弓网摩擦振动与载流特性分析及摩擦振动加速度建模

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目前电气化铁路系统中,电力机车获取电能的唯一途径是弓网接触副之间的载流滑动摩擦,滑动摩擦过程是否稳定决定电能传递的安全和质量。随着电气化铁路的速度和载流量逐步提升,弓网间的动态接触压力载荷变化加剧,同时伴随着各种苛刻的运行条件,导致弓网接触副之间摩擦振动愈加剧烈,维持弓网之间良好的接触导电性能愈加困难,摩擦振动现象越来越显著地影响受电弓的载流性能,进而演变成了电力机车安全可靠行驶和逐渐提速的主要问题之一。鉴于电气化铁路交通运输中弓网的复杂性及重要性,因此,针对弓网摩擦振动与载流特性分析的深入研究是具有重要的实际意义。首先本文为了探究弓网接触副间纵向摩擦振动特性规律及影响机理,通过自行研制的载流滑动摩擦振动实验机,来模拟电力机车实际运行在波动载荷工况下的接触状态,开展波动载荷条件下弓网载流滑动摩擦振动实验。得到了波动载荷条件下摩擦振动加速度随压力波动幅值、压力波动频率、接触电流、滑动速度的变化规律,结合接触表面温度、粗糙度、形貌深入分析各自变量对摩擦振动加速度影响。其次为了分析弓网系统摩擦振动对载流特性的影响,建立以接触导电能力和接触导电稳定性为载流质量的评价体系,将载流效率和接触电阻平均值作为接触导电能力指标,载流相对稳定系数和接触电阻稳定系数作为接触导电稳定性指标,引入摩擦振动加速度均方根值来等效弓网接触副间摩擦振动的剧烈程度,得到了接触导电能力和接触导电稳定性随摩擦振动加速度均方根值的变化规律,研究表明随着摩擦振动的增大接触导电能力减弱、接触导电稳定性变差,载流质量降低。最后根据实验结果可知,压力波动频率对摩擦振动加速度影响较小,因此采用深度极限学习机建立了以压力波动幅值、接触电流、滑动速度为自变量,摩擦振动加速度为因变量的回归模型。针对深度极限学习机的缺点,采用麻雀优化算法进行参数优化,通过实验数据来对比未优化与优化后回归模型的可靠性,经对比发现前者与实际值误差较大,而后者预测精度较高、误差较小,验证了模型的可靠性。建立的摩擦振动加速度回归模型可以准确地预测电力机车实际运行状态下的摩擦振动加速度,判断接触副间接触状态,为进一步研究摩擦振动对弓网摩擦磨损、服役寿命、受流质量的影响提供参考。该论文有图39幅,表7个,参考文献80篇。
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