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第 44 卷第 1 期2024 年 2 月振动、测试与诊断Vol.44 No.1Feb.2024Journal of Vibration，Measurement&Diagnosis钢弹簧浮置板轨道减振性能现场对比测试李明航1，吴宗臻1，马蒙2，王文斌1，张胜龙1（1.中国铁道科学研究院集团有限公司城市轨道交通中心 北京，100081）（2.北京交通大学土木建筑工程学院 北京，100044）摘要 为研究随机列车荷载作用下钢弹簧浮置板轨道（steel spring floating slab track，简称 SSFST）上线运营后的减振效果，选取某地铁线路同一区间、同一曲线段内的普通无砟轨道及钢弹簧浮置板轨道典型测试断面，在同一天内开展了现场对比测试。研究结果表明：钢弹簧浮置板轨道减振效果的线上评估结果与列车、轨道的实际运营状态直接相关；在不同列车的随机激励作用下，Z 振级相对插入损失（VLZ，max）相差超过 10 dB，且部分测试样本无法满足特殊减振的设计需求；为获得保守的评价结果，应选择轮、轨平顺状态良好的运营区段开展对比测试；通过合理的养护维修，使运营列车及轨道保持良好的运行状态，是减振轨道区段满足振动控制需求的关键。关键词 钢弹簧浮置板轨道；减振效果；列车振动；地铁中图分类号 TB533+.2；X503.5；TU921；TH17引 言为降低地铁列车振动环境影响，新建线路普遍敷设了大量的减振轨道1。既有研究结果表明：轨道的减振效果与激励条件、运营环境等因素息息相关，并非轨道的固有特性24。因此，轨道减振效果在上线前的实验室评估结果与上线后实际运营测试结果存在较大差异，导致其实际投入运营后未能达到产品标称的减振量或工作频段与振源的显著频段不匹配。目前，针对不同类型轨道减振产品减振性能的线下评估57及线上评估810的研究较多。为了在实验室内获得线上运营时真实的减振效果，学者们针对有预载与无预载1113、定点激励与移动列车激励14等因素进行了研究。线上评估的结果一般源于在目标减振轨道断面及与其边界条件具有可比性的普通轨道断面开展的对比测试获得的少量样本，且在实际测试评估过程中，不同轨道的测试并不严格具备同步性。因此，输入 2 种轨道系统的真实激励往往存在较大的差异。在减振材料研究方面，韦凯等1517、李莉等18针对聚氨酯、橡胶等材料的振源减振措施的频变特性开展了大量研究。由于轨道减振元件的材料频变特性、服役状态、随机列车激励等因素的共同作用，轨道的减振性能并不确定。然而，在目前的减振轨道设计选型过程中将其减振量作为定值考虑。通过现场测试获取减振轨道上线运营后的真实减振量，对新线的减振轨道设计选型及优化都起着至关重要的作用。为初步量化分析随机列车荷载作用下轨道减振性能的不确定性，笔者针对同一天内某一区间隧道内的普通轨道及钢弹簧浮置板轨道所在断面的振动响应进行了现场对比测试。1 试验概况笔者选择在北京地铁某线路同一区间、同一曲线段的普通无砟轨道及钢弹簧浮置板轨道，在同一天内开展对比测试。测试段均敷设 DTVI2扣件，测试断面位置如图 1所示。曲线半径为 650 m；测试区间为盾构隧道，外径为 2.95 m、内径为 2.7 m；线路运营 列 车 为 8 节 编 组 B 型 车（6M+2T）；车 速 约为 80 km/h。隧道壁测点设置于轨面以上 1.5 m的铅垂向；加速度传感器量程为 5 g，灵敏度约为1 000 mV/g；采样频率为 2 048 Hz。使用高精度波磨小车对测试断面所在区段前后一整段钢轨的表面粗糙度进行测试。DOI:10.16450/ki.issn.10046801.2024.01.007 中国铁道科学研究院集团有限公司科研开发基金资助项目（2020YJ205）；国家自然科学基金资助项目（51978043）收稿日期：20220105；修回日期：20220512第 1 期李明航，等：钢弹簧浮置板轨道减振性能现场对比测试2 钢轨波磨测试测试断面处钢轨表面粗糙度级测试结果如图 2所示。显然，2 个测试断面的钢轨均出现了明显的波浪形磨耗，且均具备 63 mm 特征波长；在 100 mm以上波长段，2个测试断面的钢轨表面粗糙度级（参考值为 1 m）分布规律及量级均基本一致，部分中心波长处相差最多不超过 5 dB。因此，在笔者重点关注的轨道交通诱发环境振动影响关心的频段内，2种轨道的钢轨表面粗糙状态基本一致。3 振动响应分析3.1最大 Z振级分析3.1.1测试样本目前，国内一般采用垂向计权加速度级（Z 振级，VLZ）评价城市区域的环境振动水平。VLZ可以综合反映 180 Hz频段内振动响应的统计结果。VLZ=10lg(10()VLi+i/10)（1）其中：VLi为第 i 个频带的振动加速度级（dB）；i为计权因子（dB），可参考 ISO 2631/11997。具体计算过程中，VLZ计算积分常数设为 1 s、重叠系数为 3/4，依次计算不同时间窗内的 VLZ可获得列车通过的运行 Z 振级（VLZ（t）。最大 Z 振级（VLZ，max）为列车通过时间内 Z振级的最大值。笔者选取的 2 个对比测试断面的隧道结构、埋深、地质条件、曲线半径、车速和钢轨表面粗糙度状态等基本一致。此时，影响轨道减振性能评价结果的随机因素主要有 2 点：同一运营线路的列车数量较多，不同列车的服役时间、车轮磨耗状态和载重等均存在显著差异；测试过程中存在偶然误差。对于正常运营的地铁线路，一天内上线运行的多趟列车是按照线路运行图呈现某种既定的编排顺序，且车轮磨耗状态越差，对应列车通过引起的振动响应越大19。因此，测试结果一般呈现与列车运营编排顺序相关的周期性波动特征。图 3为一天内所有运营列车通过的 VLZ，max。