[发明专利]基于偏最小二乘法的地铁杂散电流下管道腐蚀预测方法

说明书

本发明公开一种基于偏最小二乘法的地铁杂散电流下管道腐蚀预测方法，包括以下步骤：1、测试点选取、有限元仿真；2、数据预处理；3、获取训练样本；4、第一主成分对选取；5、因变量、自变量对主成分的回归；6、残差矩阵替换；7、偏最小二乘回归方程式的建立；8、交叉有效性验证；9、冗余位置变量的剔除、最佳传感器排布的选取；10、测试样本测试。本发明通过区间内获得的地表电位数据，结合有限元仿真获得有效的预测管道腐蚀电流密度，根据偏最小二乘法，得到预测回归方程，判断出管道的腐蚀情况，在减少传感器数量的同时，可保持预测精度在可接受范围内，对于直观监测管道腐蚀情况和节省成本具有重大的实际意义。

技术领域

本发明涉及地铁轨道交通技术领域，尤其涉及一种基于偏最小二乘法的地铁杂散电流下管道腐蚀预测方法。

背景技术

随着社会的不断发展，我国城市化进程也在如火如荼的进行，城市交通系统带来的拥堵问题不容小视。以地铁为主的城市轨道交通系统具有运量大、占地小、环保、安全密闭等特点，正逐渐缓解城市交通压力，改善居民出行舒适度，提升城市形象，带动全城联动，是城市经济快速发展的催化剂。目前我国地铁主要采用DC750V或DC1500V的直流牵引供电系统，牵引变电所为地铁列车运行提供牵引电流，牵引电流经过列车最后沿轨道(即走行轨)再返回牵引变电所。由于轨道不可能完全对地绝缘，不可避免会有电流从走行轨泄入大地，形成杂散电流。长期的杂散电流泄漏会对地铁沿线的埋地金属造成严重的电化学腐蚀，进而造成巨大的经济损失，并给乘客安全出行带来巨大隐患。因此，杂散电流预测和防治对于地铁系统的可持续安全运行有重要的实际工程意义。

在杂散电流的干扰作用下，土壤电位以及流过埋地管线金属的电流密度均会发生变化。在城市轨道交通线路中，通常杂散电流监测系统通过埋设在轨道附近的传感器对轨道电位偏移值进行采集，进而间接预测埋地管道等金属的腐蚀程度，监测系统的预测精度对现场埋设传感器的数量和精度有非常高的要求。为了明确地表电位与管道腐蚀之间的联系，建立了地表电位与金属电流密度之间的偏最小二乘法回归模型，实现了通过地表电位预测管道腐蚀预测的目标，同时还相应减少了传感器的数量，减少了不必要的浪费。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于偏最小二乘法的地铁杂散电流下管道腐蚀预测方法，结合有限元仿真获得有效的预测管道腐蚀电流密度，根据偏最小二乘法，得到预测回归方程，判断出管道的腐蚀情况，在减少传感器数量的同时，可保持预测精度在可接受范围内；同时，本测量方法测量方法测量简便，在测量过程中无需对现有系统进行改造，可保证系统在长时间检测时的预测精度。

本发明提出一种基于偏最小二乘法的地铁杂散电流下管道腐蚀预测方法，所述方法包括以下步骤：

S1、在地铁运行车间内设置若干个样本参数测量点，同时沿轨道等间距铺设若干个传感器，所述测量点对地表电位进行测量采集得P，所述传感器测量采集得到管道腐蚀电流密度值Q，并结合有限元软件建立仿真等效模型，由此构成地表电位矩阵即自变量矩阵X，以及管道腐蚀电流密度矩阵即因变量矩阵Y；

S2、根据拉依达准则对自变量矩阵X和因变量矩阵Y进行预处理，并取列车运行工况为加速和匀速阶段所得的自变量矩阵和因变量矩阵作为训练变量组X_test和Y_test；

S3、对训练变量组X_test和Y_test进行矩阵化处理得到残差矩阵；

S4、根据S3得到的残差矩阵建立偏最小二乘回归方程式；

S5、优化偏最小二乘回归方程式；

S6、将测试样本代入到偏最小二乘回归方程式，得到预测后的管道腐蚀电流密度结构。

进一步改进在于，所述步骤S2中根据拉依达准则对自变量矩阵X和因变量矩阵Y进行预处理具体包括：