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高速列車低頻晃車在線檢測及控制

2020-04-12 09:18:12鄧辰鑫周勁松夏張輝
關(guān)鍵詞:方根值頻響車體

鄧辰鑫,周勁松,夏張輝,宮 島,孫 煜

(同濟(jì)大學(xué)鐵道與城市軌道交通研究院,上海201804)

隨著我國軌道交通的迅速發(fā)展,高速列車的運(yùn)行速度、載重和發(fā)車頻次大幅提升,車輛振動問題日益凸顯。低頻晃車是高速列車的一種異常振動,對高速列車的運(yùn)行平穩(wěn)性和安全性構(gòu)成了極大的威脅[1]。由于導(dǎo)致晃車的因素眾多,如車輛關(guān)鍵部件的性能演變、輪軌磨耗以及外界橫風(fēng)激擾等,目前低頻晃車的形成機(jī)理[2]尚無統(tǒng)一定論,也沒有固定的治理方法。

對高速列車的晃車現(xiàn)象進(jìn)行在線檢測時(shí),檢測方法須滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求。大部分信號處理方法,如基于傅里葉變換的頻域分析等,無法滿足實(shí)時(shí) 性 和 準(zhǔn) 確 性 要 求[3]。Huang[4]提 出 了Hilbert-Huang 變換,利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸猓‥MD)把信號分解成若干本征模態(tài)函數(shù)(IMF)分量,再對分量進(jìn)行Hilbert 變換,得到時(shí)頻能量的分布。針對信號局部特征進(jìn)行分析,從時(shí)間尺度入手,獲得具有不同尺度特征的IMF分量[5]。該方法的優(yōu)勢在于能提供準(zhǔn)確的局部時(shí)頻特征[6],并且滿足晃車信號在線檢測的實(shí)時(shí)性要求,對指定頻段有強(qiáng)分辨力。

檢測到車輛發(fā)生低頻晃車時(shí),啟動主動慣容元件吸收車輛的低頻振動[7]。Smith[8]提出的慣容器具有能以小質(zhì)量實(shí)現(xiàn)大質(zhì)量的特性,極大地拓展了懸架的設(shè)計(jì)思路。文獻(xiàn)[9]中給出了慣容器裝置,并對其性能展開了試驗(yàn)研究。結(jié)果表明,該裝置在0.1~30.0 Hz 頻率范圍內(nèi)有顯著的吸振效果。慣容式動力吸振器目前已在汽車領(lǐng)域得到運(yùn)用,它能有效地抑制車身共振,顯著改善車輛的乘坐舒適性[10]。

基于高速列車晃車的實(shí)測振動信號,運(yùn)用Hilbert-Huang 變換提取實(shí)測信號的低頻振動能量,并定義譜能比來描述晃車特征,實(shí)現(xiàn)對車輛運(yùn)行狀態(tài)的在線檢測。建立高速列車橫向振動模型,利用主動慣容式動力吸振器來吸收晃車的低頻振動,并對比控制前后的頻響特性和時(shí)域仿真結(jié)果。

1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夂虷ilbert變換

1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?/h3>

經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸猓?]可將任意信號x(t)分解為

式中:x(t)為原始信號;FIMF,i(t)為第i 個(gè)IMF 分量;rn(t)為剩余分量。該方法規(guī)定[4]IMF分量中全程極值點(diǎn)和過零點(diǎn)個(gè)數(shù)必須相等或至多相差一個(gè),并且任意點(diǎn)處極大值包絡(luò)線和極小值包絡(luò)線的均值為零。圖1 為經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸饬鞒?,圖中hj(t)表示中間變量。具體分解步驟如下所示:

(1)擬合原始信號x(t)的極大值、極小值包絡(luò)線u(t)和d(t),取兩者均值m(t)作為均值包絡(luò)線。

圖1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸饬鞒蘁ig.1 Flow chart of EMD

(2)x(t)減去m(t)得到低頻信號n(t)。重復(fù)k次后得到低頻信號nk(t),若滿足IMF分量規(guī)定則作為第1 個(gè)IMF 分量;否則,重復(fù)步驟(1)和(2)。通常,ε精度下均值為零的條件近似為[5]

(3)令新信號r1(t)=x(t)-FIMF,1(t),并代替x(t)。重復(fù)步驟(1)和(2)得到后續(xù)的IMF 分量,直至FIMF,n(t)或rn(t)小于閾值、或rn(t)為單調(diào)函數(shù)或常量。

1.2 Hilbert變換

對IMF分量做Hilbert變換,如下所示:

構(gòu)造解析函數(shù)

式中:Ai(t)和φi(t)分別為幅值函數(shù)和相位函數(shù)。由此得到瞬時(shí)頻率

并求得原始信號的Hilbert譜和邊際譜,如下所示:

2 低頻晃車在線檢測

2.1 實(shí)測數(shù)據(jù)

以250 km·h-1的運(yùn)行速度對車輛進(jìn)行測試,采集該車輛車體橫向振動數(shù)據(jù),如圖2所示。由圖2可知,約20 s后出現(xiàn)連續(xù)的低頻晃車現(xiàn)象。

圖2 原始數(shù)據(jù)Fig.2 Raw data

將整個(gè)時(shí)間歷程分為非晃車段、過渡段和晃車段,分別對非晃車段和晃車段兩段數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜分析,如圖3 所示。非晃車段的極值頻率出現(xiàn)在0.63 Hz 和1.54 Hz 附 近,晃 車 段則 出 現(xiàn)在0.64 Hz 和1.45 Hz附近。對比第1個(gè)峰值,兩者的頻率接近且晃車段的幅值比非晃車段小32%;對比第2個(gè)峰值,晃車段幅值為非晃車段的3倍。從非晃車段到晃車段,車體橫向振動的低頻能量向1.45 Hz處集中。

圖3 非晃車段和晃車段頻譜對比Fig.3 Contrast of spectrum between non- and swaying segment

為了清楚地描述各時(shí)段低頻成分占整體振動的比例,將0~5 Hz的振動能量占總振動能量的比值記為低頻能量比α,即

式中:Sx(f)表示功率譜;fs表示分析頻率。功率譜在某頻段上的積分表征振動能量。

表1為各時(shí)段的低頻能量比。不同時(shí)段的低頻能量比接近,并都處于較高水平。非晃車段和晃車段低頻能量比的差值不到10%,分辨力不強(qiáng)。為了保證快速傅里葉變換的頻率分辨率,必須基于一定的分析時(shí)長,因此不滿足在線檢測的實(shí)時(shí)性要求。

均方根值可衡量某時(shí)間段內(nèi)振動水平的高低。圖4 顯示了整個(gè)歷程中振動加速度均方根值的變化,計(jì)算窗長為1.5 s。非晃車段均方根值總體數(shù)值較低;晃車段均方根值存在較大波動,部分與非晃車段接近。因此,均方根值不滿足在線檢測的準(zhǔn)確性要求。

2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夂虷ilbert變換

從晃車段和非晃車段分別選取5 s 時(shí)長的樣本做經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夂虷ilbert 變換,第i 個(gè)IMF 分量的能量

表1 不同區(qū)段低頻能量比Tab.1 Low-frequency energy ratio at different segments

圖4 均方根值分布Fig.4 Distribution of root-mean-square value

式中:hi(f)和Ei分別表示第i 個(gè)IMF 分量的邊際譜和能量。定義第i 個(gè)IMF 分量的能量比βi來表征該分量占總振動能量的水平,即

圖5 顯示了2 個(gè)樣本前5 個(gè)IMF 分量的能量比分布。非晃車段的最大能量比分量為第2個(gè)IMF分量,能量比約為46%;晃車段的最大能量比分量為第4個(gè)IMF分量,能量比約為51%。

圖5 IMF分量能量比分布Fig.5 Distribution of energy ratio of IMF components

圖6和圖7 分別顯示了非晃車段樣本和晃車段樣本的最大IMF 分量及時(shí)頻特性。由圖6 可知,該分量沒有明顯的低頻振動成分,頻率隨時(shí)間變化的平均值在40 Hz左右。由圖7可知,該分量為低頻振動成分,頻率隨時(shí)間變化的平均值為1.52 Hz,與圖3中晃車段的峰值頻率接近,說明該IMF 分量能重現(xiàn)原始信號中的低頻振動成分。

圖6 非晃車段樣本最大IMF分量及時(shí)頻特性Fig.6 Maximum IMF component from non-swaying sample and its time-frequency characteristics

圖7 晃車段樣本最大IMF分量及時(shí)頻特性Fig.7 Maximum IMF component from swaying sample and its time-frequency characteristics

與式(10)類似,定義譜能比η 來表征最大能量比分量中低頻振動能量占該分量總能量的比例,即

式中:下標(biāo)m 為最大IMF 分量的序號;Em為該分量的總能量;hm為該分量的邊際譜;fs為5 Hz。

選取整個(gè)時(shí)域樣本進(jìn)行分段處理,各段均為1.25 s。圖8 顯示了整個(gè)時(shí)間歷程譜能比的變化。在非晃車段,譜能比均較低,最大值為42.18%;在過渡段,譜能比陡升,從26.80%增長到87.30%;在晃車段,譜能比始終較高,最小值為68.37%。整個(gè)歷程中,非晃車段和晃車段的譜能比波動很小,晃車段的譜能比分布水平始終居高并具有明顯的連續(xù)性,過渡段存在大幅度的增長現(xiàn)象。處理過程中,各段樣本連續(xù)且時(shí)長短至1.25 s,說明該方法滿足在線檢測的實(shí)時(shí)性要求。

