高速列车牵引变流器中IGBT的相变冷却实验研究

以CRH2型动车组的牵引变流器冷却系统为研究依据,确定了牵引变流器中功率元件IGBT的冷却方案以及功率元件IGBT的冷却系统结构,利用CAD平面制图软件绘制相变冷却系统的零件结构,借助Solid Works三维造型软件构建相变冷却系统模型,最终确定了冷却物理模型,建立了牵引变流器功率元件IGBT相变冷却系统实验台。对安装有微槽结构形式冷却基板并充入制冷剂的圆管散热器进行了在不同加热功率及不同风速条件下的散热性能测试,获得了不同工况下相变冷却系统的总传热系数及冷板下表面温度在不同风速下的变化,证明了加热功率和风速对系统换热能力的影响。最终为相变冷却系统的设计提供了设计思路,也为工质相变产生机理提供了研究依据。     

高速列车牵引变流器的故障机制及可靠性模型

以高速列车牵引变流器为对象,研究其故障机制和可靠性模型。分析了高速列车牵引变流器的组成及各部件的故障机制,建立了变流器的故障树。在此基础上,研究了牵引变流器的可靠性串联模型,进而应用马尔可夫过程分析方法建立了高速列车牵引变流器的马尔可夫模型。利用所建模型推导出牵引变流器的稳态可用度、系统维修系数和系统故障前平均工作时间等可靠性参数,采用Matlab／Simulink软件平台进行建模仿真。结果表明,该模型能有效估计系统可靠性参数,为高速列车牵引变流器的可靠性设计与预测提供了参考依据。     

国产高速重载电力机车牵引变流器在株洲问世

2009年9月16日，“和谐D1B型”大功率重载电力机车牵引变流器在湖南省株洲市问世，这标志着我国在这一世界尖端科技装备领域实现了国产替代进口。     

高速列车牵引电机冷却风机风量实车测量方法研究

通过地面标定实验，对270km/h高速列车牵引电机冷却风机风量实车测量方法进行了研究，得到了皮托管动压及风机全压与流量的关系。研究结果表明所提出的皮托管流量测量法和风机全压流量测量法可用于实时检测列车运行过程中风机冷却风量。     

高速列车牵引电机的同步虚拟主轴控制

针对高速列车牵引电机的同步控制问题,分析了系统同步性对于列车运行状态的影响作,并比较了不同控制策略的优势与不足,提出了利用虚拟主轴控制满足列车牵引系统高同步性的需求的方案,在Matlab中结合传统的虚拟主轴控制理论及列车牵引电机实际运行情况,对传统虚拟主轴控制模型控制参数做出调整,对启动阶段的控制策略进行了优化,建立了一个包含四台永磁牵引电机的同步控制系统模型。利用所建模型分析了系统发生负载扰动,负载不平衡等情况下转速,转矩,转速差,转角差的变化情况,并分析了系统保持同步的临界条件。研究结果表明,将虚拟主轴控制策略应用在高速列车牵引电机的同步控制之中,有着同步性高、响应迅速等的优点,该控制策略有着良好的应用前景。     

复合神经网络在柴油机故障诊断中的应用

以自组织特征映射网络SOM(Self-Organizing Feature Mapping)和误差反向传播网络BP(Back Propagation)为理论基础,提出了SOM-BP神经网络模型,将某内燃机燃油系统故障及其相关参数作为训练样本,通过仿真试验,验证了复合神经网络在柴油机故障诊断中的正确性和精确性.     

高速列车的样本关联改进故障诊断方法

聚合经验模态分解和基于变量预测模型的模式识别的结合是一种有效的机械故障诊断方法。针对该方法在高速列车故障诊断时存在小样本方法不适用和识别率较低等不足，首先采用滑窗逐步回归法对基于变量预测模型进行了适应性改进，再利用样本间的关联性和连续性，将相邻样本纳入模式识别，并进行样本平滑性处理，从而有效提高了故障诊断识别率。实验分析结果表明，改进方法降低了对样本量的需求，故障识别率提高了20%以上。     

基于Simulink和VC++混合编程的高速列车牵引传动系统仿真软件

为解决Simulink环境下开发的仿真模型受限于Matlab的运行环境及输入/输出界面不够友好等问题,使高速列车牵引传动系统具有良好可操作性和在任何一台计算机上都可以独立运行.开展了Simulink和VC++在编程建模方面各自优缺点的分析,建立了仿真界面和仿真内核之间的关系,提出了仿真界面和仿真内核通过数据接口实现数据...     

