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基于轴箱振动加速度的地铁车轮多边形辨识方法研究

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基于轴箱振动加速度的地铁车轮多边形辨识方法研究

作者：刘奇锋西南交通大学

学位级别：硕士

地铁车辆在长期的运营过程中,车轮容易出现多边形磨耗。车轮多边形磨耗是地铁车辆众多车轮不圆顺形式之一,会使得轮轨动态相互作用更加剧烈,轮对、轴箱、钢轨等车辆轨道部件的振动加剧,长期的周期性轮轨振动将会使车辆轨道部件产生疲劳... 详细信息

地铁车辆在长期的运营过程中,车轮容易出现多边形磨耗。车轮多边形磨耗是地铁车辆众多车轮不圆顺形式之一,会使得轮轨动态相互作用更加剧烈,轮对、轴箱、钢轨等车辆轨道部件的振动加剧,长期的周期性轮轨振动将会使车辆轨道部件产生疲劳失效(如:螺栓松动、轴承损坏、钢轨扣件断裂等)和导致较大的噪声,威胁列车的安全运行,影响乘客乘坐舒适性。目前解决车轮多边形磨耗的主要措施是车轮镟修,而车轮镟修策略制定的前提是需要掌握车轮多边形磨耗的特征和状态。因此,如何准确及时地识别车轮多边形磨耗,对降低地铁车辆运营成本和提高运行安全性具有重要意义。本文针对地铁车轮多边形磨耗问题,建立地铁车辆—轨道刚柔耦合动力学模型,分析车轮多边形磨耗对轮轨系统动态响应的影响,构建多边形磨耗分类与波深预测模型。主要工作与结论如下:(1)基于有限元软件ANSYS和动力学分析软件SIMPACK,建立了考虑轮对和轨道结构柔性的地铁车辆—轨道刚柔耦合动力学模型,并利用现场测试的轴箱垂向加速度和钢轨垂向位移数据对仿真模型进行验证,结果表明所建立的地铁车辆—轨道刚柔耦合动力学模型准确可靠。(2)利用地铁车辆—轨道刚柔耦合动力学模型,研究了车轮多边形磨耗对轮轨垂向力和轴箱垂向加速度的影响,以及多边形磨耗与轮轨垂向力和轴箱垂向加速度的相位对应关系。结果表明,轮轨垂向力在多边形通过频率接近轮轨系统P2共振频率(63Hz)时达到最大值,轴箱垂向加速度则在多边形通过频率接近P2共振频率、约束状态下轮对的一阶横弯模态(93 Hz)及一阶垂弯模态(88 Hz)时出现局部峰值。在一定的多边形波深范围内,随着多边形磨耗波深的增大,轮轨垂向力最大值和轴箱垂向加速度峰值几乎呈线性增大,但当波深大于某一值时,会出现轮轨分离现象,此时轴箱加速度峰值则会剧增。在时域中,多边形通过频率在P2共振频率附近时,多边形磨耗幅值变化率(不圆时变率,磨耗幅值对时间的一阶导数)与轮轨垂向力的线性相关性最为明显,而在60～95 Hz范围时,不圆时变率与轴箱垂向加速度的线性相关性最为明显。(3)基于地铁车辆—轨道刚柔耦合动力学模型,建立了用于多边形磨耗故障分类的数据集,构建以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)全连接层特征为输入的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)分类器,用于多边形故障分类识别。结果表明,将CNN全连接层的特征输入到SVM中进行训练和分类的模型对正常车轮、低阶多边形车轮、高阶多边形车轮和随机非圆车轮等四类样本的识别率达到了99.82%;而对测试集含噪声的样本其识别率也在80%以上,在训练集中加入少量含不同水平的噪声,其在测试集低信噪比的情况下仍有90%以上的识别率。与CNN、DBN(深度置信网络,Deep Belief Network)、SVM对比,CNN-SVM在泛化性能和强化学习能力方面有明显的优势,并且在实测数据中该模型也取得了不错的效果。(4)利用地铁车辆—轨道刚柔耦合动力学模型,获得车辆在不同速度、不同阶次和不同波深的多边形磨耗激励下的轴箱垂向加速度响应。采用克里金代理模型来构建轴箱垂向加速度均方根值与波深和车速的响应曲面。基于粒子群优化算法,以轴箱垂向加速度均方根值和车速作为输入坐标代入克里金模型构建的响应曲面,进而逆向求解多边形磨耗波深。结果表明,通过仿真验证,该模型的波深预测最大相对误差不超过2%,平均相对误差仅为0.50%。

