轻轨轨道检测中的噪声分析与非线性滤波关键技术

本文主要探讨了轻轨轨道检测中线形数据的噪声分析及其滤波处理方法。轻轨线形作为评估轨道运行稳定性和安全性的关键指标，其检测过程中往往会受到多种因素的影响，如轨道梁的晃动、走行面的错台以及检测车辆机械结构的振动，这些都可能导致噪声的产生，包括脉冲噪声、随机平稳噪声和与线形数据无关的噪声。这些噪声的存在会干扰轨道状态的准确评估，因此有效的噪声处理至关重要。 作者肖经洪和汪同庆针对这一问题，首先综述了现有的数字信号预处理算法，考虑了线形数据和噪声特性。他们采用了非线性平滑去噪技术，这是一种能够适应复杂噪声环境的策略，它通过利用高斯分布的权向量对线形数据进行精细处理。这种处理方式特别注重数据的局部特征，能够在保留有用信息的同时，有效地削弱噪声影响。 具体操作中，他们对线形数据的极值、平均值和方差进行了前后对比分析，以验证非线性平滑去噪方法的有效性。结果显示，该方法在实际应用中展现出良好的实用效果，能够提高轨道线形参数的准确性，从而更精确地反映轨道长期运行的状态，对提升轨道维护质量和运营安全性具有重要意义。 本文的研究成果对于轨道检测领域的噪声控制和数据处理有着重要的理论价值和实践指导意义，尤其是在高精度轻轨线形监测和故障诊断方面。此外，文章还可能为其他交通基础设施的线形数据分析提供参考，促进整个交通系统的稳定运行。