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一种轨道机车牵引的检测方法

阅读:598发布:2020-05-13

专利汇可以提供一种轨道机车牵引的检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开一种轨道 机车 牵引 力 的检测方法,包括步骤获取轨道机车的运行参数;根据运行参数并通过反求 算法 得出机车实际牵引力;根据运行参数并通过对比机车正常牵引特性 数据库 得出机车牵引力范围;通过判断机车实际牵引力是否处于述机车牵引力范围内得出机车牵引力评价;根据机车牵引力评价实时控制机车。过程简单快捷,结果准确可靠,对机车牵引力实时检测,实时牵引力与标准牵引力出现较大误差时,主控机车司机能够及时发现问题并做出反应,对机车所承受的纵向力环境进行监控,使司机能够实时监控机车状态并进行控制,提高机车的安全性和可靠性。,下面是一种轨道机车牵引的检测方法专利的具体信息内容。

1.一种轨道机车牵引的检测方法,其特征在于,包括步骤:
获取轨道机车的运行参数;
根据所述运行参数并通过反求算法得出机车实际牵引力;
根据所述运行参数并通过对比机车正常牵引特性数据库得出机车牵引力范围;
通过判断所述机车实际牵引力是否处于所述述机车牵引力范围内得出机车牵引力评价;
根据所述机车牵引力评价实时控制机车。
2.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,所述获取轨道机车的运行参数包括:
获取机车纵向加速度,并根据所述机车纵向加速度得出机车纵向惯性力
获取机车速度,并根据所述机车速度得出机车基本阻力;
获取机车GPS数据,并根据所述机车GPS数据得出当前轨道坡度和当前轨道曲率,根据所述当前轨道坡度得出机车重力分量,根据所述当前轨道曲率得出弯道阻力;
通过智能车钩获取车钩力和缓冲器行程。
3.根据权利要求2所述的检测方法,其特征在于,所述根据所述运行参数并通过反求算法得出机车实际牵引力具体为:
通过公式FT=ma-Fg-Fc-Fr得出所述机车实际牵引力,
其中,FT为所述机车实际牵引力,m为机车质量,a为所述机车纵向加速度,Fg为所述机车重力分量,Fc为所述弯道阻力,Fr为所述机车基本阻力。
4.根据权利要求3所述的检测方法,其特征在于,所述根据所述运行参数并通过对比机车正常牵引特性数据库得出机车牵引力范围包括:
向所述机车正常牵引特性数据库输入所述机车速度和当前机车牵引档位;
对比得出与所述机车速度及所述当前机车牵引档位对应的所述机车牵引力范围。
5.根据权利要求4所述的检测方法,其特征在于,还包括步骤:
通过判断所述缓冲器行程和所述车钩力是否处于预设合理范围得出钩缓系统健康评价;
通过判断所述车钩力所处范围区间得出机车纵向力环境评价;
根据所述钩缓系统健康评价和所述机车纵向力环境评价实时控制机车。
6.根据权利要求5所述的检测方法,其特征在于,根据所述机车牵引力评价、所述钩缓系统健康评价和所述机车纵向力环境评价实时控制机车具体为若上述任一评价结果显示机车处于异常状态,则报警提示并控制机车减速或停车。
7.根据权利要求1至6任意一项所述的检测方法,其特征在于,包括步骤:
建立三维机车模型和机车纵向动力学模型;
通过所述三维机车模型和所述机车纵向动力学模型的联合仿真得出轮轨牵引力;
通过判断所述机车实际牵引力和所述轮轨牵引力的误差值是否处于合理范围验证反求算法得出的所述机车实际牵引力是否正确。
8.根据权利要求7所述的检测方法,其特征在于,建立所述三维机车模型包括建立电力牵引系统模型、粘着控制模型及轮轨接触模型。
9.根据权利要求8所述的检测方法,其特征在于,所述获取轨道机车的运行参数前包括步骤:
向所述三维机车模型输入验证参数;
根据所述验证参数并通过反求算法得出验证结果;
获取反求算法得出所述验证结果的计算时间;
判断所述计算时间是否小于允许延迟时间;
如果是,则表示所述计算时间满足实时监控要求。
10.根据权利要求9所述的检测方法,其特征在于,所述获取轨道机车的运行参数前包括步骤:
向所述三维机车模型输入车钩的异常工况;
若输出钩缓系统异常的结果,则表示模型正常。

