基于扩展卡尔曼滤波的轨道垂向不平顺估计

轨道不平顺是影响列车平稳性和舒适度的关键因素,因此及时掌握线路状态对保证列车的运行安全具有重要意义。针对采用单个惯性量较难达到对不同波段不平顺的检测,通过观测多个惯性量,运用扩展卡尔曼滤波解决非线性离散系统的最优估计原理,根据车辆轨道耦合状态空间方程计算递推雅克比矩阵,并结合线性观测方程得到最优状态估计,实现轨道不平顺估计。在Matlab平台下,进行了实测轨道不平顺激励作用下的仿真,将仿真得到的观测值采用本文提出的方法进行轨道垂向不平顺估计,结果表明该算法具有很好的精确性。     

经验小波变换在桥梁模态参数识别中的应用

针对桥梁结构模态密集、测试信号噪声强度高等特点,为在时频域内识别桥梁结构的模态参数,引入最新的经验小波变换,提出了一种基于经验小波变换的桥梁结构模态参数识别方法,以仿真信号验证了该方法在信号分解上的有效性。结合某曲线斜拉桥模型试验动力测试数据,识别了该模型桥梁前六阶竖向自振频率和前四阶横向自振频率,结果表明:该方法能对桥梁测试信号有效分解,各分量之间不存在模态混叠,并能正确识别出桥梁结构的模态参数,为该领域的研究提供了新思路。     

基于最大期望算法的列车完整性检测方法

面向中国中西部低密度线路条件,基于GNSS的列车完整性检测系统是一种经济有效的列车完整性解决手段,也可作为制动管风压检测的辅助冗余检测方式,以进一步保障列车运行安全。针对列车运行过程中基于GNSS列车完整性检测系统问题建立完整性检测模型,模型包含列车完整状态及断裂状态下的系统时间动态转换过程。基于系统参数先验统计特性未知情况下的模型参数估计,提出基于最大期望算法的离线训练学习方法,得到列车完整性检测系统模型后验参数的极大似然估计。在列车完整性检测过程中,针对当前时刻的观测值,进行列车完整性所有状态的概率推理估计,采用高斯和滤波的方法实现状态的概率推理计算,选取最大概率下的列车完整性状态,实现列车完整性检测。结合现场测试及仿真数据,针对本文提出的列车完整性检测方法进行测试验证,结果证明了该方法的有效性。     

基于应力响应的多频率激励载荷识别研究

根据机械系统应力响应与动态外载荷在频域内的关系,提出基于动应力响应的动态载荷识别方法。对梁结构试样施加多频率成分的激励,并用应力频响函数法识别施加的激励载荷,所识别的载荷精度较高。分析转向架构架轴箱弹簧载荷、动应力载荷识别点实际线路测试数据及城市轨道交通车辆ATP梁结构振动加速度、动应力识别点实际线路测试数据,分析结果验证并表明该方法在工程上具有较好的应用前景。     

基于非参数贝叶斯模型的列车卫星定位方法

基于卫星导航的列车测速定位是当前新型列车控制技术领域的研究热点。针对现场运行环境中卫星定位观测特性的不确定性对动态定位解算性能的不利影响,在卫星定位估计解算过程中引入基于Dirichlet过程的非参数贝叶斯模型,在导航卫星观测特性不定且存在性能退化风险的条件下,提出了基于Dirichlet过程混合模型驱动的高斯分布混合更新策略,给出了多滤波器动态联合状态估计计算方案。分别采用仿真数据及现场实测数据进行计算的结果表明,在常规定位估计解算中引入Dirichlet过程混合模型,能够对未知不确定的导航卫星观测特性实现有效适应,提升定位性能对观测条件的容忍能力,降低单一观测分布假设的模型失配和性能劣化风险。     

刚性接触网悬挂结构刚度识别方法

接触网-受电弓系统是列车运行驱动力的来源.相比于柔性接触网,刚性接触网因其净空低、坚固耐用、抗风性好等优点一直是当前研究的热点.针对刚性接触网悬挂结构的传统建模方法是将其等效成弹簧结构,并根据能量守恒对其刚度进行等效.基于此,提出一种基于遗传算法的利用刚性接触网的实验模态信息识别建模参数的新方法,建立刚性接触网仿真模型新的验证和修改方法,设计若干常见工况对本方法的可行性进行验证.研究结果表明:本方法因其对结构刚度的敏感性,不仅可识别刚性接触网悬挂结构刚度,而且当悬挂结构损伤时,能够识别到悬挂结构弹簧的损伤位置和实际有效刚度值.经验证在常见工况下,该方法识别到刚度值的平均相对误差低于5％.     