对比可知，同一天内不图 1测试断面位置Fig.1Measuring sections图 2钢轨表面粗糙度级测试结果Fig.2Test results of rail surface roughness level图 3一天内所有运营列车通过的 VLZ,maxFig.3The VLZ,max of different trains passing through the test section in whole day45振 动、测试与诊断第 44 卷 同列车通过引起的 2个测试断面的 VLZ，max差异均超过 10 dB；在一些典型时间段内，不同测试断面的VLZ，max呈现明显的周期性变化，即这 3 个典型时间段内（T1，T2，T3）的振动响应是由编排顺序固定的 16列车往复 3次通过测试断面引起的。图 4 为典型时间段内的 VLZ，max。VLZ，max仅反映列车通过固定测试断面过程中，某 1 s 时间内 180 Hz 频段内振动响应的统计结果。因此，同一列车多次通过引起的 VLZ，max也稍有差异，但一般不超过 5 dB。由于 2 个断面的测试是同时开展的，虽然不同轨道测试断面的波动幅值相差明显，但变化规律基本一致。图 4 中标注的 3 列典型列车 F1，F2，F3多次通过时引起的隧道壁 VLZ，maxx离散较小，且引起的振动差异基本覆盖了不同列车引起隧道壁VLZ，max的离散范围。3.1.2Z振级相对插入损失减振轨道减振效果的定量评价指标一般为插入损失（insertion loss，简称 IL），其定义为IL=VLw0-VLw1=20lgaw0aw1（2）其中：VL 为振动级；a 为振动加速度；下标 w0 代表未使用减振措施的普通轨道，w1代表减振轨道。由式（2）可知，当插入损失为正值时，表示有减振效果，反之无减振效果。文献 20 给出了减振措施 Z振级相对插入损失的定义：在其他条件相同的条件下，使用减振轨道相对于普通轨道形式在隧道壁源强测点处 VLZ，max之间的差值记为 VLZ，max。图 5 为一天内所有运营列车通过的 VLZ，max。随机列车荷载作用下，钢弹簧浮置板轨道展现出了良好的减振效果，但不同列车通过时的 VLZ，max差异超过 10 dB。此外，在 3 个典型时间段内 VLZ，max也呈现与列车运营编排顺序相关的周期性变化。图 6为 3个典型时间段内 16趟列车通过时钢弹簧浮置板轨道减振效果（VLZ，max）。可见，同一列车 先 后 3 次 通 过 测 试 断 面 的 VLZ，max差 异 接 近5 dB。VLZ，max仅反映 1 列车分别通过 2 个测试断面时的 VLZ，max的差值，计算结果与列车不同车轮经过 2个测试断面时的轮轨接触状态、车辆载重、测试偶然误差等因素相关，因此具备较强的随机性。图 7为 VLZ，max的统计结果。对比测试段面的VLZ，max标准差为 3.49 dB，且有 32.54%的测试样本无法满足 DB11/T 8382019 规定的特殊减振措施的减振效果。图 4典型时间段内的 VLZ,maxFig.4The VLZ,max of different trains in typical times图 5一天内所有运营列车通过的 VLZ,maxFig.5The VLZ,max of different trains passing through the test section in whole day图 6典型时间段内 16 趟通过列车的钢弹簧浮置板轨道减振效果Fig.6The vibration reduction effect of SSFST for 16 trains passing through in typical times图 7VLZ,max统计结果Fig.7Statistical distribution characteristics of the VLZ,max in whole day46第 1 期李明航，等：钢弹簧浮置板轨道减振性能现场对比测试3.21/3倍频程振动加速度级对比损失3.2.1测试样本及典型数据振动加速度级（vibration acceleration level，简称 VAL）反映不同频段振动能量的大小，其公式为VAL(fi)=20lgarms()fia0（3）其中：fi 为 1/3 倍频程中心频率；VAL（fi）为分频振动加速度级（dB）；arms（fi）为分频振动加速度有效值（m/s2）；a0为振动加速度参考值（10-6m/s2）。2个测试断面一天内所有测试样本的振动加速度级及统计结果（均值与标准差）如图 8 所示。1250 Hz 频段内大部分中心频率处不同测试样本分频振动加速度级相差超过 10 dB，其中部分中心频率的离散甚至超过 20 dB；400 Hz 处的振动响应受钢轨波磨的强迫激励控制，不同列车通过引起的振动响应基本一致，相差不超过 5 dB。参考插入损失的定义，在运营地铁线路上，通过选取普通轨道和减振轨道敷设区段线上评估减振性能时，由于 2 种轨道的赋存环境和轮轨激励并不完全一致，此时获得的轨道减振效果通常被定义为对比损失（comparison loss，简称 CL）。图 9 为振动加速度级对比损失样本统计。如图 9所示，本研究测试案例下，除了在钢弹簧浮置板轨道的自振频率附近（810 Hz），其他频段均表现出了良好的减振效果，但在不同列车激励作用下，部分中心频率的对比损失相差超过 10 dB。图 10 为典型中心频率对比损失统计。分别给出了典型中心频率（10，25，40，63，100及 160 Hz）对应的振动加速度级对比损失的分布特征。