说明书全文

一种轨道机车牵引的检测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及轨道机车领域,特别是涉及一种轨道机车牵引力的检测方法。

背景技术

[0002] 在轨道机车,特别是长大重载组合列车的运行过程中,中部机车本身是牵引力及制动力的输出单元,中部机车通常需要承受较大的纵向载荷及十分复杂的动力学环境,其中牵引力是动力学环境中的一项重要参数,能够表面机车的运行状态,若牵引力出现异常,则表示机车出现问题,需要控制机车减速或停车,进行检修维护等。若异常状况下继续高速行驶,则会出现较大的安全问题。
[0003] 但是现有技术中,中部机车所承受的纵向力及动力学环境信息无法被司机实时获取,当中部机车承受过大纵向载荷或异常动力学环境时,即实时牵引力与标准牵引力出现较大误差时,主控机车司机难以及时发现问题并做出反应,无法对机车所承受的纵向力环境进行监控,机车安全性较低。
[0004] 因此,如何提供一种牵引力的检测方法,使司机能够实时监控机车状态并进行控制是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

[0005] 本发明的目的是提供一种轨道机车牵引力的检测方法,根据机车牵引力评价实时控制机车,对机车牵引力实时检测,使司机能够实时监控机车状态并进行控制,提高机车的安全性和可靠性。
[0006] 为解决上述技术问题,本发明提供一种轨道机车牵引力的检测方法,包括步骤:
[0007] 获取轨道机车的运行参数;
[0008] 根据所述运行参数并通过反求算法得出机车实际牵引力;
[0009] 根据所述运行参数并通过对比机车正常牵引特性数据库得出机车牵引力范围;
[0010] 通过判断所述机车实际牵引力是否处于所述述机车牵引力范围内得出机车牵引力评价;
[0011] 根据所述机车牵引力评价实时控制机车。
[0012] 优选地,所述获取轨道机车的运行参数包括:
[0013] 获取机车纵向加速度,并根据所述机车纵向加速度得出机车纵向惯性力
[0014] 获取机车速度,并根据所述机车速度得出机车基本阻力;
[0015] 获取机车GPS数据,并根据所述机车GPS数据得出当前轨道坡度和当前轨道曲率,根据所述当前轨道坡度得出机车重力分量,根据所述当前轨道曲率得出弯道阻力;
[0016] 通过智能车钩获取车钩力和缓冲器行程。
[0017] 优选地,所述根据所述运行参数并通过反求算法得出机车实际牵引力具体为:
[0018] 通过公式FT=ma-Fg-Fc-Fr得出所述机车实际牵引力,
[0019] 其中,FT为所述机车实际牵引力,m为机车质量,a为所述机车纵向加速度,Fg为所述机车重力分量,Fc为所述弯道阻力,Fr为所述机车基本阻力。
[0020] 优选地,所述根据所述运行参数并通过对比机车正常牵引特性数据库得出机车牵引力范围包括:
[0021] 向所述机车正常牵引特性数据库输入所述机车速度和当前机车牵引档位;
[0022] 对比得出与所述机车速度及所述当前机车牵引档位对应的所述机车牵引力范围。
[0023] 优选地,还包括步骤:
[0024] 通过判断所述缓冲器行程和所述车钩力是否处于预设合理范围得出钩缓系统健康评价;
[0025] 通过判断所述车钩力所处范围区间得出机车纵向力环境评价;
[0026] 根据所述钩缓系统健康评价和所述机车纵向力环境评价实时控制机车。
[0027] 优选地,根据所述机车牵引力评价、所述钩缓系统健康评价和所述机车纵向力环境评价实时控制机车具体为若上述任一评价结果显示机车处于异常状态,则报警提示并控制机车减速或停车。
[0028] 优选地,包括步骤:
[0029] 建立三维机车模型和机车纵向动力学模型;
[0030] 通过所述三维机车模型和所述机车纵向动力学模型的联合仿真得出轮轨牵引力;
[0031] 通过判断所述机车实际牵引力和所述轮轨牵引力的误差值是否处于合理范围验证反求算法得出的所述机车实际牵引力是否正确。
[0032] 优选地,建立所述三维机车模型包括建立电力牵引系统模型、粘着控制模型及轮轨接触模型。
[0033] 优选地,所述获取轨道机车的运行参数前包括步骤:
[0034] 向所述三维机车模型输入验证参数;
[0035] 根据所述验证参数并通过反求算法得出验证结果;
[0036] 获取反求算法得出所述验证结果的计算时间;
[0037] 判断所述计算时间是否小于允许延迟时间;
[0038] 如果是,则表示所述计算时间满足实时监控要求。
[0039] 优选地,所述获取轨道机车的运行参数前包括步骤:
[0040] 向所述三维机车模型输入车钩的异常工况;
[0041] 若输出钩缓系统异常的结果,则表示模型正常。
[0042] 本发明提供一种轨道机车牵引力的检测方法,包括步骤获取轨道机车的运行参数;根据运行参数并通过反求算法得出机车实际牵引力;根据运行参数并通过对比机车正常牵引特性数据库得出机车牵引力范围;通过判断机车实际牵引力是否处于述机车牵引力范围内得出机车牵引力评价;根据机车牵引力评价实时控制机车。通过反求算法得出机车实际牵引力的过程中,获取运行参数较为容易,通过固定的关系即可计算得出较难获取的机车实际牵引力,并与数据库中已有的数值进行对比,过程简单快捷,结果准确可靠,对机车牵引力实时检测,实时牵引力与标准牵引力出现较大误差时,主控机车司机能够及时发现问题并做出反应,对机车所承受的纵向力环境进行监控,使司机能够实时监控机车状态并进行控制,提高机车的安全性和可靠性。附图说明
[0043] 图1为本发明所提供的检测方法的一种具体实施方式的流程框图
[0044] 图2为本发明所提供的检测方法的一种具体实施方式中反求算法的流程框图;
[0045] 图3为本发明所提供的检测方法的一种具体实施方式中验证过程的流程框图。