SOFM神经网络在电动机故障诊断中的应用

研究了SOFM神经网络的结构及学习算法,提出了将SOFM网络应用于电动机故障模式分类,并据此对故障进行诊断的方法.经实例分析证明,该方法可对电动机的多个故障进行有效诊断.     

高速列车齿轮箱故障诊断技术研究

介绍了高速动车组故障诊断过程和常见故障类型,以弗兰德齿轮箱典型故障为例,详细分析了动车组故障诊断系统的特点,应用小波包分析、粗糙集理论和神经网络等方法,通过优化特征值来改进故障诊断系统,从而提高动车组故障诊断系统的准确性和工作效率.     

便携式地铁列车辅助逆变器故障诊断系统设计

设计了一种便携式辅助逆变器故障智能诊断系统,对系统的工作原理、硬件结构及软件技术进行了详细描述。运用神经网络方法,分析故障产生的原因并确定故障发生的位置,以便及时维修。该诊断系统除具有“便携式”的特征外,还具有操作简便、诊断与分析自动化、智能化等特点,并且能够存储记录数据,方便以后分析查看,适用于车间检修和运营中突发故障现场对辅助逆变器故障进行快速、自动诊断。     

基于改进蚁群神经网络的牵引逆变器故障诊断

牵引逆变器是各类地铁列车牵引传动系统的关键部件之一,在实际运行中其功率管极易发生各类故障。针对传统故障诊断方法无法准确识别相应的故障类型和故障部位的问题,基于改进蚁群神经网络对牵引逆变器功率管故障诊断方法进行了研究。通过提取牵引逆变器输出三相电压的频域故障特征作为神经网络的输入,以功率管的开路故障类型作为输出,采用改进蚁群算法训练神经网络的权值和阈值,对牵引逆变器的功率管开路故障进行了有效诊断。仿真和测试结果表明,改进蚁群算法神经网络具有较高的故障诊断准确性,收敛性好,可以快速有效地实现故障定位。     

智能故障诊断技术的发展和展望

介绍了当前设备智能故障诊断技术的发展概况及发展前景,对智能诊断的本质问题及未来智能诊断系统是什么样的等问题进行了初步探讨。     

MG400/930-WD采煤机液压系统的故障诊断及处理

介绍了MC400/930-WD电牵引采煤机液压系统的工作原理,并依据系统工作原理分析了系统故障产生的机理,最终给出了针对故障的处理意见和手段.     

基于递归神经网络的旋转机械故障诊断方法

为实现对旋转机械的在线故障诊断,对10类故障情况下的振动信号进行频谱分析。发现旋转机械振动信号的频谱中含有丰富的故障信息,以此为故障特征向量建立了诊断模型。在现有神经网络故障诊断方法基础上,提出了一种基于带有偏差单元递归神经网络的在线故障诊断方法,设计了相应的故障样本和故障编码。仿真结果表明,该方法在收敛速度、非线性能力及精度方面明显优于一般方法。对故障模式的回想结果及实际运行结果证明,本方法切实可行,适合于旋转机械的在线故障诊断。     

基于SOM网络可视化技术的液压系统故障分类研究

针对SOM网络（自组织特征映射神经网络）可视化方法简单、直观的特点,文中将其应用到液压系统的故障分类中。以电流信号的频域能量作为特征参数,用db2共轭正交滤波器组对所获数据进行小波包分解,提取系统在正常及故障运行状态下的特征向量,作为训练样本,然后利用U矩阵图和D矩阵图等可视化T具对分类结果进行仿真与分析,并与一般结果进行比较。结论表明,该方法可行且对故障的判别率高。     

直升机旋翼不平衡故障诊断试验研究

通过试验验证了仅用机体振动实现直升机旋翼质量不平衡和桨距不平衡故障诊断方法的可行性.在某旋翼试验台上分别设置不同程度桨叶质量不平衡和桨距不平衡,测取台体振动信号并利用FFT做频谱分析,分析了台体振动1Ω分量大小与故障程度的关系.利用概率神经网络实现了两种不平衡故障的正确分类,用径向基神经网络实现了故障程度识别.试验结果证实.不测旋翼桨尖轨迹,仅利用机体振动可以实现旋翼不平衡故障诊断.     

机械故障诊断中的信息融合利用问题研究

首先对机械故障诊断中的可用信息进行分类,然后在分析现在诊断信息利用不足的基础上提出信息融合诊断的思想,给出了基于信息融合诊断技术应解决的问题,并提出了一个信息融合诊断的一般过程。最后讨论了诊断中信息融合利用的研究方法和技术手段