稳定车-轨道耦合作用下轨排响应特性试验研究

稳定车作为一种大型轨道交通运维装备,对保障铁路线路运行安全至关重要,但是其不具备道床横向阻力的在线感知能力,难以实时智能控制作业参数。为探究稳定车作业时在线感知道床横向阻力的方法,在试验线路上开展轨排动力学试验,测量稳定车-轨道耦合作用下的轨排横向载荷和轨排横向位移,并依据现有标准及现场原位试验法,测量标记轨枕处的道床横向阻力。根据实测的试验数据,采用函数模型拟合道床横向阻力与轨排横向载荷以及轨排横向位移的关系式。并进一步构建径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络,采用正交最小二乘学习算法训练网络参数,建立三者之间的非线性模型,对比函数拟合与RBF神经网络模型的准确性。结果表明:道床横向阻力测试中,随着测试轨枕承受横向载荷的增加,轨枕横向位移非线性增大。轨排动力学试验中,轨排横向载荷、轨排横向位移与道床横向阻力之间存在非线性关系。采用函数拟合得到的关系式一定程度上反映了道床横向阻力的非线性变化趋势,但拟合误差较大。采用RBF神经网络建立的模型,在测试集验证中精度更高。道床横向阻力的离线检测方法效率低下,基于RBF神经网络模型的车载感知方法可以提高检测效率。研究成果可为稳定车作业中实时在线感知道床横向阻力及智能控制作业参数提供理论支撑。

定形态隧道压力波激扰下车内压力迭代学习控制

同一列车重复通过同一隧道时所产生隧道压力波激扰具有形态相似、变尺度变幅值的特性.针对现有控制策略未考虑这一定形态特性的问题,提出一种基于高阶反馈遗忘迭代学习的控制方法.首先,建立高速列车车内外气压传递数学模型,并利用实测车内外压力数据进行修正与验证;其次,通过控制列车通风设备的阀门来减缓车内压力变化,提出阶反馈遗忘迭代学习控制算法,并设计变幅值和变尺度处理方法;最后,利用实测压力波生成一组定形态的随机压力波,并进行仿真分析.仿真结果表明:在重复定形态的隧道压力波激扰下,高阶反馈遗忘迭代学习控制算法能够使车内压力在第8个迭代周期后1 s变化率基本收敛到200 Pa/s以下,而且均方根误差也在第4个迭代周期后降低到15.0000%以下.

基于多源差异对抗的高速列车小幅蛇行识别

高速列车的蛇行运动会增加车辆各部分的载荷,剧烈的蛇行运动会使得轮轨间产生较大冲击,产生脱轨的风险,严重威胁到行车安全,因此需要对车辆的蛇行状态进行识别,特别是对蛇行失稳状态开始之前的小幅蛇行状态的识别。目前大多数的研究主要集中在利用单工况数据进行的深度学习以及单源迁移学习,然而高速列车在运行时面临复杂多变的工况。考虑到不同工况下的多源域数据具有不同的分布,仅使用单个工况数据建立的列车蛇行识别模型很难满足各种工况下的识别精度要求。提出一种基于多源双层差异对抗的高速列车小幅蛇行状态识别方法。该方法在训练过程中使用多个工况下具有不同分布的真实蛇行运动数据,并采用双层差异对抗训练策略。初层差异对抗中结合矩匹配模块和领域对抗模块,使得模型既能减小源域与目标域的分布差异,也能减小源域与源域的分布差异。在初层差异对抗的基础上,采用次层差异对抗训练方法,使得模型能够进一步对齐数据的边缘分布和条件分布,从而更好地学习可区分的特征,提高诊断任务的准确性。通过公共轴承数据验证该模型可行性后,用于高速列车蛇行状态识别研究中。实验结果表明,该方法能够正确识别出蛇行运动的不同状态,几种不同识别任务准确率均在99%以上,其诊断效果明显优于单源模型以及其他多源模型,证明了该方法的可靠性。说明该方法在高速列车蛇行状态智能监控中具有一定的工程应用价值。

基于平均自相关和优化VMD的轴箱轴承故障诊断

针对动车组运行过程中轴箱轴承振动加速度信号非平稳特性以及较大的背景噪声导致故障特征难以提取的问题,提出一种平均自相关结合参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)的轴箱轴承故障诊断方法。首先,利用平均自相关对原始信号进行降噪,增强故障周期性冲击信息;其次,以故障特征频率能量比相反数为适应度函数,利用哈里斯鹰优化算法(Harris hawks optimization,简称HHO)优化VMD的模态分量数和二次惩罚系数,实现对降噪信号的自适应分解并提取出最佳模态分量;最后,计算其平方包络谱进行故障诊断分析。仿真和试验结果表明:该方法能够有效地降低背景噪声的影响,稳定地提取出周期性故障冲击成分,实现轴箱轴承故障的准确诊断。

