亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        軌道交通車輛模態(tài)參數(shù)辨識(shí)方法研究*

        2018-04-27 07:17:45
        城市軌道交通研究 2018年3期
        關(guān)鍵詞:構(gòu)架車體模態(tài)

        程 暢

        (常州輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院,213164,常州∥副教授)

        軌道交通車輛運(yùn)行平穩(wěn)性是車輛動(dòng)力學(xué)性能的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)。模態(tài)參數(shù)是軌道交通車輛的固有參數(shù),反映振動(dòng)系統(tǒng)的固有動(dòng)態(tài)特性[1],由懸掛系統(tǒng)的剛度及阻尼,以及部件的慣量及其在系統(tǒng)中的位置共同確定。車輛一旦設(shè)計(jì)制造完畢,其動(dòng)力學(xué)性能就基本確定。真實(shí)車輛的模態(tài)參數(shù)可在試驗(yàn)臺(tái)或運(yùn)行工況下通過(guò)試驗(yàn)設(shè)計(jì)及振動(dòng)測(cè)試,并采用相應(yīng)的辨識(shí)算法通過(guò)辨識(shí)得出[2]。由于模態(tài)參數(shù)不依賴于線路輸入條件,而試驗(yàn)測(cè)試得到的模態(tài)參數(shù)反映了真實(shí)車輛包括組裝性能在內(nèi)的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性,故通過(guò)運(yùn)用模態(tài)參數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)軌道交通車輛的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)性能更具有普遍性。

        軌道車輛動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的模態(tài)在1 Hz附近較密集,運(yùn)用傳統(tǒng)辨識(shí)算法及工況模態(tài)辨識(shí)算法計(jì)算量較大,并且即使在已知輸入的實(shí)驗(yàn)室條件下,也不能有效辨識(shí)這些密集且大阻尼比的模態(tài)參數(shù)。

        子空間辨識(shí)數(shù)值算法(N4SID)是利用新增輸入輸出數(shù)據(jù)對(duì)在線估計(jì)系統(tǒng)參數(shù)矩陣進(jìn)行的一種辨識(shí)算法。N4SID不關(guān)心被辨識(shí)系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)形態(tài),僅需給定模型的階數(shù)(該階數(shù)可在辨識(shí)過(guò)程中觀察矩陣的奇異值獲得),無(wú)需求解復(fù)雜非線性優(yōu)化函數(shù),采用奇異值分解(SVD)和正交三角(QR)分解的線性代數(shù)算法,避免了疊代算法中收斂、局部最小及初始條件敏感等問(wèn)題,從而廣泛應(yīng)用于辨識(shí)領(lǐng)域[3]。

        本文主要研究運(yùn)用N4SID算法通過(guò)辨識(shí)直接獲得系統(tǒng)的狀態(tài)方程,通過(guò)對(duì)系統(tǒng)矩陣進(jìn)行特征值分解獲得模態(tài)參數(shù),然后運(yùn)用穩(wěn)態(tài)圖來(lái)保留真實(shí)系統(tǒng)的物理極點(diǎn),運(yùn)用所編制的程序?qū)Ψ抡婺P瓦M(jìn)行辨識(shí)分析。

        1N4SID

        N4SID一般包含3個(gè)步驟[4]:①運(yùn)用SVD和QR分解對(duì)輸入輸出數(shù)據(jù)Hankel矩陣進(jìn)行投影運(yùn)算,得到投影矩陣Oi,同時(shí)確定系統(tǒng)的階次n;②估計(jì)求解出拓展可觀測(cè)矩陣Γi、或者卡爾曼濾波狀態(tài)序列估計(jì)i;③確定系統(tǒng)的參數(shù)矩陣A、B、C、D。

        當(dāng)m階輸入、l階輸出的n階系統(tǒng)矩陣為線性時(shí),不變系統(tǒng)的離散狀態(tài)空間模型可表示為

        式中:

        k——采樣時(shí)刻;

        A——系統(tǒng)狀態(tài)矩陣,為n階方陣;

        B——輸入分配矩陣,為n×m矩陣;

        C——輸出矩陣,為l×n矩陣;

        D——直接輸出矩陣,為l×m矩陣;

        vk——測(cè)量噪聲,vk∈Rl;

        wk——過(guò)程噪聲,wk∈Rn。

        當(dāng)輸入未知時(shí),可假設(shè)確定性輸入為0,此時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)空間模型不包含B、D矩陣,模型退化為隨機(jī)子空間模型。定義輸入數(shù)據(jù)的Hankel矩陣為

