一种基于轨边装置的铁道车辆失稳状态诊断方法

本发明涉及轨道车辆领域，特别是车辆长期服役运营下的状态监测领域。

背景技术：

1、铁道车辆蛇行运动是由车轮与钢轨之间特殊的轮轨接触关系和蠕滑力所引起的一种自激振动现象，是铁路车辆系统的固有特性。稳定且快速收敛的蛇行运动对车辆动态性能无明显影响，但缓慢或剧烈的周期性蛇行运动对车辆系统的振动和运行安全有明显影响，可能与车辆零部件产生共振，轮对运动位移过大甚至会造成脱轨风险。车辆在长期运营下会出现不同程度的车轮和钢轨磨耗，造成轮轨匹配等效锥度增大，转向架悬挂参数在长期服役和复杂多变的运营环境下会出现性能劣化等现象，这些都可能会造成车辆系统不稳定，即车辆出现蛇行失稳现象，导致轮对剧烈的横向运动。因此，车辆蛇行稳定性问题一直是轨道车辆研究领域内的重要方向，及时有效地检测轮对横向运动对于车辆蛇行稳定性状态非常重要，保障车辆安全、平稳运行。

2、近年来，随着高速铁路的迅速发展和各类检测技术的进步，车辆蛇行失稳状态检测的相关研究层出不穷，根据检测设备的安装位置可以大致分为两类，即车载检测和轨边检测方法。车载检测方法是指将检测设备安装在车辆上，在轴箱、构架、车体等部件上安装位移、加速度、应变等传感器，数据采集系统和数据处理器也放在车内，基于车辆蛇行失稳状态与检测物理量之间的映射关系，诊断车辆失稳状态，具有精度高的优点，可以检测车辆在整条路线或跨线上的状态。但是，车载设备也具有局限性，首先车载设备需要单独供电，对于载客车辆来说不是问题，但是对于铁路货车来说，可行性较差；此外，车载设备只能监控测试车辆的状态，没办法对其他车辆状态进行检测，而不同车辆之间的运行状态存在较大随机性，而每辆车都安装车载设备的话又会造成成本过大，因此只能针对典型车辆的运行状态进行监控。另外一种检测方法是轨边检测方法，将检测设备安装在轨道两旁，对通车的车辆运行状态进行检测，虽然此类检测设备存在检测方式不够直接、仅能检测部分区域等缺点，但是其成本较低、不需要车载供电、可以对通过测试区域的所有车辆进行检测等优势，被广泛应用于铁道车辆状态监测，例如5t系统等。

3、对于基于轨边检测装置的车辆蛇行稳定性来说，目前国际上采用最多的是通过钢轨受力来反推车辆是否失稳。科研人员为了诊断识别车轮擦伤等损伤状态，在钢轨上贴片、安装传感器得到测力钢轨，在此基础上，通过测力钢轨的横向力和垂向力来判断车辆是否失稳，但是其结果可靠性还有待进一步验证，并且此类方法属于间接方法，不是从车辆蛇行运动机理的角度来分析的。

4、综合分析，车辆蛇行失稳的重要体现是轮对在钢轨上出现横向往复运动，如果可以基于轨边设备将轮对横向运动位移测试得到，那么基于该位移可以判断车辆是否失稳。有鉴于此，如何设计出一种基于轨边轮对横向位移检测的铁道车辆失稳状态诊断方法及智能监控系统，是本领域科研人员需要解决的关键技术问题。

技术实现思路

1、针对铁道车辆蛇行失稳特性，研究轮对横向运动与失稳状态的表征关系，建立蛇行失稳状态与轮对横移量和频率的映射关系，针对轨边非接触式的轮对横向位移监测装置，提出车辆蛇行失稳评判方法。通过对车辆蛇行失稳评判流程的制定，形成车辆失稳状态的智能监控系统，提高识别效率和识别准确性。

2、车辆蛇行失稳会在轮对横向运动位移上反应出来，通过轨边检测轮对横向位移情况，可以对所有过往轮对的横向运动进行监测，及时识别动力学状态较差的轮对，避免车辆动力学性能进一步恶化，以提高运输效率。

3、通过在沿轨道的钢轨侧安装一定数量的位移传感器，检测轮对经过时轮对内侧距测量点位置与电涡流传感器、激光位移传感器等非接触式位移传感器的距离，即可得到测点处轮对的横向位移。检测车辆失稳所需传感器数量n的依据是至少检测到车辆一个完整的蛇行波长l，这个波长与车辆运行速度、失稳频率等有关。在两个轨枕之间安装传感器，假设轨枕间距为lb，那么，所需的最少传感器数量为n≥l/lb，n为正整数。

