Comparative Analysis of Time-frequency Characteristics of of Seismic Seismic Signal Signal Induced Induced by by High-speed High-speed Train Train

BAO Qianzong1,2,†, XU Jie1,2, XU Mingrui1,2

1. School of Geological Engineering and Geomatics, Chang’an University, Xi’an 710054; 2. The Joint Research Group of High-speed Rail Seismology, Beijing 100029; † E-mail: qzbao@chd.edu.cn

Abstract The time-frequency spectrum analysis of high-speed train (HST) seismic signals measured in Baoding, Hebei Province and Shenzhen, Guangdong Province is carried out by using synchrosqueezing wavelet transform. It is found that the seismic signals generated by HST passing through viaducts are more abundant in low-frequency information than those generated by running through tunnels and on the surface. Through the time-frequency spectrum characteristics of the HST seismic signal, the state of change of the runing speed of HST can be determined. Key words high-speed train seismology; time-frequency analysis; synchronous compression wavelet transform; equidistant spectral lines

在地震监测等传统地震学研究中, 将列车振动视为有害噪声的主要来源, 地震监测仪通常避开在铁路附近的场地布设[1]。我国规定, 如果铁路与地震监测仪位于差别很大的地质结构体上, 或中间有山脉或冲击谷地相隔, 地震台站对铁路的避让距离是3 km; 如果铁路与地震监测仪位于相同的地质结构体上, 并且中间无山脉或冲击谷地相隔, 地震台站对铁路的避让距离是5 km[2]。以往对列车振动的研究集中在其对地震台站监测的干扰以及对铁路附近建筑物的破坏方面, 很少将列车振动视为一种震源, 用于探测地下结构的研究。当前对列车振动的研究, 目的是更好地理解列车振动的产生和短程传播机制, 主要用于解决铁道

[3]附近建筑物的安全问题。Ditzel等 提出一种基于动车响应积分表示来计算动车位移的新方法, 并进行理论模型模拟, 结果与实测动车振动记录比较吻合。Wu等[4]研究了多轮轨结构的相互作用对高频轨道振动记录的影响。Kaynia等[5]归纳了瑞典南部高速列车引起的路基和铁路路堤振动响应的测试方案以及为预测路堤和地基响应而建立的数值预测模拟模型, 利用预测模型提出一种有效的地面振动补

[6]偿措施。Degrande等 测量了运行于巴黎‒布鲁塞尔‒阿姆斯特丹‒科隆间的国际高速列车以223~314 km/h的速度通过铁轨时的自由振动和轨道响应。陈棋福等[7]对大秦铁路怀柔段的观测试验记录进行初步分析, 表明列车振动具有频谱较宽、重复性好和稳定性强等优点, 认为列车振动是浅层结构成像

[8]的潜在震源。Fuchs 等 分析了高灵敏度宽带传感

器测量的列车振动, 观察到列车振动中等距谱线的显著特征, 指出以连续转向架为主导结构的准静态轴向载荷是等距谱线的主要原因。徐善辉等[9]通过对京津高铁地震信号的观测, 讨论高铁地震信号与列车车次、运行速度和观测位置之间的关系。

现有的研究结果使人们逐渐认识到, 高铁振动作为一种震源, 具备检测高铁运行安全和探测地下结构的巨大潜力。高铁地震联合研究组于2018 年开始相应的数据观测和研究工作, 北京大学宁杰远研究组在广东深圳和河北保定地区布置多期观测任务, 为后续的研究提供重要的数据支持。曹健等[10]将高铁震源简化成一个移动的线源, 并给出在该震源作用下弹性半空间和全空间的Green函数。刘磊

[11]等 对深圳观测数据中 4500余条高铁地震信号进行属性提取和聚类分析, 结果表明高铁震源的可重复性高, 不同观测点接收到的信号对高铁运行地质环境变化的敏感程度比较高。张唤兰等[12]对高铁地震数据干涉成像技术做了初步探索。王晓凯等[13‒14]利用挤压短时傅里叶变换, 研究高铁地震信号的分立谱特征及其与列车车厢长度和运行速度之间的关系, 并利用形态成分分析方法实现地震信号

[15]的稀疏化建模。张固澜等 给出一种高铁地震震源子波的时间函数。

本文基于王晓凯等[13]的研究, 利用同步挤压小波变换, 对深圳和保定地区的观测数据进行挤压时频分析, 对比分析高铁列车通过隧道、高架桥梁等运行环境时地震信号的时频谱特征, 为进一步认识高铁地震信号的产生机理和后续应用提供参考。

1 同步挤压小波变换原理

2011 年, Daubechies 等[16]提出同步挤压小波变换。首先, 对时域信号s(t)进行连续小波变换:

图 1列车经过时 PKU21台站接收的三分量高铁地震信号Fig. 1 Three-component high-speed train seismic signals received by PKU21 station when the train passed

图 2图 1中三分量高铁地震信号的振幅谱Fig. 2 Amplitude spectra of three-component highspeed train seismic signals in Fig. 1

Fig. 3图 3图 1中三分量高铁地震信号的同步挤压小波变换时频谱Synchrosqueezing wavelet transform spectra of three-component high-speed train seismic signals in Fig. 1

图 4列车经过时 BS005 台站接收的三分量高铁地震信号Fig. 4 Three-component high-speed train seismic signals received by BS005 station when the train passed

图 5图 4中三分量高铁地震信号的振幅谱Fig. 5 Amplitude spectra of three-component highspeed train seismic signals in Fig. 4