CN107575529B - 一种轨道交通车辆及其自适应减振方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种轨道交通车辆的自适应减振方法，包括：采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位的振动输入信号，和经过各个自适应减振器缓冲的部位的振动响应信号；计算振动输入信号与振动响应信号之间的传递函数，并根据传递函数分析振动传递路径和对应的减振参数；基于预设的自学习训练算法模型，以振动响应信号最小值为目标对各条振动传递路径上的减振参数进行不断改进；根据改进后的减振参数分别调节各条振动传递路径上的各个自适应减振器的减振性能。本发明在运行时调节各个减振器的减振性能，使减振***的综合性能与当前运行环境参数相匹配，达到最优的减振特性。本发明还公开一种轨道交通车辆及其自适应减振***，其有益效果如上所述。
Description
技术领域
本发明涉及轨道交通技术领域，特别涉及一种轨道交通车辆的自适应减振方法。本发明还涉及一种轨道交通车辆的自适应减振***和一种轨道交通车辆。
背景技术
随着中国机械工业的发展，越来越多的机械设备已得到广泛使用。
在机车工业中，轨道交通车辆也衍生出众多品种，比如列车、地铁、轻轨以及磁悬浮列车等。轨道交通车辆的运行速度往往比较高，因此安全性能和乘客的乘坐舒适性能是至关重要的设计参数。
轨道交通车辆的减振和隔振是影响轨道交通车辆安全和乘坐舒适性的关键技术，通常在转向架及其与车体连接的部位安装有横向减振器、垂向减振器、抗蛇形减振器、一系弹簧和二系弹簧等减振隔振装置。在车辆的设计阶段，这些减振装置的刚度和阻尼等参数是根据假定的线路条件通过动力学仿真计算进行确定和选择。因此在不同的线路条件下车辆的减振隔振***差异较大。且减振器设计中的输入条件是基于假设的线路谱，并未充分全面地考虑道床减振、道床刚度、轨枕、扣件及钢轨减振特性，更不能真实地反映线路与车辆耦合作用的振动环境。如此，传统的轨道交通车辆在设计阶段无法获得最佳的隔振减振方案。当同一线路具有不同的振动环境(如不同的道床形式或者不同的扣件形式等)或者当线路与车辆耦合振动的特性随着时间、运行速度等条件的变化而变化的时候，车辆的减振隔振性能无法与运行环境相匹配，无法达到设计的最佳减振性能。
因此，如何在轨道交通车辆运行时调节各个减振器的减振性能，使减振***的综合性能与当前运行环境参数相匹配，并最终达到最优的减振特性，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种轨道交通车辆的自适应减振方法，能够在轨道交通车辆运行时调节各个减振器的减振性能，使减振***的综合性能与当前运行环境参数相匹配，并最终达到最优的减振特性。本发明的另一目的是提供一种轨道交通车辆的自适应减振***和一种轨道交通车辆。
为解决上述技术问题，本发明提供一种轨道交通车辆的自适应减振方法，包括：
采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位的振动输入信号，和车辆上经过各个自适应减振器缓冲的部位的振动响应信号；
计算振动输入信号与振动响应信号之间的传递函数，并根据所述传递函数分析振动传递路径和对应的减振参数；
基于预设的自学习训练算法模型，以振动响应信号最小值为目标对各条振动传递路径上的减振参数进行不断改进；
根据改进后的减振参数分别调节各条振动传递路径上的各个自适应减振器的减振性能。
优选地，采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位的振动输入信号，和车辆上经过各个自适应减振器缓冲的部位的振动响应信号，具体包括：
通过安装在车轮或转向架上的加速度传感器采集振动输入信号，通过安装在车体底架或牵引座上的加速度传感器采集振动响应信号。
优选地，分析振动传递路径和对应的减振参数之后，且对减振参数进行不断改进之前，还包括：
