【摘 要】
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随着国民经济的增长,人们的出行方式发生了改变,从单一的汽车、自行车到快捷的飞机、高铁。据统计,我国2015年高铁旅客发送量仅25亿,而2019年高铁旅客发送量迅速增长到35亿,旅客数量的持续增长充分证明了高铁的普遍性,同时也对高铁的运行安全性提出严峻的考验。高铁运行速度的增长和载客量的增加对轨道车辆零部件疲劳可靠性提出新要求,转向架作为动车组关键承载部件,其结构疲劳强度评估和可靠性设计至关重要。载
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随着国民经济的增长,人们的出行方式发生了改变,从单一的汽车、自行车到快捷的飞机、高铁。据统计,我国2015年高铁旅客发送量仅25亿,而2019年高铁旅客发送量迅速增长到35亿,旅客数量的持续增长充分证明了高铁的普遍性,同时也对高铁的运行安全性提出严峻的考验。高铁运行速度的增长和载客量的增加对轨道车辆零部件疲劳可靠性提出新要求,转向架作为动车组关键承载部件,其结构疲劳强度评估和可靠性设计至关重要。载荷谱编制是研究动车组转向架关键部件结构可靠性的前提。大规模的载荷谱编制工作,需要已知不同运用工况下高速动车组转向架构架载荷数据,因此通过对不同工况下构架载荷的信号特征进行分析,找到可以表征工况特征的统计量,在此基础上进行典型工况识别。本文选用中国标准动车组于大西线实测线路载荷信号进行分析,主要研究内容如下:(1)针对传统的时域信号分析方法无法准确描述频率随时间变化的信号微小特征问题,本文采用时频联合分析中的小波变换和集合经验模态分解对原始载荷数据进行时频处理。对于单一尺度难以全面概括时间序列复杂性以及时间尺度未知的问题,本文使用多尺度熵进行不同工况下构架载荷复杂性研究,得到不同工况载荷复杂性变化规律。(2)基于构架载荷在不同工况下的复杂性规律,建立基于多尺度熵的工况特征提取方法,并通过增加数据量进行显著性检验的方法对提取的特征进行异常值排除。已有的研究表明,模式识别结果并非随着维数的增加而持续增加,特征维数过多会导致识别时间过长和识别精度下降,因此采用Relief算法对提取的工况特征数组进行降维,建立特征向量。为了证明基于多尺度熵的工况特征提取方法对于提高工况识别效果有积极作用,建立基于传统时频分析的工况特征向量,为后续进行传统与改进方法的工况识别结果对比做准备。(3)分别将已建立的基于传统时频分析和基于多尺度熵的工况特征向量作为输入向量,代入支持向量机中进行模式识别。分别采用传统优化算法网格搜索和自然进化算法遗传算法对支持向量机核参数g和惩罚系数C进行优化,根据识别结果择优。最终基于多尺度熵的制动工况、道岔工况和曲线工况识别结果均在90%以上,基本满足工程要求。而基于传统时频分析的道岔工况识别结果仅为50%~60%,证明了基于多尺度熵的特征提取方法可以显著提高道岔工况的识别效果。图57幅,表32个,参考文献75篇
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