图 9振动加速度级对比损失样本统计Fig.9The CL of different trains passing through the test section in whole day图 8一天内所有测试样本的振动加速度级及统计结果Fig.8Vibration acceleration levels and statistical results of all test samples in whole day图 10 典型中心频率对比损失统计Fig.10The CL of different central frequencies47振 动、测试与诊断第 44 卷 3.2.2典型列车振动加速度级对比损失针对特定的测试断面，短时间内的轨道状态基本一致。此时，不同列车通过引起振动响应的差异主要源于车轮磨耗状态的不同。因此，为分析不同水平列车激励作用下的振动响应及其对对比损失的影响，筛选图 4 中可以反映不同 VLZ，max量级且多次通过数据一致性较好的 F1，F2及 F3对应的典型列车进行对比分析。T1时段内典型列车时程对比如图 11所示。图 12 为 典 型 列 车 通 过 的 运 行 Z 振 级 及 振 动加速度级。对比可知，同一列车多次通过引起的振 动 响 应 基 本 一 致 性；对 比 不 同 列 车，在 31.5250 Hz 频 段 内，VAL（fi，F1）VAL（fi，F2）VAL（fi，F3）。图 12 典型列车通过的运行 Z振级及振动加速度级Fig.12The moving VLZ and VAL of typical trains图 11T1时段内典型列车时程对比Fig.11Acceleration time history of typical trains in T148第 1 期李明航，等：钢弹簧浮置板轨道减振性能现场对比测试图 13 为典型列车通过的振动加速度级对比损失。由于较低频的振动响应由列车准静态激励控制，因此在 12.5 Hz以下频段，不同列车通过时对比损失计算结果的平均值基本一致；1680 Hz涵盖了地铁诱发环境振动响应的特征频段，但在不同中心频 率 处 的 对 比 损 失 分 布 特 征 差 异 显 著；在 100200 Hz频段，几乎所有中心频率处基本均为 CL（fi，F1）CL（fi，F2）CL（fi，F3）。4 振动响应与减振效果的相关性假设减振轨道振动响应与普通轨道的振动响应线性相关，即VLw1(fi)=k(fi)VLw0(fi)+c1(fi)（4）对比损失可表示为CL(fi)=VLw0(fi)-VLw1(fi)=(1-k(fi)VLw0(fi)-c1(fi)=(1 k()fi-1)VLw1(fi)+c2(fi)（5）其中：k（fi）为线性拟合的拟合斜率；c1（fi）及 c2（fi）均为拟合常数项。由式（5）可知：当 k（fi）1时，随着轮轨动态激励的增强，会获得较小的对比损失评价结果。图 14 为 2 个测试断面隧道壁 VLZ，max与 VLZ，max的关系。虽然 VLZ，max的计算结果具备较强的随机性，但普通轨道与钢弹簧浮置板轨道断面的隧道壁VLZ，max仍具备明显的相关性，参考式（4），线性拟合的斜率 k（VLZ，max）1；63 及 100 Hz 处线性拟合的斜率 k（fi）1。因此，随着轮轨动态激励的增加，不同频率的对比损失评估结果变化规律差异显著。该现象与钢弹簧隔振器动刚度的非线性直接相关，即动刚度呈现明显的频变特性，且随着激励增加，不同频率的动刚度变化规律不一致。5 结 论1）钢弹簧浮置板轨道减振效果的线上评估结果与列车、轨道的实际运营状态直接相关。在随机列 车 动 态 激 励 作 用 下，Z 振 级 相 对 插 入 损 失（VLZ，max）离散超过 10 dB，且部分测试样本无法满足特殊减振的设计需求。2）为获得保守的浮置板轨道减振效果在线评估结果，应选择轮、轨平顺状态良好的运营区段开展对比测试。3）为实现减振轨道的精细化设计，除分析轨道的动刚度频变特性外，其非线性特征同样值得关注。4）除了良好的减振性能，通过合理的养护维修，使得运营列车及轨道保持良好的运行状态，从而降低动态激励，是减振轨道区段满足振动控制需求的关键。图 13典型列车通过的振动加速度级对比损失Fig.13The CL of VAL corresponding to typical trains图 14VLZ,max与 VLZ,max的关系Fig.14Relationship between VLZ,max and VLZ,max49振 动、测试与诊断第 44 卷 参考文献1王文斌，刘力，孙宁.我国城市轨道交通轨道减振现状与发展趋势 J.中国铁路，2013（4）：91-94.WANG Wenbin，LIU Li，SUN Ning.Overview on current research and development trend of rail vibration reduction for urban rail transit in China 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Center，China Academy of Railway Sciences Corporation LimitedBeijing，100081，China）（2.School of Civil Engineering，Beijing Jiaotong UniversityBeijing，100044，China）AbstractIn order to study the vibration reduction effect of steel spring floating slab track（SSFST）on operation line under random moving train load，a comparing in-situ test is performed at the same time on two measuring sections including regular ballastless slab track and SSFST