具体实施方式

[0046] 本发明的核心是提供一种轨道机车牵引力的检测方法,根据机车牵引力评价实时控制机车,对机车牵引力实时检测,使司机能够实时监控机车状态并进行控制,提高机车的安全性和可靠性。
[0047] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
[0048] 请参考图1,图1为本发明所提供的检测方法的一种具体实施方式的流程框图。
[0049] 本发明具体实施方式提供一种轨道机车牵引力的检测方法,包括步骤:
[0050] 获取轨道机车的运行参数,可以通过在机车车体及车钩等处设置传感器来获取运行参数。
[0051] 根据运行参数并通过反求算法得出机车实际牵引力,反求算法所需要的公式可以预先存储于系统内,检测过程中将获取的运行参数输入公式,即可直接得出需要数据,即通过反求算法得出机车实际牵引力。
[0052] 根据运行参数并通过对比机车正常牵引特性数据库得出机车牵引力范围,机车处于不同运行状态时其运行参数也是实时变化的,不同运行参数对应不同的机车牵引力范围,同时在正常运行的过程中,运行参数与机车牵引力范围的对应关系也是确定的,通过部分运行参数能够得出确定的机车牵引力范围。运行参数对应的机车牵引力范围是固定的,数据库中的内容即为正常运行时部分运行参数的各数值对应的各个机车牵引力范围。具体获取方法为向数据库输入此时的运行参数,在数据库中寻找与这一运行参数对应的机车牵引力范围,将找到的机车牵引力范围输出。获取的运行参数是多种类型的,其中反求算法所需要的运行参数与对比数据库所需要的运行参数并不完全重合,因此在机车异常运行的过程中可能出现两者结果不同的情况,只有在机车正常运行的过程中两者结果才会相同。
[0053] 通过判断机车实际牵引力是否处于述机车牵引力范围内得出机车牵引力评价,即根据实时的运行参数得出了机车实际牵引力和对应这一实时运行参数的机车牵引力范围,前者通过反求算法得出,后者通过对比数据库得出,若此时的机车实际牵引力处于机车牵引力范围内,则表示在此时的运行参数下,计算结果与对比结果能够对应,机车处于正常运行状态,此时机车牵引力评价结果为正常,若此时的机车实际牵引力并不处于机车牵引力范围内,则表示在此时的运行参数下,计算结果与对比结果不能对应,机车处于异常运行状态,此时机车牵引力评价结果为异常。
[0054] 根据机车牵引力评价实时控制机车,若结果为正常,则机车继续运行,若结果为异常,报警提示并控制机车减速或停车,以便进行检修。
[0055] 通过反求算法得出机车实际牵引力的过程中,获取运行参数较为容易,通过固定的关系即可计算得出较难获取的机车实际牵引力,并与数据库中已有的数值进行对比,过程简单快捷,结果准确可靠,对机车牵引力实时检测,实时牵引力与标准牵引力出现较大误差时,主控机车司机能够及时发现问题并做出反应,对机车所承受的纵向力环境进行监控,使司机能够实时监控机车状态并进行控制,提高机车的安全性和可靠性。
[0056] 获取运行参数与反求算法的具体方法请参考图2,图2为本发明所提供的检测方法的一种具体实施方式中反求算法的流程框图。
[0057] 获取轨道机车的运行参数包括:
[0058] 获取机车纵向加速度,并根据机车纵向加速度得出机车纵向惯性力;
[0059] 获取机车速度,并根据机车速度得出机车基本阻力;
[0060] 获取机车GPS数据,并根据机车GPS数据得出当前轨道坡度和当前轨道曲率,根据当前轨道坡度得出机车重力分量,根据当前轨道曲率得出弯道阻力;上述加速度、速度、GPS数据等参数均可通过传感器等部件直接获取,而后续的力学数值均可通过预存的公式计算得出,将传感器获取的数据输入并代入公式即可得出后续数值。
[0061] 通过智能车钩获取车钩力和缓冲器行程,这些运行参数可以通过传感器直接获取。
[0062] 传感器安装在车钩监测点区域,包括超声传感器、运动传感器(用于检测位移、加速度等)、应变传感器以及环境参数传感器。数据采集设备安装在车钩前端附近,传感器通过连接线接入数据采集设备,数据采集设备通过以太网接入列车现有网络,数据通过网络传入列车监控室和远程监控中心。
[0063] 技术路线可采用层级架构,构架主要分为物理层、数据层、信息层和应用层。物理层主要由结构健康相关数据监测传感器和环境参数传感器(用于辅助分析)组成;数据层由各数据采集设备或信号采集卡组成;信息层由监测服务器、数据库、存储磁盘等组成;应用层由结构健康监测系统、健康评价系统及智能决策系统组成。在硬件软件上各层次之间互相独立,且每一层的各个组成模构成一个独立的系统,能完成独立的功能;减少了层次之间的依赖性,便于系统故障的诊断和提高系统的运行平稳性;层次之间可采用标准化的软硬件接口,可在软硬件成本最小的情况下应用于不同的监测需求,方便后期的系统的扩展和维护;统一的系统架构下,对于不用的监测对象只需更换结构健康监测传感器和各环境参数监测传感器,并设置好相关系统环境参数,就可以快速搭建新的监测系统。