特长隧道内列车车内压力波模拟方法分析

为满足西部山区铁路特长隧道工况下车内压力波动及控制问题研究需要,为隧道设计、车体动态气密性要求和车内压力预测与控制算法等研究内容提供数据支撑,开展车内压力三维数值模拟、一维数值模拟和车内外压力传递模型3种模拟方法的对比分析研究,为特长隧道内空气动力学问题研究中车内压力模拟方法的选用提供建议。从车内压力模拟方法的基础理论出发,结合同一工况下模拟计算和线路测试数据在车内压力波动均方根误差、峰值、压力变化量最大值和动态气密性指数上的精度分析结果,对各模拟方法的性能和适用场景进行分析,为不同特征隧道工况下的车内压力模拟方法的选择提供依据,并选择合适的模拟方法对特长隧道工况下的车内压力进行计算。结果表明:三维数值模拟在计算车内压力变化量时精度最高,适用于中长或短隧道工况。一维数值模拟适用性高,在车内压力波动趋势和压力峰值指标上的计算精度高,适用于在建隧道或长隧道、特长隧道工况。车内外压力传递模型适用性和计算精度差,但计算量小,适用于对列车压力控制系统的优化设计研究,但需已知车外压力波作为附加条件。故推荐使用一维数值模拟方法研究西部山区铁路特长隧道工况下车内压力波动情况,并提出将一维数值模拟与车内外压力传递模型相结合的方法,用于研究该工况下的车内压力控制问题。

高速动车接触器性能退化模型建立与寿命预测

高速动车电磁接触器的性能退化直接影响动车运行的安全可靠性,合理预测接触器剩余寿命可以优化接触器更换周期,从而保障动车运行的稳定性并降低检修成本。在分析接触器失效机理的基础上,推导触点开距的退化模型,建立接触器电磁与动力学模型进行仿真得到吸合时间与触点开距的函数关系,进而得到基于吸合时间的性能退化模型。设计高速动车接触器性能试验系统进行接触器性能退化试验,得到接触器全寿命周期性能退化数据。通过前期试验数据推导出性能退化模型的未知参数;利用后期试验数据对所提出性能退化模型的剩余寿命预测效果进行检验。结果表明,所提出的性能退化模型能够实现对高速动车接触器剩余寿命的准确预测,满足实际工程需要,为高速动车电磁接触器的运维检修提供了重要参考。

基于最优蠕滑率的列车制动滑模控制研究

列车在制动过程中,由于轨面状态的变化会导致列车无法充分利用轮轨之间的黏着力,从而影响列车的制动性能。为保证列车在制动过程中的平稳安全运行,改善列车的制动性能,建立了列车制动单轴动力学模型,利用卡尔曼滤波算法来估计轮轨的黏着系数,并采用一种自适应遗忘因子的递推最小二乘算法来估计列车的最优参考蠕滑率。在此基础上,提出了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制算法对列车的制动力矩进行控制,最后利用Matlab/Simulink进行建模仿真。结果表明,该控制算法不仅可以使列车实时运行在当前轨面的最大黏着系数点附近,充分利用轮轨黏着力进行最优制动控制,还能减小传统滑模控制的抖振问题,实现了列车的最优黏着制动控制。

高速动车组牵引电机轴电流测试及特征分析

为研究牵引电机的联轴节轴电流特性,设计了一种测量动车组联轴节轴电流的开合式传感器,该传感器可在不拆卸动车组电机情况下,直接在现车上安装。通过理论仿真分析、地面试验台测试等工作,检验了轴电流传感器的安全性和可用性。在某型动车组上实车安装,在实际运营线路上跟踪测试了轴电流在加速、匀速、减速工况下的幅值频率分布规律。结果表明,轴电流产生原因是变频器低频的供电电压不平衡引起共模电压,经过电机、联轴节、齿轮箱回路形成。轴电流幅值与牵引电机单相输入电流呈正相关,范围为0~1295 mA,加速、减速时最大,轴电流频率与转速呈正相关,与理论计算频率相同,范围为0~145 Hz。研究结论揭示了动车组牵引电机轴电流的幅频特性和产生机理,为抑制联轴节电蚀提供了理论基础。