in the same curve section of a subway line.The results indicate that：the on-line evaluation results of the vibration reduction effect of SSFST are directly related to the operation state of the train and track.The difference value（VLZ，max）is even more than 10 dB under random dynamic excitation，and some test samples fail to meet the design requirements of special vibration reduction.In order to obtain conservative evaluation results of vibration mitigation effect，the operation section with good wheel and rail irregularity should be selected for comparing in-situ test.Through reasonable maintenance，keeping the operating trains and tracks in good operating condition is the key to meeting the vibration control requirements of the vibration-damping track sections.Keywordssteel spring floating slab track；vibration mitigation effect；train-induced vibration；metroLightweight Rail Fastener Fault Detection Method Based on Improved MobileVit and GradCamYAO Dechen1，2，WANG Yanliang1，2，YANG Jianwei1，2，XU Lixin3，ZHANG Fan1，2（1.School of Machine-Electricity and Automobile Engineering，Beijing University of Civil Engineering and ArchitectureBeijing，100044，China）（2.Beijing Key Laboratory of Performance Guarantee on Urban Rail Transit Vehicles，Beijing University of Civil Engineering and ArchitectureBeijing，100044，China）（3.Chen Gai Sluice Management Office，Water Supply Bureau of Dongping Lake Administration BureauTaian，271599，China）AbstractIn response to the challenges of the large scale of conventional deep learning networks，high hardware demands for field devices，and the intricate and labor-intensive process of manually annotating location data，this paper introduces an innovative approach to rail fastener fault detection.This method only makes semantic annotation for training data，improves the lightweight Transformer model.Further，incorporating the gradient-weighted class activation mapping（Grad-CAM）module can visualize the weight distribution of the feature map output generated by the model.This visualization provides insights into the model performance in rail fastener detection.Subsequently，the resulting activation map is binarized to precisely pinpoint and identify the target location.Experimental results demonstrate that the improved lightweight model for track fastener detection achieves an impressive accuracy rate of 94.31%in real-world railway environments.Keywordsrail fastener；intelligent fault diagnosis；deep learning；lightweight network196