测：如公开号为CN107860594A的专利提出了一种确定高速列车旅客舒适度的方法，该方法直接通过人体振动响应来评价人体乘坐舒适性，仿真模拟得到测点处人体的振动加速度响应和振动程度响应从而直接评价旅客乘坐舒适性。公开号为CN109829663A的专利提出了一种基于云平台的轻轨列车舒适度评测系统。

但是，上述的监测方法，评定舒适性指标数据来源较单一，而且属于事后和事中监测和评价，时效性不高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种数据来源多样化、可靠性高且时效性好的强风铁路风致列车舒适性劣化预测方法。

本发明提供的这种强风铁路风致列车舒适性劣化预测方法，包括如下步骤：

S1.获取列车振动信号实验数据；

S2.针对步骤S1获取的实验数据，进行列车振动信号特征提取与列车振动信号特征库的建立；

S3.建立列车舒适性描述初步模型；

S4.基于多目标优化，对步骤S3建立的列车舒适性描述初步模型进行识别，从而得到最终的列车舒适性描述模型；

S5.实时获取待预测列车的振动信号数据；

S6.根据步骤S5获取的待预测列车的振动信号数据，采用步骤S4得到的列车舒适性描述模型对待预测列车进行实时舒适性劣化预测。

所述强风铁路风致列车舒适性劣化预测方法，还包括如下步骤：

S7.将步骤S5实时获取的振动信号数据进行存储；

S8.对列车振动信号特征库和列车舒适性描述模型进行更新。

步骤S8所述的对列车振动信号特征库和列车舒适性描述模型进行更新，具体为经技术人员确认后，确认后预测结果及其对应的振动信号将作为新的实验数据进行存储，并当新增加的实验数据达到设定值时，利用新的实验数据更新列车振动信号特征库和列车舒适性描述模型。