[0064] 在车钩以及钩尾框的关键位置,钩体尾销孔、钩孔钩颈、钩舌、钩尾框圆弧以及车钩箱等部位,布置声波传感器和接收器,通过超声波传感器采集车钩以及钩尾框相关部位是否存在裂纹、疲劳损伤、异常磨损等。
[0065] 根据运行参数并通过反求算法得出机车实际牵引力具体为:
[0066] 通过公式FT=ma-Fg-Fc-Fr得出机车实际牵引力,
[0067] 其中,FT为机车实际牵引力,m为机车质量,a为机车纵向加速度,ma为机车纵向惯性力,Fg为机车重力分量,Fc为弯道阻力,Fr为机车基本阻力,上述各数值均可通过之前所述的方法获取。
[0068] 根据运行参数并通过对比机车正常牵引特性数据库得出机车牵引力范围包括:
[0069] 向机车正常牵引特性数据库输入机车速度和当前机车牵引档位;
[0070] 对比得出与机车速度及当前机车牵引档位对应的机车牵引力范围。
[0071] 具体地,数据库中的内容即为正常运行时机车速度及当前机车牵引档位的各数值对应的各个机车牵引力范围。向数据库输入机车速度及当前机车牵引档位,在数据库中寻找与其对应的机车牵引力范围,将找到的机车牵引力范围输出。获取的运行参数是多种类型的,其中反求算法所需要的运行参数与对比数据库所需要的运行参数并不完全重合,在本具体实施方式中,机车速度及当前机车牵引档位即可对比数据库得出结果。
[0072] 在本发明具体实施方式提供的检测方法中,还包括步骤:
[0073] 通过判断缓冲器行程和车钩力是否处于预设合理范围得出钩缓系统健康评价,在正常工况下,缓冲器行程和车钩力均应在合理的范围内,判断过程可以将两者单独区分判断,也可将两者结合共同作用得出参考数值进行判断,在预设合理范围内表示正常,在预设合理范围外表示异常。此判断过程可以为静态的,即缓冲器行程和车钩力均具有极限值,超出极限值表示超出预设合理范围,判断为异常,判断过程也可为动态,建立对应关系,与机车牵引力范围判断方法类似。同样地,还可通过判断车钩力所处范围区间得出机车纵向力环境评价。
[0074] 根据钩缓系统健康评价和机车纵向力环境评价实时控制机车。若各评价结果均为正常,则机车继续运行,若只要有一项的评价结果为依次,则显示机车处于异常状态,则报警提示并控制机车减速或停车。
[0075] 在上述各具体实施方式提供的检测方法中,还学对方法进行验证,请参考图3,图3为本发明所提供的检测方法的一种具体实施方式中验证过程的流程框图。
[0076] 建立三维机车模型和机车纵向动力学模型,其中建立三维机车模型包括建立电力牵引系统模型、粘着控制模型及轮轨接触模型。
[0077] 通过三维机车模型和机车纵向动力学模型的联合仿真计算得出轮轨牵引力。正常工况下,轮轨牵引力与机车实际牵引力应该相同或接近,两者之间的误差值应该处于一个较小的范围内,在通过反求算法计算得出一个机车实际牵引力后,通过联合仿真再得出同等状态下的一个轮轨牵引力,判断机车实际牵引力和轮轨牵引力的误差值是否处于合理范围,若处于合理范围,表示反求算法正确,如不处于合理范围,则表示反求算法错误。
[0078] 也可在系统运行前输入验证参数,验证参数并不是真实的参数,仅是计算过程中需要使用的参数,由人工提供。
[0079] 根据验证参数并通过反求算法得出验证结果,通过验证结果与轮轨牵引力对比,实现系统预运行,检测是否能够正常运行。
[0080] 还可以获取反求算法得出验证结果的计算时间;
[0081] 判断计算时间是否小于允许延迟时间;
[0082] 如果是,则表示计算时间所需时间较短,延迟较小,满足实时监控要求。若果否,则表示计算时间所需时间较长,延迟较大,不能满足实时监控要求。
[0083] 进一步地,为了对系统进行验证,获取轨道机车的运行参数前包括步骤:
[0084] 向三维机车模型输入车钩的异常工况;
[0085] 若输出钩缓系统异常的结果,则表示模型正常,如不能输出异常的结构,则表示模型出现问题,需要检修。
[0086] 以上对本发明所提供的轨道机车牵引力的检测方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本发明进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
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