检索结果-南通市图书馆

作者：王楠南京理工大学

学位级别：硕士

随着城轨交通的快速发展和城轨车辆运行速度的不断提升，车轮故障现象频繁发生，对城轨列车的安全运营带来了很大影响。因此，研究车轮故障的检测方法具有重要意义。本文在总结国内外研究成果的基础上，研究了基于小波包阈值去噪与GS-SO... 详细信息

随着城轨交通的快速发展和城轨车辆运行速度的不断提升，车轮故障现象频繁发生，对城轨列车的安全运营带来了很大影响。因此，研究车轮故障的检测方法具有重要意义。本文在总结国内外研究成果的基础上，研究了基于小波包阈值去噪与GS-SOA的列车车轮故障识别方法，主要工作内容如下：　　（1）基于SIMPACK建立了车辆-轨道耦合动力学模型，并以不同的车轮故障作为输入信号进行仿真，得到不同车轮的振动仿真信号。　　（2）研究了基于改进小波包的阈值去噪算法。将样本熵引进到小波包阈值去噪算法中，研究了新的阈值选择方法和阈值函数，最后通过某线路的实测信号验证了该方法具有更好的降噪效果。　　（3）研究了基于CEEMD分解与GS-SOA的故障识别模型。通过引入峰值误差来确定完全经验模态分解（CompleteEnsembleEmpericalModeDecomposition，CEEMD）的参数选择方法。将网格搜索算法（GridSearch，GS）与人群搜索算法（SeekerOptimizationAlgorithm，SOA）结合，研究了GS-SOA算法用于支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）的参数寻优，最后通过仿真信号构建的数据集验证了模型的准确率。　　（4）设计了列车轮对故障识别系统，用基于改进小波包的阈值去噪算法对现场信号进行去噪分析，然后用改进的CEEMD分解算法对现场数据进行分解并构建数据集，根据现场的实际数据集建立了新的模型，验证了模型的准确率。

关键词：城轨车辆车轮故障振动信号小波包阈值去噪完全经验模态分解人群搜索算法

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于能量算子的声源定位技术在TADS探测车轮故障中的应用

引用

铁道车辆 2024年第5期62卷 58-65页

作者：贾超乔森苗鑫杨征西李彤刘鹏飞北京航天康拓信息技术有限公司北京100095 中国铁路西安局集团有限公司车辆部陕西西安710054 石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点试验室河北石家庄050043

车轮故障是影响铁道车辆运行安全的重要因素。使用TADS技术可以实现对车轮故障等走行部部件的故障检测。由于同转向架车轮噪声信号的叠加干扰会造成车轮故障等噪声信号区分困难,容易造成车轮故障的误报和误判,因此对故障噪声来源进行定... 详细信息

车轮故障是影响铁道车辆运行安全的重要因素。使用TADS技术可以实现对车轮故障等走行部部件的故障检测。由于同转向架车轮噪声信号的叠加干扰会造成车轮故障等噪声信号区分困难,容易造成车轮故障的误报和误判,因此对故障噪声来源进行定位和区分十分重要。在TADS探测车轮故障进行数据分析时,借鉴了医学领域广泛应用的基于近距离麦克风的双耳结构多运动声源定位的经验。利用TADS的短间距声学阵列,结合TADS探测中声源移动速度快、难捕捉的特点,综合使用谱峭度、Gammatone滤波器、能量算子等技术和手段建立了适应铁道车辆动态检测运用场景的运动声源定位模型,能够实现对快速运动声源的追踪和定位。通过对实际案例进行分析验证了运动声源定位模型方法的有效性,可以给出快速运动声源的运动轨迹。通过运动轨迹与理论轨迹相匹配进行声源性质的判定,可用于辅助诊断车轮故障。

关键词：能量算子谱峭度 Gammatone滤波器 TADS 运动声源定位铁道车辆车轮故障

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

铁路货车运用中车轮故障的发现和预防

引用

科技与企业 2013年第19期 322-323页

作者：徐永孝大准铁路公司车辆段

随着中国铁路货车高速重载的发展,万吨列车的开行,对货车的检修质量的要求越来越高,车轮作为转向架的重要组成部分,是其主要的受力部分,是保证车辆安全运行的重要保障。但近年来,C80万吨列车车轮故障比较突出,主要表现为踏面擦伤和剥离... 详细信息

