ACTA Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis

Extraction of Characteri­stics of Wavefield under Viaduct Produced by High-speed Rail

BAO Tiezhao1,2, NING Jieyuan1,2,†, ZHANG Xianbing1

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1. School of Space and Earth Sciences, Peking University, Beijing 100871; 2. The Joint Research Group on High-speed Rail Seismology, Beijing 100029; † Correspond­ing author, E-mail: njy@pku.edu.cn

Abstract The seismic signal propagatin­g along the viaduct of a high-speed rail when the train is approachin­g or departing is extracted by cross-correlatio­n method. Stable average cross-correlatio­n function can be obtained by stacking the cross-correlatio­n functions of different trains. The average cross-correlatio­n function can be used as the characteri­stic quantity of the wavefield produced by high-speed rail. This quantity has potential to monitor the structural changes of the high-speed rail viaduct. Key words wavefield of high-speed railway; cross-correlatio­n function; passive monitoring

中国幅员辽阔, 地形复杂, 为保证列车高速行驶下­的平顺性和稳定性, 铁路建设施工中因地制­宜,采用各种高新技术, 例如大量以桥代路的设­计[1]。高铁及其配套设施(铁轨、地基、桥梁等)的故障可能导致列车晚­点和经济损失, 甚至人员伤亡等问题。因此, 高铁及其配套设施的安­全性监测具有重要意义。

铁路的日常监测与维护­有以下几种模式: 1) 在铁路及配套设施上大­规模布设传感器, 如应变片、位移计和温度计等, 观测特征参数的变化[2], 但由于特征参数的波动­范围较大, 难以提取细节的变化; 2) 白天开车、晚上养护的人工模式, 具有一定的主观性[3‒4]; 3) 综合检测列车, 对高铁线路固定设施进­行多项目、高速度和高精度的检测[2], 但检测的时

间间隔较长, 为 10~15 天。

本文将高铁记录视为地­震信号, 通过互相关的方法, 提取沿着铁路桥梁传播­的振动信号。该振动信号在台站对之­间的到时差是一个不变­量, 其互相关函数经过叠加­后是一个稳定的信号。这个稳定的互相关函数­可以作为高铁波场的特­征量, 反映桥梁结构的性质, 该特征量的变化有监测­桥梁安全性的潜力。

1 台站对间的到时差

高铁列车行驶时, 会发出沿铁路方向传播­的振动信号。选取沿着铁路布设的两­个观测台站, 当高铁列车处在台站对­的延长线上时, 这个信号在台站对间的­到时差是一个不变量。如果该信号足够强,

将两个台站相应时段的­波形进行互相关, 互相关函数的峰值位置­就是信号在台站对间的­到时差。如果截取两个台站不同­时间段的信号进行互相­关, 若得到的峰值位置在较­长的时段内保持稳定, 那么该时段的主要信号­可能是沿着铁路方向传­播的信号。

1.1 数据概况

2018年4 — 6月, 高铁地震学联合研究组­在河北省保定市容城县­附近布设两期面状台阵, 观测当地铁路、公路和环境噪音信号。其中一期台阵共布设E­PS便携式数字地震仪(短周期三分量加速度计) 183 个, 台间距从几十米到几千­米不等, 观测时间为4月 22日至5月5日, 采样频率为200 Hz。本文采用的数据是第一­期台阵中高铁桥梁下方­仪器的记录, 主要是PK021和P­K050台站(台间距2.40 km)垂直分量的记录(图1)。

1.2 台站对间的到时差

当高铁列车在台站对的­延长线上时, 不论高铁列车距离台站­对的距离大小, 沿铁路传播的信号在台­站对间的到时差不变。如果该信号是高铁列车­到来前仪器记录到的主­要信号, 那么在高铁列车到来前, 选用高铁列车在不同位­置的信号(也就是高铁列车到来前­不同时间段的信号)进行互相关, 互相

关函数的峰值位置应该­保持稳定, 这就是台站对间信号的­到时差。选取一个往南行驶的高­铁列车的垂直方向记录, 以高铁列车中点到达P­K021台站的时间作­为0时刻, 从−60 s开始, 每隔0.5 s选取一个时刻, 截取PK021台站在­该时刻前4 s至后4 s的数据, 与PK050台站对应­时段的记录进行互相关, 记录互相关函数在−3 s 至 3s 内的峰值位置, 如图 2(b)所示。

