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        列車蛇行運動仿真監(jiān)測與虛擬試驗研究*

        2014-01-04 07:57:46孟建軍晏永張艷龍胥如迅
        鐵道科學與工程學報 2014年5期
        關鍵詞:振動模型

        孟建軍,晏永,張艷龍,胥如迅

        (蘭州交通大學機電工程學院,甘肅蘭州730070)

        實時獲取運行列車動力學狀態(tài),并對故障做出預先判斷[1],進而采取有效解決措施,對確保鐵路安全運輸十分重要。目前,國內在列車運行動力學性能檢測試驗中,普遍采用在試驗列車中加掛試驗車方式,已取得了較大進展,但這需要投入大量的人力,財力,物力以及時間成本等[2]。傳統(tǒng)列車振動檢測技術大多采用離線方式,與外界交互靈活性遠遠不夠,即當列車出現(xiàn)劇烈振動時,需要司機干預,這種模式已不適用于軌道車輛發(fā)展的新需求。而虛擬試驗技術以先進的計算機仿真技術為基礎,可開發(fā)出集車輛檢測、調試及性能評估為一體的虛擬試驗環(huán)境,為高效、低成本開發(fā)和研制車輛產(chǎn)品提供一種可行的途徑。隨著列車邁向高速化發(fā)展時期,蛇行運動不僅影響列車運行穩(wěn)定性,更對其安全造成嚴重隱患[3]。本文以列車橫向振動MATLAB/Simulink模型作為監(jiān)測對象,搭建基于LabVIEW的列車蛇行運動實時監(jiān)測虛擬試驗平臺,在線顯示運行列車橫向振動狀態(tài),同時通過對固定時間段內采集到的反映蛇行運動特征的數(shù)據(jù)進行頻譜分析,并對列車運行平穩(wěn)性做出評價。

        1 系統(tǒng)總體設計

        橫向振動作為導致列車蛇行運動發(fā)生的本質因素,影響著列車運行平穩(wěn)性與安全性。本文通過建立橫向振動17自由度Simulink模型,選用LabVIEW作為數(shù)據(jù)處理分析軟件,通過LabVIEW SIT模塊實現(xiàn)二者間的連接[4-6],搭建包含檢測、性能評估為一體的虛擬試驗平臺,系統(tǒng)結構如圖1所示。檢測參數(shù)包括影響列車安全及乘客舒適性的輪對橫向位移、橫向加速度,車體橫向位移、橫向加速度,當前列車數(shù)據(jù)采集完成后,利用LabVIEW建立的虛擬試驗平臺對當前及最近一段時間內數(shù)據(jù)進行處理分析,并給出當前運行車輛動力學性能指標。

        圖1 系統(tǒng)原理框圖Fig.1 System principle diagram

        2 列車橫向振動建模

        在對車輛橫向動力學分析時,輪對主要考慮橫擺和搖頭自由度;構架和車體均需要考慮橫擺、搖頭和側滾自由度。故單輛車的橫向振動系統(tǒng)共有17個自由度。在建立整車運動微分方程時,作如下假設[7-8]:

        (1)車輛沿著軌距不變、剛性路基上的平直軌道作等速運動,車輪連續(xù)不斷與鋼軌接觸;(2)一系懸掛和二系懸掛的特性是線性的;(3)車體對于通過質心的縱向垂向平面左右對稱,通過質心的橫向垂直平面前后對稱;(4)前、后轉向架的結構與各個零部件以參數(shù)尺寸完全相同。

        利用Simulink建立17自由度動車組單節(jié)拖車整車模型,如圖2所示。

        各模塊主要功能如下:(1)車輛模型模塊,實現(xiàn)15自由度車輛結構模型的所有微分方程,由輪對、轉向架、車體等幾個模塊構成;(2)軌道譜fx和sp模塊分別為方向不平順與水平不平順2個模塊[9-11],本文采用美國六級軌道譜[11]模擬列車運行軌道實際運行工況;(3)輸入數(shù)據(jù)處理模塊:主要是提供模型仿真實驗所需要的所有參數(shù);(4)輸出數(shù)據(jù)處理模塊:該模塊便于輸出模型結果,輸出參數(shù)包括車體橫向加速度、橫向位移,輪對橫向加速度、橫向位移等。