随着中国铁路货车高速重载的发展,万吨列车的开行,对货车的检修质量的要求越来越高,车轮作为转向架的重要组成部分,是其主要的受力部分,是保证车辆安全运行的重要保障。但近年来,C80万吨列车车轮故障比较突出,主要表现为踏面擦伤和剥离,这些故障多数发生在列车制动过程中,对铁路货物的正常运行带来极大的威胁。

关键词：车轮故障货车运用发现办法预防措施

来源：

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

列车轮对故障诊断及裂纹参数识别研究

列车轮对故障诊断及裂纹参数识别研究

引用

作者：蒋宇涵西南交通大学

学位级别：硕士

轮对作为铁路列车的核心部件,其健康状态对列车运行安全至关重要。轮对长时间处于恶劣的工况中,持续承受交变载荷的影响,极易萌发疲劳裂纹等故障。若不及时发现和排除轮对裂纹故障,持续的裂纹扩展可能会导致车轴断裂,威胁列车的安全运行... 详细信息

轮对作为铁路列车的核心部件,其健康状态对列车运行安全至关重要。轮对长时间处于恶劣的工况中,持续承受交变载荷的影响,极易萌发疲劳裂纹等故障。若不及时发现和排除轮对裂纹故障,持续的裂纹扩展可能会导致车轴断裂,威胁列车的安全运行,造成人员伤亡和财产损失。因此,在列车的运行过程中,开展轮对裂纹等故障的在线检测,实现轮对故障类型的诊断和裂纹参数的定量识别,对提高铁路列车的安全性能有重大意义。本文以某动车轮对为研究对象,基于有限元方法建立了轨道随机不平顺激励下的裂纹轮对模型,研究了裂纹参数对轮对振动特性的影响。利用Light-GBM算法诊断了轮对的故障类型,并开展实验验证。最后提出了一种基于Kriging代理模型和三代遗传算法的轮对裂纹参数识别方法。对整车进行多体动力学简化并使用Simpack建立了车辆-轨道动力学耦合模型,计算了轨道随机不平顺特征曲线。基于Abaqus建立了轮对有限元模型,利用接触关系模拟了裂纹的呼吸作用,通过对比自由模态振型和固有频率验证了模型的正确性,并仿真求解了轨道不平顺激励下的裂纹轮对振动响应。研究了轨道不平顺激励、裂纹深度、裂纹位置和轮对运行速度对轮对振动响应特性的影响。结果表明,裂纹轮对振动信号频谱图中包括1X、2X、3X等谐波成分,轨道随机不平顺激励会使超谐成分幅值增大。1X成分可准确反映裂纹深度的变化,可用于诊断裂纹损伤程度。再者,靠近车轮位置的裂纹会引起较强的轮对振动响应,1X、2X成分对裂纹的位置参数敏感。最后,轮对的运行速度越高,越利于诊断裂纹,当轮对运行速度大于300km/h时,通过1X、2X谐波成分均可实现裂纹损伤程度的诊断。建立了车轮扁疤和车轮不圆顺故障的动力学模型,分析了两种故障对裂纹诊断的影响。使用Light-GBM算法对轮对的故障状态进行诊断分类。结果表明,车轮扁疤和车轮不圆顺会引起裂纹轮对振动信号谐波成分的显著改变,影响基于振动信号的裂纹检测。基于Light-GBM算法的轮对故障诊断方法在提高诊断效率的同时,故障识别率达到97.4%,并通过轮对故障实验台对该方法的准确性进行了验证。针对实际运行工况中的轮对裂纹参数识别问题,使用Kriging代理模型建立了裂纹位置、深度参数和轮对振动响应1X成分幅值的数学关系。将轮对裂纹参数的识别问题转换为改进的多目标优化问题,使用三代遗传算法寻找最优裂纹参数。结果表明,利用代理模型可准确预测轮对振动响应,代替耗时的有限元仿真过程。对适应度函数的改进从速度和精度两方面优化了裂纹参数识别过程。通过验证,基于该方法可准确识别裂纹位置,同时对深度参数的识别精度达到96.84%。本文研究工作为轮对故障的在线检测提供了新的思路和理论依据,能够实现实际运行工况中的轮对故障状态诊断和裂纹参数识别,具有一定的工程意义。

关键词：列车轮对车轴裂纹车轮故障 Light-GBM Kriging代理模型三代遗传算法

来源：

同方学位论文库评论