韩兴晋，周劲松，邓辰鑫

（同济大学 铁道与城市轨道交通研究院，上海201804）

目前，我国轨道交通车辆向着高速、高频、重载等方向不断发展，导致车辆振动问题越发严重，运行平稳性和乘坐舒适度降低，甚至会导致车辆部件脱落和疲劳失效。为检验车辆在振动环境中的安全可靠性，对振动数据进行恰当的归纳处理非常重要。目前振动数据归纳在我国航空领域应用较为广泛[1-2]，并制定了随机振动数据归纳方法军用标准GJB/Z126－1999[3]，按照一定置信度和数据分位点归纳振动数据的容差上限。厉鑫波等[4-5]应用GJB/Z126－1999 数据归纳方法对实测振动数据进行归纳，对车辆设备进行了疲劳分析。然而在轨道车辆运行时实测振动数据更多呈现非正态分布特征，Slifker等[6]提出约翰逊法则，利用正态拟合函数对非正态情形的随机振动数据进行拟合。罗敏等[7]应用约翰逊法则拟合非正态振动数据，解决了飞行器运行时振动数据非正态问题。邓辰鑫等[8-9]提出应用约翰逊法则对GJB/Z126－1999 数据归纳方法进行优化的思想，应用于轨道交通领域多通道、多部位、多方向的振动数据中，取得了良好成效。

本文针对国内某地铁车辆运行振动水平较大问题，基于车辆运行过程中关键部位如轴箱、构架、车体的振动加速度实测数据，应用约翰逊法则和GJB/Z126－1999 两种方法对振动数据进行归纳，对比两种方法的区别，与标准IEC 61373－2010《机车车辆设备冲击振动试验》[10]中轨道车辆装备振动的标称值进行对比，结合振动环境归纳谱分析车辆的分层传递率，根据以上结果分析车辆振动水平较大的原因，具有一定的工程意义。……