4、将每个传感器采集到的m个轮对横移量，转化为每条轮对的横向位移，基于横向位移展开分析。如下所示，当轮对在轨道上运行时，此时轮对横向运动方程可以表示为：

5、

6、其中，yw是轮对横向运动位移，a是轮对横向运动的位移幅值，w是角速度，f是运动频率，是相位差。

7、那么，可以得到轮对横向振动加速度aw的表达式：

8、

9、进一步可以表示为：

10、

11、目前，国内外的标准规范针对轮对的横向振动加速度awlim是没有限值的，有以下几点主要原因。轮对横向加速度aw受到轨道激励的影响很大，不同车型之间的限值存在明显差异，而且不同线路下的轨道不平顺存在较大随机性；此外，轮对振动加速度与轮轨接触位置相关，同样条件下，轮轨接触在车轮踏面位置还是接触在车轮轮缘位置，横向加速度可能存在成倍的差异，而且，轮对的频响范围很广，如何选取合理的滤波范围也具有很大的挑战性。目前，铁道车辆的蛇行稳定性评价方法是对构架端部的横向振动加速度进行0.5～10hz的带通滤波，但是构架端部横向振动加速度与轮对横向振动加速度aw的对应关系不明确，也很难达到确定的关系。因此，通过制定轮对横向振动加速度限值awlim来评估铁道车轮蛇行稳定性虽然从理论上是可行的，但是在实际应用中存在诸多难题。

12、鉴于此，提出了失稳系数hc的概率去衡量车辆是否出现蛇行运动，失稳系数hc是一个与轮对横移量的幅值a和轮对横向运动频率f相关的一个性能指标，其与af2呈正比。

13、hc＝af2 (4)

14、基于轨边装置可以测试得到轮对横移量a，经过快速傅里叶变换可以得到轮对横向运动频率f，从而得到失稳系数hc。

15、在这里面，涉及到频率f的判断，采用了振动能量占比pe的概念，即分析段频率[f1,f2]在整个频域上的占比，整个频域范围考虑为0.5～10hz，每个分析段频率范围df可以根据需要更改，推荐为0.25hz～1hz，超过1hz后会造成误差较大。那么，第1个分析段为[0.5,0.5+df]，第2个是[0.5+2*df,0.5+3*df]，以此类推，最后一个分析段是[10-df,10]。每个分析段的能量与所有分析段能量的比值就是pe的数值，其可以表示为：

16、

17、其中，e是整个频域范围内轮对横向运动的振动能量，ei是第i个频率分析段内轮对横向运动的振动能量。对于车辆横向蛇行运动的推荐分析频率范围来说，每个频率分析段的能量ei总和等于e。在这里，推荐pe的限值为30％～40％，即当某个分析段pe超过这个限值时，判断该频率(分析频率范围f1和f2的平均值或者为f1和f2的最大值，可根据需要进行选取)为轮对横向运动的振动主频；若所有的分析段的pe均小于限值，那么可以认为轮对横向运动为随机振动，没有振动主频，此时，认为该频率为0.5hz，便于失稳系数hc的计算。

18、在计算得到失稳系数hc的数值后，需要制定合理的失稳系数限值对车辆蛇行运动状态进行评判，为此，首先具有大量动力学仿真计算初步拟定限值，然后应用于轨边检测装置的初期数据验证，最后根据轨边装置的实测数据去修正失稳系数的判断限值。不同种类的铁道车辆类型，其失稳系数的限值是存在一定的差异，在使用时需要协同考虑。

19、根据车辆失稳诊断识别流程，对铁道车辆的失稳状态给出了三种评判状态，具体为正常、预警和报警。正常状态即车辆未失稳，轮对体现出的横向振动类型为随机运动；报警状态是指车辆已经被诊断为失稳，需要后续检修维护；预警状态是车辆处于上述两种状态之间，可能包括有未失稳但是轮对横移量很大、有较为明显的失稳迹象但是幅值很小等情况，需要对该轮对状态进行监控。

20、本发明的有益效果：

21、本发明所述的一种铁道车辆失稳状态诊断方法，与现有技术相比，主要体现在提出了一个性能指标，即失稳系数来判断车辆是否失稳。该性能指标可以根据实际的铁路线路以及运行需求对参数进行调整。

22、在失稳频率的计算方面，提出的是一种基于能量占比pe的判断方法。该种方法相比于传统的计算方面，可无需进行人为的甄选，而是通过其占比来判断，pe的取值也可以根据需求进行变化，该方法的精度和准确度较高。

23、在有的文献中，采用了承载鞍振动加速度直接评判相比较，但是振动加速度大小与轨道激励等直接相关，可能轨道激励很大，车辆虽然未失稳，但是很容易超过1m/s2，被误判为失稳；其次，对于线路实测数据来说，如何筛选有用数据难度较大，数据干扰很多，如何与车辆失稳状态建立联系难度很大。