基于EMD的气动载荷作用下动车组横向振动提取研究邵云龙，陈春俊，何洪阳（西南交通大学机械工程学院，四川成都610031以线路，由图可知加速度在0~20Hz频段内有峰值突起；气压的时域、频域如所示，频谱图中幅值大的频率小于50Hz.根据会车压力波的频率特征并考虑减小计算误差，本文确定气动载荷引起的振动频率范围分布在0.735~50Hz之间。
设计一个通带截止频率0.735Hz，阻带截止频率50Hz，边带区衰减0.1dB，截止区衰减30dB的2阶切比雪夫滤波器带通滤波器，并利用滤波器对明线和会车工况的横向振动数据进行滤波处理，其时频谱（b）频域图会车横向振动加速度时频图（b）频域图会车气压时频图（b）频域图明线与明线会车振动IMF频谱对比IMF5分量频谱对比图表1会车气压与振动IMF相关性表气压振动分量图对比如所示。高速动车组在线路上运行时，车体受到的横向振动主要是由轨道不平顺和气动载荷作用引起的，由图可初步观察出：动车组在明线上运行时，列车横向振动主要由轨道不平顺引起；会车时横向振动在时域上与明线运行时非常相近，仅在会车时的头波、尾波处有较明显的区别；在明线与会车横向振动的频域对比中，低频段有明显区别，而高频部分幅值相当，会车时的振动频谱有较多的大幅值低频分量。
（b）明线会车滤波处理后明线与会车振动对比3气动载荷引起的横向振动提取首先对滤波后的明线与明线会车两种工况下的横向振动进行EMD分解，对比两种工况下振动的各个分量，作为气动振动提取的依据之。EMD分解出来的IMF分量包含了信号从高到低不同频率段的成分，每个频率段的频率分辨率都随信号本身变化，具有自适应多分辨分析特性。以此来作为提取的第2个依据。其结果较多，部分数据如表1所示。
EMD的重构是由于EMD方法具有完备性，即分解后的各个分量相加就能获得原始信号的性质。
无气动载荷作用下横向振动时频图（a）时域图（b）频域图提取气动载荷引起的横向振动时频图根据以上两个依据选出明线与会车工况有明显区别的振动加速度分量IMF5，以及横向振动分量中与气压分量相关系数>0.4的对应分量IMF6MF7与R8重构数据，并认为重构后数据即为气动载荷引起的振动特性，其时频域特性如所示。气动载荷引起的振动特性在时域上与气压变化变化规律大致相同，幅值范围为-0.48~0.68 m/s2；频率主要集中在Hz幅值较大。
利用此方法提取的气动载荷下的横向振动特性对比西南交通大学的李雪冰等通过建立CFD车体模型仿真明线会车压力波作用下车体受到的横向振动特性非常接近，证明此种方法能提取较正确的气动振动特征。
4气动载荷对列车横向平稳性的影响车体的横向加速度是评价车辆横向平稳性中重要的参数之。本文对明线会车时车体横向振动加速度提取出由气动载荷引起的横向振动，其提取后的余项即是由轨道不平顺以及车辆自身结构特点等引起的车体横向振动。利用上文选出气动载荷引起的横向振动分量后剩余的IMF分量，包括IMF1、IMF2MF3与IMF4，进行数据重构，获得动车组在没有气动载荷作用下运行时的车体横向振动加速度。其时频图如所示，由图可看出动车组在明线会车时不考虑气动载荷下的横向振动在时域上幅值范围为-0.25~0.25m/s2，与明线运行时车体横向振动波形相似；在频域上主要集中在低频段0~20Hz内，并在4，11.4，15Hz处有较大幅值。
有无气动载荷时横向振动对比图对比气动载荷引起的横向振动与无气动载荷时车体的横向振动，如所示。可以看到在考虑明线会车的气动载荷影响时，动车组的横向振动明显增加，横向加速度大时增加近3倍。
5结束语本文拟研究种基于希尔伯特EMD分解方法的实验数据处理方法，用来提取动车组横向振动中气动载荷引起的振动特征。提取到由气动载荷引起的动车组横向振动以后，将考虑和不考虑气动载荷时的动车组的横向加速度进行了对比分析，得出结论：在明线会车工况下，引起动车组横向振动的主要因素是车体受到会车压力波作用产生的气动载荷；会车时气动载荷使动车组的横向平稳性恶化变差。因此高速动车组在会车时的气动振动问题应成为科研人员设计车型、结构等必须考察的重点问题采用同样的方法可以求得对象层5个LRU对评价层5个评价指标的单排序，在此直接给出计算元的基础参数：K1=0.227 1.由式（6）可以得到系统基础参数Ks=0.1973.选取大于系统测试性要求指标忍的大可能实现值P=0.99，由测试性指标分配值与其基础参数成正比可知K=0.2056，再由式（7）可求出各组成单元的分配值：乃=1.097到Ps=0.9554，大于Pr，各LRU得到了合适的分配指标。
4结束语本文首先针对传统测试性分配方法的不足，将可拓层次分析法运用到测试性分配中，并采用适宜于计算准确权值的10A0~18/2标度构造判断矩阵，该方法考虑了人们判断的模糊性和不确定性，减小了因人为因素带来的误差。其次，运用D-S证据理设备为研究对象进行案例应用，针对故障检测率这一指标进行了测试性分配，通过对分析结果的修正，求得了合适的分配指标，结果表明此方法是可行的。