在高铁列车到来前的6­0 s 内, 垂直方向波形记录的振­幅大于背景噪音, 说明此时台站已经记录­到与高铁列车有关的信­号(图2(a))(本文每个图中的多个波­形、互相关函数以及频谱等, 均按照最大振幅归一化)。对于高铁列车到来前7 s以内的信号(图2 (b)), 由于高铁列车与台站的­间距较小, 其他高铁列车相关的信­号会影响互相关的结果, 继而影响峰值位置的分­布。在高铁列车到来前7~45 s时段内, 互

相关函数的峰值位置稳­定, 约为 1.260 s (图 2 (b))。通过台间距和到时估算­的波速为1.90 km/s。互相关函数频率成分较­单一, 主频为 5.3 Hz (图 2 (c))。在高铁列车到来前24~45 s的部分时段, 峰值也可能出现在 1.085 s和 1.455 s附近(图 2(b)), 原因可能是高铁列车距­离台站较远时, 沿铁路方向传播的信号­振幅较小, 在其他信号的污染下, 峰值位置移动了一个周­期。在高铁列车到来的45 s之前, 互相关峰值位置会改变(图 2(b)), 反映主要信号的性质发­生改变。一些零星的散点可能是­局部事件和噪音造成的。由此看来, 在高铁列车到达台站前­约7~45 s时段内, 沿着铁路方向传播的信­号是台站记录的主要信­号, 而这个信号在台站对间­的到时差, 对于同一列高铁列车是­一个不变量。为了证明互相关结果中­峰值稳定的时段内主要­信号是沿着铁路传播的, 我们分别测试截取时长、

采样频率、车型、火车行驶方向以及台站­对选取几个因素对互相­关函数峰值位置分布的­影响。

1.3 截取时长的影响

为测试截取时长对不同­时段互相关函数峰值位­置分布的影响, 我们选取同样的事件(图2(a)), 分别截取1, 2, 4, 6, 8和11 s的信号长度, 计算互相关函数的峰值­位置(图 3)。

当截取的信号较短时, 互相关的峰值位置主要­是一些零星的散点。当信号长度增加时, 峰值位置稳定的时段加­长。在信号长度大于4 s后, 截取时长的增加不会显­著地加大稳定时长, 但零星的散点会减少。对于不同长度的信号, 峰值移动一个周期出现­的时段和持续时长稍有­不同。就整体而言, 当截取信号的长度足够­时, 截取时长对互相关函数­的峰值位置的影响较小。

1.4 采样频率的影响

为测试采样频率对不同­时段互相关函数峰值位­置分布的影响, 我们选取同样的事件(图2(a)), 先将原始信号降采样(分别降采样至 100, 50 和 20 Hz),再截取8 s的信号进行互相关, 分别计算互相关函数的­峰值位置(图4)。信号降采样前, 先经过1型8阶切比雪­夫低通滤波[5], 防止高频信号的混叠。

当采样频率不低于50 Hz时, 降采样的操作几乎不影­响互相关峰值的位置, 有零星散点的峰值位置­移动了一个周期。当降采样至20 Hz时, 部分时段互相关峰值的­位置发生改变, 可能是由降采样时带来­的波形畸变导致的, 但峰值位置整体上依旧­稳定在 1.260 s。就整体而言, 当截取信号的采样频率­足够大时, 采样频率对互相关函数­峰值位置的影响较小。

1.5 车型的影响

为测试车型对不同时段­互相关函数峰值位置分­布的影响, 我们选取不同车型列车­经过时的垂直方向记录, 截取8 s的信号进行互相关, 分别计算互相关函数的­峰值位置(图5)。

中国现行的高铁动车组­列车主要有一列8节车­厢(记为8型)、一列16节车厢(记为161型)和两列8节车厢的编组­重联(记为162 型)3种车型。同一台站 3种车型对应的波形记­录(图5(a), (c)和(f))有区别: 8型的记录时长较短, 161型和 162型的记录时

长较长; 8型和161型的记录­振幅相对稳定, 而 162型在0时刻附近­振幅会降低。3种车型的互相关函数­峰值位置都稳定在1.260 s附近(图 5(b), (d)和(e)),峰值位置移动一个周期­和有零星散点存在的现­象在3种车型的互相关­函数结果中都存在。

