近年来,我国铁路不断重载化、高速化,因此机车需要获取更大的平均牵引力。机车牵引力的形成,主要依赖于轮轨间的粘着。有效的利用轮轨间的粘着一方面能提高机车的平均牵引力、有效发挥电机功率,另一方面能提升机车运行时的安全性和舒适性。然而轮轨间的粘着对环境状况比较敏感,常常会受多方面因素的影响。大量的工程实践和研究表明,机车的防空转系统可以有效地抑制空转,对恢复轮轨间的粘着和降低牵引电机的功率损失作用明显。而实现防空转控制的关键技术在于及时的识别出空转并进行相应的防空转控制。目前,除了在轨面撒沙等直接改善轮轨接触面条件的措施外,大都是对牵引电机进行控制以防止空转的发生。现阶段对牵引电机空转的识别主要是以监测电动机轴或动轮对的速度和加速度为基础的,当相应值超出其设定阈值时则判别为发生空转,从而触发防空转控制系统进行工作。由于电机或轮对的速度、加速度等机械量的时间常数较大,使得对空转的识别相对较晚,造成机车平均牵引力和平均粘着系数的下降。为了对机车的空转识别及其防空转进行研究,基于MATLAB/Simulink平台建立了某型号电力机车的电气仿真模型及其简单动力学模型,在此基础上分别对基于蠕滑速度、加速度、加速度微分、粘着系数微分、模糊控制以及负载转矩及其微分的空转识别和防空转控制进行了仿真试验。当机车发生空转时,由于轮轨间的粘着力变小,牵引电机的负载转矩随之减小。仿真试验证明,此时负载转矩的微分值变化幅度极大。本文利用电气量时间常数小的特点,从牵引电机电气量(电压、电流)的角度入手,用扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法等状态估计方法分别对电机的负载转矩进行估计,根据负载转矩及其微分的变化情况即可快速识别出机车的空转。仿真结果证明,基于负载转矩的空转识别更为可靠、迅速。