齿轮箱滑油系统静电监测

利用某新型3 499.5 kW齿轮箱试验台搭建了用于齿轮箱地面试车磨损状态监控的滑油静电监测系统, 完成了齿轮箱滑油系统全流量磨粒静电监测试验, 通过连续加载试验和加速寿命试验采集了原始静电信号, 提取时域信号的均方根值作为特征参数, 表征滑油中颗粒荷电情况, 在2个试验阶段分别分析了静电信号的变化趋势, 并与MetalSCAN在线监测数据和油样光谱离线分析结果进行对比验证。分析结果表明: 在连续加载试验阶段, 滑油静电信号随着转速变化细微波动; 加速寿命试验阶段, 齿轮箱单个循环试验的静电信号均与扭矩同步变化; 在加速寿命试验第8次循环的极限载荷试验阶段监测到2号齿轮箱异常磨损, 而1号齿轮箱正常运行, 与MetalSCAN和光谱分析结果相符; 齿轮箱拆机故障检测发现了2号齿轮箱联轴器膜片疲劳裂纹和高速输出轴齿轮齿根点蚀现象。这证明了静电监测方法用于齿轮箱磨损状态监测的可行性和有效性, 为进一步实现齿轮箱寿命预测和实际风场装机在线监测奠定了基础。     

基于GIS的车辆排放监测辅助分析平台开发

车辆排放监测是掌握车辆实时、动态排放信息及相关影响因素的主要手段。以车载排放测试系统（PEMS）获得的数据为基础,基于ArcGIS Engine平台,研究开发基于GIS的车辆排放监测辅助分析平台。平台可以帮助处理车辆实时的位置、速度、行驶路线、道路状况等状态信息,以及车辆污染物的排放信息,并且可以重复、直观再现上述信息。平台具有文本数据读取、自定义车辆符号显示、车辆轨迹的查询与绘制、车辆最新位置信息提取与定位、专题地图制作与输出、车辆路线数据输出等功能,可以有效帮助研究人员开展车辆排放的相关研究。     

基于DTW的车辆轴温监测方法

为了处理车辆轴温可能出现的跳变、缺失、噪声等异常数据,有效降低误报率,提出了基于动态时间规整算法的车辆轴温状态监测方法,将轴温历史监测数据和历史统计数据进行指数平滑预处理,在训练阶段将数据反复迭代得到不同轴温模式的参考样本,计算了实时轴温和参考样本各数据帧之间的欧氏距离,得到帧匹配距离矩阵,运用动态规划和回溯的思想,求出累积距离矩阵和动态规整路径,将动态规整距离作为2个时间序列相似度的量化指标,找出最小动态规整距离对应的轴温模式,从而得到状态监测结果。仿真结果表明:在MATLAB仿真中,输入1 000个时长为50~300min的轴温测试样本,其最大响应时间小于0.4s,共出现29次错误匹配,误报率低于3%。通过对测试样本和参考样本的各数据帧进行指数平滑处理,有效消除车辆轴温出现跳变的干扰,虽然跳变值和跳变点数量不同,但相对动态规整距离无变化,对状态监测结果无影响。可见,车辆轴温状态监测方法能够满足车辆轴温状态监测的实时性和准确度要求,减少了误报率。     

高速列车齿轮箱应力响应与疲劳损伤评估

进行了高速列车线路试验, 研究了GPS信号与齿轮箱结构的受力特点, 获取了扭矩载荷和振动载荷作用下齿轮箱的应力时间历程曲线, 分析了在扭矩载荷、振动载荷作用下齿轮箱的应力响应特性, 并编制了应力谱, 利用疲劳损伤影响参数来反映扭矩载荷和振动载荷对齿轮箱疲劳损伤的影响程度。研究结果表明: 在扭矩载荷作用下, 列车牵引与制动的交替变化会使齿轮箱产生较大的应力响应, 最大应力幅值为25.80MPa; 在制动工况下, 齿轮箱应力呈阶梯形变化; 列车低速运行时齿轮箱吊杆座端部的高应力幅值频次大于高速阶段, 结构疲劳损伤影响参数由0.20减小到0.08, 减小了60.0%。在振动载荷作用下, 列车运行速度由350km·h^-1减小到200km·h^-1时, 齿轮箱吊杆座端部的应力响应强度由2.08MPa减小到0.97MPa, 降低了53.4%;在同一速度等级下, 列车头部齿轮箱的应力幅值低于列车尾部; 列车由牵引状态转变为惰性运行时, 齿轮箱的应力响应强度由3.4MPa减小到1.0MPa, 降低了70.6%;列车由低速运行转为高速运行时, 齿轮箱端部疲劳损伤影响参数由0.009增大到0.260, 增大了27.9倍。     

锚链轮齿轮箱有限元分析与测试

随着现代船舶运输的发展,船用机械逐步向重载方向发展,对机械的设计要求也日益提高.研究基于patran有限元分析平台,采用solidworks进行锚链轮齿轮箱模型设计,导入nastran求解器求解设计模型的应力场,并通过试验测试验证了计算结果的正确性.在此基础上进行齿轮箱筋板的相关优化分析.     