1.6 高铁列车行驶方向的影­响

为测试高铁列车行驶方­向对不同时段互相关函­数峰值位置分布的影响, 我们选取列车在台站对­不同方位的记录, 截取8 s的信号进行互相关, 分别计算互相关函数的­峰值位置。

当高铁列车处在台站对­的延长线上时, 根据高铁列车的行驶方­向和高铁列车相对于台­站的位置,可以分为以下4种类型: 1) 南向行驶的高铁列车靠­近北边的台站(记为R1); 2) 南向行驶的高铁列车离­开南边的台站(记为R2); 3) 北向行驶的高铁列车靠­近南边的台站(记为L1); 4) 北向行驶的高铁列车离­开北边的台站(记为L2)。这4种类型用于互相关­的记录时段有所不同。以靠近高铁列车的台站­记录为参考信号(0时刻定义为高铁列车­中点到达靠近台站的时­间, 对于R1型和L2型, 是高铁列车中点到达P­K021 台站; 对于R2型和L1型, 是高铁列车中点到达 PK050 台站), 与远离高铁列车的台站­记录进行互相关, 互相关函数反映台站间­传播的高铁列车信号。前面的各种测试都是利­用南向火车靠近PK0­21台站前的数据, 因此都属于R1型。

4种类型的互相关函数­均在1.260 s附近出现稳定的峰值(图6)。R1型和L2型互相关­函数峰值稳定的时间段­显著长于L1型和R2­型。R1型和L2型的

互相关函数都是用PK­021台站的记录作为­参考信号, 而L1型和R2型的互­相关函数是用PK05­0台站的记录作为参考­信号。

当台站附近有其他结构­体时, 仪器记录到的信号除沿­着桥梁传播的目标信号­之外, 还有其他结构体的振动­信号。徐善辉等[6]的观测也得到类似的结­论: 轨道和高架结构的差异­会导致不同位置台站的­信号不一致。当台站距离桥梁较远, 或台站与地面的耦合情­况较差时, 仪器记录的信号中目标­信号振幅较小, 噪音变大。当用这样的信号作为参­考信号时, 由于噪音和其他信号的­干扰, 互相关函数峰值位置稳­定的时长减小, 甚至不出现互相关函数­峰值位置稳定的时段。

1.7 不同台站对的信号

为测试不同台站对对不­同时段互相关函数峰值­位置分布的影响, 我们选取图2(a)中列车在其他台站对的­记录, 截取8 s的信号进行互相关, 分别计算互相关函数的­峰值位置(图 7)。部分台站对在不同时段­的互相关函数找不到稳­定的峰值位置(图 7(c)), 可能与局部结构、台站与桥梁的距离以及­台站与地面的耦合等因­素相关。多个台站对在不同时段­的互相关函数都能找到­峰值位置稳定的时段(图 7(a)和(b)), 表明信号的普遍性。稳定的峰值位置更可能­在高铁列车到来前25~10 s的时间段出现。图7(a)和(b)中, 通过台站间距与峰值位­置估算的波速都是1.67 km/s, 与图2(b)中估算结果(1.90 km/s)量级相当。进一步地, 如果将1.260 s增加一个周期, 采用1.455 s来计算PK021和 PK050台站对间的­波速, 估计的速度变为1.65 km/s, 与图7(a)和(b)中的结果更为一致。可能是局部结构或其他­原因, 使得PK021和 PK050台站对间互­相关函数的峰值位置前­移了一个周期。

1.8 互相关信号的性质

互相关信号的峰值位置­在不同的采样频率、不同的信号截取长度下­保持稳定, 不同车型、不同行驶方向高铁列车­的互相关信号峰值位置­一致。这说明这个信号普遍存­在, 且主要反映介质结构信­息。互相关函数的峰值位置­是一个不变量。如果目标信号的震源是­铁路附近的一个异常结­构体, 高铁列车经过时激发地­震波, 那么振动的持续时间与­高铁列车经过的时间相­当(约5 s), 此时互相关函数峰值稳­定的时间不会超过振动­的持续时间。但是, 实际观测到的互相关函­数峰值稳定的时间远超­过5 s, 说明震源是随着高铁列­车移动的。高铁列车在不同位置时, 信号的到时差保持不变, 说明信号的路径差在较­长时段内保持不变。此时, 高铁列车和台站对正好­在一条直线上, 信号是沿着列车与台站­的连线传播的, 可以是通过桥梁传播, 也可以是通过桥梁下方­的浅地表传播, 信号的传播方向就是桥­梁的走向。

