基于多体动力学仿真的城市轨道交通车辆二系悬挂故障特征分析

对国内某型城市轨道交通车辆的故障统计发现,二系悬挂故障已成为影响转向架乃至车辆安全运行的主要原因之一。基于多体动力学的方法建立该型国产城市轨道交通车辆动力学模型,并通过实车振动数据验证了模型的正确性。利用验证后的模型模拟二系悬挂故障下列车的运行状态,并采用功率谱对车体振动加速度进行分析。仿真结果表明,在考虑速度、载荷及故障个数等因素的情况下,车体垂向、横向振动频率分别在0~3.5 Hz和0~2.0Hz频段时对于二系悬挂故障最为敏感;均方根值和方差更适合作为频谱变化的量化指标;当故障造成列车部件布置不对称时,车体振动变化尤其明显。     

基于LSTM网络高速列车悬挂系统故障预测方法研究

高速列车悬挂系统安全性对于整车安全运行非常重要,对悬挂系统进行全生命周期状态监测以预测其故障成为不可忽略的研究内容.当高速列车悬挂系统发生机械故障时,产生振动加速度,信号呈现非线性、非平稳特征.文章提出一种基于LSTM网络的高速列车悬挂系统故障预测方法,通过SIMPACK建立某型号高速列车整车模型,获得重要部件在各健康...     

基于轨道车辆频域模型的二系垂向悬挂元件状态监测

基于轨道车辆动力学的频域模型对悬挂元件的状态监测问题展开讨论。以二系垂向悬挂元件故障为例,应用聚类经验模型分解方法（EEMD）分析悬挂元件故障对车体加速度的影响,并基于转向架与车体之间的动力学联系,设计了状态监测算法。研究结果表明：悬挂元件的故障发生在前转向架或后转向架对车辆动力学特性造成的影响不同,有必要对前、后转向架的悬挂元件分别建立状态监测变量;数值仿真试验说明,本文设计的悬挂元件状态监测算法能有效识别分属前、后转向架悬挂元件的工作状态,满足实时状态监测的要求。     

基于深度学习的TFDS货车故障图像智能识别算法研究

货车关键部件故障的准确识别对车辆的运用工作非常重要。目前主要依靠动态检车员基于TFDS系统所获取的图像进行人工分析,耗费大量人力、物力,分析效率较低,并且易出现故障漏报,对车辆的运行安全造成隐患。文章提出了基于深度学习的目标检测加部件故障识别的两阶段车辆故障识别算法,通过对标注的图像进行模型训练,实现车辆故障的智能识别。该算法已经在中国铁路郑州局集团郑州北车辆段完成有效性的验证,结果表明,该算法可实现对车辆部件的准确定位、故障自动识别及结果的综合分析,有效提升了TFDS系统的故障识别准确率,大幅降低了漏报率,对于提高货车车辆运用工作的智能化水平,保障运行安全具有重大意义。     

基于SIMPACK和EWT的钢轨核伤仿真分析

针对钢轨核伤仿真缺乏、核伤检测难的问题,采用SIMPACK构建车辆-轨道多体动力学模型,采用ANSYS软件和FEMBS接口进行弹性钢轨核伤建模与集成,从而实现不同核伤情况下车辆轴箱振动响应的计算机仿真。引入经验小波变换（EWT）对轴箱振动信号进行信号分析,采用边际谱进行核伤特征频率辨识,进行不同速度及核伤情况下的仿真。仿真结果表明,所构建的车辆-轨道多体动力学模型能够实现钢轨核伤的计算机仿真。对轴箱振动信号进行经验小波变换,得到的“W”型振动模态幅度和边际谱分析能够表征钢轨核伤尺寸及特征频率,从而验证了EWT方法的可行性。     

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。     

基于电机振动的动车组牵引逆变器故障诊断研究

牵引逆变器的安全性和可靠性对高速动车组车辆的稳定运行至关重要,为了对逆变器工作状态进行识别,文章结合车辆系统动力学,提出了一种基于电机振动信号分析的故障诊断方法。将电机振动信号作为监测对象,通过检测逆变器故障时电流畸变引起电机异常振动的特征信号来进行判断。以CRH2型动车组牵引传动系统为例,建立了基于空间矢量脉宽调制策略下的三电平牵引逆变器电路仿真模型,对逆变器结构故障模式进行仿真。仿真结果表明,逆变器故障会显著影响交流侧输出电流谐波含量,尤其是5倍频、7倍频、11倍频、13倍频电流谐波;而这些谐波电流输入到牵引电机后转化为6P(1-s)倍频、12P(1-s)倍频的脉动转矩,并作用于电机,使得其输出振动中含有相应频率的谐波成分。通过对高速动车组实际运行过程中的牵引电机振动信号进行分析可发现,在正常情况下振动信号不明显含有此类谐波频率成分,而当逆变器存在故障时,则会导致在振动信号中该频率信号含量非常明显。因此,文章所提出的基于振动信号分析法能够有效地监测并诊断牵引逆变器工作状态,并具有一定的工程应用价值。     