关键词：地铁车辆刚柔耦合动力学模型车轮多边形轴箱垂向加速度卷积神经网络支持向量机代理模型智能优化算法

地铁车轮多边形磨耗对轮轨系统动力特性的影响

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中南大学学报（自然科学版） 2022年第8期53卷 3222-3231页

作者：刘奇锋陶功权梁红琴卢纯温泽峰龙辉西南交通大学机械工程学院四川成都610031 西南交通大学牵引动力国家重点实验室四川成都610031

基于ANSYS有限元分析软件和SIMPACK动力学软件建立考虑轨道和轮对柔性的地铁车辆-轨道刚柔耦合动力学模型,以地铁运营过程中常出现的低阶多边形和高阶多边形磨耗作为输入,研究不同速度下车轮多边形磨耗对轮轨系统动力特性的影响规律。... 详细信息

基于ANSYS有限元分析软件和SIMPACK动力学软件建立考虑轨道和轮对柔性的地铁车辆-轨道刚柔耦合动力学模型,以地铁运营过程中常出现的低阶多边形和高阶多边形磨耗作为输入,研究不同速度下车轮多边形磨耗对轮轨系统动力特性的影响规律。研究结果表明:当车轮多边形激振频率在60~95 Hz频段内时,不圆时变率与轴箱垂向加速度之间具有较强的线性相关性;当多边形激振频率在P2共振频率附近时,不圆时变率与轮轨垂向力之间具有较强的线性相关性。在对车轮多边形进行状态监控时,可考虑在一定频段内利用轴箱垂向加速度和轮轨垂向力来评估车轮多边形的磨耗状态。

关键词：车轮多边形轴箱垂向加速度轮轨垂向力不圆时变率动力特性

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钢轨波磨指数与轨道短波不平顺关系研究

中国铁道科学 2020年第5期41卷 46-55页

作者：牛留斌刘金朝孙善超张二永中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081

采用ABAQUS软件及轮轨真实形状尺寸参数,建立轮轨高频接触有限元模型;以我国某高速铁路钢轨波磨区段实测轨道短波不平顺作为有限元模型输入,在时域和频域上对比轴箱垂向加速度仿真结果与实测数据,验证模型的准确性;仿真计算钢轨波磨区... 详细信息

采用ABAQUS软件及轮轨真实形状尺寸参数,建立轮轨高频接触有限元模型;以我国某高速铁路钢轨波磨区段实测轨道短波不平顺作为有限元模型输入,在时域和频域上对比轴箱垂向加速度仿真结果与实测数据,验证模型的准确性;仿真计算钢轨波磨区段不同幅值轨道短波不平顺工况下轮轨垂向力、轴箱垂向加速度分布特性,研究钢轨波磨指数与轨道短波不平顺幅值之间的关系。结果表明:在钢轨波磨区段,轮轨垂向力最大值与钢轨波磨指数最大值出现的位置对应良好,在轮轨不脱离接触的前提下,钢轨波磨指数与轨道短波不平顺具有较好的线性相关性;通过曲线拟合可知,在钢轨波磨波长为150 mm时,轨道短波不平顺幅值为0.10和0.12 mm时对应的钢轨波磨指数分别为5.12和6.68。

关键词：钢轨波磨指数轴箱垂向加速度轮轨接触有限元模型轨道短波不平顺

诊断重载铁路钢轨焊接接头不良的边际指数方法

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铁道建筑 2021年第10期61卷 13-17页

作者：肖炳环刘金朝徐晓迪孙善超沈昱晨丁宇鸣中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081 国能朔黄铁路发展有限责任公司肃宁分公司河北肃宁062350

利用轴箱垂向加速度可以反映钢轨焊接接头不良的特性,结合小波包分解和自适应同步压缩短时傅里叶变换提出一种新的诊断重载铁路钢轨焊接接头不良的WPD⁃ASSTFT边际指数方法。首先对重载铁路轴箱垂向加速度信号进行小波包分解,得到若干个... 详细信息

