导读:本文包含了踏面擦伤论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:车轮,车辆,货车,包络,铁路,原因,钢轨。
踏面擦伤论文文献综述
胡林桥,陈博,陈晓亮,邹梦[1]（2019）在《基于MEEMD包络谱的地铁列车车轮踏面擦伤诊断方法》一文中研究指出针对地铁车轮踏面擦伤故障,提出一种基于MEEMD包络谱的地铁列车车轮踏面擦伤诊断方法。该方法使用MEEMD将车轮轴箱垂向振动信号分解成IMF分量,再提取各分量的包络谱峰值作为判断车轮踏面擦伤的特征值。对现场实验数据的分析结果表明,该方法能有效诊断出车轮踏面擦伤故障。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年33期）
颜吉泽[2]（2018）在《关于地铁车辆轮对踏面擦伤事件分析》一文中研究指出以一次实际的地铁车辆轮对踏面擦伤事件为例,通过事件发生的经过和分析、验证得出最终结论,希望借此能帮助解决类似问题。(本文来源于《技术与市场》期刊2018年01期）
黄旭军[3]（2017）在《关于铁路货车车轮踏面擦伤剥离故障伤损特征及几点建议》一文中研究指出通过调研车轮踏面擦伤剥离伤损特征、产生原因,剖析引发主要原因,并采取一系列控制措施,防止并减少车轮故障发生,为车辆运行安全提供了很好建议。(本文来源于《哈尔滨铁道科技》期刊2017年04期）
张银所[4]（2017）在《铁路车辆踏面擦伤智能定量检测系统分析》一文中研究指出作为铁路车辆必备的可互换走行部件,车轮和行车安全息息相关。针对不同轮对各自的磨耗限度,铁路车辆部门也作出了详细的规定。在国内,铁路车辆轮缘、轮对或是踏面缺陷参数均处于手工阶段。尤其是列车全面提速之后,目前的检测方法已适应不了车辆段修的变化需求。故此,我们应当提出精度以及可靠性更高的轮对自动化检测系统。工业控制技术的创新变化和市场波动,使得计算机控制以及信息技术陆续地被运用于铁路系统。(本文来源于《建材与装饰》期刊2017年42期）
陈春棉[5]（2017）在《铁道车辆车轮踏面擦伤原因及防范措施》一文中研究指出在铁道车辆运行过程中,车轮踏面在众多原因作用下,也会发生擦伤并且会对铁路车辆运行产生一定的影响。本文研究了车轮踏面出现擦伤的原因,并对如何防范踏面擦伤的出现进行了探讨。(本文来源于《科学家》期刊2017年14期）
赵蓉[6]（2017）在《高速列车轮对踏面擦伤轨上感知算法研究》一文中研究指出随着列车运行速度和轴重增加,车轮踏面擦伤现象不断加剧。一旦车轮踏面出现擦伤,轮轨系统间的冲击力会高于正常情况下的几十倍甚至上百倍,严重威胁到高速列车的运行安全,因此能够及时检测出车轮踏面擦伤及其擦伤程度对保证列车运行安全和合理制定维修计划具有重要意义。论文首先建立了已考虑轨道不平顺和车轮擦伤的车辆-轨道垂向耦合模型,利用基于Newmark的多步预测-校正法求解了在车轮擦伤作用下的钢轨振动响应。在此基础上,分析了不同轨道不平顺、不同列车运行速度、不同擦伤深度下钢轨振动特性,同时为后续特征提取提供了仿真数据。为了能够有效识别车轮擦伤及其擦伤程度,论文提出了基于粒子群优化算法改进支持向量机(PSO-SVM)的模式识别算法。在模式识别算法中,特征提取直接影响识别准确率,论文提出了一种利用高阶谱结合灰度-梯度共生矩阵对钢轨振动响应进行特征提取的算法。利用高阶谱方法对钢轨振动信号进行处理得到其二维等高线图和叁维双谱图,通过灰度-梯度共生矩阵提取二维等高线图的6个纹理特征,结合车速作为识别车轮擦伤的特征参数。同时为了提高识别车轮擦伤等级的准确率,在上述特征参数的基础上,又提取了二维等高线图的内扩对角频率和叁维双谱图的对角切片峰值。为了验证高阶谱方法的有效性,同时分析了 Hilbert-Huang变换、EMD分解和小波包变换对钢轨振动响应的特征提取。仿真结果表明,论文提出的高阶谱结合灰度-梯度共生矩阵算法能够100%识别车轮擦伤,同时在识别车轮擦伤等级方面的准确率为95.89%,优于Hilbert-Huang变换、EMD分解和小波包变换。为了验证高阶谱方法的鲁棒性,论文分析了该算法在不同轨道不平顺下、不同车轮缺陷下对车轮擦伤的识别能力。仿真结果表明:轨道不平顺大小不会影响车轮擦伤的识别,但会影响车轮擦伤等级的识别,且随着轨道不平顺的增大,识别准确率会有所下降。同时,该算法能将车轮擦伤与车轮其它缺陷完全区分开。论文研究结果实现了根据列车运行经过时的钢轨振动响应估计车轮踏面擦伤及其擦伤程度,为实现地对车的检测提供了一种新的解决方案。(本文来源于《北京交通大学》期刊2017-03-01）