悬挂式单轨车辆动力学及平稳性分析

从动力学方面对构建的悬挂式单轨车辆模型结构的正确性进行验证。采用A级路面公路谱模拟轨道梁振动,并用Sperling指标校核车辆在通过小曲率半径曲线时的车辆平稳性。同时分析了一些部件对车辆振动的贡献。可供车辆部件选型参考。     

高速动车组悬挂部件失效动力学性能研究

利用SIMPACK软件建立了适用于高速转向架悬挂系统故障检测的国内某型高速动车组车辆动力学仿真模型,并根据所建立的动力学模型分别研究了在不同速度条件下一系垂向减振器、二系空气弹簧、二系抗蛇行减振器失效时整车不同部位表现出的动力学性能。通过对车体不同部位及前后转向架动态响应信号的时域、频域特性进行分析,获得了转向架悬挂部件故障与整车系统响应的关联关系,提出了分别针对一系垂向减振器、二系空气弹簧、抗蛇行减振器失效敏感的故障特征因子,从而对悬挂部件故障进行检测与定位。     

地铁车辆转向架轴承故障诊断方法研究

地铁车辆转向架轴承状态对车辆的安全运行至关重要。现有地铁车辆转向架轴承的监测与诊断存在智能化程度低、准确性差等不足。针对此不足,对地铁车辆转向架轴承故障模型进行推导,提出一种地铁车辆转向架轴承故障智能诊断方法。该方法根据转向架轴承径向振动加速度信号,采用小波包-包络分析和故障识别搜索算法,诊断轴承故障及故障类型。为了验证所提出方法的有效性,设计并搭建了轴承故障诊断试验台,基于此试验台对广州地铁车辆转向架故障轴承进行了测试。试验结果表明:所提出的转向架轴承故障诊断方法能够准确识别轴承故障,为地铁车辆转向架轴承故障诊断的自动化、智能化提供了新思路。     

不同车辆-轨道垂向动力学模型功率流传递特性研究

基于4种不同精细化程度的车辆-轨道垂向动力学模型,利用解析方法建立了形式统一的系统相邻部件间功率流传递函数,给出了车辆一系悬挂、二系悬挂、轮轨间以及钢轨和轨枕间的振动功率流传递特性,分析模型的精细化和弹性化对于各部件间功率流传递特征的影响。以精细化程度最高的模型为研究对象,讨论车辆悬挂参数和部件惯性参数的改变对部件间功率流传递特征的影响。结果表明,简单模型能够较为真实地模拟车辆低频传递特性,但对中、高频传递特性的表达与复杂精细模型相差较大;位于激励源附近位置的轮对和钢轨,在其固有频率附近的振动能量往往具有较强的传播性;簧下质量的变化对轨枕至道砟的传递特性的影响最为明显。     

铁道车辆横向半主动悬挂试验系统

为解决半主动悬挂工程应用问题,在试验室建立了铁道车辆的横向半主动悬挂试验模型,开发了车辆试验模型横向半主动悬挂控制测试系统,采用自校正自适应控制方法进行控制前和控制后的试验对比研究。研究结果表明,通过半主动悬挂控制,车辆模型在不同速度等级时车体的平稳性和加速度的最大值都得到很大的提高。     

基于仿真试验和BOA-VMD的轴箱轴承故障特征提取算法研究

针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题，提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD）参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车辆刚柔耦合的轴承故障动力学模型，提取轮轨激扰和轴承故障情况下的轴箱振动信号；然后利用蝴蝶优化算法对轴箱振动信号的VMD模态分量数和二次惩罚系数进行寻优，确定最佳参数组合；最后利用已确定的最佳参数对轴承振动信号进行VMD分解，得到不同本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)，并对最佳模态分量信号进行包络分析，识别到轴承故障时的特征频率。试验分析表明，基于优化参数的VMD分析方法能够有效提取轴承故障特征频率，通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析方法对比，可以发现文章提出的分析方法效果更加有效。     

比例溢流阀式半主动悬挂系统仿真研究

利用建立的比例溢流阀式半主动减振器的数学模型、天棚阻尼半主动控制器模型和车辆系统动力学模型,分析常通节流孔直径和比例溢流阀调压误差对半主动减振器性能的影响.结果表明:采用比例溢流阀式半主动悬挂系统能够有效地减小车体振动,而且车辆运行速度越高改善效果越明显;根据建立的车辆系统动力学模型,对应车辆各速度等级,当天棚阻尼系数取100kN·s·m-1时,车辆运行平稳性指标取得综合最优;常通节流孔直径越大,半主动减振器响应越慢,其等效阻尼越小,半主动减振器阻尼力对控制器期望阻尼力的跟踪能力就越差,在振动频率为1Hz附近车辆的振动能量越大,并且调压误差系数仅对车体的横向高频振动有微小的影响.     