基于HHT能量和最大Lyapunov指数的蛇行分类方法

现有蛇行监测标准仅考虑构架横向加速度信号的时域幅值信息,通过单一的固定值去评判列车是否蛇行,没有定量反映蛇行失稳对列车的影响程度;针对以上问题,提出基于HHT的能量法,该方法从信号频域主频的大小,频谱的集中性以及频率值等方面来判断高速列车是否发生蛇行运动;在此基础上,提出了快速蛇行收敛的概念,此类情况对车辆系统运行安全影响较小,因此是不影响车辆系统安全的信号;最后,利用最大Lyapunov指数表征信号的周期性,从而区分快速蛇行收敛和蛇行运动(小幅蛇行和大幅蛇行);结果表明,通过HHT能量法与最大Lyapunov指数相结合可以对高速列车正常运行、快速蛇行收敛、小幅蛇行和大幅蛇行的4种运行状态进行定性识别,且HHT能量值能定量反映蛇行程度的大小,并通过实测线路数据验证了方法的可行性。

高速列车风道阀门开度对车内压力及CO_(2)浓度的影响

为探究列车隧道压力激扰下换气风道阀门开度对车内压力及CO_(2)浓度的影响,基于计算流体力学理论,构建列车空调机组、换气风道阀门、管路系统及满载客室几何模型,计算了某型高速列车风道阀门在不同状态下的车内压力和CO_(2)浓度。研究表明:当列车以350 km/h的速度通过隧道时,风道阀门开度小于80%的情况下车内压力峰峰值及1 s变化率最大值与开度近似呈2次函数关系,3 s变化率最大值与开度近似呈线性关系;风道阀门开度关小至60%时,车内压力1 s变化率降低41.81%,压力舒适度等级由良好提升至优秀,CO_(2)浓度最大值上升15.38%,在允许范围内;风道阀门开度小于40%时,车内CO_(2)浓度将急剧升高,在20%开度处达到临界水平。综合考虑阀门开度对车内压力及CO_(2)浓度的影响可知,风道阀门开度在20%~60%为最佳。在隧道压力剧烈波动路段,将风道阀门彻底关断,车内压力1s变化率降低17.02%,压力舒适度等级由良好提升至优秀,CO_(2)浓度最大值上升10.29%,但仍在允许范围内。

车外空气压力作用下的CRH_2型动车组车内空气压力传递函数模型

根据CRH2型动车组车体气密性要求和换气系统风机特性曲线,分别建立车体内外空气通过车体等效泄漏缝隙时的泄漏空气质量流量以及新风机和废排风机的空气质量流量与车内外空气压力的线性关系式。由车内空气质量守恒定律建立在车外空气压力作用下车内空气压力响应的传递函数模型。由于动车组运行中换气系统风机特性曲线的工作点可能偏离建模时的工作点,从而导致模型涉动,故采用实测数据对传递函数模型进行修正,并通过仿真验证传递函数模型的正确性。

气动载荷作用下高速列车横向振动虚拟惯性阻尼半主动控制研究

高速列车在会车气动载荷作用下,车体横向振动加剧,传统的基于天棚阻尼原理的半主动控制对此横向振动控制效果并不理想。针对这一问题,利用系统动力学仿真分析软件UM,建立CRH某型高速列车三维模型,分析气动载荷作用下车体横向振动的特征;提出了用工程中的可控阻尼实现阻尼力与加速度成正比而方向相反的虚拟惯性阻尼控制算法,在轨道不平顺及气动载荷激励下对车体横向振动进行半主动控制。结果表明:虚拟惯性阻尼控制方法不仅能抑制轨道不平顺引起的横向振动,还能很好地衰减气动载荷带来的横向振动,提高列车横向平稳性;能对人体头部和内脏较敏感频率范围的横向振动也有较好抑制,提高旅客舒适性。

频域采样三角级数法模拟轨道不平顺信号

在对传统轨道不平顺信号数值模拟方法优缺点分析的基础上,从周期函数傅里叶级数展开原理和离散信号功率谱关系式出发,推导出直接由功率谱密度函数频域采样的三角级数法模拟轨道不平顺。该方法根据列车运行速度、需要模拟的上下限频率范围及模拟时间长度直接模拟出轨道的不平顺序列。应用该方法对美国轨道线路谱进行数值模拟,通过与传统方法的对比,反映了该方法实现容易、模拟精度高且结果可用解析式表示的优点,并能够直接给出轨道线路谱密度不同频率处的幅值大小,有利于研究列车主动控制算法在对不同频率处的控制效果;该方法还可对美国轨道线路五级谱和六级谱进行数值模拟,在随机相位一致的情况下,直观地反映出不同轨道线路谱等级在时域波形上的不平顺差异水平。