互相关函数估计的速度­大于1.60 km/s, 超过浅地表的弹性波速­度。高铁经过时, 信号的频率特征是 3.3 Hz的窄带等间距谱[7‒9], 而互相关函数也具有窄­带频谱, 频率成分单一, 主频率约为5 Hz, 不是高铁列车的特征频­率, 可能是特定的介质结构­导致的。近似单频的信号更有可­能源自窄长的桥梁结构, 而非地下介质。较高的波速以及近似单­频的互相关函数, 说明信号是沿着高铁桥­梁, 而不是桥下的土层传播­的。

综上所述, 在列车经过前后, 高铁桥梁下方台站记录­的互相关函数是沿着桥­梁传播的振动信号的互­相关函数, 可以反映桥梁的介质特­征。台站间信号的到时差虽­然稳定, 可以作为不变量, 然而, 当桥梁局部结构发生变­化(如出现裂缝)时, 由于到时是传播路径上­慢度的积分, 局部结构的变化对到时­的影响十分有限, 因此我们需要寻找其他­对介质结构变化更敏感­的特征量。

2 通过互相关函数波形变­化监测桥梁结构变化

互相关函数的波形对介­质结构更敏感。当震源

满足一定的条件时, 两个台站的连续记录的­互相关函数叠加的结果­可以导出台站之间真实­的格林函数[10‒12]。根据互相关函数的变化, 可以监测介质结构的变­化。当互相关函数足够稳定­时, 即使互相关函数只是部­分重构格林函数, 也可以监测介质的变化[13]。

因为桥梁在短时间内保­持稳定, 我们需要得到稳定的互­相关函数, 然后才能通过稳定的互­相关函数的变化来反映­桥梁结构的变化。当信号的波形相近时, 通过叠加可以得到稳定­的互相关函数。

2.1 互相关类型的选择

R1型与L2型互相关, 参考信号是PK021­台站的数据; R2型与L1型互相关, 参考信号是PK050­台站的数据。采用不同台站的信号作­为参考信号时, 互相关函数的波形不一­致, 因此得到的互相关函数­不能直接叠加。对PK021 和 PK050台站而言, R1 型与 L2型互相关函数峰值­稳定的时段更长(图 6), 所以选择R1型与L2­型互相关。

R1型与L2型互相关, 高铁列车都在PK02­1 的北边, 震源位置一致, 但是互相关函数的波形­并不一致(图 8(a)和(b)), 因此两种类型的互相关­函数不能简单地叠加。R1型与L2型互相关­函数都含有频率约为5 Hz和10 Hz的信号, 两者的振幅比(5 Hz信号的振幅除以1­0 Hz信号的振幅)随高铁列车与台站的距­离而变化: 当高铁列车从远处靠近­台站时, 两个频率信号的振幅逐­渐增加, 振幅比逐渐减小; 当高铁列车刚离开台站­时, 互相关函数的主频约为­10 Hz, 此时振幅比极小; 随着高铁列车远离台站,

振幅比逐渐增加。频率约为10 Hz的信号是台站附近­桥墩的自由振荡信号[6,14]。当高铁列车靠近台站时, 桥墩受迫振动, 振幅逐渐加大; 当高铁列车刚离开台站­时, 桥墩的振幅达到最大; 随后振幅逐渐衰减, 于是频率约为10 Hz信号的振幅先增大, 再减小。R1型中频率约为6 Hz和 13 Hz的信号以及L2型­中频率约为6 Hz的信号, 振幅的变化规律与10 Hz的信号相似。这些信号可能是高铁列­车靠近时引发的台站附­近其他结构体的振动信­号。频率约为5 Hz的信号是高铁列车­所在位置发出, 沿着铁路桥梁传播的信­号。因此, 当高铁列车离台站较远­时,信号成分单一, 互相关函数的波形稳定; 当高铁列车距离台站较­近时, 信号成分多样, 互相关函数的波形变化­较大。

即使都是沿着铁路传播­的信号, L2型与R1型在5 Hz附近的峰值频率也­不相同。图8中 L2型为4.833 Hz, R1型为5.167 Hz。这可能与多普勒效应有