基于碰撞试验的车辆碰撞声信号特征

为使车辆碰撞发生重大交通事故后,能够及时报警和施救,将声音识别技术应用于交通事故的检测和报警。采用声音信号特征提取方法,通过试验搜集车辆典型碰撞声、自然界雷声、喇叭声等多种交通复合声音信号。使用Matlab工具,对采集的车辆正常行驶过程中无干扰、有干扰以及不同车速和不同角度碰撞时的3类声信号特征进行频谱分析。分析表明:发生重大交通事故时的车辆碰撞声信号频率远远高于其余两类状态,完全可以通过提取车辆碰撞声音信号特征来判断是否发生了重大交通事故。     

基于数据挖掘的车辆传动系统运行状态监测研究

引言传动系统不仅是影响车辆机动性的核心部件,也是致命故障的主要来源之一。因此,对传动系统的状态监测与故障诊断是车辆故障预测诊断的核心内容之一。本文将数据挖掘技术引入车辆传动系统的状态监测与故障诊断领域。通过数据挖掘技术能够存储并快速检索大量的、有噪声的、模糊的、不完全的、疏密不均和随机的监测诊断数据,提取隐含在数据中的知识规则、模式和关系,自动进行     

桥梁健康监测中车辆荷载应变的实时分离

通过对桥梁健康监测中不同应力数据处理方法的对比分析,提出采用分段小波分析的方法进行车辆荷载应变效应的实时分离,能够满足实际工程需要,通过对车辆荷载产生应变进行统计分析,确定相应的预警阈值,从而可实时判断结构的受力状况,保障大桥的受力安全。     

基于改进ACGAN的齿轮箱多模式数据增强与故障诊断

针对现有生成对抗网络(GAN)难以高效率生成多模式的故障样本和训练不稳定问题,提出了一种改进辅助分类生成对抗网络(ACGAN),并将其用于齿轮箱多模式数据增强和智能故障诊断,以确保运载工具的安全运行;引入独立的分类器构建新型ACGAN框架,改善了经典ACGAN的分类精度与判别精度之间的兼容性;使用Wasserstein距离定义具有平滑特性的新型对抗损失函数,以此克服GAN易出现模式崩塌和梯度消失的缺点;引入谱归一化方法替代权重裁剪,限制判别器的权重参数,提高对抗训练过程的稳定性;为验证改进ACGAN的有效性和优越性,对齿轮箱的6类健康状态样本进行试验分析。分析结果表明：改进ACGAN生成的故障样本在数据层面和特征层面取得了更好的质量评估结果,其中基于结构相似度的评估指标平均优于对比方法0.249 3,基于最大平均差异的评估指标平均优于对比方法0.696 6;改进ACGAN的训练过程更加稳定,其损失函数具有更优的收敛性,同时在多模式故障诊断情景下具有更高的效率,其训练时间缩减为对比方法的20%;针对故障样本缺失的情况,改进ACGAN的生成样本能有效辅助深度学习智能故障诊断模型的训练,可将诊断精度由75.34%提升至97.06%。     

基于台架仿真模型的高速列车齿轮箱轴承动载荷获取方法

为获取高速列车齿轮箱轴承在服役振动环境下的动载荷,由动力学软件SIMPACK建立了某型高速列车齿轮箱台架仿真模型;基于谱修正的多点相干随机振动控制算法,通过虚拟激振器施加纵向、横向、垂向的轴箱实测加速度功率谱,再现了齿轮箱受到的多点相干线路激励;通过台架仿真模型获取了齿轮箱输入轴电机侧圆柱滚子轴承在服役振动环境下的轴承径向载荷、轴承中心轨迹和滚子与外圈滚道接触载荷。研究结果表明：通过谱修正控制算法,在优化速度指数为0.3,进行10次迭代后,轴箱的仿真与实测加速度功率谱相对误差趋于稳定,最大相对误差小于10%;不同的电机输入扭矩下,有无线路激励齿轮箱轴承动载荷表明,电机输入扭矩决定了齿轮箱轴承动载荷均值,而线路激励是齿轮箱轴承动载荷波动的主要原因;频谱分析显示,线路激励增大了轴承径向载荷在中低频带与齿轮啮合频率处的能量;同时线路激励增大了滚子与外圈滚道接触载荷,但是接触载荷的接触区和均值无明显变化;当无线路激励时,轴承中心轨迹沿齿轮的压力角振动,与垂直轴夹角为26°;线路激励使轴承中心轨迹波动范围更大、更随机,在方向上没有明显特征。可见,电机输入扭矩和线路激励是高速列车齿轮箱轴承动载荷的主要来源,台架仿真模型可为高速列车齿轮箱轴承动响应评估和载荷谱建立提供有价值的参考。     

