基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析

针对列车走行部的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法.对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号.计算列车振动信号的排列组合熵,首先实现了同一速度下不同故障的分离,然后以排列组合熵作为故障特征向量,对特征向量进行多级SVM分类识别.实验结果表明,该方法可以有效识别列车同一速度下的不同故障,高速时对四种工况的平均识别率达97％以上.     

基于EEMD的高速列车横向减振器故障的排列熵特征分析

针对高速列车转向架横向减振器状态监测数据的特点,提出了一种聚合经验模式分解和排列熵相结合的故障特征分析方法,用于在不同时间尺度下对信号进行复杂性分析。首先利用EEMD对横向减振器不同个数失效的7种工况信号进行分解,再用排列熵量化IMF的复杂度,得到多维特征向量集,最后采用支持向量机对故障状态进行分类识别。实验结果表明本方法对多个横向减振器失效的工况识别率最高可达100%,验证了排列熵特征对于高速列车横向减振器故障信号分析的有效性。     

一种基于最优频带的走行部故障检测方法

基于振动信号的走行部故障诊断是目前列车健康监测的重要途径之一,选择准确的解调频带是故障识别的先决条件。由于列车走行部结构复杂、运行环境恶劣,早期故障信号容易被各种干扰信号遮蔽。针对走行部复杂的振动环境,结合故障识别(fault diagnosis,FD)算法在三分法的基础上引入了循环分量占比(ratio of cyclic content, RCC),提出了RCCFD算法。通过对仿真信号、滚动台振动信号、列车轴箱振动信号的对比分析,结果表明：RCC-FD算法能够在强循环脉冲干扰、随机脉冲干扰的工况下提取出以目标故障特征信息为主导的最优频带,同时具有更高的计算效率,更加适用于列车走行部实时故障诊断。     

基于MEMD的高速列车转向架故障的排列熵特征分析

在监测高速列车转向架工作状态时,针对列车运动自由度数目多、不同监测点数据相关性强的特点,提出了多元经验模态分解和排列熵相结合的故障特征提取方法。首先利用多元经验模态分解对高速列车转向架7种不同工况的振动信号进行多通道同步联合分析,获取不同数据通道间的共同模式。利用相关系数选取反映故障信号特征的有效本征模态函数来重构原始故障信号,计算重构信号的排列熵作为故障特征。最后采用支持向量机进行故障状态分类识别。实验结果表明,列车在各种运行速度下均能达到85%以上的分类效果,验证了该方法的有效性。     

基于小波分析的高速列车车体运行状态估计

基于监测数据评估高速列车空气弹簧和横向减振器等关键部件的运行状态, 针对车体垂向加速度振动信号, 提出了小波包能量矩的列车状态估计方法。首先分析车体垂向振动特征, 对不同工况和不同速度下的信号进行小波包分解, 并重构能量较大的频带信号, 再计算各频带的小波包能量矩特征, 不同频带信号的小波包能量矩变化反映了列车运行状态的改变。将不同频带的小波包能量矩组成特征向量, 最后用支持向量机进行故障识别。实验数据仿真分析表明, 列车空簧失气故障和横向减振器失效故障识别率为100%, 说明该方法能很好地估计出高速列车的故障状态。     

关联维数在高速列车运行状态评估中的应用研究

基于监测数据评估高速列车空气弹簧和横向减振器等关键部件的运行状态,针对车体横向加速度振动信号,本文提出了关联维数的列车状态评估方法,分析了车体横向振动特征,对时域信号进行了频谱分析,并进一步分析了关联维数。为了计算关联维数,需先对信号进行相空间重构,然后求出重构相空间的两个关键参数;用互信息量方法[1]求出最佳延迟时间和用CAO [2]方法求出最佳嵌入维数。通过对监测数据的关联维数分析,证明了该列车在四种不同标准状态下的工况具有明显不同的关联维数特征。因此,按照关联维数的大小,就可诊断出列车可能出现的故障。研究结果表明,关联维数分析方法在设备状态监测与故障诊断中,尤其是在非线性系统的故障诊断中显示出其独特的优势,具有较为广阔的应用前景。     

高速列车转向架故障信号的小波熵特征分析

为了对转向架关键部件进行及时的性能检测和故障诊断, 实验选用高速列车转向架典型故障振动信号, 先进行小波分解, 在各个子频带上提取小波熵特征, 用于反映振动信号在各尺度上的复杂程度。在多个小波熵特征张成的高维特征空间中对四种转向架典型故障工况进行支持向量机分类识别, 实验结果表明识别率随运行速度逐步提高, 在速度达到200 km/h时得到了90%以上的识别率, 验证了小波熵特征对于高速列车故障信号分析的有效性。     

