高速动车组蛇行运动失稳诊断方法.pdf
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1、872024年1月上 第01期 总第421期工艺设计改造及检测检修China Science&Technology Overview0 引言中国铁路事业日新月异,高速动车组运营的速度和公里数正在稳步提高,高速动车组的安全要求也在不断提高。然而,由于转向架自身属性、材质或结构特性等原因,高速动车组普遍存在蛇行运动现象。这种情况下,车体会发生横向等幅振动加剧,导致车体横向失稳,影响列车稳定性,甚至可能引发严重的安全事故。高速动车组蛇行运动失稳诊断方法是近年来世界范围内广泛关注的一个话题。高速动车组通过高技术手段实现高速行驶,但是在高速情况下,蛇行运动失稳往往会影响列车的行驶安全,甚至会对乘客的乘坐
2、感受和行车舒适度产生较大影响。因此,为了提高高速动车组的行驶安全性和乘客的舒适度,研究高速动车组的蛇行运动失稳诊断方法尤为重要。随着科技的不断进步以及仿真技术的逐渐成熟,高速列车模型的仿真已经成为一种重要的研究方法1-3。在研究高速动车组蛇行运动失稳诊断方法时,一些学者利用仿真技术模拟了列车在高速情况下的运动轨迹和振动特性,研究了蛇行运动失稳的机理,总结了影响蛇行运动稳定性的因素,并提出了一系列诊断方法4-6。针对高速动车组的蛇行运动失稳问题,目前的研究主要集中在如何诊断以及预测失稳的因素和过程。其中,辨识模型是一种常见的诊断方法,它可以对高速动车组的动力学特性和其他特征参数进行识别,并通过该
3、模型的输出结果判断车辆是否发生失稳7-9。此外,通过故障模拟和数据分析方法,可以对车辆的失稳问题进行更加深入的分析和研究。为了具备实时性和快速性,高速动车组列车失稳检测系统需要进行健康的数据管理和全面的故障诊断。在迭代过程中,该系统增加了以太网数据落地等新功能,可以处理较大数据量。针对动车组列车蛇行失稳现象,本文提出一种基于列车运行中实时振动数据采集与分析的失稳诊断方法,当转向架发生异常振动或进一步引起蛇行失稳时,对实时振动数据进行滤波处理,选取有效的特征信收稿日期:2023-05-25作者简介:安普春(1989),男,山东青岛人,硕士研究生,中级工程师,从事动车组安全监控类产品方面的研究工作
4、。高速动车组蛇行运动失稳诊断方法安普春孙晓涛(中车青岛四方车辆研究所有限公司,山东青岛 266031)摘要:本文提出一种实时失稳监测算法,用于判定高速动车组蛇行失稳现象的发生。该算法采用时域和频域分析方法,用于诊断列车的失稳情况,并评估列车车体运行的平稳性。此外,该算法还建立了蛇行失稳判定阈值的确定方法,能够在运行过程中实时监测安全状况,减少安全隐患的发生。关键词:蛇行失稳;平稳性评估;故障诊断;信号处理中图分类号:U266 文献标识码:B 文章编号:1671-2064(2024)01-0087-03号,对数据进行快速傅里叶变换转换为频域,结合失稳判断阈值,实时分析列车失稳情况,结合列车车体平
5、稳性评估标准对车体平稳性进行实时评估。1 采集与滤波 采用电流式加速度传感器采集车辆运行振动数据,失稳传感器安装于转向架,采集转向架的横向振动数据和垂向振动数据;平稳传感器安装在列车车体底部,采集车体横向、垂向和纵向振动数据,采集模块基于 FPGA 设计,搭载 AD7980 采集芯片对采集的振动信号进行模数转换,然后对转换后的数字量进行计算以及算法的判定。设计FIR 带通滤波器,根据标准要求,对采集的在 0.5 10Hz的信号进行带通滤波,滤掉其他频带的噪声干扰,对有效信号进行 D/A 换算后,输入算法诊断模块,提升对走行部失稳检测的准确度。列车失稳发生的频率在低频端,对特定频率范围内的振动原
6、始数据进行滤波,可以增加失稳判定的准确度,对采集的在 0.5 10Hz 振动数据进行带通滤波,提取有效振动信号。在动车组运行中,车辆振动数据的采集和滤波是非常重要的步骤。在实际应用中,采集到的车辆振动数据可能受到各种噪声干扰,例如环境噪声、机械噪声等,这些噪声会对车辆振动数据的准确性和可靠性造成影响。因此,对采集到的数据进行详细的质量检测和处理,提取有效信号并去除杂波噪声,对于车辆状态的准确诊断和预测具有重要的意义。在本研究中,采用 FIR 带通滤波器对采集到的车辆振动信号进行处理,并选择特定的频率范围进行带通滤波,以提取有效的振动信号。滤波后的信号能够更好地反映车辆运行过程中的真实振动情况,