基于小波变换的高速列车表面脉动压力提取

高速列车表面压力测试过程中,为了克服微型压阻式气压传感器测试的脉动压力信噪比低的缺点,有效提取出脉动压力,建立了传感器输出模型;利用相关系数法确定分解层数,根据3σ原则计算分层阈值,提出一种小波变换阈值去噪方法.用该方法对CRH（China railway high-speed）某型动车组静态测试信号进行去噪处理;并进行200 km/h动车组表面压力测试信号脉动压力的提取,建立了脉动压力功率谱模型.研究结果表明：该方法能有效提取出列车表面脉动压力,测点处脉动压力的幅值在±20 Pa范围内时刻波动,频率主要集中在0~200 Hz;建立的脉动压力功率谱模型为列车减振和降噪提供理论指导.

高速列车横向半主动悬挂系统建模研究及分析

半主动悬挂控制是提高高速列车横向平稳性有效的方法。然而,车辆动力学模型的复杂性,用复杂模型设计出的控制器也是复杂的,且需要多个传感器对多个物理量进行检测,使其很难在实际车辆中应用。针对这一问题,提出一种有利于控制算法设计,又能反映车辆横向振动主要特点的3自由度简化模型和利于控制算法性能研究仿真的17自由度模型,用3自由度模型设计自适应预测控制算法,用17自由度模型进行仿真验证,有效解决了模型与控制的矛盾问题。

摆式列车横向加速度传感器的故障诊断与优选方法

由列车横向振动的特性和陀螺仪信号 ,对加速度传感器的卡死、恒增益变化和恒偏差故障进行诊断。进而对横向加速度信号进行小波包分解 ,提取出列车在弯道上的离心加速度信号的同时 ,提出“特征范数”与传感器状态建立对应关系 。

电机云母槽自动下刻机测控系统设计

介绍一种基于面阵CCD图像传感器的下刻机测控系统设计方法;针对图像处理运算量大、实时处理性差的特点 ,提出对ＣＣＤ图像进行抽样以及对抽样后的图像进行快速处理算法 ,求出云母中心线位置并由此位置决策是继续找槽还是加工 ;并给出了找槽过程和加工过程的双闭环位置预见控制的算法实现方法。

轨道不平顺激扰下机车传动齿轮振动特性研究

为研究轨道不平顺激扰下机车传动齿轮的振动特性,采用Simpack软件建立机车动力学模型以仿真获取轨道对轮对的反作用力矩,并建立机车齿轮传动系统的集中参数动力学模型。以齿轮时变啮合刚度为内部激励、轨道对轮对的反作用力矩为外部激励,仿真分析机车传动齿轮在变载荷下的振动特性。结果表明,轨道不平顺激扰下齿轮的低频位移响应与载荷波动趋势一致;故障齿轮的故障特征频率与啮合频率处均存在以载荷主频为间隔的边频带,健康齿轮的啮合频率处也存在该边频带,这将对故障的诊断造成干扰。并且当载荷主频与故障特征频率或啮合频率一致时系统会发生共振现象,将严重影响机车运行的平稳性和安全性。研究结论揭示了轨道不平顺激扰对机车齿轮传动系统的影响机理,可为机车齿轮动力学研究与机车齿轮箱故障诊断工作提供理论基础。

维格纳-威利分布算法研究及应用

介绍了一种利用FFT计算维格纳 威利 (WVD)的算法。针对WVD二次时频分布数值计算的复杂性和计算量大的特点 ,提出了一种抽样算法。它在不改变采样频率的情况下 ,增加了处理数据的长度。在同样数据长度下 ,大大缩短计算时间。并用该算法对时变正弦信号和处理铁窗关闭声进行了时频联合分析 ,得到了满意的效果。

基于ARMA模型的高速列车隧道压力波预测研究

为研究高速列车通过隧道时车外气压波动规律以提供预测信号给车内保压控制系统,对典型的实测隧道气压波动信号进行分析,建立ARMA预测模型。首先将实测的非平稳气压波动信号转化成标准正态平稳时间序列,然后利用这些参考信号建立时间序列模型,并采用非线性最小二乘法进行模型参数估计,最后利用该模型对信号进行预测。通过实测信号与预测信号进行对比,取得了一定的预测精度,可以达到预测要求。