基于S变换的高速列车小幅蛇行识别方法

针对现有的高速列车监测方法没有考虑高速列车振动信号的非平稳特性,从而使得列车出现蛇形失稳现象的问题，提出一种采用S变换的方法对高速列车转向架信号进行处理，进而提取高速列车运行特征。采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对特征进行训练和识别，结果证明，基于S变换的特征提取方法的识别准确率达到了100%，优于基于小波变换的特征提取方法，从而可以及时预测高速列车的运行状态，保障列车的运行安全。     

传感器尺寸对高速列车空气动力学测试影响

列车线路试验是研究高速列车气动性能最直接的方法,通常用微型超薄气压传感器测试列车表面压力,然而传感器自身尺寸会对测点处流场产生影响,导致测试结果不准确。针对这一长期被忽略的问题,分别建立单独列车模型和含传感器的列车模型,采用大涡数值模拟方法计算两种模型测点处的表面压力,利用希尔伯特-黄变换提取脉动压力;分析由于传感器自身尺寸带来的平均压力和脉动压力的测量误差,并建立与运行速度的幂函数关系。结果表明:由于传感器自身尺寸影响,测点处平均压力的测量误差绝对值近似与运行速度呈二次函数,脉动压力级改变幅值与速度的三次方呈正比关系,各速度级下总脉动压力级改变幅值几乎相等。将结论用于修正线路试验测试数据,为高速列车气动性能研究提供更准确的数据。     

轨道不平顺检测中任意阶移变补偿滤波研究

目前的轨道动态检测系统都是基于等间隔的空间采样,在时域具有固定截止频率的滤波器会随着速度的变化使得信号在空间域产生移变衰减特性,这需要采用空间移变补偿滤波器对信号进行恢复。在分析了轨检系统中移变补偿滤波器的理论及设计方法基础上推导出了任意阶移变补偿滤波器传递函数的系数计算公式,解决了高阶移变滤波器设计困难和速度因子影响检测结果的问题。最后把这种移变补偿滤波技术应用于轨道不平顺检测系统中对采集到的加速度信号进行补偿,验证了补偿滤波算法,具有良好的补偿效果。     

深海超高压模拟装置液压加载控制设计与仿真

深海设备的可靠性需要模拟试验装置检验,随着海洋资源的深度开发,对模拟试验装置的可靠性提出了更高的要求,急需为模拟试验装置设计一套精确性与可靠性高的压力加载系统。对此设计了一套全海深背景下大容积、超高压模拟装置的液压加载控制系统,其最大试压能力可达180MPa;通过多系统建模软件AMEsim建立液压控制系统模型并与Simulink建立的控制器模型联合仿真,对设计的液压加载控制系统的可靠性与精度进行模拟。模拟了试验舱压力以2MPa/min速度上升的压力加载过程,采用迭代学习控制算法,控制精度在总体时间的1%秒以内便能达到设计要求,随着时间的增加,压力误差越来越小。验证了所设计的深海超高压模拟装置液压加载控制系统的可靠性与高精确性,为全海深压力试验提供支撑;同时AMEsim与Simulink联合仿真的方法对液压控制系统的设计优化提供了便捷与依据,具有重要的工程意义。     

实验室管理信息化及实验虚拟化的设计与实现

针对实验室信息化、网络化、虚拟化的需要,利用ASP技术、SQL Server技术及虚拟仪器开发语言LabVIEW,开发并组建了机电测控实验中心信息管理系统、教学管理数据库系统、设备管理数据库系统及虚拟化实验系统4个子系统.给出了机电测控实验中心管理信息化、网络化和测控系统虚拟化、网络化的开发思路及实现方法,并详细介绍了各子系统的功能及技术支持,为建立开放式实验室做出了初步的尝试.     

高速列车隧道压力波模拟系统仿真控制研究

高速列车在隧道中运行、交会时,车体表面将形成复杂的膨胀波和压缩波,引起车体变形,影响行车安全。车外压力波通过车体传入车内引起车内空气压力的波动,影响乘车舒适度。使用实测的隧道压力波为期望波形,采用AMESIM与Matlab构建联合仿真的模式来设计高速列车隧道压力波模拟控制系统。针对模拟系统大容量、大滞后及强非线性特点,采用迭代学习控制算法来实现隧道压力波的重建。仿真验证表明:迭代学习控制算法的控制误差比常规算法小,控制效果较理想。     

基于CompactDAQ的动车组空气动力学性能测试系统设计

针对高速列车空气动力学性能测试试验中,长输送线方式会带来测量误差,采集点数量多且分布广泛,动车密封性受到影响,各采集点之间的同步性难以保证,以及测试工作量大等问题,提出一种基于CompactDAQ的动车组空气动力学性能分布式测试系统。采用LabVIEW编写数据采集、数据处理和人机界面程序。测试结果表明:该系统能保障信号的准确性和同步性,改善动车组的密封性,同时也减少了实车测试人员数量。     

基于稀疏表示以及图谱理论的故障诊断方法

针对图傅里叶变换（graph Fourier transform,简称GFT）方法在提取轮对轴承故障特征信号的过程中,将信号中包含的部分噪声成分提取出来,从而对故障诊断结果产生影响这一问题,提出了一种基于稀疏表示以及图谱理论相结合的轮对轴承故障诊断方法。首先,根据具有局部损伤的滚动轴承振动信号特点构造合适的过完备字典库;其次,采用正交匹配追踪法求解系数实现对振动信号的稀疏表示;最后,通过图傅里叶变换方法将信号中含有的冲击分量集中到图谱域的高阶区域,从而对轮对轴承故障进行诊断。通过仿真数据以及试验数据处理结果,对提出方法的有效性进行了验证。     

基于EMD的气动载荷作用下动车组横向振动提取研究

为研究高速动车明线会车时引起其横向振动的主要原因以及分析气动载荷对于动车组运行稳定性的影响,以线路实验采集的车体表面压力与列车振动数据为基础,利用EMD分解得到振动信号的各个本征模(IMF)分量;对分解后的IMF分量进行相关性分析,利用相关性原理来重构振动信号。重构信号即为气动载荷作用下的动车组横向振动。对比分析动车组在有气动载荷与无气动载荷下的横向稳定性。结果表明:明线会车时气动载荷引起的横向振动频率主要集中在低频段0.3~10 Hz内,动车组横向振动加速度及横向平稳性的影响比只考虑轨道不平顺时要明显增大,明线会车时气动载荷是引起列车横向振动的主要原因。