根据各条振动传递路径对振动响应信号的贡献率进行高到低的排序，并取前预设数量的振动传递路径作为控制目标；其中，前预设数量的振动传递路径具体指排序前5条振动传递路径。
优选地，所述减振参数具体包括振动分量和频谱特征。
优选地，所述自学习训练算法模型具体为神经网络模型。
优选地，各个自适应减振器的减振性能具体包括减振刚度和阻尼。
本发明还提供一种轨道交通车辆的自适应减振***，包括：
输入采集模块，用于采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位的振动输入信号；
输出采集模块，用于采集车辆上经过各个自适应减振器缓冲的部位的振动响应信号；
计算模块，用于计算振动输入信号与振动响应信号之间的传递函数；
分析模块，用于根据所述传递函数分析振动传递路径和对应的减振参数；
自学习模块，用于基于预设的自学习训练算法模型，以振动响应信号最小值为目标对各条振动传递路径上的减振参数进行不断改进；
控制模块，用于根据改进后的减振参数分别调节各条振动传递路径上的各个自适应减振器的减振性能。
优选地，所述输入采集模块具体为安装于车轮或转向架上的加速度传感器，且所述输出采集模块具体为安装于车体底架或牵引座上的加速度传感器。
优选地，还包括：
筛选模块，用于根据各条振动传递路径对振动响应信号的贡献率进行高到低的排序，并取前预设数量的振动传递路径作为控制目标；其中，前预设数量的振动传递路径具体指排序前5条振动传递路径。
本发明还提供一种轨道交通车辆，包括转向架、车体和设置于两者之间的若干个自适应减振器，以及自适应减振***，其中，所述自适应减振***具体为上述三项中任一项所述的自适应减振***。
本发明所提供的轨道交通车辆的自适应减振方法，主要包括四个步骤，其中，在第一步中，首先考虑轨道交通车辆在轨道上运行时，会受到来自轨面的振动冲击，并沿着车轮和转向架传递到车体上，而在传递过程中会受到车体与转向架之间的减振***的缓冲，因此在该过程中，轨面的振动冲击产生输入信号，而车体等振动传递末端上产生响应信号，本步骤中，即可采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位处的振动输入信号，同时采集车辆上已经经过各个自适应减振器缓冲的部位处的振动响应信号。在第二步中，根据振动输入信号和振动响应信号可建立基础控制模型，并计算出两者间的传递函数，再根据该传递函数可分析出振动冲击的传递路径和各条传递路径上的减振参数，该减振参数由对应传递路径上的各个自适应减振器的减振性能决定。在第三步中，代入预设的自学习训练算法模型，输入仍为振动输入信号，并以振动响应信号最小值为训练目标，对各条振动传递路径上的减振参数进行不断改进，以获得对应不同的振动输入信号时，振动响应信号为最小值时的减振参数。在第四步中，即可将改进后获得的减振参数作为控制标准，分别调节各条振动传递路径上的各个自适应减振器的减振性能，以使各条振动传递路径上的减振参数与改进后获得的减振参数相同。如此，本发明所提供的自适应减振方法，根据振动输入信号与振动输出信号的传递函数，分析振动传递路径和减振参数，并通过自学习算法不断改进减振参数，同时调节各个自适应减振器的减振性能，使减振***的综合性能与当前运行环境参数相匹配，并最终达到最优的减振特性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种具体实施方式的流程图。
图2为本发明所提供的一种具体实施方式的模块图。
其中，图2中：
输入采集模块—1，输出采集模块—2，计算模块—3，分析模块—4，自学习模块—5，控制模块—6，筛选模块—7。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，图1为本发明所提供的一种具体实施方式的流程图。
在本发明所提供的一种具体实施方式中，轨道交通车辆的自适应减振方法主要包括四个步骤，分别为：S1、采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位的振动输入信号，和经过各个自适应减振器缓冲的部位的振动响应信号；S2、计算振动输入信号与振动响应信号之间的传递函数，并根据所述传递函数分析振动传递路径和对应的减振参数；S3、基于预设的自学习训练算法模型，以振动响应信号最小值为目标对各条振动传递路径上的减振参数进行不断改进；S4、根据改进后的减振参数分别调节各条振动传递路径上的各个自适应减振器的减振性能。