基于白噪声统计特性与EEMD的高速列车横向减振器故障诊断*

针对高速列车横向减振器故障信号非线性非平稳的特点,提出了基于白噪声统计特性与聚合经验模态分解（EEMD）相结合的故障诊断算法。首先,利用经验模态分解（EMD）对故障信号进行去噪,然后对去噪后的信号进行EEMD分解,最后对用相关系数求得的最能反映振动信号的本征模态函数（IMF）计算排列组合熵。在240km/h速度下,对高速列车横向减振器7种工况进行诊断,识别率达到91.8%。实验结果表明：与基于小波熵特征分析的算法相比,该算法具有更高的识别率和更强的抗噪性能。     

基于Vxworks的磁悬浮列车悬浮监控系统设计

磁悬浮列车的悬浮控制系统由各悬浮设备和相关控制仪器组成,控制仪器通过对采集到的设备信号进行分析和判断,实时调整信号量以实现列车在各工况下的稳定悬浮。本文基于Vxworks操作系统的网络通讯功能,采用Tornado和VC++编程工具,设计和实现了一个以太网通信系统,通过个人计算机对嵌入式控制器进行操作,如实时监控、参数调整、硬件故障判断等。     

基于多质点模型的重载列车平稳操纵仿真研究

随着重载列车长度和重量的增加,列车内部纵向冲击也越来越大.为了保障重载列车自动驾驶的平稳性和安全性,文章对不同工况下重载列车的动力学性能展开了研究.首先建立了多质点重载列车纵向动力学模型,并将其在起车工况和通常运行工况下所计算的结果与列车真实运行数据进行对比,结果显示二者数据吻合度较好.接着对"3+0"牵引108辆编组...     

铁路行车中的轮轨接触问题探讨研究

本文基于ANSYS12.0平台,考虑当前铁路运输的高速、重载工况,对轮轨接触问题进行了有限元模拟计算。通过对轮轨之间的不同摩擦因数情况进行分析,得到了对于工程制造具有指导意义的合适的摩擦因数。对列车在水平直轨道和弯道上两种工况下进行分析知道,轮轨之间的横向挤压是不可忽略的,横向挤压是影响列车安全性的重要因素。     

基于EEMD的高速列车转向架故障诊断

高速列车的转向架机械故障会引起转向架和车体振动信号的变化,严重影响高速列车运行的安全性和舒适度。为此,提出一种基于聚合经验模态分解的高速列车转向架故障诊断方法。针对转向架空气弹簧失气、抗蛇形减振器失效、横向减振器失效和原车4种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号。信号经聚合经验模态分解得到一系列固有模态函数,分别提取能量矩特征,反映不同尺度上能量随时间的分布规律。将第2阶～第6阶经验模态能量矩构成的5维特征矢量作为支持向量机分类器的输入,在列车行驶200km/h的速度下进行转向架故障识别,结果表明,该方法的识别正确率可达到95％以上。     

服役工况下的高速列车轴承温度预测模型构建

轴承温度预测对高速列车服役状态的评估以及运维策略的制定具有重要作用。针对复杂服役环境下的高速列车轴温预测问题,首先构建了轴承热力学近似计算模型,并分析了引起轴承温升的服役工况敏感参数,再利用支持向量机回归的方法建立了基于服役工况参数的轴承温度预测模型。对高速列车轴承履历服役数据进行统计分析,构建轴承温升相对速度变化的延迟量,确定轴承与环境的温差对轴承温升的影响,并据此对预测模型进行优化。以某高速列车大齿轮箱滚动轴承为例进行预测模型构建及优化方法验证,测试结果显示:预测模型优化前的综合平均相对预测误差为1.64%,优化后为1.35%,降幅为17.7%,预测模型优化前的综合最大相对误差为35.6%,优化后为17.7%,降幅50.3%。     

列车通信网线路冗余研究

列车通信网络(TCN)是现代列车控制、状态检测、故障诊断以及旅客服务等信息传输的高性能局域网;在介绍列车通信网结构的基础上,对多功能车辆总线和绞线式列车总线的线路冗余技术分别进行了研究,仔细分析了MVB冗余控制模块的输入输出信号,对其进行了子模块化设计,并通过给出线路受扰信号的时序图,详细讨论了WTB的线路切换;最后得出列车通信网的线路冗余技术保证了TCN系统的高可靠性。     

