高速动车组横向悬挂系统失效故障的诊断方法

针对现有基于Kalman滤波技术的故障诊断方法不能有效诊断高速动车组横向悬挂系统失效故障的问题,通过建立高速动车组横向悬挂系统动力学仿真分析模型对高速动车组横向悬挂系统失效故障的特征进行分析发现,高速动车组横向悬挂系统中抗蛇行减振器失效故障对0~10Hz频段内的转向架横向振动加速度信号敏感,二系横向减振器失效故障对0~2Hz频段内的车体横向振动加速度信号敏感;基于此,提出改进的基于Kalman滤波技术的失效故障诊断方法,用于高速动车组横向悬挂系统失效故障的诊断。用该改进方法对转向架横向振动加速度信号进行0~10Hz滤波、对车体横向加速度信号进行0~2Hz滤波,然后计算二者信号的综合新息加权平方和(WSSR),若该WSSR有突变,则表明高速动车组横向悬挂系统发生失效故障。仿真分析结果表明:在车速为300km·h-1速度级下,采用改进方法可以有效地诊断高速动车组横向悬挂系统抗蛇行减振器和二系横向减振器的失效故障。     

基于Copula函数的高速列车信号联合特征提取

针对高速列车在车体不同位置的通道测得的振动信号,提出一种基于Copula函数的通道间信号联合特征提取方法。该方法使用泛化高斯分布对各通道信号的边缘分布进行拟合,并使用Gaussian Copula函数构建信号间的联合分布函数。提取边缘分布参数以及联合分布函数的参数作为特征。通过对某型高速列车转向架正常、抗蛇行减振器失效、空气弹簧失效和横向减振器失效4种典型工况的振动信号进行分析和特征提取,并采用支持向量机进行识别,平均识别率超过97%,表明该特征提取方法的有效性。     

基于GASF-CNN的高速列车转向架关键部件劣化状态识别研究

为研究高速列车转向架关键部件劣化状态的识别方法，通过统计抗蛇行减振器服役性能参数的分布特征，同时考虑阻尼和节点刚度变化组合形成5种劣化抗蛇行减振器试验工况，选取新踏面廓形和旋修后运行15万km、25万km的磨耗踏面廓形，进行了劣化状态下车辆动力学响应线路测试。基于实测数据，设计并构建基于GASF-CNN的转向架关键部件劣化状态分类辨识模型，以实测车体和构架横向加速度数据作为模型的训练集和测试集进行分类辨识模型训练，并对模型的泛化能力和识别准确度影响因素进行分析。通过优选数据构造方式、数据滤波、滑动窗口长度和数据通道数量，模型达到了较高的分类准确度，且对列车不同运行方向、不同速度级、不同运行环境等也达到了较好的泛化能力。     

高速列车监测数据处理及故障诊断

车体性能好坏直接影响列车的行车安全,文章利用安装在车体上的传感器所采集到的振动信号,选取合适的信号特征提取方法进行评估,达到列车故障早期预警的目的。试验数据表明,车体的振动信号具有非线性、非平稳的特点,先对振动信号提取小波包能量矩特征进行时频域分析,发现该特征提取方法可以直观地反映车辆横向和垂向振动情况。引入基于局部分析的拉普拉斯特征映射算法(LE),对故障工况的小波包能量矩熵特征所构造的高维特征向量空间进行降维,发现能够从垂向加速度信号识别出空气弹簧失气工况,从横向加速度信号识别出抗蛇行减振器故障和横向减振器故障。这与车辆动力学分析结果一致,同时也证实了流形学习方法对列车性能评估具有一定的作用。     

基于深度学习的高速列车转向架故障识别

为提取高速列车转向架关键部件振动信号的特征,提出基于深度学习(Deep Learning)的高速列车转向架故障识别新方法。以转向架关键部件非全拆单工况故障信号为研究对象,对故障信号进行离散傅里叶变换,然后依据深度学习的降噪自动编解码过程对故障的频域信号进行特征学习,并以此特征作为BP神经网络的输入实现转向架故障信号的识别。实验结果表明:在不同速度下,所提方法对转向架关键部件非全拆故障识别正确率能达到100%,表明了该方法的有效性。     