        圖2 列車橫向振動Simulink模型Fig.2 Train lateral vibration Simulink model

        3 系統(tǒng)軟件設計

        本系統(tǒng)軟件采用具有操作簡單、開發(fā)周期短、功能完善等優(yōu)點的虛擬儀器[3,12]Labview2012,利用模塊化思想進行開發(fā),進行編程,主要實現(xiàn)的功能如圖3所示。

        圖3 系統(tǒng)分析顯示平臺功能框圖Fig.3 System analysis and showing platform structure

        數(shù)據(jù)采集功能的實現(xiàn):LabVIEW SIT模塊能夠將MATLAB/Simulink工具與LabVIEW進行無縫集成,可以自動產(chǎn)生Simulink模型接口的LabVIEW代碼。能夠快速構建有很好的可視性、人機界面逼真度高的仿真系統(tǒng)能力[5,6,13],具體方法如下:

        Step1:Simulink中創(chuàng)建列車橫向振動模型,如圖2所示。其中列車運行速度v(km/h)為控制輸入。輸出性能指標如車體橫向速度、輪對橫向加速度、輪對橫向位移等,加入SIT In、SIT Out節(jié)點,用于將模型運行數(shù)據(jù)傳遞到SIT Manager中。此外,還要加入Signal Probe探針以便和LabVIEW進行數(shù)據(jù)傳送。最后文件保存為***.mdl格式。

        Step2:利用LabVIEW創(chuàng)建系統(tǒng)界面,主要包含列車橫向振動實時運行車輛內部動力學參數(shù)曲線、數(shù)據(jù)處理分析顯示與保存等。創(chuàng)建完成后保存。

        Step3:與Simulink進行通信。在前面板中選擇“工具?SIT Connection Manager”,運行 SIT Connection Manager對話框,在“Category?Model and Host?Current Model”中打開選擇Step1中創(chuàng)建的***.mdl模型。在“Category?Mapping”選擇對應值建立Map關系。

        圖4 LabVIEW與Simulink連接程序框圖Fig.4 Programming flowchart between LabVIEW and Simulink

        Step4:在SIT Connection Manager建立關系后,LabVIEW中會自動生成程序面板的框圖如圖4所示。點擊運行,LabVIEW與Simulink建立通信。

        數(shù)據(jù)處理分析模塊,主要用來顯示當前列車運行動力學狀態(tài);對采集數(shù)據(jù)利用FFT進行頻譜分析;給出當前運行列車Sperling平穩(wěn)性指標。數(shù)據(jù)存儲主要用來對采集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析結果進行存儲,以便日后查詢。運行LabVIEW后,輸入列車運行速度v,得到相關參數(shù)仿真曲線,以車體加速度為例,如圖5所示。

        圖5 列車在線運行車體加速度Fig.5 Train on - line running vehicle acceleration

        4 數(shù)據(jù)分析

        4.1 列車蛇行振動判定

        圖5可知,列車橫向振動在中低頻若干頻率上加速度值有明顯振幅,提取該頻率的加速度振動量。因為蛇行運動為一種自激振動,故由振動方程可知,該振動有以下特點:

        (1)將加速度值通過低通濾波、加速度一位移變換后,所得的軌跡圖像可觀測到明顯的正弦運動圖像??汕宄挠^測到其波峰、波谷及振動波長。

        (2)通過傅里葉變換后可清楚的看到位移的頻譜圖在某頻段有較大的幅值。當超過一定的閾值時,則可判斷該時刻列車發(fā)生了蛇行運動。

        當上述2個條件全部滿足的情況下,可以判斷該列車運行時產(chǎn)生了蛇行運動。

        利用LabVIEW對采集數(shù)據(jù)進行預處理,使之轉換為波形數(shù)組數(shù)據(jù),利用頻譜分析模塊對設定一段時間內的數(shù)據(jù)進行頻譜分析,如圖6。提取該段時間內在某些頻率加速度振幅比較大的點,來判斷當前列車運行是否存在蛇行運動或其趨勢。圖7為采集波形經(jīng)分析處理后的列車車體加速度頻譜曲線。