其中，在第一步中，首先考虑轨道交通车辆在轨道上运行时，会受到来自轨面的振动冲击，并沿着车轮和转向架传递到车体上，而在传递过程中会受到车体与转向架之间的减振***的缓冲，因此在该过程中，轨面的振动冲击产生输入信号，而车体等振动传递末端上产生响应信号，本步骤中，即可采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位处的振动输入信号，同时采集车辆上已经经过各个自适应减振器缓冲的部位处的振动响应信号。
在第二步中，根据振动输入信号和振动响应信号可建立基础控制模型，并计算出两者间的传递函数，再根据该传递函数可分析出振动冲击的传递路径和各条传递路径上的减振参数，该减振参数由对应传递路径上的各个自适应减振器的减振性能决定。具体的，该减振参数一般可包括振动分量和频谱特征。
在第三步中，代入预设的自学习训练算法模型，输入仍为振动输入信号，并以振动响应信号最小值为训练目标，对各条振动传递路径上的减振参数进行不断改进，以获得对应不同的振动输入信号时，振动响应信号为最小值时的减振参数。此处优选地，自学习训练算法模型具体可采用神经网络模型。
在第四步中，即可将改进后获得的减振参数作为控制标准，分别调节各条振动传递路径上的各个自适应减振器的减振性能，以使各条振动传递路径上的减振参数与改进后获得的减振参数相同。
如此，本实施例所提供的自适应减振方法，根据振动输入信号与振动输出信号的传递函数，分析振动传递路径和减振参数，并通过自学习算法不断改进减振参数，同时调节各个自适应减振器的减振性能，使减振***的综合性能与当前运行环境参数相匹配，并最终达到最优的减振特性。
具体的，在采集车体上未经各个自适应减振器缓冲的部位的振动输入信号，以及已经经过各个自适应减振器缓冲的部位的振动响应信号时，均可通过加速度传感器实现检测。考虑到振动产生时从轨面传递到车轮上，因此可通过安装在车轮或转向构架上的加速度传感器采集振动输入信号，同时考虑到轨道交通车辆的减振***一般分布在车体与转向架之间，因此可通过安装在车体底架或牵引座上的加速度传感器采集振动响应信号。
同时，考虑到在计算出传递函数并对其分析后，可以分析出若干条振动的传递路径和对应的减振参数，由于每条振动传递路径对应的减振参数各不相同，因此若对每天振动路径的减振参数进行改进，则效率较低，在本实施例中，分析出各条振动传递路径后，暂不对其减振参数进行改进，而是根据各条振动传递路径对振动响应信号的共线进行高到低的排序，并取前预设数量的振动传递路径作为控制目标，比如可取排序前5条的振动传递路径进行减振参数的改进，而其余的振动路径由于贡献率不高，对减振***的整体减振特性影响不大，可以忽略。
进一步的，各条振动路径上的减振参数由各个减振器的减振性能决定，而减振器的减振性能主要包括其减振刚度和阻尼。因此，改进各条振动路径上的减振参数时，具体只需不断调节各个减振器的减振刚度和阻尼即可。
如图2所示，图2为本发明所提供的一种具体实施方式的模块图。
本实施例还提供一种轨道交通车辆的自适应减振***，主要包括输入采集模块1、输出采集模块2、计算模块3、分析模块4、自学习模块5和控制模块6。其中，输入采集模块1主要用于采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位的振动输入信号。输出采集模块2主要用于采集经过各个自适应减振器缓冲的部位的振动响应信号。计算模块3主要用于计算振动输入信号与振动响应信号之间的传递函数。分析模块4主要用于根据该传递函数分析振动传递路径和对应的减振参数。自学习模块5主要用于基于预设的自学习训练算法模块，比如神经网络模型等，以振动响应信号最小值为目标对各条振动传递路径上的减振参数进行不断改进。控制模块6主要用于根据改进后的减振参数分别调节各条振动传递路径上的各个自适应减振器的减振性能。
