【摘 要】
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抗蛇行减振器是车辆悬挂系统中的重要组成部分,其性能会直接影响车辆的运行稳定性和运行平稳性,但目前很难直接从外观上观察及判断其状态,这会增加车辆运行时的风险。随着动车组修程修制改革工作的推进,为匹配整车检修周期延长,抗蛇行减振器分解修周期也需要随之延长,对其故障诊断方法进行研究具有重要研究意义与应用价值。本文将现代信号处理方法及机器学习方法相结合,构建动车组抗蛇行减振器故障诊断模型,实现利用车载构架
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抗蛇行减振器是车辆悬挂系统中的重要组成部分,其性能会直接影响车辆的运行稳定性和运行平稳性,但目前很难直接从外观上观察及判断其状态,这会增加车辆运行时的风险。随着动车组修程修制改革工作的推进,为匹配整车检修周期延长,抗蛇行减振器分解修周期也需要随之延长,对其故障诊断方法进行研究具有重要研究意义与应用价值。本文将现代信号处理方法及机器学习方法相结合,构建动车组抗蛇行减振器故障诊断模型,实现利用车载构架、车体振动加速度信号数据对抗蛇行减振器进行故障诊断。本文所做工作如下:（1）分析我国某时速250km/h复兴号动车组在某250km/h线路上的动力学性能试验数据,研究抗蛇行减振器失效对车辆动力学性能的影响,结果表明抗蛇行减振器失效对车辆动力学指标中与车辆横向振动相关的指标影响更为明显。（2）利用SIMPACK多体动力学软件建立了单节拖车车辆动力学仿真模型,并基于轨道不平顺实测数据设置了轨道激励。通过非线性临界速度方法及车体振动加速度对比方法验证了所建立模型的有效性。（3）分析车辆动力学仿真模型在不同车辆工况下的车体横向振动加速度信号时域、频域特征参数,并基于EEMD方法对振动信号进行分解,利用与原信号相关系数较高IMF作为故障特征提取信号,对比选取了具有较为明显差异的特征向量,构建了可用于抗蛇行减振器故障诊断特征提取方法。（4）通过对数据进行样本划分及归一化处理,构建基于EEMD-SVM的抗蛇行减振器故障诊断模型,并对比选取了样本长度、特征向量组成、惩罚参数。用实测车体、构架横向振动加速度数据对模型进行识别验证。结果表明模型识别结果准确性为90.53%。综上,本文利用车辆动力学仿真模型丰富了不同速度级、不同车辆工况、不同线况下的车辆振动信号数据。本文所提出的基于EEMD-SVM的抗蛇行减振器故障诊断方法在实际应用案例中具有较好的识别率,为丰富车载安全监测及预警功能提供理论依据。图30幅,表19个,参考文献36篇。
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