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高速铁路接触网检测若干关键技术研究
| 论文题名： | 高速铁路接触网检测若干关键技术研究 |
| 关键词： | 接触网检测;自适应滤波;参考镜像信号;神经网络;模糊逻辑推理;聚类分析;高速铁路 |
| 摘要： | 高速铁路接触网在线车载检测,是施工部门对接触网受流质量和安全性能评价的依据,是维护部门发现故障隐患、实行“状态修”的基础,是生产调度部门巡视设备质量、分析故障原因的手段。自80年代以来,车载在线接触网检测从科研到实际应用取得了长足的进步,但随着列车速度的提高,接触网检测领域面临着新的问题:干扰噪声影响了高速铁路接触网动态参数对检测精度的进一步要求、弓网动力学参数测试要求尽可能减少受电弓滑板的附加质量、要求制定统一的接触网参数维护标准。同时,其它相关技术的进步,也促使接触网检测采用新手段、新方法,以适应生产发展的需要。 本文就高速铁路接触网检测自适应抗干扰技术、动态参数综合分析、动态参数标准制定和受电弓动态响应分析计算方法等方面,从关联、系统的思想出发,展开了论文的研究工作。 文中引入参考镜像信号,使该信号与微弱有用信号经历相同的过程,通过拉格朗日移相插值算法和随机信号最陡下降算法,使系统能自适应滤除与有用信号频率特征难以区分的低频噪声和随机噪声。文中通过构造改进型的自适应滤波器,同时引入两路观察样本,将含有噪声的有用信号观察样本作为期望信号,噪声参考信号观察样本作为滤波器的输入,由期望信号和滤波器输出信号之差,基于最小均方准则,得到了自适应滤波器权系数的最佳解。 由接触压力计算拉出值,会因为压力突变产生误差,通过功率谱密度分析,采用75Hz低通滤波器对减小误差有一定效果。文中从系统角度出发,将拉出值的“之”字特性和定位点人工测量值作导师,利用神经网络自学习手段,得到了拉出值神经网络和模糊逻辑推理模型的计算方法。 将大量的检测数据进行中心化处理、无量纲处理和标准化处理,采用层次聚类和K-means算法,将数据按其自身的固有知识特征分类,然后对各类数据进行多变量线性回归。通过残差分析、假设检验,得到了各类数据对应的硬点超限参数标准和速度关系的数学模型。 受电弓滑板可以等效为工程弹性梁,弓网接触运行过程中,滑板梁会产生横向振动,并表现出各种模态,通过分析,在受电弓滑板底部振动敏感点,由叠加原理得到振动位移的计算公式,从而建立了力和位移的响应关系矩阵,并通过逆矩阵求得传递函数矩阵。在实际应用中,由受电弓滑板底部敏感点的位移测试值,即可求得弓网接触压力、冲击硬点、导线高度、拉出值、离线等参数。本论文提出的方法能克服接触网传统接触式和非接触式检测的固有缺点,能满足高速铁路接触网检测的需要。 |
| 作者： | 陈唐龙 |
| 专业： | 电力电子与电力传动 |
| 导师： | 肖建 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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