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基于激光传感器的轮对尺寸测量方法被引量：5: 2018年; 针对城市轨道车辆车轮会随着使用时间的增长而不断磨损,给列车的运行和乘客带来安全隐患等问题,提出了一种基于激光传感器的轮对尺寸在线检测方法及装置。通过安装在轨道两侧的激光位移传感器采集车轮踏面数据,然后通过数据预处理、坐标变换和数据融合等算法,获取车轮踏面轮廓线,得到轮缘高和轮缘厚,再根据激光对射传感器获得车轮通过时输出的时间序列,结合轮缘高计算出车轮直径。实验表明该系统具有准确、稳定等优点,满足现场测量要求。; 史一露陈雅婧贾竹君王贵邢宗义; 关键词：激光传感器

基于旋转森林法的滚动轴承故障诊断: 2017年; 为了寻找一种高精度、可测试样本大的滚动轴承故障诊断方法,提出了基于旋转森林法的滚动轴承故障诊断方法。设计基于SSA(奇异谱分析)和AR(自回归)模型的特征提取算法以及基于RF(旋转森林)算法的故障模式识别算法,并采用美国西储大学滚动轴承实验台的振动数据进行实验验证。实验结果表明:(1)AR模型的NMSE(归一化后的平均绝对误差)达99.45%,说明通过线性自回归模型拟合原始信号拟合的效果很好,确保了结果的可信性;(2)在训练和测试样本总数为232个基础上,分析了训练样本数和基分类器数对分类精度的影响,得出采用3个基分类器、少量训练样本在不同转速条件下即可达到较高的精度,验证了旋转森林算法的有效性。经最终实验表明,在训练集720和测试集2 296条件下,可识别故障类型数达40个,平均测试精度达98.5%~100%,相对同类方法在精度上有所提高,并且测试样本大,可应用于城轨列车滚动轴承的故障诊断中,为车辆的日常检修提供参考。; 徐坤王贵尹希珂邢宗义; 关键词：滚动轴承故障诊断自回归模型故障模式识别

基于扩展卡尔曼滤波的轨道垂向不平顺估计被引量：5: 2016年; 轨道不平顺是影响列车平稳性和舒适度的关键因素,因此及时掌握线路状态对保证列车的运行安全具有重要意义。针对采用单个惯性量较难达到对不同波段不平顺的检测,通过观测多个惯性量,运用扩展卡尔曼滤波解决非线性离散系统的最优估计原理,根据车辆轨道耦合状态空间方程计算递推雅克比矩阵,并结合线性观测方程得到最优状态估计,实现轨道不平顺估计。在Matlab平台下,进行了实测轨道不平顺激励作用下的仿真,将仿真得到的观测值采用本文提出的方法进行轨道垂向不平顺估计,结果表明该算法具有很好的精确性。; 王贵邢宗义王晓浩陈岳剑; 关键词：轨道不平顺扩展卡尔曼滤波

基于NARX神经网络的轨道垂向不平顺估计被引量：3: 2016年; 轨道不平顺是影响车辆平稳性和安全性的关键因素,因此及时掌握轨道不平顺的状态对保障列车运营具有重要意义。针对单个惯性量较难达到对不同波段不平顺的检测,提出一种采用非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-Regressive with exogenous Input Neural Networks,NARX)的轨道不平顺估计方法。以实测高铁轨道不平顺数据作为输入,通过车辆—轨道垂向耦合动力学模型仿真得到多个惯性量数据,再将归一化的多个惯性量仿真数据作为神经网络的输入,轨道不平顺作为输出,并用均方根误差和相关系数进行网络性能评价。仿真结果表明,NARX神经网络模型估计结果的均方根误差为0.028 9,相关系数为0.939 5,优于反向传播(BP)神经网络模型的均方根误差0.086 8和相关系数0.641 8,NARX神经网络拟合效果更好,表明本文所提方法能精确有效地实现轨道垂向不平顺估计。; 王贵邢宗义蒋杰黄文; 关键词：轨道不平顺在线监测

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王贵