考虑铁耗的异步电机状态观测器设计及关键参数辨识研究

基于损耗模型的效率优化控制方法因其物理意义明确、寻优速度快等优点而得到广泛应用,然而该方法对损耗模型中的电机参数较为敏感,要提高优化效果,需要准确实时获取损耗模型中相关参数。对基于损耗模型的效率优化算法中关键参数辨识进行研究,设计考虑铁耗的牵引电机状态观测器,为了提高观测速度和系统的鲁棒性,进行基于反馈矩阵的极点配置,设计基于稳定性定律的关键参数自适应辨识算法,并进行实验验证。     

斜拉桥结构损伤识别的概率可靠度法

基于静力响应测试数据,结合正则化技术和假设检验,提出了测试数据不完整且存在观测噪声条件下斜拉桥结构损伤识别的概率可靠度法。采用正则化技术降低斜拉桥结构损伤识别问题的不适定性和求解困难,综合利用参数估计和数据摄动技术获得结构参数的统计特征,在此基础上根据假设检验识别损伤位置和损伤程度。以一斜拉桥结构的损伤识别仿真分析验证了方法的正确性和有效性。研究表明,所提出的方法能够在测试数据存在观测噪声的情况下准确识别损伤。     

一种基于BM3D的接触网图像自适应去噪新方法

为了更好地检测和识别接触网图像,首先要降低图像中的噪声。目前,BM3D是针对高斯等多种噪声降噪性能较好的算法,但它自身也存在一些不足,为此,本文提出一种基于BM3D的自适应去噪新方法(简称ABM3D)。该方法在假设噪声方差未知的前提下,无需人为设定滤波阈值,通过自适应估算较为准确的阈值,实现二维和三维DCT变换域的自适应滤波,得到基础估计图像,利用估算的阈值计算出较为准确的噪声方差,实现联合维纳滤波得到最终估计图像,同时简化了参数设置,尤其是对降噪效果影响较大的参数。实验结果表明:本文提出的算法是有效的,即使在噪声强度非常高的情况下,利用其得到的降噪图像也能较好地保留边缘等细节信息,更具有实用价值。     

列车电气系统分布式多传感器异常检测理论研究

研究针对采用多传感器的列车电气设备状态空间模型的故障检测理论,为列车电气设备故障诊断及预警提供相应借鉴及支撑。现代列车使用越来越多的传感器进行检测,通过各种网络将信息融合到控制及诊断系统,为限制网络通信的数据量,所有传感器仅将二值局部决策发送回信息融合中心以便中央系统诊断及安全导向。同时,本文提出一种有效的基于粒子滤波状态估计的分布式故障检测算法,并通过仿真试验验证本文提出算法的优越性,能适应不同的观测数据相关性,对于观测数据相关性小的情况,通过增加必要传感器数量可以提升诊断系统的性能,而对于观测数据相关性较大的场合,相对较少的传感器数量即可获得近似最优性能。     

一种改进的EEMD算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

总体经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法由于其自适应性和抗混叠的特性,在轴承故障诊断领域得到广泛应用。针对总体经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法中参数难以准确获取的问题,提出了基于改进的EEMD分解和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法。首先对故障信号进行预处理,自动获取EEMD方法中的加入白噪声大小和总体平均次数两个重要参数。之后对信号进行EEMD分解,得到若干个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),利用峭度准则选取其中峭度最大的分量并进行Teager能量算子解调,最后通过能量谱识别出滚动轴承的工作状态和故障类型。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实际数据中,实验结果表明,该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率信息,验证了所提方法的可行性。     

EKF、UKF和CKF的滤波性能对比研究

普通卡尔曼滤波(KF)可以在线性系统中对目标状态做出最优估计,得到好的滤波效果。然而实际系统总是非线性的,针对非线性系统,常用的解决办法是对非线性系统进行近似线性化处理,从而将非线性问题转变成线性问题。文中分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼(UKF)和容积卡尔曼(CKF)的基本原理和各自的特点,然后将EKF、UKF和CKF进行滤波对比和分析,最后通过仿真试验证明:与EKF相比,UKF、CKF不仅保证了系统的稳定性,同时提高了估计精度。但CKF的估计均方误差值相比UKF更小,表现出了更高的精度。     

一种基于GPS/DR/MM组合的列车定位方法研究

针对我国铁路列车定位精度低和实时性差的问题,阐述一种基于GPS/DR/MM组合的列车定位系统框架,同时利用离散平稳小波变换和Kalman组合滤波的方式对列车定位数据进行处理。通过引入离散平稳小波变换,弥补Kalman滤波的非线性差以及需要建立精确系统数学模型的缺点,从而减小定位数据的状态估计偏差。通过GPS/DR/MM的组合定位方法,引入负反馈调节机制,不断修正DR的累积误差,提高列车定位的精度,保证及时、准确、可靠地获取列车的位置信息。通过实验验证,该方法能够满足列车连续和高精度定位要求,对实际工程应用具有一定的参考价值。     

