2025年5月30日，课题组数据（产品）知识产权“地铁列车车厢三轴振动位移数据集”顺利登记。

    登记主体：曾小清、刘汪洋、李在奇

    产权主体：曾小清，刘汪洋，李在奇，冯庆胜，周希圣

    登记号：SZ2025140003371.6

    证书编号：20250431000003371

     产权公开详细内容如下，证书详见附件。

    摘要：本数据集为地铁列车车厢底部三轴（横向，纵向，垂向）振动数据集。地铁列车通过钢轨不平顺区段时产生的垂向振动较为显著。本数据集采用三轴位移传感器采集了4节编组B型地铁列车达速区间共计12km车厢底部三轴振动位移时域信号。数据采集区段为五段，每段长度为2.4km。采样时间共计579秒。信号采集过程中，地铁列车处于AW0载荷（空载）状态。磁吸传感器密贴于车厢底部几何中心，采样频率为1000Hz，传感器工作截止频率为20Hz。数据集包括五不同区段振动数据，每区段长2.4km。数据集字段包括采样时间，X轴位移(μm)，Y轴位移(μm)，Z轴位移(μm)四条字段。三轴振动位移精确到1微米。区段1有116437条，区段2有106036条，区段3有151072条，区段4有104971条，区段5有101038条，共计579554条。 数据集F,G,H列字段记录了列车运行路程和对应速度和列车所处位置，共计61个记录点。

    规则或算法说明：采用FFT快速单边离散傅里叶变换法和低通滤波器，提取振动数据集的低频特征。将垂向振动信号和列车实际运行曲线结合，得出列车在特定时间速度位移下的垂向振动信号。 创新性劳动：利用所采集数据集，建立地铁列车受电弓垂向振动幅度优化模型。建立受电弓三质量块归算模型。然后利用四阶龙格库塔算法，将所采集车厢振动信号转换为受电弓弓头振动位移频域信号。采用三分之一倍频程法，将0.5-80Hz范围内的弓头复杂非线性频域信号转化为地铁列车可靠性评估定量指标，并为列车运行状态评估和速度控制提供依据。三分之一倍频程法计算公式为：ω0=√(∑_{i=1}^{17}n_i2×RMS(a_i))。其中，RMS(a_i)为第i个1/3频带内的加速度均方根，n_i为17段1/3倍频程中心频率的加权系数。通过分析列车速度和垂向振动幅度的关系，可以在列车通过不同区段时设置受电弓高可靠性推荐速度。 基于后验回放机制的深度确定性策略梯度(HER-DDPG)算法，学习受电弓高可靠性推荐速度曲线，实现提高受电弓使用可靠性和使用寿命为导向的地铁列车自动驾驶。本优化模型可使受电弓平均垂向振动幅度和燃弧发生率降低3.57％和8.83％。

    数据应用场景：本数据集适用于地铁列车达速运行条件下，弹性接触受电弓的状态识别和振动控制。使用条件包括：仅考虑列车达速运行模式，速度应保持在60km\h以上，列车达速运行区段长度为1km以上，列车供能方式应采用受电弓-悬链线模式。数据字段为X轴，Y轴和Z轴振动位移。车厢应被视作刚体，钢轨应被视作无限长欧拉梁，轮轨关系应适用于赫兹非线性弹性接触理论。数据集可用于分析振动引起的乘客不舒适感受，可用于评估列车各部件工作状态和剩余寿命，还可将本数据集作为振动主动控制输入信号，验证控制算法效果。

      数据(产品)知识产权登记证书登记证书.pdf