利用轴箱垂向加速度可以反映钢轨焊接接头不良的特性,结合小波包分解和自适应同步压缩短时傅里叶变换提出一种新的诊断重载铁路钢轨焊接接头不良的WPD⁃ASSTFT边际指数方法。首先对重载铁路轴箱垂向加速度信号进行小波包分解,得到若干个子信号,对各子信号分别做自适应同步压缩短时傅里叶变换;再将各子信号的时频分布相加,得到轴箱垂向加速度的时频分布;然后进行滤波,计算钢轨焊接接头不良冲击信号的移动有效边际谱;最后对移动有效边际谱进行归一化处理,得到焊缝边际指数,结合分布密度设定焊缝边际指数阈值,诊断重载铁路钢轨焊接接头不良。现场试验结果表明:利用WPD⁃ASSTFT方法能够有效提取焊接接头不良处的高频冲击特性,能够稳定地对重载铁路钢轨焊接接头不良进行诊断。

关键词：重载铁路钢轨焊接接头不良 WPD⁃ASSTFT 边际指数轴箱垂向加速度

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高速列车车轮多边形诊断方法研究

高速列车车轮多边形诊断方法研究

作者：王文琦西南交通大学

学位级别：硕士

车轮多边形磨耗是高速动车组列车车轮失圆的一种常见形式,广泛分布于我国各个型号的动车组列车上,多边形磨耗会加剧车轮和轨道之间的相互作用,增加轮轨冲击振动和异常噪声,严重影响乘客的乘坐体验。同时,车轮多边形引发的高频振动会降... 详细信息

车轮多边形磨耗是高速动车组列车车轮失圆的一种常见形式,广泛分布于我国各个型号的动车组列车上,多边形磨耗会加剧车轮和轨道之间的相互作用,增加轮轨冲击振动和异常噪声,严重影响乘客的乘坐体验。同时,车轮多边形引发的高频振动会降低列车关键零部件的使用寿命,降低列车的运行可靠性,因此受到国内外广大学者的持续关注。本文基于数据统计分析的方法,研究多种型号动车组列车的车轮多边形现状,建立车辆系统动力学仿真模型,研究车轮多边形对轴箱振动的影响,最后提出车轮高阶多边形的诊断方法,实现车轮高阶多边形的早期预警,提高列车的运行安全性。本文的主要研究内容如下:(1)阐述了车轮多边形的检测和表征方法,对某路局三种型号动车组列车的镟修数据进行统计分析,分别统计了各车型在镟修前后的车轮高阶多边形阶数和低阶多边形阶数的分布规律,结果表明镟修可以有效改善车轮的不圆化程度。统计了镟修前后高阶多边形幅值的分布规律,并分析了车轮高阶多边形幅值随里程的变化规律。(2)针对车轮多边形多发的车型通过SIMPACK建立其车辆系统动力学模型,使用简谐波函数设置周期性车轮多边形,研究车轮多边形对车辆动态响应的影响。通过仿真,分别分析了不同车轮多边形阶数、不同车轮多边形幅值、不同车辆运行速度和不同车轮直径对车辆轴箱加速度的影响和变化规律。(3)分别介绍了EMD、EEMD和ICEEMDAN方法在振动信号分解中的优劣,并使用仿真信号进行对比分析。基于轴箱垂向振动加速度提出ICEEMDAN-AR谱的车轮高阶多边形诊断识别方法。通过互相关系数选出包含故障信息最多的IMF分量,并使用AR谱计算故障特征频率进而得到高阶多边形阶数,实现车轮高阶多边形的自动诊断。最后通过仿真数据和实测数据对该方法进行验证,结果表明所提方法的有效性和准确性,可以实现车轮高阶多边形的早期预警。(4)通过分析选出多边形故障预警的特征数据集,并使用SMOTE–NC方法进行不平衡数据集的扩充。分别介绍了决策树、支持向量机和深度神经网络三种故障诊断模型,分别使用扩充前后的数据集对模型进行训练和测试,结果表明深度神经网络模型的各性能指标最优。最后使用模拟的LY数据对故障诊断模型进行验证,取得较高的准确率和AUC值,说明该方法可以实现车轮多边形的早期预警,有较高的工程应用价值。

关键词：车轮多边形车辆系统动力学轴箱垂向加速度故障诊断深度神经网络