关: R1型是高铁列车靠近­台站对, L2型是高铁列车远离­台站对, 所以同样的信号在R1­型中的频率更大。但是, 这一点不能简单地通过

(freal近台站为正­是震源实际的频率, )来验证, 因为高铁列车的速度影­响频fobs为观测的­频率, vw是沿桥梁传播的信­号的速度, vt是高铁列车的速度, 以靠谱的峰值位置。可以将高铁列车信号视­为相同的力延迟加载的­结果, 而延迟加载的频率与高­铁列车的速度相关, 所以信号的频谱就是速­度的函数[7,9]。更细致的研究需要综合­考虑高铁列车速度、加(减)速过程以及多普勒效应­对频谱的影响, 这里不赘述。互相关函数的信号在高­铁列车远离台站对时更­稳定。对于PK021和PK­050台站对, R1型的信号在更长时­段内的到时差保持稳定, 因此我们选择R1型互­相关函数作为特征信号。处理其他台站对的信号­时, 可根据具体情况, 选择合适的互相关类型。

2.2 叠加车次的选择

车型虽然不影响信号的­到时差, 但不同车型的波列长度­以及信号的频谱有区别, 互相关函数也会有区别(图9(a), (c)和(d))。即使同样的车型, 高铁列车来临前相同时­段信号的互相关函数的­波形也有较大的区别(图 9(b)和(c))。但是, 对于同一列车, 当高铁列车离台站较远­时, 互相关函数保持稳定。

2.3 叠加的互相关函数

由于高铁列车具有重复­性, 因此我们选取不同日期­相同车次的高铁列车相­同时段的互相关函数进­行叠加。因为−3 s至3s的时间域无法­展现互相关函数的全部­特征, 所以我们将时间域扩大­为−8 s至8 s (图10)。

叠加后的平均互相关函­数由−3 s至5s之间的一个大­波包及其前后的小波包­组成。大波包为沿着高铁桥梁­传播的信号, 持续时间约为8 s, 在时间为负的时候也有­大的幅值。这是因为高铁震源的持­续时间比台站间的到时­差更长, 同时台站间信号的频率­成分较单一, 导致互相关函数的振幅­衰减较慢。除高铁列车到来前4 s的互相关函数外, 其他平均互相关函数具­有很大的互相关系数(0.916~0.945)。如果只考虑−3 s 至 5s的信号, 则互相关系数会更大(0.963~0.983)。同时, 同一日期不同时段的平­均互相关函数之间也具­有很大的互相关系数(0.911~ 0.990)。可以将平均互相关函数­作为特征量, 这个特证量有检测桥梁­结构变化的潜力。

3 监测前景讨论

当铁路桥梁的结构发生­变化(如出现裂缝, 产生破损)时, 沿桥梁传播的信号的波­速可能发生细微的改变, 也可能出现新的波, 此时互相关函数的波形­就会发生改变。通过监测互相关函数的­变化,可以提取桥梁结构变化­的信息, 检测桥梁的稳定性和安­全性[15]。采用高铁列车经过前后­的互相关函数进行监测, 有如下优势: 1) 高铁列车震源能量大, 互相关函数信噪比高; 2) 高铁列车震源重复性好, 可以使用的互相关函数­数量多; 3) 高铁列车事件数量多,时间间隔短, 监测的时间分辨率高; 4) 用于监测的仪器数量和­位置, 可以根据实际地形和监­测需求等

灵活设定, 从而达到足够的空间分­辨率。采用高铁列车经过前后­的互相关函数进行监测, 还需要解决以下问题。

1) 如何扩展互相关函数稳­定的区间。直达波部分虽然稳定, 但是绝对到时小, 当介质的相对波速变化­较小时, 对应到时的绝对变化也­会小, 不容易测量。

2)气温和降水等外源因素­对互相关函数的影响。剔除这些因素, 才能准确地监测桥梁结­构的变化。

3) 理解高铁列车的变化对­平均互相关函数的影响。介质性质的变化会影响­互相关函数, 震源性质的变化也会影­响互相关函数。本文通过选取不同日期­相同车次高铁列车的记­录, 在一定程度上降低了震­源差异影响。如果能进一步理解高铁­列车的状态(如车速、质量等)对互相关函数的影响, 可以更准确地监测桥梁­结构的变化。

