[发明专利]一种铁道车辆在线监测算法开发系统有效
申请号: | 202110153712.7 | 申请日: | 2021-02-04 |
公开(公告)号: | CN112800613B | 公开(公告)日: | 2022-09-20 |
发明(设计)人: | 杨晨;池茂儒;周亚波;王欢生;谢雨辰 | 申请(专利权)人: | 西南交通大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F30/23;G06F119/14 |
代理公司: | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人: | 杨浩林 |
地址: | 610031 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 铁道 车辆 在线 监测 算法 开发 系统 | ||
本发明公开了一种铁道车辆在线监测算法开发系统,包括动力学仿真模块、验证模块以及实物计算模块;所述动力学仿真模块包括依次连接的车辆边界条件输入单元、车辆刚柔耦合动力学模型单元以及存储发送单元,所述车辆刚柔耦合动力学模型还与验证模块连接,所述存储发送单元与实物计算模块连接,所述实物计算模块包括算法输入单元以及硬件单元,所述硬件单元分别与存储发送单元以及验证模块连接。本发明基于半实物仿真的方式,可以验证算法和控制硬件的可靠性,通过液晶显示屏向用户直观的展示计算结果。本发明降低了在线监测算法和控制硬件的开发成本、难度,提高其开发效率。
技术领域
本发明属于铁道车辆监测算法领域,具体涉及一种铁道车辆在线监测算法开发系统。
背景技术
近年来,轨道交通飞速发展,高铁、地铁、城际铁路等形式层出不穷。轨道交通运营安全的首要条件是运营车辆的安全,随着车辆走行里程的增加,不免会出现各种问题,比如车辆稳定性问题、平稳性问题、结构部件的疲劳可靠性问题等。因此,对铁道车辆进行健康监测的需求十分迫切,在目前的工程应用中,已有多种健康监测设备投入使用,比如转向架蛇形失稳的报警系统、轴箱内的轴温报警系统等,这些设备通过采集振动加速度、温度等物理信号,通过一定的算法对采集到的信号进行处理,而后反馈出相应的结论,取得了较有成效的效果,具有较大的工程应用价值。
算法和控制硬件是健康监测系统中的重要组成部分,但是在实际开发过程中,企业开发的健康监测产品,需要经过严格的审查和报备,才可能运用到线路中进行试验,进而验证算法和控制硬件的可靠性,这对很多小企业造成了困难。因此,降低算法和控制硬件的开发成本、难度,提高其开发效率是十分必要的。
发明内容
针对现有技术中的上述不足,本发明提供的一种铁道车辆在线监测算法开发系统解决了现有技术中存在的问题。
为了达到上述发明目的,本发明采用的技术方案为:一种铁道车辆在线监测算法开发系统,包括动力学仿真模块、验证模块以及实物计算模块;
所述动力学仿真模块包括依次连接的车辆边界条件输入单元、车辆刚柔耦合动力学模型单元以及存储发送单元,所述车辆刚柔耦合动力学模型还与验证模块连接,所述存储发送单元与实物计算模块连接,所述实物计算模块包括算法输入单元以及硬件单元,所述硬件单元分别与存储发送单元以及验证模块连接。
进一步地,所述车辆边界条件输入单元用于输入车辆边界条件;所述车辆刚柔耦合动力学模型用于根据车辆边界条件获取车辆部件振动加速度时域数据、车辆部件动应力时域数据以及轮轨力时域数据;所述存储发送单元用于存储车辆部件振动加速度时域数据、车辆部件动应力时域数据以及轮轨力时域数据,且调用时域数据发送至硬件单元;所述算法输入单元用于输入需要开发的算法;所述硬件单元用于根据输入的算法和时域数据运行算法;所述验证模块用于对时域数据进行离线分析,并将分析结果和硬件单元输出的结果进行对比验证。
进一步地,所述根据车辆边界条件获取车辆部件振动加速度时域数据的具体方法为:
A1、将车辆边界条件输入车辆刚柔耦合动力学模型,并使用模态分析获取柔性体的各阶截断模态矩阵u和截断模态坐标矩阵q为:
q=[q1(t),q2(t),…,qn(t)]T
A2、根据矩阵u和矩阵q获取任意时刻t的柔性体变形矢量x(t)为:
{x(t)}=u·q
A3、对柔性体变形矢量x(t)进行求导,得到车辆部件振动加速度时域数据;
其中,q1(t),q2(t),...,qn(t)均表示截断模态坐标,T表示转置;均表示1-n阶截断模态,其上标表示阶次,其下标表示自由度号。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西南交通大学,未经西南交通大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110153712.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。