        式中:

        i——矩陣行數(shù)的1/2;

        j——矩陣列數(shù),Hankel矩陣U0|2i-1中,i=j;

        Up——過(guò)去輸入矩陣,是U0|2i-1的分塊矩陣;

        Uf——將來(lái)輸入矩陣,是U0|2i-1的分塊矩陣。

        n×j階狀態(tài)序列Xi為

        依據(jù)以上定義,對(duì)

        式中:

        Ya|b——第1列第1個(gè)元素為a,且第1列最后1個(gè)元素為b的分塊矩陣。

        于是,由“將來(lái)”輸入行空間到“過(guò)去”輸出行空間的投影矩陣為

        其中

        式中:

        LUp——L矩陣的過(guò)去輸入矩陣;

        LUf——L矩陣的將來(lái)輸入矩陣;

        LYp——L矩陣的過(guò)去輸出矩陣。

        由式(7)可以求出 LUp、LUf和 LYp。

        依據(jù)假設(shè)條件可知

        Qi= Γii(8)

        式中:

        i——卡爾曼濾波狀態(tài)序列Xi的估計(jì)。

        對(duì)式(6)右側(cè)第1項(xiàng)進(jìn)行奇異值分解,依據(jù)奇異值分布設(shè)定系統(tǒng)的階數(shù),然后對(duì)奇異值矩陣進(jìn)行分

        塊為S1和S2的直和,其形式如下。

        式中,ρw、ρv為殘差矩陣。

        2 車輛模態(tài)參數(shù)的辨識(shí)及分析

        由于車輛力學(xué)模型的模態(tài)參數(shù)可通過(guò)理論分析準(zhǔn)確獲得,所以采用仿真模型不僅可驗(yàn)證辨識(shí)算法的有效性,還可方便地模擬量測(cè)噪聲信號(hào),以便于分析噪聲信號(hào)對(duì)辨識(shí)精度的影響[5]。本文運(yùn)用軌道交通車輛的6自由度垂向動(dòng)力學(xué)模型來(lái)校驗(yàn)算法及所編制辨識(shí)程序的有效性。該6自由度車輛的垂向動(dòng)力學(xué)模型如圖1所示。

        圖1 客車垂向動(dòng)力學(xué)模型圖

        根據(jù)圖1模型,結(jié)合上述子空間辨識(shí)算法理論,運(yùn)用影響系數(shù)法建立動(dòng)力學(xué)方程,選取狀態(tài)矢量,將動(dòng)力學(xué)方程轉(zhuǎn)為狀態(tài)方程,依據(jù)采樣時(shí)間對(duì)連續(xù)系統(tǒng)的狀態(tài)方程離散,即可獲得形如式(1)的狀態(tài)空間模型。在Simulink/Matlab軟件環(huán)境下建立仿真模型如圖2所示。

        圖2 車輛自由度數(shù)為6的垂向Simulink模型圖

        在辨識(shí)算法研究中,客車動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)選自某典型客車,離散模型的時(shí)間步長(zhǎng)為0.005 s(采樣頻率為200 Hz)。本文分別運(yùn)用帶限白噪聲信號(hào)、軌道譜反演的軌道不平順信號(hào)及確定性的掃頻信號(hào)作為軌道的垂向不平順輸入,并考慮了輪軸輸入的時(shí)延,以車體中部、心盤處,以及每個(gè)構(gòu)架的中部、端部共9個(gè)測(cè)點(diǎn)處的垂向位移作為系統(tǒng)的輸出,對(duì)所編制的程序進(jìn)行了校驗(yàn)。辨識(shí)結(jié)果表明,當(dāng)運(yùn)用不包含噪聲信號(hào)的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí)時(shí),在各種輸入信號(hào)下,均能獲得與理論模態(tài)基本一致的高精度辨識(shí)結(jié)果。

        為了分析噪聲對(duì)辨識(shí)精度的影響,當(dāng)輸入為白噪聲信號(hào)時(shí),在輸出信號(hào)上疊加了均方根值為原信號(hào)1%和5%的零均值、正態(tài)分布噪聲信號(hào)(以下分別簡(jiǎn)為“1%噪聲”及“5%噪聲”)得到辨識(shí)結(jié)果如表1所示。辨識(shí)結(jié)果表明:N4SID算法辨識(shí)精度極高,但噪聲信號(hào)越強(qiáng),辨識(shí)精度越低。若想提高辨識(shí)精度,必須增加所采用的輸出數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù),但計(jì)算時(shí)間隨之增加。表1中在5%噪聲信號(hào)下的分析結(jié)果運(yùn)用了35 s長(zhǎng)的輸出數(shù)據(jù)才能得到與在1%噪聲信號(hào)下、15 s長(zhǎng)數(shù)據(jù)相當(dāng)?shù)谋孀R(shí)精度。

