基于行车振动数据的非线性路面平整度检测模型研究
张宇轩1，2，张金喜2*，刘 旎1，刘立宁1，蔡守利1
(1. 北京市政路桥管理养护集团有限公司，北京 100097; 2. 北京工业大学 交通工程北京市重点实验室，北京 100124)
摘 要： 近年来，我国公路养护成本持续上升，路面平整度的周期性检测对养护流程至关重要。为降低检测成本并提升效率，采用自主研发的路面平整度智能检测设备采集了北京市周边高速公路的行车振动数据，对数据进行验证、滤波降噪处理和特征指标筛选，最终建立多元线性回归模型和XGBoost非线性回归模型进行路面平整度预测分析。结果表明，自主研发的路面平整度检测设备在GPS定位精度、数据一致性及重复检测可靠性方面具有显著优势;筛选出了功率谱密度(PSD)和速度平均值(Vave)作为有效的特征指标;XGBoost非线性回归模型的预测效果显著优于多元线性回归模型，测试集R2达到0.610 7，验证了基于振动加速度的路面平整度智能检测方案的可行性。然而，由于实验数据主要来自路面平整度状况为“优”的高速路段，缺乏路面平整度较差的路段数据，导致模型预测精度受限。未来研究需扩展实验范围，涵盖更多类型路段，以进一步完善模型，为路面养护管理提供更高效、经济的检测方法。
关键词： IRI; 智能检测; 沥青路面; XGBoost模型; 行车振动加速度
引文格式： 张宇轩，张金喜，刘旎，等. 基于行车振动数据的非线性路面平整度检测模型研究[J]. 市政技术，2025，43(5)：50-59，127. (ZHANG Y X，ZHANG J X，LIU N，et al. Research on nonlinear road roughness detection model based on vehicle vibration data[J]. Journal of municipal technology，2025，43(5)：50-59，127.)