基于状态观测器的轮对垂向振动状态估计

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1、中图分炎号:U279.3学校代码：10856学号：M060112147硕士学位论文Master’sThesis基于状态观测器的轮对垂向论文题目振动状态估计车辆工程专业李洲作者姓名郑树彬指导教师完成日期2014年12月上海工程技术大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所递交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作

2、者签名少)，卜曰期：2吡年2月仏曰上海工程技术大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海工程技术大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在_年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密口。(请在以上方框内打学位论文作者签名指导教师签名/曰期：2〇匕年3月/J：曰曰期：年$月日中图分类号：U279.3学校代码：10856

3、学号：M060112147上海工程技术大学硕士学位论文基于状态观测器的轮对垂向振动状态估计作者姓名：李洲指导教师：郑树彬专业：车辆工程学院：城市轨道交通学院申请学位：工学硕士完成时间：2014年12月评阅人：林建辉教授何越磊教授答辩委员会：主席:林建辉教授成员:柴晓冬教授刘志钢教授何越磊教授原萍教授UniversityCode：10856StudentID：M060112147WHEElSETVERTICALVIBRATIONOBSERVEDBASEDONSTATEOBSERVERTECHNIQUECandidate:LiZhou

4、Supervisor:Shu-bin,ZhengMajor:VehicleEngineeringSchoolofUrbanRailTransportationShanghaiUniversityofEngineeringScienceShanghai,P.R.ChinaDecember,2014基于状态观测器的轮对垂向振动状态估计研究摘要随着国民经济的高速发展，为了满足国内客运与货运的需求，轨道交通运营里程及速度在不断的提高。轨道交通运营能力的提高导致轨道及车辆的使用率不断提高，这就对轨道和车辆的运营安全性、稳定性、平顺性和可靠性

5、等方面提出了更高的要求。轮对振动状态及轮轨力是列车安全运营的重要特征。轮对振动状态及轮轨力能够反映列车运行噪声产生机理，车辆、轨道结构及地下基础设施结构状态特征，是车辆运行安全的重要指标。因此，及时准确获取轮对振动状态和轮轨力的变化情况，对列车运营安全、道路监测及故障诊断具有重要指导意义。轮对振动状态估计传统的方法就是通过安装在轴箱上的传感器，将轴箱的振动状态近似于轮对振动状态，这种间接测量法有很高的精度，但是轴箱安装传感器对高速运行车辆安全性是一个挑战。传统的轮轨力测量方法一般是通过测力轮对或者在轨道上安装应变片的方法，虽然这两

6、种方法能够获取准确的轮轨力及其变化，但是，测力轮对和轨道上安装应变片的方法只能适用于固定的轨道区间内的轮轨力测量，且高成本，工作量大，远远不能够满足快速发展的轨道交通运营安全评估。本文基于轨道车辆耦合垂向动力学模型，研究了基于Lyapunov稳定性理论的轮对振动状态及轮轨力估计的方法。利用Lyapunov稳定性理论，分别设计了轮对振动位移估计观测器及轮轨力估计观测器，利用车体和构架的振动状态估计轮对振动状态；利用构架和轮对振动状态估计轮轨垂向力，即完成如下工作：首先，在状态空间中建立了轨道车辆垂向耦合动力学模型，验证了模型动力学性

7、能；然后，根据车辆轨道垂向耦合动力学模型分别设计了轮对振动位移和轮轨垂向力估计观测器，利用所设计的状态观测器，联合MATLAB仿真软件，估计了轮对振动位移、加速度和垂向轮轨力大小。将轨道车辆垂向耦合动力学模型的轮对振动位移的估计值与仿真值作对比，验证所提出的基于Lyapunov稳定性理论的轮对振动位移及轮轨力估计方法的正确性；最后，在SIMPACK中建立了实车车辆-轨道耦合多体动I力学模型，利用实测数据，验证所建立的车辆-轨道耦合多体动力学模型的正确性，通过修改模型参数，使其能够真实的反映车辆实际的动力学性能，并将模型仿真数据应用

8、到轮轨垂向力估计方法的验证工作中。关键词：车辆-轨道垂向耦合动力学模型，状态观测器，轮对振动状态估计，SIMPACK仿真验证IIWHEElSETVERTICALVIBRATIONOBSERVEDBASEDONSTATEOBSERVERTECHNIQ