（一）数据收集

本文研究的数据为车辆轴箱位置振动、冲击数据，传感器安装在轴箱体上方，采用400倍轮对转频为采样时钟进行传感器信号采样。

采用半年时间的城市轨道效能线路实际运营监测数据，对线路轨缝、道岔、正常焊接接头和焊接接头不平顺四类典型情况进行分类辨识。这些数据包含冲击、振动和速度信息、公里标信息。通过人工打标签，生成4类数据集：焊接接头不平顺、轨缝、道岔、正常焊接接头。将数据集划分为对应的训练集和测试集，用于后续神经网络分类模型的训练与测试。

根据TB/T 1632.1-2005《钢轨焊接第1 部分：通用技术条件》中对焊接区域轨头工作面1.0 m 长度范围内平直度和表面质量要求的规定：当钢轨焊接采用闪光焊，且地铁车辆运营速度不超过120 km/h时，焊接接头垂向空间不平顺幅值应小于0.3 mm，且不允许出现下凹现象。我们设定焊接接头不平顺故障的标准为焊接接头不平顺>=0.3mm。