颜云华，吕乾勇，秦 娜

（1.常州机电职业技术学院，江苏 常州 213164；2.西南交通大学 电气工程学院，四川 成都 610031）

基于Copula函数的列车减振器蜕化率估计*

颜云华1，吕乾勇2，秦 娜2

（1.常州机电职业技术学院，江苏 常州 213164；2.西南交通大学 电气工程学院，四川 成都 610031）

为了准确估计高速列车转向架关键部件的机械磨损程度，提出了一种基于 Copula函数的抗蛇行减振器阻尼参数蜕化率估计方法。该方法以高速列车抗蛇行减振器阻尼系数在不同蜕化率下的振动信号为研究对象，经过小波包滤波后，通过泛化高斯分布对各信号的边缘分布进行拟合，并使用 Gaussian Copula函数构建不同蜕化率下的信号与车辆正常时信号的联合概率密度函数。提取联合概率密度函数的均值作为特征，并对目标信号的蜕化率进行估计。对某型高速列车转向架抗蛇行减振器不同参数蜕化率的振动信号进行实验，并与真实值进行比较。实验结果表明，在 200km/h速度下，实验误差均在范围内，表明了该方法的有效性。

高速列车；Copula函数；蜕化率估计；联合概率密度函数

0 引言

随着列车运行里程的增加，弹性部件的机械磨损会加剧，使得其刚度系数降低，导致部件性能的蜕化，从而严重影响列车的舒适性和安全性[1]。传统的列车故障状态分析方法主要针对弹性部件完全故障时对其进行诊断，即只将弹性部件的工作状态分为正常和失效两种。文献[2]通过对列车关键部件的故障信号进行聚合经验模态分解，得到各种工况下的本征模态函数同时提取熵值作为该种工况的特征并进行分类识别。……