Vasúti pályadiagnosztikai információk feldolgozása az R programcsomaggal

  • András Farkas Óbudai Egyetem
Kulcsszavak: vasúti közlekedés, dinamikus pályagerjesztés, pályadiagnosztika

Absztrakt

A szerző a vasúti pályadiagnosztika által szolgáltatott mérési regisztrátumok feldolgozásának néhány újabb módszerét tárgyalja. A vertikális irányú geometriai és dinamikus  pályagerjesztést reprezentáló analóg jel, egy német fővonali pályáról, nagysebességű mérőkocsival felvett mérésből származik. Elvégzi az így nyert sztochasztikus idősor statisztikus  feldolgozását mind idő-, mind pedig frekvenciatartományban.

Hivatkozások

Sheng X., Jones C.J.C., Thompson D.J. (2004) A theoretical model for ground vibration from trains generated by vertical track irregularities, Journal of Sound and Vibration, 272(3-5):937-965.DOI: http://doi.org/fvh37k

Thompson D.J. (2009) Railway noise and vibration – Mechanisms, modelling and means of control, Elsevier, p. 518.

Kaewunruen S., Remennikov A. (2008) Dynamic properties of railway track and its components: a state-of-art review, Research Online, Faculty of Engineering, University of Wollogong, Australia, p. 35.

Sun W., Zhou J., Gong D., You T. (2016) Analysis of modal frequency optimization of railway vehicle car body, Advances in Mechanical Engineering, 8(4):1-12. DOI: http://doi.org/f8nc3r

Carlbom P. (2000) Carbody and passengers in rail vehicle dynamics, PhD Thesis, Royal Institute of Technology, Department of Vehicle Engineering, Stockholm, p. 107.

Erhard F., Wolter K.U., Zacher M. (2009) Improvement of track maintenance by continuous track monitoring with regularly scheduled high speed trains, Railway Engineering, 10th International Conference, 24-25 June, London.

Nielsen J., Berggren E., Lölgen T., Müller R., Stallaert B., Pesqueux L. (2013) Overview of methods for measurement of track irregularities important for ground-borne vibration, UIC Collaborative Project Report,

RIVAS_CHALMERS_WP2_D2_5, p. 49.

Newey W.K., West K.D. (1987) A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix, Econometrica, 55(3):703-708., https://www.jstor.org/stable/1913610,

Zobory I. (1994) Sztochasztikus folyamatok, Tanulmánykötet, Budapesti Műszaki Egyetem, Járműgépészeti Intézet, Budapest, p. 128.

Slepian D. (1961) Prolate spheroidal wave functions, Fourier analysis and uncertainty, Bell System Technical Journal, Volume 40, pp. 43-64. DOI: http://doi.org/gc93jw

Welch P. (1967) The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: a method based on time averaging over short, modified periodograms, IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics, 15(2):70-73. DOI: http://doi.org/fjndmb

Thomson D.J. (1982) Spectrum estimation and harmonic analysis. In: Proceedings of the IEEE, Volume 70, Bell Laboratories, pp. 1055-1096.

Riedel K., Sidorenko A. (1995) Minimum bias multiple taper spectral estimation, IEEE Transactions on Signal Processing, 43(1):188-195. DOI: http://doi.org/c6bt59

Barbour A.J., Parker R.L. (2014) Adaptive sine multitaper power spectral density estimation for R, Computers and Geosciences, 63():1-8. DOI: http://doi.org/f5qjxb

Percival D., Walden A. (1993) Spectral Analysis for Physical Applications, Cambridge University Press.

Barbour A.J., Parker R.L., Myer, D. (2016) Package ‘psd’ - CRAN.R-project.org, p. 50.

Hogyan kell idézni
FarkasA. (1). Vasúti pályadiagnosztikai információk feldolgozása az R programcsomaggal. Közlekedéstudományi Szemle, 69(2), 37-50. https://doi.org/10.24228/KTSZ.2019.2.3
Folyóirat szám
Rovat
Cikkek