基于Copula函数的列车减振器蜕化率估计

为了准确估计高速列车转向架关键部件的机械磨损程度,提出了一种基于Copula函数的抗蛇行减振器阻尼参数蜕化率估计方法。该方法以高速列车抗蛇行减振器阻尼系数在不同蜕化率下的振动信号为研究对象,经过小波包滤波后,通过泛化高斯分布对各信号的边缘分布进行拟合,并使用Gaussian Copula函数构建不同蜕化率下的信号与车辆正常时信号的联合概率密度函数。提取联合概率密度函数的均值作为特征,并对目标信号的蜕化率进行估计。对某型高速列车转向架抗蛇行减振器不同参数蜕化率的振动信号进行实验,并与真实值进行比较。实验结果表明,在200 km/h速度下,实验误差均在范围内,表明了该方法的有效性。     

基于MGASA的城市轨道交通列车节能优化控制研究

针对当前列车节能优化控制研究中对匀速状态考虑不足的情况,对包括匀速状态的列车运行状态组合及其能耗算法进行了研究.通过对列车运行过程作动力学分析,在深入研究列车能耗计算的基础上,基于MAT-LAB数值计算优势,设计了列车能耗计算的仿真程序.以确保列车运行准时为原则,提出考虑匀速状态的列车控制策略,以区间限速以及列车工况转换为约束进行建模,并采用改进的遗传退火算法(MGASA)对模型求解.从优化结果可知,与以往优化策略相比,在列车运行时分压缩5.66％的情形下,列车能耗仅增加了1.89％.结果分析表明,其优化效果较好,包括匀速状态的列车运行状态组合具有较强的实用价值,可为司机驾驶以及ATO系统设计提供理论指导.     

列车空调实验台监控系统

本文利用计算机针对实验台对列车空调进行智能化监测、控制和管理,检测列车空调的性能和质量,模拟实际列车空调的工况,记录实验的测定值,调整列车空调的运行状态,所用软件为ForceControl2.6版。     

应用EMD熵和ReliefF分析高铁横向减振器故障

横向减振器是转向架的关键部件,其作用是衰减车体与转向架间的振动,其性能对列车的舒适性和安全性有重要影响。横向减振器的故障会引起列车车体振动信号的变化,为了能对其进行性能监测和故障诊断,提出一种基于EMD排列组合熵和ReliefF的特征分析方法。先对预处理过的信号进行EMD分解,后对得到的若干个包含主要故障信息的本征模式函数求解熵值,最后用ReliefF对6阶本征模式函数熵值构成的特征矢量进行优化降维,对降维后的特征用支持向量机对四种工况进行分类识别。实验结果表明,对运行速度200 km/h及以上时的平均识别率可以达到96%以上。     

气动载荷对高速列车车体疲劳强度的影响

随着列车运行速度的提高,气动载荷对强度的影响越来越显著。为加强列车气动载荷强度,根据高速列车在线路运行实际情况设置了四种气动载荷工况:明线会车,隧道通过,隧道会车和侧风。利用空气动力学原理计算得到四种气动载荷工况的数值,将得到的数值施加到高速列车车体有限元模型上,进行气动载荷的静强度和瞬态响应分析。计算分析结果表明,四种工况下的静强度结果都小于车体材料的允许用的应力,最大位移变形均发生在车体底部;利用Fluent软件仿真获得列车在空旷地带以380km/h速度交会的气动载荷时间历程,接着在ANSYS软件中对车体完成气动载荷瞬态响应分析,得到气动载荷对车体结构强度的影响,为车体强度优化设计提供了参考。     

地铁列车制动力再分配优化控制研究

针对现有地铁列车在电-空制动力分配控制策略中没有充分考虑各轴应施加制动力存在差异的问题,对制动力再分配优化控制算法进行了研究。在对电制动优先的电-空制动力协调分配算法进行分析的基础上,以北京某地铁列车中2动1拖基本制动单元为研究对象,基于轴重转移原则,提出了根据各轮对所承受压力的大小按比例再分配空气制动力的优化控制算法,并通过Matlab/Simulink软件对地铁列车处于不同制动工况下制动力的再分配情况进行了仿真和分析。仿真结果表明,基于轴重转移的各轴空气制动力再分配优化控制策略有助于改善列车防滑性能、提高列车平稳制动的效果,达到了预期目标。