7、为后续的失稳检测和诊断分析提供更加准确的基础数据。2 失稳诊断与平稳性评估2.1 失稳判定阈值高铁动车是现代铁路交通的重要组成部分,其速度快、运行效率高、舒适度高等优势深受广大人民群众的欢882024年1月上 第01期 总第421期工艺设计改造及检测检修China Science&Technology Overview迎。然而在高速行驶过程中,高铁动车也会受到各种外界因素的干扰,导致车辆产生失稳甚至危险。因此,研究出合理的失稳判定阈值对于确保高铁动车安全运行至关重要。失稳是指在高速行驶中车辆出现不稳定的情况,通常表现为侧移、颠簸等现象,这些情况可能是由于列车结构设计、铁路线路状态、环境因素等多
8、种因素导致的。为了确保高铁动车行驶的安全性和可靠性,必须对失稳情况进行判断和处理。在实际运行中,对失稳的判定需要根据高铁动车的实际运行情况,综合考虑列车时速、线路条件、天气情况、客流量等多种因素。失稳的判定阈值即为各种因素的综合考虑后的特定数值,超过这个数值就需要采取相应的措施进行处理。将 0.5 10Hz 滤波的数字量失稳数据经过计算转换为加速度值,在时域进行数据波形的分析,转换公式为:65535DVaPQR=式中,D振动采集数据数字量;V采集电路电压量程,单位 V;R采集电路电阻值,单位 ;P加速度系数;Q信号偏置量。列车车厢转向架横向振动加速度峰值在 10 分钟内大于 5m/s2时,带驱
9、动系统的列车为失稳预警阈值;而无驱动系统的列车则是大于 5.5m/s2。失稳报警限值为构架横向振动加速度峰值连续 10 次以上达到或超过 8m/s2。对采集的转向架振动数据进行带通滤波等预处理后,根据诊断算法进行失稳与报警的判断并上传列车网络。流程图如图 1 所示。2.2 平稳性评估根据国家标准,高铁动车的平稳性评估需结合实际情况灵活运用测试数据,并根据测试数据综合分析得出结论。若测试结果显示列车的平稳性不达标,则需要采取相应的措施,例如调整车速、加强线路维护等,以确保列车行驶的平稳性和安全性。通过对高铁动车的行驶状态进行测量和分析,以评估车辆的平稳性。例如,对列车的加速度、速度变化率、曲线行
10、驶等情况进行测试。通过 0.5 10Hz 滤波将数字量平稳数据转换为加速度值,转换公式与失稳数据相同。利用该加速度信号对振动数据进行分析,可计算出动车组的平稳性指标。1033.57()AWF ff=式中,W平稳性指标;A振动加速度,单位 g;f振动频率,单位 Hz;F(f)频率修正系数。客室平稳性指标:W 2.5;司机室平稳性指标:W 2.75。根据 TB/T 2543-1995 的标准4-5,采用车体加速度传感器采集到的纵向加速度变化率来评定列车的纵向冲动,用 J 度量,J=da/dt(m/s2)。频率修正系数 F(f)如表 1 所示。根据 J 值的大小,纵向冲动等级分为优、良、及格和不及格
11、 4 个等级。具体的 J 值可参考表 2。对采集的车体振动数据进行滤波和预处理后,根据上述算法进行平稳性评估,流程如图 2 所示。表1 频率系数修正表垂直振动横向振动0.5 5.9HzF(f)=0.325f20.5 5.4HzF(f)=0.8f25.9 20.0HzF(f)=400/f25.4 26.0HzF(f)=650/f2 20.0HzF(f)=1 26.0HzF(f)=1表2 纵向平稳性监控修正系数表评定等级优良及格不及格J/(m/s2)2.93.0 3.94.0 4.9 5.03 试验仿真3.1 失稳诊断仿真试验基于 ARM 与 FPGA 架构的失稳监测系统平台进行硬件和软件测试。(
12、1)接口测试。测试各个接口功能是否正常,如 FPGA与 ARM 通信接口,传感器与电路板接口等。(2)信号完整性测试。测试信号线路的完整性和稳定性,包括信号零点偏移测试、噪声测试、跳变测试等。(3)电气特性测试。测试板卡的电源、地点、EMC 等电气特性是否符合规范标准。图1 失稳诊断流程图横向加速度数据采集FIF0数据缓存0.510Hz FIR滤波平滑算法数据波形过零检测上传TCMS预警上传TCMS报警启动报警前后5min数据记录10min的振动幅值满足报警?10min的振动幅值满足报警?正在记录数据?NYNNYY 892024年1月上 第01期 总第421期工艺设计改造及检测检修China
13、Science&Technology Overview(4)稳定性测试。通过重复执行某项工作并在每个步骤中严格控制相同的条件,确定系统在持续攻击和异常情况下的稳定性。(5)故障测试。在系统中制造各种锅炉失稳情况,并进行系统状态监测和处理结果评估以测试系统的故障处理能力。(6)功能测试。测试软件的正常功能和边界条件、异常情况下的行为是否符合预期,如系统启动、重启、断电恢复等。(7)性能测试。测试软件在不同实际负载条件下的性能指标,如响应时间、软件延迟、处理器利用率等。(8)安全测试。测试系统是否易受攻击或有故障处理漏洞,并测试系统是否满足安全性标准要求。(9)兼容性测试。测试软件是否能够与不同版
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