一种基于数据驱动的机车机械部件性能演变辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数据驱动的机车机械部件性能演变辨识方法，通过机械部件动力学仿真，对机械部件监测点位置提取车辆运行状态参数信息，由该测点处的真实数据描绘机械部件性能演变趋势，并与仿真结果及形成机理相匹配，通过算法模型使得真实监测数据能够区分机械部件性能处于故障发展的不同阶段，设置相应的变点和安全阈值，一旦故障发生，则可准确、快速报警，从而将保障人身安全、减少财产损失。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的机车机械部件性能演变辨识方法
本专利技术涉及一种铁路运输安全监控
，具体涉及一种基于数据驱动的机车机械部件性能演变辨识方法。
技术介绍
动力学仿真计算数据及长期的线路实测数据表明，在车辆踏面出现磨耗后，车辆稳定性、车体振动加速度和平稳性指标均出现较恶劣变化；当踏面磨损严重时，车轮和钢轨间的接触关系随之恶化，而轮轨突发性破坏导致的列车脱轨对行车安全产生重大威胁。故此，踏面性能状态的监测是保障列车安全运行的重要举措之一，是机车安全监测领域中的必行之举。目前在铁路运输安全监控
中，大多数产品是对机械部件有故障识别功能。故障识别的关键技术在于，提取出的数据特征与设定的故障特征相匹配时，系统会根据设定的故障等级来进行报警。由于线路运行环境的复杂性及机车自身状态的不确定性，仅靠故障特征识别并不能充分保证判断结果的准确性及可靠性。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：由于线路运行环境的复杂性及机车自身状态的不确定性，仅靠故障特征识别并不能充分保证判断结果的准确性及可靠性的问题，本专利技术提供了解决上述问题的一种基于数据驱动的机车机械部件性能演变辨识方法。本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据驱动的机车机械部件性能演变辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立机车车辆动力学仿真模型，建立机车机械部件性能演变理论，模拟机车车辆运行状态；S2、根据部件运行性能的测点位置，提取动力学仿真结果中的参数信息；S3、在机车车辆上相应的运行性能测点位置布置传感器，获取测试点数据，提取机械部件运行性能演变的趋势线；S4、结合动力学仿真结果，由实际测试得到的趋势线对机械部件性能演变作相应描述，并根据趋势特征提出监测、识别并预测该机械部件运行性能。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的机车机械部件性能演变辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立机车车辆动力学仿真模型，建立机车机械部件性能演变理论，模拟机车车辆运行状态；S2、根据部件运行性能的测点位置，提取动力学仿真结果中的参数信息；S3、在机车车辆上相应的运行性能测点位置布置传感器，获取测试点数据，提取机械部件运行性能演变的趋势线；S4、结合动力学仿真结果，由实际测试得到的趋势线对机械部件性能演变作相应描述，并根据趋势特征提出监测、识别并预测该机械部件运行性能。2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的机车机械部件性能演变辨识方法，其特征在于，步骤S1中建立机车机械部件性能演变理论是在动力学仿真中采用Hertz理论计算法向接触，FASTSIM算法计算切向接触。3.根据权利要求2所述的一种基于数据驱动的机车机械部件性能演变辨识方法，其特征在于，所述Hertz理论计算法向接触的方法如下：基于Hertz接触的假设，对于轮轨接触问题，轮轨垂向间隙可以写为：z(x,y)＝Ax2+By2式中,A和B分别为纵向和横向相对曲率；当轮轨的主曲率面重合时，即轮对没有摇头角，A和B的表达式如下：式中，Rwx为车轮沿纵向的曲率半径，即车轮滚动半径；Rrx为钢轨沿纵向的曲率半径，通常为+∞；Rwy为车轮接触点处横向曲率半径；Rry为钢轨接触点处横向曲率半径；根据Hertz接触理论，接触斑长半轴a和短半轴b的表达式可写为：式中，m和n为Hertz接触参数；P为轮轨法向力；G*为材料参数；所述m和n的值是根据中间变量η值决定，根据η值对Hertz接触参数表进行查表，所述所述式中，vw和Ew分别为车轮材料的泊松比和弹性模量；vr和Er分别为钢轨材料的泊松比和弹性模量；轮轨接触时的刚性接近量δ0为：式中，r为Hertz接触参数，其中接触压力分布Pz为半椭球形：4.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的机车机械部件性能演变辨识方法，其特征在于，在步骤S1中模拟机车车辆运行状态包括设置轮轨摩擦系数，并且施加美国六级谱模拟现实运行状态；还包括设置轮对形状成18～22阶多边形，粗糙度幅值从0.01mm每隔0.01mm增加到0.5mm；结合实际激励点所获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜红梅，杨阳，汪煌，江宝山，何宙，李夫忠，
申请(专利权)人：中国铁路总公司，成都运达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11