圖8 譜能比分布Fig.8 Distribution of spectral energy ratio

表2 顯示了不同區(qū)段譜能比隨時(shí)間的變化情況。非晃車段的譜能比均值只有25.46%,處于較低水平;晃車段的譜能比均值為81.85%,處于較高水平。非晃車段和晃車段的譜能比均值相差大約55%,說明了該方法滿足在線檢測的準(zhǔn)確性要求。

表2 不同區(qū)段譜能比Tab.2 Spectral energy ratio of different segments

3 低頻晃車主動慣容控制

3.1 慣容式動力吸振器原理

慣容式動力吸振器是利用慣容器反共振的特性來抑制振動。圖9為兩自由度并聯(lián)式慣容器系統(tǒng)。

圖9 中,c0、k0、c、k、b 和r 分別表示系統(tǒng)原阻尼、原彈簧剛度、慣容器的附加阻尼、附加彈簧剛度、慣容系數(shù)和補(bǔ)償系數(shù),z1和z2分別為兩端的位移。由于附加慣容系統(tǒng)自身具備阻尼元件,可不考慮系統(tǒng)原阻尼,此時(shí)頻響函數(shù)

圖9 兩自由度并聯(lián)式慣容器系統(tǒng)Fig.9 Two-degree-of-freedom parallel inerter system

式中:m1和m2為兩端的質(zhì)量;ω 為圓頻率。當(dāng)ω0=時(shí),系統(tǒng)發(fā)生反共振,物體振幅為零,據(jù)此確定參數(shù)k和b。

3.2 高速列車動力學(xué)模型及仿真

圖10所示為帶慣容器的軌道車輛橫向動力學(xué)模型。

圖10 高速列車橫向動力學(xué)模型Fig.10 Lateral dynamic model of high-speed train

圖10中,1處慣容器橫移動力學(xué)方程為

式中:y、ψ和ρ分別表示橫移、搖頭和側(cè)滾位移;下標(biāo)b、t、isd分別表示車體、構(gòu)架和慣容器;hsc表示車體和構(gòu)架重心高度差。結(jié)合軌道車輛七自由度橫向動力學(xué)模型[2],得到整個(gè)系統(tǒng)的矩陣方程,如下所示:

式中:軌道不平順輸入Yw=(yw1,yw2,yw3,yw4)T;系統(tǒng)各自由度響應(yīng)Y =(yb,ψb,ρb,yt1,ψt1,yt2,ψt2,yisd1,yisd2)T;M、C 和K 分別表示質(zhì)量、阻尼和剛度矩陣,由原模型矩陣[2]擴(kuò)接形成;D表示不平順輸入的剛度矩陣。上述部分參數(shù)如表3所示。

據(jù)此,系統(tǒng)的頻響函數(shù)矩陣

由此計(jì)算車輛各處的頻響幅值。

圖11為車體一位端距縱向中心線0.6 m處的頻響函數(shù)幅頻特性。被動懸掛的車體加速度頻響在1.31 Hz頻率處出現(xiàn)峰值,該值與前文所述的實(shí)測信號頻譜中的峰值頻率1.45 Hz 接近。當(dāng)采取主動慣容式控制策略時(shí),車體加速度頻響的峰值明顯降低,晃車頻率處的頻響幅值得到了明顯抑制,約為被動懸掛時(shí)的1/7。

表3 部分參數(shù)Tab.3 Partial parameters

圖11 頻響函數(shù)幅頻特性Fig.11 Amplitude-frequency characteristics of frequency response function

根據(jù)狀態(tài)空間理論進(jìn)行時(shí)域仿真,選取高速高激擾譜作為軌道不平順輸入,車輛運(yùn)行速度設(shè)置為250 km·h-1。圖12顯示了不同控制策略下車體一位端的縱向中心線0.6 m處加速度響應(yīng)。采取主動慣容式控制策略,車體加速度均方根值從0.41 m·s-2降低至0.19 m·s-2,降低了53%。

圖12 車體加速度響應(yīng)時(shí)域仿真Fig.12 Acceleration response of carbody from timedomain simulation

4 結(jié)論

(1)檢測實(shí)測晃車信號時(shí),利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸夂虷ilbert 變換定義了譜能比,非晃車段和晃車段車體振動加速度的譜能比相差55%,對晃車的特定頻段有著強(qiáng)分辨力,滿足在線檢測的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求。

(2)與傳統(tǒng)被動懸掛方案相比,主動慣容式車體控制策略顯著降低了晃車特定頻率處頻響幅值,車體振動加速度的均方根值減少了53%。

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