轨道车辆结构振动损伤识别技术综述
轨道车辆是现代化城市轨道交通系统的重要组成部分，其安全性、可靠性和舒适性直
接影响着城市公共交通的质量和效率。

而轨道车辆运行过程中，其结构振动损伤问题一直
是制约其安全和可靠运营的重要因素。

因此，轨道车辆结构振动损伤识别技术的研究与应
用对于保障轨道交通的安全、提高轨道车辆的可靠性和服务水平，具有重要的理论意义和
实践价值。

轨道车辆结构振动损伤识别技术是通过对轨道车辆结构振动信号进行采集、处理和分析，识别车辆结构是否存在振动损伤的一种技术。

其主要流程包括振动信号采集、信号去噪、特征提取和异常诊断等环节。

常用的振动信号采集设备包括加速度计、振动传感器等，信号去噪方法主要包括小波去噪、均值滤波、中值滤波等，特征提取方法主要包括小波分析、时频分析、能量谱分析等，异常诊断方法主要包括人工神经网络、支持向量机、模糊
诊断等。

这些方法一般组合应用，以达到更好的识别效果。

近年来，国内外许多研究者针对轨道车辆结构振动损伤识别技术进行了深入的研究。

文献表明，利用振动信号进行轨道车辆结构振动损伤识别技术的研究已经取得了一定的成果。

Wen等人运用脉冲响应函数分析方法和小波包分析方法，对地铁车辆电阻器布局和软
件设计的实例进行了分析，结果表明该方法对于地铁车辆结构的异常诊断具有较好的效果。

Korba等人提出了一种基于小波包分析和支持向量机的轨道车辆结构振动损伤识别方法，
并对实验数据进行了验证，结果表明该方法能够有效地识别轨道车辆结构振动损伤。

Shen
等人基于小波包分析和支持向量机算法，对高速列车轮轨系统进行振动损伤诊断，并通过
模拟实验和轮轨试验验证了识别效果。

总之，轨道车辆结构振动损伤识别技术的研究和应用具有广阔的发展前景，但仍然存
在一些问题和挑战。

其中最主要的问题是如何有效地区分正常振动和异常振动，并对不同
类型的振动损伤进行精准的识别和定位，这需要研究者不断探索和创新。

未来研究方向包
括基于深度学习的结构振动损伤识别技术、多模态传感器数据融合识别技术等。