基于轨道数据对齐的ARIMA模型的轨道不平顺预测

朱洪涛; 陈品帮; 魏晖; 梁恒辉

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基于轨道数据对齐的ARIMA模型的轨道不平顺预测

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摘要

轨道几何尺寸数据是在对被测轨道进行检查时得到的,而不同时间的历史数据,由于检查环境和条件存在变动,其数据表现经常伴随着累积里程误差的存在,导致数据存在无法对齐的现象,从而不能精准预测轨道不平顺的发展。针对此问题,提出将多组原始数据依次以某一步长进行分段验证,以互相关函数相互进行评价,将各组原始数据的里程对齐之后得到有效的观测值。以广铁集团惠州工务段杭深线潮汕站4道K1317+150-K1317+350间的2013-2015年度的历史数据作为试验样本,通过建立自回归积分滑动平均模型(auto-regressive integrated moving average model,简称ARIMA)预测轨道不平顺。结果表明,将轨道几何尺寸原始数据对齐后再进行其不平顺状态的预测研究,可以达到更高的试验精度,其相对误差绝对值的最大值小于5%,样本中相对误差均值为1.75%,适用于工程。

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来源
《振动．测试与诊断》 |2019年第3期|596-602|共8页
作者
朱洪涛; 陈品帮; 魏晖; 梁恒辉;
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作者单位

南昌大学机电工程学院;

南昌330031;

江西科技学院汽车工程学院;

南昌330098;

广铁集团惠州工务段;

惠州516000;

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正文语种 chi
中图分类线路检测及设备、检测自动化;机械运行与维修;
关键词
预测; 轨道不平顺; ARIMA模型; 累积里程误差; 对齐; 互相关函数;

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