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高速列车安全性态评估仿真平台——仿真数据的产生和故障识别
| 论文题名： | 高速列车安全性态评估仿真平台——仿真数据的产生和故障识别 |
| 关键词： | 高速列车;安全性评估;小波熵;支持向量机;决策融合 |
| 摘要： | 从1997～2007年我国铁路进行六次大规模的提速，减缓了铁路运量与运能的矛盾，收到了十分显著的社会经济效益。进入二十一世纪，随着动车组的运行，高速铁路进入了一个蓬勃发展的阶段，然而铁路交通安全形势却不容乐观，列车的安全问题不断出现。其中，较常遇到的转向架故障就有“空气弹簧失气”、“抗蛇行减振器失效”、“横向减振器失效”等，这些故障不仅严重影响行车安全，而且会带来巨大财产损失。对高速列车安全性态进行有效的监测是确保安全预警与健康维护的重要手段。目前对车辆安全性能的监测大多集中在车辆的走行部上，其中转向架又是走行部的核心部件。转向架承载车体并且与轨道发生耦合关系，在转向架上安装传感器采集振动信号，能够比较准确地反应列车当前的运行状态，但是现场监测条件或者振动台试验的人力和条件限制，采集大量的数据需要消耗太多的资源，而且目前由于实验手段有限，采集的运动参数很难完全反应列车真实运行状态。 因此，采用仿真实验来模拟列车的真实运动情况十分有必要。采用多体动力学软件SIMPACK对某型车辆建模，模拟高速列车在不同轨道谱激励下的运行情况。同时，设计SIMPACK和MATLAB的联合仿真平台，MATLAB/SIMULINK作为车辆动力学的外部激励，实时产生外部随机激励，SIMULINK通过SIMAT模块把外部激励传递给SIMPACK，SIMPACK计算当前激励作用下各部件的加速度和位移等运动参数，再将当前运动参数通过SIMAT模块返回给MATLAB，进行下一步特征提取。通过联合仿真平台产生的仿真数据考虑了机车受到的随机激励，让仿真数据能够反应更加真实列车运行情况。 为了克服单一特征在分类性能上的片面性和局限性，对四种单一工况信号采用五种小波熵提取特征，利用支持向量机设计分类器，并对由多个单一特征得到的类别决策进行决策融合。研究发现，经过特征融合的决策判断，纠正个别特征对样本的误判，决策融合后得到的识别率高于单独用其中任何一个特征得到的识别率。因此，该方法可提高工况的正确识别率，是一种有效的识别方法。 |
| 作者： | 吴遥 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 苟先太 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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