【摘 要】
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随着社会的不断发展进步,城市的发展也迈入快速发展的道路,城市轨道交通在其中发挥着越来越大的作用。然而,由于城轨车轮和轨道的不断冲击及摩擦,导致车轮极易发生故障,严重影响着城轨列车的安全运营。因此,研究城轨列车车轮全局不圆的检测方法具有重要意义。本文在总结国内外研究成果的基础上,主要完成了以下几项工作:（1）基于SIMPACK建立城轨列车车辆-轨道耦合动力学仿真模型,仿真不同故障状态下的车轮数据为后
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随着社会的不断发展进步,城市的发展也迈入快速发展的道路,城市轨道交通在其中发挥着越来越大的作用。然而,由于城轨车轮和轨道的不断冲击及摩擦,导致车轮极易发生故障,严重影响着城轨列车的安全运营。因此,研究城轨列车车轮全局不圆的检测方法具有重要意义。本文在总结国内外研究成果的基础上,主要完成了以下几项工作:（1）基于SIMPACK建立城轨列车车辆-轨道耦合动力学仿真模型,仿真不同故障状态下的车轮数据为后续内容提供数据支持。（2）研究了轨道振动信号分解算法。针对原始振动信号中夹杂的不同噪声,提出了基于自适应形态学滤波的降噪方法,对振动信号进行滤波处理。为了提取振动信号包含的故障信息以及处理分解过程中出现的端点问题、模态混叠问题,提出了改进的局部均值法（LMD）的分解算法,通过仿真振动信号和实际信号均验证该分解算法的可行性。（3）根据实际工程项目需求,设计了城轨列车车轮全局不圆度自动检测系统,包括系统整体设计、硬件选型、软件设计、现场安装等。（4）研究了基于Adaboost-BP神经网络的城轨列车车轮故障识别方法。该方法在改进LMD分解方法的基础上,选取特征值作为输入向量对Adaboost-BP神经网络进行训练学习,实现车轮故障识别。通过仿真振动信号和实测信号均验证所提方法可以实现对城轨列车车轮全局不圆顺的故障识别。
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