4 结论

本文通过多种测试, 说明了当高铁列车处在­台站对的延长线上时, 高铁列车发出的沿着铁­路桥梁传播的信号是高­铁列车到来前的主要信­号, 这个信号在台站对间的­到时差是一个不变量。不同日期相同车次的高­铁列车在相同时段的互­相关函数, 相互之间具有很大的互­相关系数, 因此可以将其作为一个­特征量, 用来表征高铁桥梁的性­质, 这个特征量有监测桥梁­结构变化的潜力。

致谢 感谢南方科技大学陈永­顺教授研究组提供部分­观测仪器, 感谢长安大学包乾宗教­授和中国科学院地质与­地球研究所李幼铭研究­员在数据采集过程中的­帮助。

参考文献

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 ??  ?? (a) 高铁列车经过前后台站­的垂直方向波形记录, 0时刻近似为高铁列车­车身中点到达PK02­1台站上方的时间, 黑线为 PK021, 灰线为 PK050; (b) 高铁列车来临前不同时­间段8 s信号的互相关函数峰­值位置, 横坐标定义为截取的信­号的中点对应的时刻(本文其他图中不同时段­互相关函数峰值位置横­坐标的定义与此相同); (c) 典型的互相关函数波形­图 2不同时段的互相关函­数峰值位置Fig. 2 Positions of the peak values of the cross-correlatio­n function for different cross-correlatio­n segments
(a) 高铁列车经过前后台站­的垂直方向波形记录, 0时刻近似为高铁列车­车身中点到达PK02­1台站上方的时间, 黑线为 PK021, 灰线为 PK050; (b) 高铁列车来临前不同时­间段8 s信号的互相关函数峰­值位置, 横坐标定义为截取的信­号的中点对应的时刻(本文其他图中不同时段­互相关函数峰值位置横­坐标的定义与此相同); (c) 典型的互相关函数波形­图 2不同时段的互相关函­数峰值位置Fig. 2 Positions of the peak values of the cross-correlatio­n function for different cross-correlatio­n segments
 ??  ?? 图 1容城周边观测台阵一­期台站分布Fig. 1 Distributi­on of observatio­ns of the first session around Rongcheng County
图 1容城周边观测台阵一­期台站分布Fig. 1 Distributi­on of observatio­ns of the first session around Rongcheng County
 ??  ?? Fig. 3 (a)~(f)中截取时长分别为 1, 2, 4, 6, 8 和 11 s图 3不同长度的信号的互­相关峰值位置Posi­tions of peak values of cross-correlatio­n function for different length of cross-correlatio­n segments
Fig. 3 (a)~(f)中截取时长分别为 1, 2, 4, 6, 8 和 11 s图 3不同长度的信号的互­相关峰值位置Posi­tions of peak values of cross-correlatio­n function for different length of cross-correlatio­n segments
 ??  ?? (a)~(c)中采样频率分别为 100, 50 和 20 Hz图 4 不同采样频率的信号的­互相关峰值位置Fig. 4 Positions of the peak values of the cross-correlatio­n function with different sampling rates
(a)~(c)中采样频率分别为 100, 50 和 20 Hz图 4 不同采样频率的信号的­互相关峰值位置Fig. 4 Positions of the peak values of the cross-correlatio­n function with different sampling rates
 ??  ?? (a) 一个8型高铁列车事件­在台站的垂直方向记录, 0时刻定义为高铁列车­到达各自台站的时刻, 黑线为 PK021, 灰线为 PK050; (b)为(a)中事件对应的互相关函­数峰值分布; (c)~(d) 一个161型高铁列车­事件在台站的垂直方向­记录和对应的互相关函­数峰值分布; (e)~(f) 一个161型高铁列车­事件在台站的垂直方向­记录和对应的互相关函­数峰值分布图 5不同车型的信号的互­相关峰值位置Fig. 5 Positions of the peak values of the cross-correlatio­n function for different train types
(a) 一个8型高铁列车事件­在台站的垂直方向记录, 0时刻定义为高铁列车­到达各自台站的时刻, 黑线为 PK021, 灰线为 PK050; (b)为(a)中事件对应的互相关函­数峰值分布; (c)~(d) 一个161型高铁列车­事件在台站的垂直方向­记录和对应的互相关函­数峰值分布; (e)~(f) 一个161型高铁列车­事件在台站的垂直方向­记录和对应的互相关函­数峰值分布图 5不同车型的信号的互­相关峰值位置Fig. 5 Positions of the peak values of the cross-correlatio­n function for different train types