        圖6 頻譜分析程序框圖Fig.6 Spectral analysis programming flowchart

        圖7 橫向振動頻譜分析Fig.7 Lateral vibration spectral analysis

        4.2 平穩(wěn)性指標

        高速列車運行平穩(wěn)性評價指標是列車運行品質的客觀評判準則[14-15],是列車動力學性能重要評價指標,我國在GB5599-1985鐵道車輛動力學性能評定和試驗鑒定規(guī)程中規(guī)定采用Sperling(斯佩林)指標來評價機車車輛的運行平穩(wěn)性,并一直沿用至今。

        本文以Sperling平穩(wěn)性指標為例對列車運行平穩(wěn)性展開研究,分析列車運行動態(tài)性能。平穩(wěn)性指標通常是指按照GB5599-1985的要求,平穩(wěn)性測量的每個速度級至少采集10至20段18 s的時間段。車體振動加速度包含多個頻率成分,單一頻率的平穩(wěn)性指標計算主要按照Sperling經(jīng)驗公式計算:

        式中:Wi為平穩(wěn)性指標;Ai為振動加速度(g);fi為振動頻率(Hz);F(fi)為頻率修正系統(tǒng)。

        頻率修正系數(shù)如表1所示。

        表1 頻率修正系數(shù)Table 1 Frequency correction factor

        不同頻率加速度平穩(wěn)性指標值再按下式進行合成,平穩(wěn)性指標計算的頻率范圍為0.5~40 Hz,平穩(wěn)性指標評定等級如圖8所示。

        假定列車當前是惰性運動的,將采集的列車運行振動數(shù)據(jù)首先進行處理,轉換成波形數(shù)據(jù),再進行統(tǒng)計分析,獲取該段時間內車體加速度明顯的振幅以及相應的頻率值,根據(jù)式 (1)和式(2)求出多個頻率下的列車橫向振動平穩(wěn)性指標。對新采集的數(shù)據(jù)重復進行上述操作,共10次,計算當前列車Sperling指數(shù),并實時給出列車當前運行平穩(wěn)性等級(1為優(yōu)秀;2為良好;3為及格),如圖8所示。圖9為車輛實時Sperling平穩(wěn)性指標曲線走勢圖。

        圖8 Sperling平穩(wěn)性指標(優(yōu)秀)Fig.8 Sperling stability index(excellent)

        圖9 列車運行Sperling平穩(wěn)性指標Fig.9 Sperling index on train running

        5 結論

        (1)以列車橫向振動Simulink模型為對象,與LabVIEW相結合,利用虛擬試驗技術研究模擬列車運行動力學狀態(tài),可以實時采集和顯示列車動力學運行性能參數(shù),并進行相關處理分析,實時反映蛇行運動特征以及運行平穩(wěn)性能,為有效改善列車運行品質提供參考依據(jù)。

        (2)傳統(tǒng)試驗方法建立在理論分析基礎上,利用軟件仿真或設計相關硬件對模型進行調試驗證,對運行列車相關參數(shù)獲取或者過于簡單、或者開發(fā)階段復雜,并存在研發(fā)成本偏高,與實際情況不符等問題。本文研究采用虛擬試驗法不僅能夠模擬在線處理列車運行信息,而且具有開發(fā)可靠性高、周期短和成本低等優(yōu)點,在二次開發(fā)維護等方面也有明顯優(yōu)勢。同時,系統(tǒng)豐富的網(wǎng)絡化接口可為列車自動駕駛控制技術的研究提供有益借鑒價值。

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