高铁轮对健康状态实时采集及通信系统设计

分析了高铁轮对状态监测的现状与需求,基于STM32微处理器设计了高铁轮对健康状态实时采集与通信系统。介绍了系统总体架构,给出了主要元器件的选型方法,分析了关键模块的电路设计,研究了系统软件的功能。本系统可以在不改变高铁轮对系统结构的前提下实现高铁轮对健康状态预测。

基于神经网络模型的高铁轮对故障诊断和预测方法的研究

提出将高铁轮对运转时产生的振动信号作为样本,分析在高铁轮对运转中,其振动信号中均值、方差、均方值、峰度、裕度因子、脉冲因子等值的变化。由于时域振动信号分析具有很强的实时性,因此采用振动时域信号作为特征信号,提取出能量参数、峰度参数、波形参数、裕度参数、脉冲参数和峰值参数作为样本输入到神经网络模型中,提出利用概率神经网络模型进行高铁轮对故障诊断。利用径向基网络模型,分析历史故障数据,对故障初期显示出的信号特征进行分类,确定中心节点,预测出故障类型,保障高铁轮对可靠运行。

高铁轮对状态采集与监测系统设计

针对高铁轮对在线监测手段不足的问题,设计了基于STM32的轮对状态采集与监控系统。该系统采集一节列车每组轮对的温度、振动和速度信号,通过WiFi模块上传至云服务器进行存储与监控。该系统可以实现轮对状态的在线监测,为列车的安全运行提供保障,同时为维护和维修提供数据支持,减少过保养、过维修。