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基于神经网络模型的高铁轮对故障诊断和预测方法的研究*

2020-06-21季银银刘婷婷沈建洲

机电工程技术 2020年5期
关键词:故障诊断振动故障

季银银,刘婷婷,沈建洲,缪 响,张 颖

(1.南京工程学院信息与通信工程学院,南京 211167;2.南京工程学院工业中心,南京 211167)

0 引言

目前,铁路事业日益发展,客运高铁成为国内客运的主流客运方式之一,随着高铁快速发展,铁路旅客运输量的不断增长。截至2019年末,国家统计局发布高速铁路里程数据显示,2019年我国高铁总里程突破3.5万km,新增高铁运营里程超过5 000 km。纵观全球,我国高铁总里程全球占比超2/3,走在高铁建设项目的前列[1]。通过以上数据侧面反映出我国在高铁建设上具备雄厚实力。

在当今时代,高铁具有如下特征:(1)铁路非常平顺,采用无缝钢轨衔接,时速300 km以上的高速铁路采用的是无砟轨道;(2)铁路弯道少,弯道半径大;(3)发车密度大,车速快;(4)运行基本不受天气影响,适应性较强;(5)能很好地满足节能减排要求,属于绿色交通工具。基于以上特征,高铁的安全性能要求一定要高,影响高铁运营安全的主要因素有:人为因素、机器设备故障、环境因素、管理事故,这4个因素充分体现高铁安全的重要性。

高铁运行安全性尤为重要,其中高铁轮对的健康状况是高铁安全运行的重要保障,本文将重点研究高铁轮对的故障诊断。文献[1-2]中重点说明故障预测与健康管理技术可以在设备发生故障前对设备传输的相关信号进行故障预测,并可以利用这些信息进行维修和保障工作。通过故障预测与健康管理技术[3]在设备智能健康管理领域的研究,对故障诊断、检修、性能参数等数据进行全面的评估,预测出设备中的核心部件的可靠性与使用寿命,在历年研究中,故障预测与健康管理技术已经取得相关成果。……

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