        表1 車輛模態(tài)參數(shù)N4SID算法辨識(shí)結(jié)果

        圖3 N4SID的穩(wěn)態(tài)圖

        圖3為車輛存在1%噪聲和5%噪聲信號(hào)時(shí),為了挑選穩(wěn)定的系統(tǒng)極點(diǎn)所繪制的穩(wěn)態(tài)圖。繪制穩(wěn)態(tài)圖的準(zhǔn)則是特征頻率的變化率不大于1%、阻尼比不大于8%、振型矢量不大于2%。圖3表明:在1%噪聲信號(hào)辨識(shí)時(shí),較早獲得穩(wěn)定的極點(diǎn),并且識(shí)別的精度較高。

        在實(shí)驗(yàn)室條件下,雖然構(gòu)架和車體的位移響應(yīng)可通過(guò)測(cè)量獲得,但是位移的測(cè)量往往比加速度的測(cè)量復(fù)雜很多。經(jīng)分析,從軌道不平順至車輛位移及加速度響應(yīng)的狀態(tài)方程中可知,A、B矩陣完全相同,C、D矩陣不同。因此將加速度響應(yīng)作為系統(tǒng)輸出,如能辨識(shí)出系統(tǒng)矩陣A,將獲得位移輸出相同的系統(tǒng)極點(diǎn),并具有相同的振型頻率和阻尼比。本文運(yùn)用構(gòu)架及車體仿真加速度輸出信號(hào)進(jìn)行辨識(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn):當(dāng)輸出信號(hào)沒(méi)有噪聲時(shí),仍可精確地辨識(shí)出車輛系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù);但將上述1%噪聲信號(hào)及5%噪聲信號(hào)加入后,無(wú)論是隨機(jī)輸入信號(hào)、軌道譜反演信號(hào)還是掃頻信號(hào)都無(wú)法獲得良好的辨識(shí)效果。在6級(jí)軌道譜反演數(shù)據(jù)輸入時(shí),沒(méi)有噪聲和有1%噪聲信號(hào)情況下的辨識(shí)結(jié)果見(jiàn)表2。

        從表2可以看出:沒(méi)有噪聲信號(hào)時(shí),辨識(shí)結(jié)果基本與理論模態(tài)精確一致;有1%噪聲信號(hào)時(shí),雖然辨識(shí)結(jié)果也具有較高精度,但未能辨識(shí)車體的點(diǎn)頭振型;當(dāng)有5%噪聲信號(hào)時(shí),只能辨識(shí)出構(gòu)架的點(diǎn)頭振型,而不能有效地辨識(shí)車輛的點(diǎn)頭及浮沉振型。

        表2 軌道譜反演輸入時(shí)運(yùn)用車輛加速度響應(yīng)的構(gòu)架及車體辨識(shí)結(jié)果

        在線路運(yùn)行條件下,軌道不平順測(cè)量比較困難。分析車輛的動(dòng)力學(xué)方程可以看到,車體振動(dòng)完全由構(gòu)架輸入所產(chǎn)生,故可將構(gòu)架作為輸入來(lái)辨識(shí)車體的模態(tài)參數(shù)。由于構(gòu)架位移至車體位移響應(yīng)與構(gòu)架加速度至車體加速度響應(yīng)具有相同的傳遞函數(shù),因此本文也研究了運(yùn)用構(gòu)架加速度輸入和車體加速度輸出辨識(shí)車體模態(tài)參數(shù)的效果,辨識(shí)結(jié)果如表3所示。

        從表3可以看到:當(dāng)噪聲信號(hào)很低時(shí),以構(gòu)架加速度為輸入可完整地辨識(shí)出車體的振型,并且辨識(shí)精度很高;當(dāng)噪聲信號(hào)增強(qiáng)時(shí),辨識(shí)精度隨之變差,但比表2分析結(jié)果稍好。此次分析辨識(shí)出了點(diǎn)頭振型,而且辨識(shí)精度稍高。

        表3 軌道譜反演輸入時(shí)以構(gòu)架加速度響應(yīng)為輸入的車體辨識(shí)結(jié)果

        3 結(jié)語(yǔ)

