公开(公告)号：CN109408854A

公开(公告)日：2019-03-01

申请号：CN201811010496.5

申请日：2018-08-31

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 章清 ,  胡雪冰 ,  付宁 ,  朱佳伟 ,  邢宗义

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的粒子群算法的车轮型面多目标优化方法。方法为：首先建立基于NURBS理论的车轮型面多目标优化模型；然后选择磨耗指数、脱轨系数、横向平稳性指标和临界速度，作为优化目标函数；接着以满足轮轨横向力、轮轴横向力以及轮重减载率为动力学约束条件，以优化型面曲线的凹凸性及连续性、平滑性为几何约束条件，建立多目标优化模型；最后利用改进的粒子群算法对多目标优化模型进行迭代求解，最终获得优化的低磨耗车轮型面。本发明基于改进的粒子群算法，优化的型面具有良好的车辆运行安全性、运行平稳性、曲线通过性能，同时降低了轮轨磨耗。

公开(公告)号：CN111337276A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN202010014681.2

申请日：2020-01-07

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 付宁 ,  张永 ,  邢宗义

IPC: G01M17/10 ,  G01H17/00

Abstract: 本发明公开了一种城轨列车车轮振动信号的故障特征提取方法。该方法为：步骤1、收集车轮振动信号；步骤2、对车轮振动信号进行改进的EEMD滤波：在车轮振动信号中添加均值为零的白噪声，对加噪后的信号进行EMD分解得到瞬时频率由高到低的分量，计算分解出分量的排列熵，将排列熵大于规定阈值的分量从原始信号中剔除，得到滤波后的车轮振动信号；步骤3、对滤波后的车轮振动信号进行EMD分解；步骤4、对固有模态分量进行希尔伯特变换，得到固有模态分量的边际谱，完成城轨列车车轮振动信号的故障特征提取。本发明具有获取故障特征准确率高、易于施行的优点。