本文關(guān)鍵詞：基于分形理論的高速列車狀態(tài)分析與故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來我國高速列車裝備技術(shù)飛速發(fā)展,鐵路干線運(yùn)行時(shí)速不斷提高,對列車安全預(yù)警和健康維護(hù)也提出了更大的挑戰(zhàn)。列車長期高速服役導(dǎo)致零部件磨耗加快、車體振動(dòng)加劇等安全性能惡化,利用傳感器技術(shù)對高速列車進(jìn)行跟蹤監(jiān)測獲得海量列車振動(dòng)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含了豐富的列車狀態(tài)信息。如何利用這些監(jiān)測數(shù)據(jù)反演識別列車的安全性態(tài),對于保障高速列車安全運(yùn)行具有重要的研究價(jià)值和工程意義。本文針對高速列車監(jiān)測數(shù)據(jù)的非線性和非平穩(wěn)性,利用分形理論對高速列車監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析,研究基于分形理論的高速列車狀態(tài)識別與故障診斷決策方案。主要研究工作如下：(1)總結(jié)了國內(nèi)外基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的列車性態(tài)評估和分形故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀,分析了高速列車轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)與振動(dòng)特點(diǎn),利用Hurst指數(shù)論證了高速列車監(jiān)測數(shù)據(jù)的自相似分形特性,提出基于單重分形和多重分形的列車狀態(tài)分析方案。(2)以盒維數(shù)為特征量,研究了列車正常狀態(tài)和單故障(空簧失氣、抗蛇行減振器失效、橫向減振器失效)四種典型工況監(jiān)測數(shù)據(jù)的單重分形特性,基于盒維數(shù)特征利用比較歸類法對列車狀態(tài)進(jìn)行識別。為克服盒維數(shù)僅能表征整體分形性的局限性,提高盒維數(shù)特征狀態(tài)識別能力,提出基于EMD和盒維數(shù)的列車狀態(tài)識別方案,實(shí)驗(yàn)表明,該方案能夠有效提高列車狀態(tài)識別率。(3)全面分析了列車四種典型工況監(jiān)測數(shù)據(jù)的質(zhì)量指數(shù)譜、多重分形譜和廣義維數(shù)譜,結(jié)果表明不同工況的多重分形特性具有明顯的差異,且故障越嚴(yán)重,多重分形性越強(qiáng)。基于由多重分形譜參數(shù)和廣義維數(shù)譜參數(shù)構(gòu)成的聯(lián)合特征向量,利用SVM進(jìn)行列車狀態(tài)模式識別。并引入主元分析消除特征量之間的相關(guān)干擾,提出基于PCA和SVM的多重分形狀態(tài)識別方案,實(shí)驗(yàn)表明,該方案能夠有效提高列車狀態(tài)識別率。(4)分析了列車復(fù)雜故障(參數(shù)漸變故障、混合故障和單故障單拆)工況監(jiān)測數(shù)據(jù)的多重分形特性,探討了高速列車在參數(shù)漸變故障過程中的特征分布規(guī)律,混合故障與單故障對列車安全性態(tài)的影響,單故障單拆工況時(shí)列車安全性態(tài)的特征分布規(guī)律,結(jié)果表明,復(fù)雜故障工況下列車振動(dòng)仍呈現(xiàn)出一定的規(guī)律。
【關(guān)鍵詞】：高速列車 狀態(tài)識別 單重分形 多重分形 單故障 復(fù)雜故障
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U279;O189
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 選題背景及意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析12-15
• 1.2.1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的列車狀態(tài)分析研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 分形故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 現(xiàn)有研究工作存在的問題或不足14-15
