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题名采用轮轨振动加速度信号对车轮扁疤的识别研究
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作者
杨丽蓉
和振兴
王开云
刘旭麒
曹子勇
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机构
兰州交通大学机电工程学院
西南交通大学牵引动力国家重点实验室
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出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2024年第2期344-350,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(52162047)
牵引动力国家重点实验室开放课题(TPL1902)
甘肃省科技计划项目(20JR5RA393)。
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文摘
实现车轮扁疤损伤的早期识别,并跟踪其发展过程,是研发轨道交通故障智能识别系统的重要内容。目前相关研究着重于分析车轮扁疤激励对车辆和轨道系统相关部件的影响,以及如何在确保行车安全的条件下确定扁疤的安全限值,缺乏通过钢轨振动响应识别车轮扁疤机理的研究。因此基于车辆-轨道耦合动力学理论,通过动力学仿真计算得到车轮扁疤激励下,车辆系统和轨道系统的动力学响应。采用小波包分解算法,提取不同部件的垂向振动加速度的能量值作为评判指标,从能量特征的角度研究车轮扁疤冲击响应的评价方法。考虑了轮轨之间平顺、随机不平顺、以及叠加粗糙度3种激励状态,对车体、构架、轴箱、轮对以及钢轨的加速度时域信号特征和能量特征进行了对比分析。研究发现钢轨小波包能量值与扁疤深度之间具有线性递增关系,车轮扁疤冲击仅影响同侧钢轨的小波包能量值,因此可以利用钢轨振动响应的小波包能量值进行车轮扁疤检测。
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关键词
智能识别
小波包分解
车辆-轨道耦合动力学
扁疤检测
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Keywords
intelligent recognition
wavelet packet decomposition
vehicle-track coupling dynamics
flat detection
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分类号
TG156
[金属学及工艺—热处理]
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