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基于Copula函数的列车减振器蜕化率估计
  • ISSN号:0258-7998
  • 期刊名称:《电子技术应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[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
  • 相关基金:国家自然科学基金重点资助项目(61134002)
中文摘要:

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200 km/h速度下,实验误差均在范围内,表明了该方法的有效性。

英文摘要:

To evaluate the mechanical wear degree of key component of high- speed train bogie, an approach using copula function to evaluate damping degeneration ratio of yaw damper is proposed in the paper. Vibration signals of a certain high- speed train are obtained under different degeneration ratios. The vibration signal is decomposed by wavelet packet filters first. The marginal distribu-tion function of the signal is fitted by generalized Gaussian distribution. The joint probability distribution between degenerate signal and the normal signal is computed by Gaussian Copula function. The mean of joint probability density function is extracted as the feature and the degeneration ration of target signal is evaluated. The vibration signals of different parameter degeneration ratio of high- speed train bogie yaw damper are used to do experiments using the proposed method and compared with the real degeneration ratio. Experiment results shows the error is within negative 3 percentages to 3 percentages at the speed of 200 km/h, which verifies the effectiveness of the proposed degeneration ratio evaluation method.

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期刊信息
  • 《电子技术应用》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国电子信息产业集团有限公司
  • 主办单位:华北计算机系统工程研究所
  • 主编:杨晖
  • 地址:北京市海淀区清华路25号
  • 邮编:100083
  • 邮箱:xinzw@ncse.com.cn
  • 电话:010-66608981 66608982
  • 国际标准刊号:ISSN:0258-7998
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2305/TN
  • 邮发代号:2-889
  • 获奖情况:
  • 国家期刊奖,中文核心期刊奖,中国科技期刊奖,电子精品科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:20858