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第2章 基于分形的高速列車狀態(tài)分析17-36
• 2.1 分形理論概述17-22
• 2.1.1 分形的定義17-19
• 2.1.2 單重分形19-20
• 2.1.3 多重分形20-22
• 2.2 高速列車結(jié)構(gòu)及狀態(tài)分形特性分析22-25
• 2.2.1 高速列車轉(zhuǎn)向架22-24
• 2.2.2 空氣彈簧24
• 2.2.3 抗蛇行減振器24-25
• 2.2.4 橫向減振器25
• 2.3 高速列車監(jiān)測數(shù)據(jù)處理25-32
• 2.3.1 本文研究數(shù)據(jù)介紹25-27
• 2.3.2 監(jiān)測數(shù)據(jù)的消噪處理27-28
• 2.3.3 監(jiān)測數(shù)據(jù)的分形性分析28-32
• 2.4 基于單重分形的高速列車狀態(tài)分析方案設(shè)計(jì)32-34
• 2.4.1 單重分形特征參數(shù)32-33
• 2.4.2 基于盒維數(shù)的狀態(tài)分析方案設(shè)計(jì)33-34
• 2.5 基于多重分形的高速列車狀態(tài)分析方案設(shè)計(jì)34-35
• 2.5.1 多重分形特征參數(shù)34
• 2.5.2 基于多重分形的高速列車狀態(tài)分析方案設(shè)計(jì)34-35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 第3章 基于單重分形的高速列車狀態(tài)分析36-51
• 3.1 分形盒維數(shù)算法與實(shí)現(xiàn)36-37
• 3.2 仿真數(shù)據(jù)單重分形分析37-40
• 3.2.1 列車振動(dòng)加速度分析37-39
• 3.2.2 列車振動(dòng)位移分析39-40
• 3.3 實(shí)測數(shù)據(jù)單重分形分析40-43
• 3.3.1 列車振動(dòng)加速度分析40-42
• 3.3.2 列車振動(dòng)位移分析42-43
• 3.4 基于盒維數(shù)的高速列車狀態(tài)識別43-45
• 3.5 基于EMD和盒維數(shù)的高速列車狀態(tài)識別45-50
• 3.5.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/span>45-46
• 3.5.2 SVM基本原理46-47
• 3.5.3 基于EMD和盒維數(shù)的列車狀態(tài)識別47-50
• 3.6 本章小結(jié)50-51
• 第4章 基于多重分形的高速列車狀態(tài)分析51-68
• 4.1 多重分形算法與實(shí)現(xiàn)51-52
• 4.2 仿真數(shù)據(jù)多重分形分析52-57
• 4.2.1 列車橫向振動(dòng)分析52-55
• 4.2.2 列車垂向振動(dòng)分析55-57
• 4.3 實(shí)測數(shù)據(jù)多重分形分析57-62
• 4.3.1 列車橫向振動(dòng)分析57-60
• 4.3.2 列車垂向振動(dòng)分析60-62
• 4.4 基于多重分形的高速列車狀態(tài)識別62-64
• 4.5 基于PCA和SVM的高速列車狀態(tài)識別64-67
• 4.5.1 主元分析基本原理64-65
• 4.5.2 基于PCA和SVM的列車狀態(tài)識別65-67
• 4.6 本章小結(jié)67-68
• 第5章 復(fù)雜故障工況多重分形分析68-77
• 5.1 參數(shù)漸變工況多重分形分析68-70
• 5.1.1 空氣彈簧漸變故障68-69
• 5.1.2 抗蛇行減振器漸變故障69
• 5.1.3 橫向減振器漸變故障69-70
• 5.2 混合故障工況多重分形分析70-72
• 5.2.1 橫向振動(dòng)分析70-71
• 5.2.2 垂向振動(dòng)分析71-72
• 5.3 單故障單拆工況多重分形分析72-75
• 5.3.1 空氣彈簧單拆故障72-73
• 5.3.2 抗蛇行減振器單拆故障73-74
• 5.3.3 橫向減振器單拆故障74-75
• 5.4 本章小結(jié)75-77
• 總結(jié)與展望77-79
• 1. 總結(jié)77
• 2. 展望77-79
• 致謝79-80
• 參考文獻(xiàn)80-85
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參與的項(xiàng)目85

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本文編號：316653