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高速列车的横向运动稳定性不仅会影响列车的运行品质,还影响车辆的运行安全.现有的高速列车失稳在线监测方法大多是对高速列车大幅蛇行失稳状态进行识别,然而高速列车的小幅蛇行失稳状态很难被准确有效地识别出来.为此,提出了一种基于信号分析的蛇行失稳识别方法,不但可以识别出大幅蛇行失稳,而且可以识别出小幅蛇行失稳.首先通过SIMPACK软件建立高速列车动力学仿真模型,再现高速列车运行过程中出现的稳定、小幅蛇行失稳和大幅蛇行失稳状态;再对仿真结果的构架横向加速度进行分析,利用信号的周期性差异,计算其自相关系数并设定阈值,以此来识别小幅蛇行失稳状态和大幅蛇行失稳状态;最后通过实验数据验证了所提出的监测方法的有效性.