本实施例中的自适应减振***的减振方法与上述相关内容相同，此处不再赘述。
具体的，输入采集模块1具体可为安装在车轮或转向构架上的加速度传感器，而输出采集模块2具体可为安装在车体底架或牵引座上的加速度传感器。
另外，本实施例中还增设了筛选模块7，具体的，该筛选模块7主要用于在分析模块4对传递函数进行分析结束后，根据各条振动传递路径对振动响应信号的贡献率进行高到低的排序，并取前预设数量的振动传递路径作为控制目标，即只对该部分振动传递路径进行减振参数的改进。
本实施例还提供一种轨道交通车辆，主要包括转向架、车体和设置在两者之间的若干个自适应减振器，以及自适应减振***，其中，该自适应减振***与上述相关内容相同，此处不再赘述。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种轨道交通车辆的自适应减振方法，其特征在于，包括：
采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位的振动输入信号，和车辆上经过各个自适应减振器缓冲的部位的振动响应信号；
计算振动输入信号与振动响应信号之间的传递函数，并根据所述传递函数分析振动传递路径和对应的减振参数；
基于预设的自学习训练算法模型，以振动响应信号最小值为目标对各条振动传递路径上的减振参数进行不断改进；
根据改进后的减振参数分别调节各条振动传递路径上的各个自适应减振器的减振性能。
2.根据权利要求1所述的自适应减振方法，其特征在于，采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位的振动输入信号，和车辆上经过各个自适应减振器缓冲的部位的振动响应信号，具体包括：
通过安装在车轮或转向架上的加速度传感器采集振动输入信号，通过安装在车体底架或牵引座上的加速度传感器采集振动响应信号。
3.根据权利要求2所述的自适应减振方法，其特征在于，分析振动传递路径和对应的减振参数之后，且对减振参数进行不断改进之前，还包括：
根据各条振动传递路径对振动响应信号的贡献率进行高到低的排序，并取前预设数量的振动传递路径作为控制目标；其中，前预设数量的振动传递路径具体指排序前5条振动传递路径。
4.根据权利要求3所述的自适应减振方法，其特征在于，所述减振参数具体包括振动分量和频谱特征。
5.根据权利要求4所述的自适应减振方法，其特征在于，所述自学习训练算法模型具体为神经网络模型。
6.根据权利要求5所述的自适应减振方法，其特征在于，各个自适应减振器的减振性能具体包括减振刚度和阻尼。
7.一种轨道交通车辆的自适应减振***，其特征在于，包括：
输入采集模块，用于采集车辆上未经各个自适应减振器缓冲的部位的振动输入信号；
输出采集模块，用于采集车辆上经过各个自适应减振器缓冲的部位的振动响应信号；
计算模块，用于计算振动输入信号与振动响应信号之间的传递函数；
分析模块，用于根据所述传递函数分析振动传递路径和对应的减振参数；
自学习模块，用于基于预设的自学习训练算法模型，以振动响应信号最小值为目标对各条振动传递路径上的减振参数进行不断改进；
控制模块，用于根据改进后的减振参数分别调节各条振动传递路径上的各个自适应减振器的减振性能。
8.根据权利要求7所述的自适应减振***，其特征在于，所述输入采集模块具体为安装于车轮或转向架上的加速度传感器，且所述输出采集模块具体为安装于车体底架或牵引座上的加速度传感器。
9.根据权利要求8所述的自适应减振***，其特征在于，还包括：
筛选模块，用于根据各条振动传递路径对振动响应信号的贡献率进行高到低的排序，并取前预设数量的振动传递路径作为控制目标；其中，前预设数量的振动传递路径具体指排序前5条振动传递路径。
10.一种轨道交通车辆，包括转向架、车体和设置于两者之间的若干个自适应减振器，以及自适应减振***，其特征在于，所述自适应减振***具体为权利要求7-9任一项所述的自适应减振***。
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