秦哲 杜馨瑜 李颖 王昊

1.中国铁道科学研究院研究生部，北京 100081；2.中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所，北京 100081

铁路轨道的平面线形一般分为直线、缓和曲线、圆曲线三种。在列车动力作用下，曲线轨道的变形不断累积，容易出现方向错乱。为确保行车安全平稳，须定期检查曲线方向，必要时进行曲线整正，使其恢复到原设计位置。轨道平面曲线的稳定性、平顺度和正确的几何形位直接影响到列车的运行速度和运行安全［1-2］。

现有轨道平面线形判别参数可以识别出半径在150~8 000 m的曲线，但对于半径8 000 m以上的曲线须要更换轨道平面线形判别参数［3］。余宁等［4］提出的基于卷积神经网络的铁路曲线特征点检测算法可以进行离线轨道平面线形判别，但无法嵌入到目前实际使用的实时轨道几何参数检测系统GJ⁃6中，不具备现场检测实用性。

本文利用轨道平面线形判别参数与曲线半径之间的关系，针对性地设计多维特征，并设计在线随机森林分类算法嵌入到轨道几何参数实时检测系统GJ⁃6 中，以实现自动切换轨道平面线形判别参数，提高轨道平面线形判别的准确率。

1 轨道平面线形判别方法

1.1 检测系统工作原理

最新研制的数字式轨道检测系统将多个分立式的惯性传感器集成为整体组件，安装于检测梁上，如图1 所示。该系统结构简单，全部采用数字信号进行传输，有效避免了模拟信号在较长传输路径上的电磁干扰，且信号的分辨率显著提高，同时检测精度有所提升［5-6］。……