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高速动车悬挂系统的故障特征识别研究
| 论文题名： | 高速动车悬挂系统的故障特征识别研究 |
| 关键词： | 高速动车组车辆;悬挂系统;故障识别;行车安全 |
| 摘要： | 高速动车组在铁路运输中的比重越来越大，对动车组日常维护和检修也提出了更高的要求。在复杂多变的线路环境下，动车组车辆受到的冲击形式也多种多样，长时间的运行不但增加了动车组悬挂系统的负担，还提高了维护成本。如果车辆在运行中出现悬挂系统的故障，在日常检修未拆卸悬挂部件检测的情况下难以辨别。悬挂系统是高速动车组吸收和传递冲击振动的关键，一旦发生故障，极有可能危害车辆运行的安全性和稳定性。轻者使乘客感到不适、恶心，增加旅程疲劳程度，重者可能引发连锁故障，危及车辆安全和旅客的生命财产安全。因此要想确定进行对悬挂系统故障识别的研究，首先要对悬挂系统故障对车辆动力学性能的影响程度有所了解，其次要对车体、构架振动信号的分析和深入挖掘，找到识别故障特征的方式。 本文总结了现有悬挂部件的故障形式、故障原因，分析了故障影响以及在多体动力学模型中的表现形式。用SIMPACK软件建立了某350km/h速度级高速动车组模型，通过仿真说明了模型的准确性。建立了悬挂系统故障后的高速动车组模型，并根据故障部件、故障程度以及故障组合情况的仿真数据进行分类对比。结果表明: (1)高速动车组悬挂参数存在较强的冗余设计，在部件故障不十分严重的情况下，车辆运行动力学性能不会特别严重。部件的故障程度往往存在一个特征值，故障程度超过这个值，将会使车辆动力学性能迅速恶化。 (2)轴箱弹簧、垂向减振器、转臂节点的故障关系到车辆的运行安全性，应予以足够的重视。观察构架的振幅谱，根据构架的振动形式变化，共振的产生和频率的移动，可以初步识别出这类故障。 (3)横向减振器、抗蛇行减振器和空气弹簧对车辆运行平稳性指标的影响最大，车体横、垂向加速度和摇头角变化也十分明显。观察车体振动振幅谱和加速度最大值的变化，可以初步识别这类部件故障。 之后，对车体和构架的振动信号进行了聚合经验模态分解(EEMD)，每个信号分解后得到一组反映原信号时频特征的IMF信号。运用信息熵的理论，讨论了能量熵、时间熵、时频熵、奇异熵和平均熵这5个信息熵的原理和代表的物理意义，并对分解后得到的IMF信号求算信息熵。根据变动较大的熵值，建立x轴（能量熵）、y轴（奇异熵）、z轴（平均熵）的信息熵坐标系。每个工况在信息熵坐标系中代表一个点，用不同颜色标记出不同故障对应的工况后，即可明显的看出不同故障的信息熵分布，并根据信息熵坐标系中的分布情况，直观的识别出故障类型。 |
| 作者： | 刘泉龙 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 黄运华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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