基于运行模态参数辨识的客车运行平稳性研究

针对装用SW—160型转向架提速客车低频晃动的问题,笔者在线实测了该型客车车体及转向架振动加速度,并运用随机子空间辨识算法对车体的刚体振动模态进行了辨识。辨识结果表明,车体的下心、上心滚摆和摇头振型的阻尼比偏低,车体下心滚摆被激起后,不能有效衰减,这是造成车体低频晃动的重要原因之一。采用新的SYS550E空气弹簧及将二系横向减振器的阻尼系数提高至60 kN.s/m后,重新进行了测试分析。分析结果表明,采用新型空气弹簧及提高二系横向减振器的阻尼系数后,车体的下心滚摆频率有所下降,而其阻尼比得到明显提高。通过功率谱分析可知,车体的低频振动得到有效抑制。     

铁道车辆抗震用横向减振器的开发

根据以往的计算可知,提高安装在车体、转向架之间的横向减振器的减振性能、抑制车辆的摆动,能有效防止地震情况下车辆脱轨.日本铁道综合技术研究所在这类研究成果的基础上,提出了被称为抗震用减振器的新型横向减振器的开发方案,并试制了样机.该减振器并不降低车辆正常运行时的性能,只在大规模地震的情况下有效工作,能够提高车辆运行的安全性.而且,日本铁道综合技术研究所采用减振器单机做了性能试验,为确认地震情况下对安全性的提高效果,采用大型振动试验装置,进行了转向架的激振试验;为确认正常运行时的功能,实施了干线上的运行试验;为完善试验方面不能确认的激振条件,运用了数值计算(见图1).     

横向减振器布置方式对地铁车辆动力学性能的影响

横向减振器是影响地铁车辆运行安全性和平稳性的关键部件之一。分析研究了横向减振器在转向架上不同的布置方式对地铁车辆动力学性能的影响。研究结果表明,在正常工况下,减振器采用双侧对称或双侧斜对称布置方式的运行平稳性优于单侧布置方式,而横向减振器三种布置方式的运行稳定性和曲线通过性能的差异不大;当横向减振器失效时,单侧布置方式下的蛇行临界速度、运行平稳性和曲线通过安全性均比双侧布置时差,而双侧对称和双侧斜对称两种布置方式的动力学性能比较接近。     

铁路货车车辆转向架无源无线振动传感与监测系统

转向架是铁路货车车辆的关键部件，因货车上无电源供给，且车辆在运用过程中存在随机编组，因此很难开展铁路货车转向架状态监测与故障诊断的相关研究。针对这一问题，文章研究了一种包括车载转向架无源无线振动传感与监测组件、测速发电模块、轨旁数据基站和远程故障诊断中心的铁路货车转向架无源无线振动传感与监测系统，系统通过安装在货车轴端的微型轴端测速发电机、测速发电模块为车载转向架无源无线振动传感与监测组件供电和提供速度信号，由振动传感与监测组件的信号采集处理CPU经组合传感器、信号调理电路、模数转换电路同步采集货车转向架的振动、冲击和温度信号并预诊断后通过WSN网络发送到轨旁数据基站，轨旁数据基站运用多线程WSN网络接收并缓存货运车辆的运行状态监测数据后再通过4G/5G网络自动将数据传输到远程故障诊断中心，远程故障诊断中心对列车运行状态数据进行分析处理与故障诊断后实现对货车转向架的智能运维。该系统已装车进行运行试验，试验结果表明，系统能实现铁路货车转向架的无源无线振动传感与监测，及时发现故障，确保货运列车安全行驶。     

轻轨车辆横向油压减振器研制

作为车辆悬挂系统的重要部件之一,油压减振器不仅可以衰减车体的振动,提高运输舒适性,而且还可以衰减转向架上零部件的振动,以延长零部件及整个转向架的使用寿命.与干线铁路比较,轻轨铁路曲线半径小,车辆启动和制动频繁,因此,要求油压减振器转动灵活,转角范围大,性能稳定,密封可靠.四方车辆研究所根椐轻轨车辆的运用特点,研制出新型横向油压减振器,现介绍如下:     

采用半主动悬挂技术的无摇枕转向架设计及其台架试验

介绍了二系横向减振器采用半主动悬挂控制的无摇枕转向架的设计过程及台架试验情况。试验结果表明,该转向架设计合理,并能在一定程度上改善车辆的横向运行性能。     

跨座式单轨车二系减振器关键参数研究

跨座式单轨车因其特殊的结构形式,采用在转向架和车体中心销座之间安装有一定角度的液压减振器来同时提供横向和垂向阻尼,因而减振器的安装角度和阻尼大小将同时影响车辆的平稳性。通过仿真计算分析了减振器的安装角度和阻尼这两个关键参数对车辆平稳性的影响,合理选取了具有较佳动力学性能的减振器参数。     

