基于轮对运动状态特征的列车转向架蛇行状态识别方法
2025-02-28 08:44
No.1344953436172722176
技术概要
PDF全文
本技术公开了基于轮对运动状态特征的列车转向架蛇行状态识别方法,包括:S1、采集列车架构加速度信号,并选取构架横向加速度信号和纵向加速度信号,作为表征轮对运动状态的信号;S2、对表征轮对运动状态的信号进行滤波和时频变换处理,获得蛇行运动特征;S3、将所述蛇行运动特征输入至蛇行监测网络中,输出蛇行状态分类结果。本发明中选择能够间接反映轮对运动状态的构架加速度信号作为特征提取目标,同时采用CNN特征融合网络作为蛇行监测网络提取特征信息,该方法通过结合构架的横向和纵向加速度的时域、时频域信息特征能够识别出不同程度的蛇行状态,实现细粒度更高的蛇行运动状态识别。
背景技术
近年来,迅速发展的铁路运输显著促进了世界经济繁荣与社会进步,成为了国内外综合交通运输体系的重要支柱。随着我国高速动车组在全国范围内的广泛开行,保障轨道交通安全以满足日益增长的列车交通需求成为铁路相关工作者的研究重点。蛇行运动稳定性是保证高速列车稳定、安全运行的关键和基本要求,在高速行驶过程中列车发生蛇行运动会恶化车辆运行的平稳性、加剧轮轨磨耗,严重的蛇行失稳甚至可能导致脱轨事故。为保证列车的运行安全性及舒适性,需要对高速列车蛇行运动进行在线监测。 目前,用于线路上评估车辆蛇行稳定性的方法主要基于轮轨力和构架横向加速度,由于基于构架横向加速度方法能够有效地反映转向架蛇行运动特征并且具有操作简便、成本低的特点而常用于车辆蛇行的在线监测。国内采用GB/T 5599-2019标准对蛇行稳定性进行评判,对轴箱上方构架振动加速度进行0.5Hz~10Hz带通滤波后,其峰值连续6次及以上达到或超过8m/s2 时,判定为转向架横向失稳。实际运营过程中轮轨型面的磨耗、线路条件以及车辆自身参数的变化使得高速列车的蛇行运动稳定性成为复杂的系统问题,若仅以单一的理论公式或固化的判别标准对蛇行运动稳定性进行判别将难免存在瑕疵。 因此,相关工作者开始对提升蛇行监测准确性展开了进一步的探索。Wang等提出了一种与轮对横移幅值和频率相关的蛇行系数(HC)指标,建立了蛇行状态和HC指数的映射关系,该方法为货车蛇行状态监测提供了一种手段。Zeng等提出一种基于最大李雅普诺夫指数的方法,利用蛇行信号的周期性特点来识别车辆的蛇行运动。Kulkarni等提出了一种基于IVRIDA框架的无监督异常检测和聚类算法来检测和识别蛇行运动和导致蛇行的相应原因。Ning等研究了小幅蛇行的演变过程,提出了一种改进的小幅蛇行演变幅度区间的预测方法,在高速列车数据上的表现与现有区间预测方法相比拥有更好的效果。Wang等针对实测蛇行数据稀少的问题,提出了一种基于迁移学习的高速列车蛇行运动识别方法,该方法结合了仿真数据和实测数据,具有一定工程应用价值。Ning等提出了一种基于多尺度置换熵(MPE)和局部切空间对齐(LTSA)的特征提取方法,该方法能有效提取车辆小幅蛇行相关特征。Guo等提出了一种以自相关系数和谱频扩展为关键特征的小幅蛇行识别方法,灵敏度分析表明其具有良好效果。刘鑫等提出了一种基于多源差异对抗的高速列车小幅蛇行识别方法,在变工况高速列车蛇行状态识别任务中取得了不错的效果。由于高速列车的蛇行运动稳定性是复杂的系统问题,仅使用单一信号的数据并不足以进行有效的故障跟踪和诊断。由于高速列车的蛇行运动稳定性是复杂的系统问题,仅使用单一信号的数据并不足以进行有效的故障跟踪和诊断。因此,许多研究人员开展了信息融合技术的相关研究。Kulkarni等利用蛇行运动横向和纵向轴箱加速度间的一致性,引入了一种指标来检测车辆横向和偏航方向的耦合模式,并以此提出了一种基于轴箱加速度信号的蛇行监测程序。Sun等从列车构架和车身的不同部位和方向收集多个振动信号,利用互相关技术确定了与蛇行稳定性关联性最好的指标,通过该方法能有效识别小幅蛇行状态。Ye等通过将转向架构架的横向-纵向-垂向加速度信号数据融合与独立模态函数重建—线性局部切线空间对齐(IMFR-LLTSA)的特征提取方法相结合来识别高速列车的蛇行运动,真实数据的验证结果表明,该方法效果优于仅使用横向加速度信号的蛇行识别方法。 上述研究在蛇行运动稳定性的界定与蛇行状态识别上取得了显著进展,有效提升了蛇行监测的准确性。然而,这些研究在评估蛇行运动对车辆实际运行的影响程度方面尚存局限。为了更全面、准确地反映列车的运行安全状态,轮轨接触状态逐渐成为评估蛇行运动稳定性的新视角。Sun等基于汉克尔矩阵的奇异值分解(SVD)方法构建了一种能够预测轮对横移量与轮轨接触角度的车辆蛇行监测系统,并在实验中验证了一定准确性和有效性,但在轨道不平顺较大时局部预测偏差较大。Ye等提出了一种基于计算机视觉的虚拟点跟踪(VPT)方法,通过处理轮轨动态接触视频来监测车辆的蛇行运动,与基于转向架构架加速度的蛇行监测方法相比,能够更加直接可靠地反映车辆安全状况,但可能受光线等环境影响导致监测的准确性降低。综上所述,通过轮轨接触状态评估蛇行运动稳定性已经成为一种新的研究趋势,但在高速列车运行的复杂工况下,如何提升监测方法的鲁棒性和适应性,仍是未来研究需要深入探索的重要方向。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
宁静  文思宇  王子轩  张兵  李艳萍  赵鸿洧  安亮亮  陈春俊
技术所属: 西南交通大学
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