论文部分内容阅读
液压减振器是列车悬挂和动力学系统的重要组成部分,对高速列车运行安全性和平稳性至关重要。由于高速列车长期暴露于露天环境下,液压减振器受风雨、日晒、大气和不同路况的影响和侵蚀,出现了漏油等故障现象。液压减振器通过油液进行作用,其故障有较强的隐蔽性,难以通过数学建模直接分析其参数与故障之间的关系。同时,故障数据采集方式和分类标准不统一给其故障研究带来诸多困难。此外,高速列车运行工况多变,存在诸如轨道不平顺等随机激励,其环境噪声和突变样本对故障诊断准确率产生较大影响。为此,本文分析了液压减振器结构和工作原理,基于此构建了高速列车液压减振器仿真精细化模型,通过总结典型故障模式和分析其故障机理,对该仿真模型进行了典型故障注入动力学仿真,获取了正常及故障状态液压减振器在不同工况下的振动信号,研究了故障特征提取方法和基于该故障模型进行特征辨识的方法,提出了一套完整的液压减振器故障诊断方法。论文主要研究成果如下:(1)构建并验证了液压减振器精细化模型。基于AMESim,通过液压减振器的模型化表达和关键部件的HCD库设计,构建了精细化的液压仿真模型,从而实现了对SIMPack整车动力学模型中液压减振器传统简化模型的改进,与液压减振器工程测试示功图及数学理论模型示功图进行了对比验证。(2)提出了高速列车液压减振器模型的故障仿真方法。针对液压减振器元件故障与参数难以直接关联分析,通过分析液压减振器典型故障模式、零部件故障和构建典型故障模式的故障树,建立了故障模式与AMESim模型参数集之间的映射关系,获取了故障状态下的示功图和F-v图,并通过液压减振器工程测试的示功图对比进行了验证,最后通过高速列车SIMPack和AMESim联合仿真进行了振动信号提取。(3)改进了 VPMCD模式识别算法。针对高速列车液压减振器故障识别率不够理想的情况和提取特征维度较大时VPMCD识别方法对样本数量的要求,根据高速列车同一阶段输入样本数据存在突变样本但大部分是连续稳定性的故障数据特点,以样本集的形式作为输入,通过滑窗逐步回归和样本关联对原有VPMCD方法进行了改进,有效提高了故障诊断的识别率和稳定性,并通过高速列车液压减振器动力学仿真实例进行了验证。(4)通过高速列车液压减振器动力学仿真实例进行故障诊断研究,为液压减振器健康状态监测测点布置提供了工程运用的理论依据。同时,该方法也可扩展应用于样本数据具有连续性和相关性特点的复杂系统故障诊断中。