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重载列车车载式超偏载状态监测系统研究

作 者: 陈海峰
导 师: 王莉
学 校: 中南大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: 重载列车 车载式 超偏载 HHT 嵌入式系统
分类号: TP277
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 65次
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内容摘要


重载列车代表当今世界铁路运输的先进水平和重要发展方向,也是铁路运输扩能提效的有效措施,为我国国民经济快速发展提供了有力保障。近年来,随着列车运行速度的不断提升,安全事故时有发生。铁道部对事故原因分析后认为,列车超载与偏载问题是引起车辆脱轨、影响铁路行车安全的重要因素。为了保障列车的运行安全,必须加强超偏载的监测工作。然而,现有的超偏载检测装置大都是立足于地面,对运行车辆的检测。这种方法无法检测列车运行过程中由于弯道、变速、倾斜等原因而引起的列车偏载现象,存在一定的局限性和滞后性,可能对列车运行安全造成重大影响。因此,研究重载列车超偏载在线检测方法和车载式监测系统,具有重要的实际意义和应用价值。本文以重载货运车辆为应用平台,对基于无线网络的车载式监控系统、超偏载状态的在线检测方法、检测信号特征及相关超偏载检测数据处理方法等方面开展研究,是对重载铁路车辆安全状态监测在线模式的一种探索。论文的主要研究工作如下:(1)论文围绕车载式监测系统对检测及时、运算高效和准实时性的要求,结合检测节点的功能需求,提出了基于无线网络的车载式超偏载状态监测系统的总体架构及软硬件设计方案;(2)在研究重载列车转向架结构和载荷传递的基础上,建立承重簧组的两级刚度模型,给出了一种基于载荷的超偏载状态的在线检测方案,可以实现随车、实时检测,并在此基础上分析了车辆运行过程中称重系统的振动特性,以研究动态检测信号特征;(3)将HHT方法引入超偏载检测特征信号的提取中,通过仿真信号对EMD分解与传统趋势项提取算法的进行比较,证明了该方法的实用性和高效性;并对算法的局部均值估计和停止准则进行改进,缩短计算时间,提高执行效率,同时也有助于减小端点摆动;(4)最后,论文完成基于MATLAB平台的列车动态检测信号的仿真设计,在LABVIEW8.5环境下实现了基于最小二乘逼近的数据拟合。结果验证了改进的EMD方法对超偏载检测特征信号提取的有效性和先进性。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-15
  1.1 课题的研究背景及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-13
    1.2.1 超偏载检测技术发展现状  9-12
    1.2.2 HHT方法研究现状  12-13
  1.3 论文的主要研究内容及章节安排  13-15
第二章 超偏载状态在线监测系统  15-28
  2.1 转向架载荷传递  15-18
    2.1.1 转向架结构  15-16
    2.1.2 垂向载荷传递  16-18
  2.2 车载监测系统整体架构  18-19
  2.3 在线监测系统软硬件平台  19-23
    2.3.1 硬件方案  19-20
    2.3.2 软件结构  20-23
  2.4 超偏载检测节点设计  23-27
  2.5 本章小结  27-28
第三章 基于载荷的检测方案设计及信号特征分析  28-39
  3.1 二系承载弹簧两级刚度模型  28-29
  3.2 称重系统建模及计算方法  29-31
  3.3 检测信号特征分析  31-37
    3.3.1 称重系统振动特性分析  31-34
    3.3.2 信号预处理  34-37
  3.4 本章小结  37-39
第四章 超偏载检测特征信号的提取  39-60
  4.1 EMD分解方法  39-42
  4.2 HHT变换及谱分析研究  42-48
    4.2.1 Hilbert变换  43-45
    4.2.2 Hilbert谱分析  45-48
  4.3 趋势项提取方法及仿真比较  48-53
    4.3.1 基于最小二乘法的趋势项提取  48-49
    4.3.2 小波法提取趋势项  49-50
    4.3.3 基于EMD方法的趋势项提取  50-51
    4.3.4 EMD提取趋势项与传统方法比较  51-53
  4.4 EMD算法的改进  53-56
  4.5 数据曲线拟合算法研究  56-59
  4.6 本章小结  59-60
第五章 列车动态检测信号仿真与分析  60-67
  5.1 超偏载检测信号仿真发生模型  60-61
  5.2 数据处理与结果分析  61-66
    5.2.1 静载特征信号提取  61-63
    5.2.2 数据曲线拟合实现  63-66
    5.2.3 数据处理结果与分析  66
  5.3 本章小结  66-67
第六章 总结与展望  67-69
  6.1 论文总结  67-68
  6.2 工作展望  68-69
参考文献  69-73
致谢  73-74
攻读学位期间的论文情况和科研情况  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 监视、报警、故障诊断系统
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