地铁车辆制动电子控制单元试验台

介绍了地铁车辆制动系统的制动电子控制单元(BECU)试验台的构成、工作原理、主要功能及性能参数等,详细说明了数据采集、处理和控制等子系统。试验结果证明,该试验台实际操作易于上手,人机交互界面直观,运行可靠,完全能满足实际的测试需求。在对BECU测试过程中,该试验台能够精确进行各种信号模拟,完成气动等各种试验,还可用于模拟地铁车辆制动工况下对电子控制单元进行检测与辅助设计等。     

轨道交通列车制动系统的可视化数据处理软件设计及应用

轨道交通列车运行中,制动电子控制单元(BECU)会记录下大量数据。文章针对进行大量数据处理所要求的高效性和准确性,开发了数据处理软件Braketest。软件以最少的输入参数达到最多的输出结果,包括对各个数据指标的绘图显示、全部数据和特定数据的保存、故障列表的生成等,为下一步嵌入相关模块进行制动系统的数据分析、故障诊断、性能评估、可靠性分析等工作提供一个良好的平台。     

高速列车风阻制动试验方法综述

针对高速列车风阻制动试验方法缺少统一标准的问题,从气动特性和装置工作特性两方面系统梳理了风阻制动的相关成果与进展;分析了风翼板形状、尺寸、安装位置和间距对气动特性的影响,装置结构、工作原理和配置对工作特性的影响,阐明了制动系统性能的试验需求;分析了风阻制动对车上其他设备、轮轨/磁浮列车运行稳定性、气动噪声的影响,阐明了风阻制动运行影响性的试验需求;分析了物体撞击、平均风载荷和脉动风载荷对风阻制动装置的影响,以及风阻制动装置安装对车体结构强度的影响,阐明了风阻制动结构强度的试验需求。研究结果表明:随着新型复合材料风翼板的应用,需采用高速摄影机记录等方式获取更详细的鸟撞试验过程信息;风载荷试验便于模拟验证不同运行工况下装置的制动能力、强度和气动噪声,但受空间和成本的限制,难以进行制动系统和车体的试验;线路试验可以验证制动性能、运行影响性和结构强度,但受天气条件影响,难以模拟所有运行工况,未来需进一步研究风阻制动的标准试验方法,探索不同装置位置、运行工况和故障状态下地面风载荷试验和线路试验模拟方法,完善试验结果的评价标准。      

基于列车制动功率的地面式储能系统阈值优化研究

对地面式储能系统与制动电阻联合工作时的阈值设定进行优化研究.以降低再生制动能量的线路损耗与稳定列车受电弓处牵引网压为目标,提出了一种根据列车最大制动回馈功率的阈值优化方法.采用地铁实际线路参数进行仿真,结果表明:阈值优化后,单车制动时再生制动能量回收率得到有效提升;多车制动时列车受电弓处网压得到抑制,避免再生制动失效情况的发生.     

应用激光传感器测量轮辋尺寸的试验研究

介绍了国内外关于轮对几何参数测量的概况，给出了激光位移传感器扫描测量轮辋尺寸的方案，并进行了试验研究。     

地铁列车空气制动系统仿真模型

分析了地铁列车空气制动系统工作原理与构成,研究了容性、阻性和感性单元三类基本气动元件建模原理,根据相似性原理,通过AMESim软件建立了地铁列车空气制动系统仿真模型,介绍了空重车阀、EP单元、中继阀等部件建模过程,并对仿真参数进行了分析.研究了常用制动、紧急制动和阶段制动工况下制动缸压力与Cv压力变化特性,并进行了试验台对比验证.分析结果表明:在常用、紧急制动时,Cv压力比制动缸压力响应快,最大延时不超过0.5s,稳定时两者压力相等;紧急制动时制动缸压力上升至定压的时间小于1.5s,常用制动时小于2.2s;阶段制动时制动缸压力与Cv压力跟随性较好.试验中制动稳定后Cv压力比制动缸压力高约15 kPa,由中继阀内部橡胶件阻尼作用引起,该误差不影响中断阀正常使用.     

基于有限元法的动车组制动盘制动能力分析

采用ANSYS10.0有限元软件,建立了制动盘三维对称循环有限元模型,对不同制动初速度、减速度和载重条件下,紧急制动过程中的三维瞬态温度场和热应力场进行仿真和分析,得出了给定条件下制动盘温度、应力情况,并从制动盘所能承受的最高温度和最大应力两方面分析了其制动能力.     

高速列车紧急制动距离参数设计浅论

介绍了典型国家高速列车紧急制动距离参数情况;阐述了列车制动动能及轮轨黏着对紧急制动距离参数影响的基本情况;分析比较了典型国家高速列车紧急制动距离参数及设计条件的差异;总结了改善紧急制动距离参数的几种常用措施,如增黏、非黏制动等;提出了我国高速列车紧急制动距离参数设计中应适当增加非黏制动的建议。     

无人机轨道跟踪控制模型

将无人机技术与计算机视觉技术进行结合,利用四旋翼无人机、机载成像设备、图像处理系统,搭建了无人机图像处理平台。利用Open CV计算机视觉库和Microsoft Visual Studio开发环境,编写了图像处理程序,对无人机获取的轨道图像进行处理与分析。在对图片进行尺寸调整、色彩空间转换、滤波后,采用连通区域检测算法识别出轨道区域。然后采用边缘检测、霍夫直线变换从轨道区域中识别出轨道,并可计算出轨道中心线的坐标。