基于EMD和随机减量技术的大型桥梁模态参数识别

结合南京长江大桥结构健康监测信号,提出将经验模态分解(EMD)与随机减量技术(RDT)相结合进行结构模态参数识别的方法。对于环境随机激励,经EMD分解后的结构模态响应,实际上由自由振动响应和外荷载引起的强迫振动响应2部分组成,可应用RDT得到对应模态的自由振动响应,从而识别结构的频率及阻尼。通过与有限元及谱分析结果相比较,证明了将EMD与RDT相结合的方法识别非平稳振动信号模态参数的有效性和合理性,适合于大型桥梁结构的模态参数识别。     

环境激励下简支梁式结构的动力参数识别研究

本文设计了一个简支梁式结构模型,运用特征系统实现算法,分别采用锤击激励、行车激励与环境激励的方法进行结构动力参数的识别,并对识别结果进行对比分析。在动力参数的识别过程中,采用环境激励时,由于系统信噪比较低有可能存在噪声模态,对此可以参照多个过程参数进行辨别。结果表明:在实验室条件下,基于环境激励的方法可以识别第1,3,4阶频率,满足工程要求,且识别精度与锤击激励、行车激励的识别结果相比差异不显著;试验结果没有识别出第2阶频率,应在工程测试中引起注意。     

基于GA-PS的轨道橡胶隔振器滞回模型参数识别

针对一种新型可便捷检修和更换的浮置板用隔振器中的橡胶结构元件进行力学性能试验,得到了不同幅值和频率激励下位移-力滞回特性曲线。采用一种半物理模型Bouc-Wen模型来模拟橡胶滞回特性,利用一种新型的参数识别方法 GA-PS法对模型中的未知参数进行识别,得到了可以很好模拟橡胶滞回特性的数学模型,并进行了验证。结果表明:不同的幅值和频率激励下,Bouc-Wen模型的仿真滞回曲线和实验测量滞回曲线吻合良好,验证了GA-PS识别方法在橡胶隔振器参数识别中的有效性与准确性。这种参数识别方法可以精确地识别出可以模拟橡胶特性的滞回曲线的参数,为模型的后续应用打下了基础。     

基于北斗卫星的动车组车体姿态检测方法与实现

为保障动车组安全运行,大风条件下运行的动车组车体姿态检测十分重要,目前还没有应用于实时运营动车组的车体姿态的检测系统且很少有研究关注。为此,提出一种基于北斗的姿态检测方法,通过建立基于该方法的车体测姿模型,利用北斗载波相位对车载天线进行双差观测,采用QR分解变换消除观测方程的坐标参数,并采用LAMBDA算法固定载波相位整周模糊度,进而解算出基线矢量,实现车体姿态检测。通过算例实现和实际装车测试,验证了所述方法的有效性。     

地图辅助北斗/惯导组合的列车轨道占用估计方法

卫星导航在铁路运输系统众多基于位置的应用服务中具有广阔的应用前景,我国自主建设的北斗卫星导航系统已正式开始提供区域服务,为卫星导航在铁路系统中的应用发展提供了重要契机。在采用卫星导航实现列车定位的过程中,列车轨道占用状态的估计识别是列车位置描述的重要内容和定位正确性必要前提,本文结合高速列车追踪接近预警系统这一应用背景,根据系统功能及性能的实际需求,提出一种基于地图辅助北斗/惯导组合的列车轨道占用估计方法,该方法利用地图辅助信息对北斗/惯导融合所需系统模型进行约束,并采用交互多模型估计策略将列车组合定位过程与轨道占用状态估计进行结合,有效实现了轨道占用识别的实时性和自主性。论文采用实际现场测试数据对所提出的轨道占用估计方法进行了验证,并通过与GPS模式的比较探讨了我国北斗卫星导航系统在铁路系统应用中的可行性和实际性能。     

基于MP分解的相干线性调频信号DOA估计

针对具有时变方向向量的相干线性调频信号,本文提出一种基于MP（Matching Pursuit）方法实现的DOA估计算法。根据线性调频信号形式和阵列结构分别建立过完备原子库,通过对阵列接收数据在原子库上的MP分解过程,寻找出每一步分解的最佳原子,进而由最佳原子的参数获得信号的DOA估计,该算法不需要采用空间平滑处理,估计性能优于传统空间时频分布（STFD）方法,尤其在欠采样、低信噪比、多信源情况下算法仍然有较高的估计精度。理论分析及计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

灰箱辨识在二系悬挂参数估计中的应用

介绍了灰箱辨识在铁道车辆二系悬挂参数估计中的应用,运用灰箱辨识方法估计二系悬挂的质量、阻尼和刚度参数,并比较了两种灰箱辨识软件工具MoCaVa和CTSM的辨识结果。分析辨识结果发现MoCaVa在测量噪声存在时比较精确的估计出线性模型的结构参数,且辨识结果对参数初值具有鲁棒性。该方法对监测车辆的运行状态,诊断车辆故障具有重要意义。