农汉彪，曾巧妮

(百色学院，广西 百色 533000)

0 引言

轮轨相互作用力监测是轨道交通车辆运行安全状态中非常重要的方法和途径。通过轮轨力的监测可以实时了解车辆运行过程中的减载率，脱轨系数等。在基于地面的轮轨力检测中，通常通过测量钢轨的动态响应来测量车轮通过时的轮轨相互作用力[1]。而在现场实测时，由于钢轨支撑条件会存在一定的不确定性，比如悬枕，扣件松弛，以及地基弹性突变等情况，使得轮轨力测试信号中会出现基线漂移的干扰[2]，基线漂移的出现影响了后续的轮轨力信号的定量分析以及对列车运行状态的安全评估，所以必须予以去除。

去除基线漂移方法在心电图信号处理[3-4]，脉搏信号处理[5]，眼电图处理[6]等生物医学领域中广泛应用，在光学测试[7]和地震监测[8]中也有了相关的文献论述。而针对轮轨力信号降噪和基线漂移的消除，目前国内外较少涉及。

文献[9]中提出了基于分段数据中值聚类的算法，该算法将信号数据分成很多分段，取分段数据的中值，将中值的时间间距与幅值间距作为距离测度进行最近距离聚类，得到了能代表基线漂移的基点，拟合基点得到基线漂移干扰。算法效果良好，然而算法中需要设置不同测度之间的协调因子，且该因子的设置与数据长度，采样频率，数据幅值等因数相关。文献[10]利用LabVIEW提供的高级信号处理工具包和数字滤波器设计工具包对实测轮轨力应变信号进行处理,内容包括消除基准漂移、去除宽带噪声和提取信号特征等。……