基于形态分析的无人机视频车辆自动识别算法

为从广域的视角准确全面地采集连续交通流信息,针对悬停无人机视频提出了基于形态分析的车辆自动识别方法。首先,人工勾画视频帧图像的感兴趣区域,并进行灰度化处理;其次,基于感兴趣区域的Canny边缘检测结果生成亚像素级骨架图像,并对图像骨架进行分解和重构处理;然后,综合应用形态学运算(膨胀、腐蚀、填充、闭运算)和连通域形态特征(面积、矩形度、等效椭圆长轴与短轴)识别车辆目标;最后,对548帧无人机视频图像分别进行算法检测和人工识别,并计算车辆识别的正检率、重检率、漏检率和错检率。结果表明:该算法具有较高的正检率(均值95.02%),较低的重检率(均值2.20%)、漏检率(均值2.77%)和错检率(均值8.24%);同时,正检率、重检率、漏检率和错检率标准差分别为2.09%、1.67%、1.67%和2.56%,表明算法性能指标值离散程度较小、稳定性较高。     

车辆状态监测平台的前端设计与实现

采用MVC(Model-View-Controller)设计模式,分析设计了车辆状态监测平台架构,根据功能需求对平台前端进行了优化设计和实现,即结合JSP(Java Server Pages)、AJAX(Asynchronous Java Script and XML)、Div等技术实现快速动态网页加载、网页分块设计等功能,并采用j Query easy UI与Highcharts等JS(Java Script)插件实现车辆状态监测数据的轻量化展示。结果表明:本平台前端设计能够达到页面动态显示、页面加载速度更快的效果,降低了前端设计开发成本。     

基于车辆轨迹重构的信号交叉口延误提取研究

通过信号交叉口设置的监控设施,获取停车线前f 辆车的相关信息,以其为分析数据源,重构车辆运行轨迹,提取信号交叉口的延误参数. 对于轨迹重构中车辆运行时减速、停车、启动,以及恢复正常行驶速度等关键时间点的确定方法为：借助前f 辆车的停车时间信息和车辆到达概率分布函数,确定后续车辆的停车时间;结合车辆减速过程满足的双曲正弦函数,确定经历排队车辆的减速时间点;以前f 辆车的启动时间为输入,借助饱和车头时距,计算车辆启动时间点;根据车辆加速满足的匀变加速过程,确定车辆恢复正常行驶速度的时间点. 最后,通过实际车辆轨迹数据验证了该方法的精度.     

车辆智能化监测记录系统在高速公路上的应用

该系统根据杭州绕城高速公路黄鹤山隧道的营运管理需求，运用光电、计算机、图像处理等先进技术，能准确地记录过往车辆的牌照、速度等信息，为分析路段的交通状况、提高营运管理水平提供科学依据。     

569 t特载车辆通过七里沟桥实时监测及评定

以七里沟桥梁通行特载车辆的静、动载实时监测为例,介绍特载车辆通过桥梁时的监测方案制定及结构应变、挠度和沉降的监测方法。由实测数据分析可知,特载车辆通行时该桥的应变和挠度校验系数在同类桥校验系数的常值范围内,特载车辆通行后桥梁的动态参数基本不变,该桥承载力满足特载车辆通行的要求。     

基于无线数据采集技术的地铁车辆地面试验在线监测系统

地铁车辆地面试验是地铁调试的关键步骤,为了提高试验效率和可靠性,必须对其进行在线运行状态监测。文章针对地铁车辆分布式采集系统在数据传输上存在的困难,提出了一种基于无线数据采集技术的地铁车辆地面试验在线监测方案,该系统具有数据存储分析、状态监测、故障诊断的功能,可实现大范围内的地铁车辆运行状态的实时监控。     

偏载对车辆平稳性的影响

建立了偏载车辆的数学模型,采用德国低干扰谱,选择车辆直线运行速度为300 km・h^-1,分析了偏载对车辆平稳性的影响趋势,对比了纵向偏载和横向偏载对车辆平稳性的影响程度。分析结果表明:随着偏载的增大,车辆的整体平稳性逐渐变差,纵向偏载将引起车辆前后端的平稳性产生较大的差距,而横向偏载引起车辆前后端平稳性产生的差距较小,因此,为了提高车辆的整体平稳性,应尽量减小车辆的偏载,尤其应严格控制车辆的纵向偏载。     

车辆动力学仿真中关键元件的建模

为了提高车辆动力学模型中非线性元件数学模型的模拟精度,分析了一、二维干摩擦副、三大件转向架的摩擦楔块和带串联刚度阻尼器的动力学性能,建立了非传统的数学模型,即不含速度状态变量的模型,并设计了对应的Simulink程序,用典型例题与传统模型的性能进行了对比分析。分析结果表明:非传统数学模型能克服强非线性带来的数值计算问题,提高了计算精度和计算效率,一般根据不同模型的规模和非线性元件数,计算速度能提高2~10倍。