[發明專利]基于軸箱振動加速度的軌道高低不平順預測系統及方法有效
| 申請號: | 201410526294.1 | 申請日: | 2014-10-08 |
| 公開(公告)號: | CN104260754B | 公開(公告)日: | 2017-06-27 |
| 發明(設計)人: | 郭翔;冒玲麗;王夫歌;石奮義;王曉浩;郭岑;邢宗義 | 申請(專利權)人: | 南京理工大學 |
| 主分類號: | B61K9/08 | 分類號: | B61K9/08 |
| 代理公司: | 南京理工大學專利中心32203 | 代理人: | 朱顯國 |
| 地址: | 210094 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 軸箱 振動 加速度 軌道 高低 平順 預測 系統 方法 | ||
技術領域
本發明涉及軌道不平順預測的技術領域,特別是一種基于軸箱振動加速度的軌道高低不平順預測系統及方法。
背景技術
軌道不平順是指軌道幾何形狀、尺寸和空間位置相對其正常狀態的偏差。直線軌道不平、不直,對中心線位置和軌道高度、寬度正確尺寸的偏離;曲線軌道不圓順,偏離曲線中心線位置,偏離曲率、超高、軌距的正確數值,偏離順坡變化尺寸等軌道幾何偏差通稱軌道不平順。它是機車車輛產生隨機振動、軌道結構疲勞損壞和機車車輛運行安全性下降的主要影響因素。
產生軌道不平順的原因和影響因素很多。軌道不平順往往起源于軌道材料的缺陷和鋼軌等軌道部件的制造誤差或公差,以及線路施工質量和施工過程中直接產生的各種初始不平順。軌道開通運營后,在列車荷載作用下,新的軌道不平順將進一步產生發展,起源于制造和軌道施工過程的各種初始不平順將逐漸增大惡化。運營過程中,機車車輛的作用是軌道不平順發生、發展及惡化的主要原因。此外,自然環境的變化,軌道維修作業,軌道構造等因素對軌道不平順的發生、發展、惡化都有不可忽視的影響。
楊文忠對軸箱加速度與軌道高低不平順進行研究(楊文忠基于曉波的軸箱加速度與軌道不平順關系的研究同濟大學博士學位論文2008),該方法通過軸箱加速度雙積分計算得到軌道高低不平順,但該方法需要多個不同帶寬的加速度計實現,工程施工性較差。
李再幃等提出利用希爾伯特黃變換方法對車輛-軌道系統中高低不平順與車輛垂向振動加速度關系進行分析(李再幃,練松良,劉曉舟HHT在車輛-軌道系統垂向振動時頻分析中的應用,振動測試與診斷2013),利用經驗模態分解法(empirical mode decomposition,簡稱EMD)對實測的高低不平順與車輛垂向振動加速度信號進行分解,得到兩者的本征模函數;然后,通過比較分析兩者本征模函數的時域波形與Hilbert能量譜,說明高低不平順本征模函數與車輛垂向振動加速度本征模函數之間的確定性的對應關系,可以利用車輛垂向振動加速度來識別軌道高低不平順的不良區段,該方法需要依據軌檢車采集振動與軌道高低不平順數據,不能適用于普通運營車輛。
發明內容
本發明的目的在于提供一種成本低、工程實施性好的基于軸箱振動加速度的軌道高低不平順預測系統及方法,通過采集運營車輛軸箱上的振動加速度信號對軌道高低不平順進行實時在線監測。
實現本發明目的的技術解決方案是:
一種基于軸箱振動加速度的軌道高低不平順預測方法,包含以下步驟:
步驟1,在列車走行部軸箱上設置軸箱振動加速度傳感器,列車車軸端蓋內設置旋轉脈沖測速傳感器,并在運營列車上設置模擬預處理電路、A/D轉換電路、嵌入式系統、無線網絡路由、上位機;
步驟2,所述軸箱振動加速度傳感器、旋轉脈沖測速傳感器的輸出端均接入模擬預處理電路,模擬預處理電路的輸出端通過A/D轉換電路接入嵌入式系統;
步驟3,車輛在運營過程中,通過軸箱振動加速度傳感器采集軸箱振動加速度信號、旋轉脈沖測速傳感器采集車速信號,所采集的信號經模擬預處理電路進行濾波,再經過A/D轉換電路將模擬信號轉換成數字信號輸入嵌入式系統,嵌入式系統將采集的數據通過無線網絡路由發送至上位機;
步驟4,上位機將已有的軸箱振動加速度信號作為輸入、軌道高低不平順譜作為輸出,采用外源非線性自回歸神經網絡NARX訓練,得到網絡相關參數,所述網絡相關參數包括節點間的連接權系數、每個節點閾值;
步驟5,上位機利用采集得到的軸箱振動加速度信號通過NARX神經網絡實時預測當前軌道高低不平順,具體如下:
(1)依據已有軸箱振動加速度信號和歷史積累的軌道高低不平順數據,對該軸箱振動加速度信號和軌道高低不平順數據分別進行歸一化處理,歸一化公式為:
式中,為歸一化之后的數據、xi為振動加速度信號或軌道高低不平順數據中的第i個數據、xmin為振動加速度信號或軌道高低不平順數據中最小值、xmax為振動加速度信號或軌道高低不平順數據中最大值;
(2)確定NARX神經網絡結構,包括輸入節點數、輸出節點數、隱層層數,設定NARX網絡的輸入輸出層神經元數目,輸入層神經元為1,輸出層神經元為1,選擇隱節點與輸出層節點的激活函數,激活函數包括閾值函數、分段線性函數和非線性函數;
(3)確定隱層節點數目,采用經驗遍歷法,即通過選取不同的隱節點數來訓練網絡,選取性能最佳時的隱節點數目;
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于南京理工大學,未經南京理工大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201410526294.1/2.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