利用振动对车辆设备实施状态监测

铁道车辆部件一旦发生故障,会引发车辆不能继续运行,严重时可能会导致重大事故.为了防范这类事故的发生,文中介绍了一种通过振动对车辆设备进行状态监测的方法,通过在车辆部件上安装传感器,利用振动分析和机器示教进行异常检测,并利用倍频带分析进行简易诊断,该方法利用平板电脑振动仪,改变了传统检测中手写数据的操作弊端,并通过其控制...     

自适应小波分析和多层卷积极限学习码器的轴承故障识别研究

针对滚动轴承振动信号由于强时变和强噪声等特性导致其故障难以辨识的问题,提出一种基于自适应小波分析(AWA)和多层卷积极限学习自编码器(MLCELAE)的滚动轴承故障识别模型.首先,提出一种新的轴承振动信号频谱边界检测方法,对信号频谱进行自适应分割,进而将信号分解为若干本征模态分量;然后选择较能反映轴承故障特征的模态分量并重构;最后构造卷积极限学习自编码器,并逐层堆叠建立深层网络MLCELAE,将信号样本输入MLCELAE进行自动特征学习与故障识别.试验结果表明:提出方法的平均故障识别准确率达到了98.48％,标准差仅为0.17,相比于其他方法在轴承故障识别准确率方面更具优势,适用于滚动轴承故障的自动识别.     

基于多尺度时频图与卷积神经网络的车轮故障智能诊断

铁道车辆车轮故障的产生,不仅会增大列车的振动和噪声使乘坐舒适性下降,而且会加速车辆及轨道零部件的损伤,严重时还会引发事故,因此对车轮服役状态的实时监测对保证列车安全运营具有重要意义。针对现有铁道车辆车轮故障诊断方法存在自适应能力弱、准确率低等不足,提出一种基于多尺度时频图与卷积神经网络(CNN)相结合的车轮故障智能诊断方法,该方法利用车轮所在轴箱垂向振动加速度来间接识别车轮服役状态。1)首先采用形态学滤波器对车辆轴箱振动加速度信号进行滤波降噪,然后采用完全噪声辅助聚合经验模态分解(CEEMDAN)将滤波后的信号自适应地分解为若干固有模态函数(IMF),选取能量熵增量相对较大的三阶分量作为信号的主分量。2)分别求各主分量的Wigner-Ville分布(WVD),然后叠加转化为多尺度时频图。3)对经典的LeNet-5模型进行结构改进和网络参数优化,构建适合车轮故障诊断的CNN模型,来学习提取车轮在不同工况下的时频图特征,并对时频图进行分类,将特征学习提取与故障分类融为一体,一定程度上实现了端到端的车轮故障诊断。经仿真试验和现场试验验证表明：所提出的方法对于车速、故障类型和故障程度都有很好的...     

基于自适应粒子群算法的轨下基础病害识别

基于车辆-轨道耦合动力学模型，对不同轨下基础病害情况下的轨枕振动响应进行仿真分析。提出利用支持向量机算法和粒子群算法对轨下基础病害进行识别。为了提高粒子群算法的收敛速度，提出一种自适应粒子群算法，并将所提方法应用于轨下基础病害识别仿真，分析不同病害条件下的轨枕振动特征。研究表明：所提算法的病害识别准确率≥80%,且其算法收敛速度有明显提升。     

基于再次均匀采样策略改进轨道车辆二系悬挂系统参数估计方法

基于粒子滤波和卡尔曼滤波的轨道车辆二系悬挂系统参数估计方法存在因粒子枯竭而无法对系统参数变化进行监测的缺陷,所以引入再次均匀采样策略对其进行改进.采用轨道车辆系统横向动力学模型,建立轨道车辆二系悬挂系统的横向动态空间模型,并运用改进后的参数估计算法和Matlab软件对二系横向阻尼和抗蛇行阻尼2个系统参数进行仿真计算.结果表明:在无法获得轨道横向不平顺统计特性的情况下,参数估计方法仍具有良好的鲁棒性;在轨道车辆二系悬挂系统发生突发或老化故障的情况下,改进后的参数估计方法可以准确估计系统参数的变化,且误差值始终保持在10％以下,能够实现对系统状态的实时监测.     

多激励条件下高速列车牵引变压器悬挂参数选择研究

为获得最优的变压器悬挂参数,基于多激励条件对其参数选择进行研究。首先建立高速列车-变压器耦合系统动力学模型,利用新型快速显示数值积分法求解车辆系统振动响应;然后依据车辆舒适度指标和变压器振动烈度计算结果,探究车辆系统振动指标随变压器悬挂参数变化规律;最后依据变压器悬挂参数对系统振动特性的影响规律确定变压器最佳悬挂参数。研究结果表明:变压器悬挂于中部能明显改善中部舒适度,且悬挂阻尼比对车辆舒适度和设备振动烈度影响不明显;当悬挂频率比大于1.4,车辆舒适度不再随悬挂频率比变化而变化;变压器悬挂频率比为0.9～1.1时,车辆乘坐舒适性和变压器振动水平都有较好的表现。研究成果可以为变压器的最优悬挂参数设计提供指导。