覃延,李志强,田宇[7]（2017）在《提速货车车轮踏面擦伤故障分析》一文中研究指出统计数据表明,随着铁路干线货车商业运行速度提高至90 km/h~120 km/h,货车车轮踏面擦伤运用故障随之增加。本文介绍了提速条件下轮对踏面擦伤故障的统计情况,分析了造成轮对踏面擦伤故障增加的原因,提出了预防轮对踏面擦伤的措施建议。(本文来源于《铁道运营技术》期刊2017年01期）
韩强[8]（2016）在《广巴线DF_(4B)型内燃机车轮对踏面擦伤原因分析及对策》一文中研究指出针对广巴线DF_(4B)型内燃机车紧急制动时全车轮对踏面擦伤的现象,通过计算整车制动力和粘着力,分析其原因为整车闸瓦制动力太大,出现轮对抱死滑行。在提高机车撒砂装置日常维护水平的前提下,采取将原用高摩合成闸瓦更换为高磷铸铁闸瓦的对策,以降低闸瓦制动力。计算更换闸瓦后列车的紧急制动距离,证明紧急制动距离符合规程要求。1年多的实际应用情况表明,对策有效可行。(本文来源于《铁道技术监督》期刊2016年12期）
杨颖,田裕鹏,刘虹丹,胡杨建,戴胜然[9]（2016）在《基于图像纹理分析的车轮踏面擦伤检测》一文中研究指出不同拍摄条件下采集的车轮踏面图像差距较大,单一特征难以准确描述不同情况下的踏面信息,也就很难实现踏面擦伤的自动检测,这就要求寻找一组最佳的统计纹理特征。本文提出了一种基于统计纹理特征的多特征分析方法。此方法主要利用灰度共生矩阵、灰度梯度共生矩阵、方差的特性,计算和提取踏面图像的不同组合的纹理特征量,然后利用SVM训练这些特征量,接着基于这个训练结果,通过SVM分类标记好擦伤部位的踏面图像,最后分析分类的结果,找到分类效率与分类正确率的最佳平衡值。最终确定相对于车轮踏面擦伤检测的一组最佳的统计纹理特征。(本文来源于《2016远东无损检测新技术论坛——现代无损检测要素——先进技术+高素质人员论文集》期刊2016-06-22）
向伟彬,贺德强,苗剑,刘建仁,陈桂平[10]（2016）在《基于车载检测的列车轮对踏面擦伤故障诊断研究》一文中研究指出为确保高速列车的行车安全,需实时监测列车轮对的运行状态,提出了基于惯性基准法的车载轮对几何参数的检测方法,并在此基础上设计了基于粗糙集理论(RS)和支持向量机(SVM)的轮对踏面擦伤故障诊断模型,对轮对踏面进行状态监测与故障诊断。整个故障诊断方法为:首先利用传感器组采集轮对几何参数,将采集数据用时间对准算法进行对准;然后将对准数据进行小波包分析、构造故障特征集;再用粗糙集理论进行属性约简,提取特征集,消除冗余信息;最后使用支持向量机构建故障诊断模型进行故障分类,从而实现轮对踏面擦伤故障实时诊断。MATLAB仿真分析表明,使用该故障诊断方法构建故障诊断模型时间短(为0.226 633 s),诊断准确率高,达100%,取得了较好的诊断效果。文中所用方法也可以推广应用到如轨道交通、船泊、采矿等有旋转体并需要进行实时数据采集、状态监测与故障诊断的领域。(本文来源于《广西大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
踏面擦伤论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以一次实际的地铁车辆轮对踏面擦伤事件为例,通过事件发生的经过和分析、验证得出最终结论,希望借此能帮助解决类似问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
踏面擦伤论文参考文献
[1].胡林桥,陈博,陈晓亮,邹梦.基于MEEMD包络谱的地铁列车车轮踏面擦伤诊断方法[J].科技创新与应用.2019
[2].颜吉泽.关于地铁车辆轮对踏面擦伤事件分析[J].技术与市场.2018
[3].黄旭军.关于铁路货车车轮踏面擦伤剥离故障伤损特征及几点建议[J].哈尔滨铁道科技.2017
[4].张银所.铁路车辆踏面擦伤智能定量检测系统分析[J].建材与装饰.2017
[5].陈春棉.铁道车辆车轮踏面擦伤原因及防范措施[J].科学家.2017
[6].赵蓉.高速列车轮对踏面擦伤轨上感知算法研究[D].北京交通大学.2017
[7].覃延,李志强,田宇.提速货车车轮踏面擦伤故障分析[J].铁道运营技术.2017
[8].韩强.广巴线DF_(4B)型内燃机车轮对踏面擦伤原因分析及对策[J].铁道技术监督.2016
[9].杨颖,田裕鹏,刘虹丹,胡杨建,戴胜然.基于图像纹理分析的车轮踏面擦伤检测[C].2016远东无损检测新技术论坛——现代无损检测要素——先进技术+高素质人员论文集.2016
[10].向伟彬,贺德强,苗剑,刘建仁,陈桂平.基于车载检测的列车轮对踏面擦伤故障诊断研究[J].广西大学学报(自然科学版).2016