        本文運(yùn)用N4SID算法對(duì)軌道車輛垂向仿真模型進(jìn)行了模態(tài)參數(shù)辨識(shí)研究。如以車體和構(gòu)架的位移響應(yīng)作為系統(tǒng)輸出,并以軌道不平順為隨機(jī)輸入、軌道譜反演時(shí)域不平順輸入及確定性信號(hào)輸入,則即使噪聲信號(hào)較大,仍均能獲得良好的識(shí)別效果。當(dāng)以仿真模型的加速度輸出進(jìn)行辨識(shí)時(shí),若輸出信號(hào)沒(méi)有受到噪聲污染,則能獲得精確的辨識(shí)結(jié)果;若輸出信號(hào)加入了模擬的噪聲信號(hào),則只能識(shí)別出較高頻率的模態(tài)參數(shù),識(shí)別精度也相應(yīng)受到噪聲信號(hào)的影響。如以構(gòu)架加速度作為輸入,以車體振動(dòng)響應(yīng)作為輸出,則在噪聲信號(hào)低于5%時(shí),仍能有效識(shí)別出車體的振動(dòng)模態(tài)參數(shù)。

        [1] 周勁松,張洪,任利惠.模態(tài)參數(shù)在鐵道車輛運(yùn)行平穩(wěn)性研究中的運(yùn)用[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,36(3):383.

        [2] Bart P,Buido D R.Stochastic System Identification for Operational Modal Analysis:A Review,Journal of Dynamic Systems[J].Measurement,and Control,2001,12(123):659.

        [3] 黃金峰,張合新,胡友濤,等.基于有限記憶變遺忘因子的子空間辨識(shí)算法[J].控制理論與應(yīng)用,2012,29(7):893.

        [4] 李冬冬.基于子空間辨識(shí)算法的壓電懸臂梁振動(dòng)主動(dòng)控制研究[D].蘭州:蘭州理工大學(xué),2014.

        [5] 沃德·海倫,斯蒂夫·拉門茲,波爾·薩斯.模態(tài)分析理論與試驗(yàn)[M].白化同,郭繼忠,譯.北京∶北京理工大學(xué)出版社,2001.

        猜你喜歡
        構(gòu)架車體模態(tài)
        建筑安裝造價(jià)控制核心要點(diǎn)構(gòu)架
        急診PCI治療急性心肌梗死的護(hù)理探索構(gòu)架
        高可靠全平臺(tái)ICT超融合云構(gòu)架的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        電子制作(2018年17期)2018-09-28 01:56:54
        略論意象間的主體構(gòu)架
        動(dòng)車組過(guò)分相的車體最佳接地技術(shù)分析
        國(guó)內(nèi)多模態(tài)教學(xué)研究回顧與展望
        MIG—V工作站在高速動(dòng)車鋁合金車體側(cè)墻焊接中的應(yīng)用
        焊接(2015年1期)2015-07-18 11:07:33
        滲透檢測(cè)在鋁合金車體中的實(shí)際應(yīng)用
        焊接(2015年1期)2015-07-18 11:07:33
        基于HHT和Prony算法的電力系統(tǒng)低頻振蕩模態(tài)識(shí)別
        由單個(gè)模態(tài)構(gòu)造對(duì)稱簡(jiǎn)支梁的抗彎剛度
        欧美巨大精品欧美一区二区| 无码人妻精品中文字幕| 四虎影视成人永久免费观看视频| 亚洲av成人综合网| 亚洲欧洲美洲无码精品va| 国产三级国产精品国产专播| 久久亚洲日韩精品一区二区三区| 亚洲精品无码不卡av| 人妻无码一区二区19P| 国产一区二区av在线免费观看 | 亚洲熟妇少妇任你躁在线观看无码 | 少妇被又大又粗又爽毛片久久黑人 | 国产剧情av麻豆香蕉精品| 国产69精品久久久久久久| 亚洲日韩专区在线视频| 国产特黄1区2区3区4区| 精品人妻一区二区三区浪人在线| 亚洲色欲色欲综合网站| 国产精品国产三级在线高清观看| 手机在线国产福利av| 日韩av午夜在线观看| 国产精品午睡沙发系列| 婷婷成人亚洲综合国产| 精品国产日韩一区2区3区| 久久久久亚洲精品中文字幕| 久久精品一品道久久精品9| 极品少妇一区二区三区| 亚洲av无码乱码国产精品久久| 99久久综合狠狠综合久久| av最新版天堂在资源在线| 亚洲一区二区在线观看网址| 亚洲精品乱码久久久久久久久久久久| 五月婷婷影视| 国产内射一级一片高清内射视频| 免费视频爱爱太爽了| 国产91福利在线精品剧情尤物| 偷拍熟女露出喷水在线91| 在线亚洲高清揄拍自拍一品区| 亚洲av无码乱码国产麻豆穿越| 亚洲av永久综合网站美女| 天天做天天爱夜夜爽毛片毛片|