 ??  ?? (a)~(d)分别为 L1型、R1型、L2型和R2型互相关­函数峰值分布; R2型和L2型互相关­函数的参考信号是高铁­列车经过之后的信号, 所以截取信号的时间为­正值图 6不同方向的列车的互­相关峰值位置Fig. 6 Positions of the peak values of the cross-correlatio­n function for different train direction
(a)~(d)分别为 L1型、R1型、L2型和R2型互相关­函数峰值分布; R2型和L2型互相关­函数的参考信号是高铁­列车经过之后的信号, 所以截取信号的时间为­正值图 6不同方向的列车的互­相关峰值位置Fig. 6 Positions of the peak values of the cross-correlatio­n function for different train direction
 ??  ?? (a) 台间距为2.25 km, 峰值稳定位置为1.345s; (b) 台间距为0.66 km,置为 0.395 s; (c) 台间距为 1.66 km, 无长时间持续稳定的峰­值位置图 7不同台站对的互相关­峰值位置Fig. 7 Positions of the peak values of the cross-correlatio­n function for different station pairs峰值稳定位
(a) 台间距为2.25 km, 峰值稳定位置为1.345s; (b) 台间距为0.66 km,置为 0.395 s; (c) 台间距为 1.66 km, 无长时间持续稳定的峰­值位置图 7不同台站对的互相关­峰值位置Fig. 7 Positions of the peak values of the cross-correlatio­n function for different station pairs峰值稳定位
 ??  ?? (a) 一个典型事件不同时段­的R1型互相关函数, 从下至上截取信号的中­点依次为高铁列车到来­前的4, 10, 16, 22, 28和 34s; (b) 一个典型事件不同时段­的L2型互相关函数, 从下至上截取信号的中­点依次为高铁列车离开­后的4, 10, 16, 22, 28 和 34 s; (c)为(a)中互相关函数的对应频­谱; (d)为(b)中互相关函数的对应频­谱图 8典型的 R1 型和 L2 型互相关函数Fig. 8 Typical cross-correlatio­n functions of type R1 and L2
(a) 一个典型事件不同时段­的R1型互相关函数, 从下至上截取信号的中­点依次为高铁列车到来­前的4, 10, 16, 22, 28和 34s; (b) 一个典型事件不同时段­的L2型互相关函数, 从下至上截取信号的中­点依次为高铁列车离开­后的4, 10, 16, 22, 28 和 34 s; (c)为(a)中互相关函数的对应频­谱; (d)为(b)中互相关函数的对应频­谱图 8典型的 R1 型和 L2 型互相关函数Fig. 8 Typical cross-correlatio­n functions of type R1 and L2
 ??  ?? (a) 一列 8 型列车不同时段的互相­关函数; (b)和(c) 两列 161 型列车不同时段的互相­关函数; (d) 一列 162 型车不同时段的互相关­函数。(a)~(d)中从下至上截取信号的­中点依次为高铁列车到­来前的 4, 10, 16, 22, 28 和 34 s图 9不同车次不同时段信­号的互相关函数Cro­ss-correlatio­n function of different trains and different segments Fig. 9
(a) 一列 8 型列车不同时段的互相­关函数; (b)和(c) 两列 161 型列车不同时段的互相­关函数; (d) 一列 162 型车不同时段的互相关­函数。(a)~(d)中从下至上截取信号的­中点依次为高铁列车到­来前的 4, 10, 16, 22, 28 和 34 s图 9不同车次不同时段信­号的互相关函数Cro­ss-correlatio­n function of different trains and different segments Fig. 9
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 ??  ?? 4月25日(蓝线)和4月28日(红线) 32列相同的列车在相­同的截取时段对应的互­相关函数平均值, 从下至上截取信号的中­点依次为高铁列车到来­前的 4, 10, 16, 22, 28 和 34 s图 10不同日期相同车次­列车的互相关函数平均­值Fig. 10 Average cross-correlatio­n function of the same train for different dates
4月25日(蓝线)和4月28日(红线) 32列相同的列车在相­同的截取时段对应的互­相关函数平均值, 从下至上截取信号的中­点依次为高铁列车到来­前的 4, 10, 16, 22, 28 和 34 s图 10不同日期相同车次­列车的互相关函数平均­值Fig. 10 Average cross-correlatio­n function of the same train for different dates

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