运用频响函数分析机车车辆二系悬挂的减振性能

提出了频率响应函数估计的试验研究方法,并以构架振动为输入、车体响应为输出来研究车辆的二系悬挂减振性能。分析表明,SW—160型转向架的二系悬挂在0.5Hz和1.7Hz附近有较高的横向传递率,而209HS型转向架在1.8Hz附近的垂向传递率比SW—160型转向架高。运用SPAMP方法找到了SW—160型转向架横向传递率较高的原因,据此调整了二系悬挂,重新进行了在线测试和试验分析。构架至车体响应的频响函数估计表明,调整二系悬挂后,SW—160型转向架在0.5Hz和1.7Hz处的横向传递得到了有效的控制,横向减振性能显著提高。     

二系横向止挡刚度特性对高速动车组曲线通过横向舒适性的影响研究

二系横向止挡作为轨道车辆转向架二系悬挂关键零部件,对车辆动力学性能有一定影响,其刚度特性对高速列车曲线通过时的舒适性影响较大。对采用不同刚度特性参数的二系横向止挡的动车组,在线路不同曲线条件下进行试验,通过分析高速动车组平稳性、稳定性和安全性指标的变化规律,研究二系横向止挡刚度特性对高速动车组动力学性能的影响。线路试验结果表明,止挡刚度对车体的横向振动加速度影响较大,而对转向架稳定性及轮轨动态相互作用性能指标的影响甚微。     

基于模态贡献量的转向架接地轴端异常振动分析

以某型列车转向架为例,基于模态相关性原理,采用有限元计算和试验相结合的方法,建立了接地轴端的有限元模型,分析转向架接地轴端异常振动问题。通过对轴端关键部件进行模态分析和模态贡献量分析,得到了引起接地轴端异常振动的主要模态。分析结果表明,轴箱转臂在垂向的弯曲振型对振动的影响最为明显。提出了相应的振动控制措施,可为今后解决车辆局部振动问题提供参考。     

高速动车组尾车横向晃动调查研究

某型号高速动车组运行过程中,尾车在新轮状态时出现持续晃动,但反向作头车运行时却不晃动.针对此问题,开展了不同线路表面状态下的车辆晃动特征测试,从悬挂系统振动传递特性、轮轨匹配状态,以及关键零部件性能检测等方面着手,确定了车体产生晃动的原因.结果 表明,尾车横向晃动始于车辆高速通过个别道岔时刻,晃动发生后只能通过降速消除...     

铁道车辆振动控制技术--有源与半有源悬挂分析

分析利用有源悬挂和半有源悬挂方法对铁道车辆振动控制的原理和技术。对日本最新型700系列高速列车上采用的可变阻尼减振器进行研究分析,认为其基本原理是通过高速电磁阀切换阻尼孔(节流孔),从而改变减振器的阻尼力达到控制振动的目的。指出在隧道内,车体的横向振动加速度可减少30%左右。介绍日本新开发的可以自动调整动力学性能的减震器的进展情况。给出横向用可变阻尼减振器和垂向用可变阻尼减振器内藏型空气弹簧的结构和特点。     

装用SW-160型转向架客车动力学性能优化分析

针对装用SW 160型转向架的客车进行动力学性能分析计算,重点分析运行平稳性。分别进行了空气弹簧节流孔直径尺寸、二系悬挂横向刚度值、二系悬挂横向阻尼系数值等不同参数的优化分析工作。通过改变这些悬挂参数并与原型参数结果进行对比,找出优选方案,提出改善车辆运行性能的办法。对计算结果与振动试验台试验结果进行对比分析,以验证变化规律的一致性。     

基于长短期记忆网络的动车组轴箱轴承故障诊断预测模型研究

动车组轴箱轴承是动车组转向架的关键部件,其运行品质直接影响动车组的运营安全.以深度学习算法为基础,利用轴承振动信号时间序列的特点和LSTM(长短期记忆网络)擅长处理时间序列的优势,通过构建LSTM模型对轴承的故障状态进行识别,开发了基于深度学习的轴承故障诊断预测软件,实现了轴承故障早期的分类与诊断.模型的仿真和试验表明...