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为研究摆式列车倾摆控制信号预测方法,建立“动车＋拖车＋拖车”3辆车编组的摆式列车机电耦合系统动力学模型。建模中考虑了列车系统中存在的轮轨蠕滑力非线性、钩缓作用力非线性和悬挂力非线性。摆式列车通过安装于头车前转向架的陀螺仪在线检测曲线,对测出的横向加速度信号进行滤波和实时生成倾摆控制信号。为了补偿加速度信号的滤波延时,对倾摆控制信号的预测分别采用线性插值法和线性BP神经网络预测,并仿真研究摆式列车曲线通过性能。数值仿真结果表明：线性插值法预测和神经网络预测均能有效补偿加速度信号的滤波延时,使头车及时倾摆,大幅度降低未平衡横向加速度;在输入信号波动较大和预测时间较长时,神经网络预测效果更好;倾摆控制信号的预测方法对车辆动力性能影响不大。 相似文献
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建立车辆系统数学模型,理论分析转向架相对车体的回转运动过程,推导装备空气弹簧转向架车辆的回转阻力系数计算公式.利用参数试验台进行回转阻力系数测试,验证数学模型和理论计算结果的可信性,分析动拖车在不同载重下的回转阻力系数分布规律,研究空簧状态对回转阻力系数的影响.分析结果表明:空簧正常、过充状态下理论计算值均低于试验值,最大相差0.02,原因为理论计算时未考虑不同转动速度下的空簧动刚度特性与其他悬挂部件的阻力作用;回转阻力系数与转动角度和转动速度成正比,1.0(°)·s-1时的回转阻力系数要远大于0.2(°)·s-1时的结果,最大相差0.047;在空簧失气状态下,试验值大于计算值,且转动速度越大,差异越显著;空簧过充对回转阻力系数影响不大,最危险工况为拖车空车在空簧失气状态下,回转阻力系数为0.093. 相似文献