基于经验模态分解算法的列车超偏载检测的任务书.docx

基于经验模态分解算法的列车超偏载检测的任务书
任务书
一、任务背景及目的
在现代列车运输中，车辆的安全性是至关重要的。列车超偏载是指列车的重量超过了设计重量，这可能会导致车辆跑偏以及轨道的磨损加剧，严重的情况还可能导致列车脱轨，造成人员伤亡和重大事故。因此，超偏载检测是列车运输安全的基本保障之一。
传统的列车超偏载检测方法主要是通过称重系统对车轮和轮轴进行称重，进而计算列车质量和重心位置。该方法需要在车辆停靠时进行，增加了列车运行的时间和成本。而基于振动信号的检测方法不受车辆速度、路段等因素影响，能够在列车运行时实时检测超偏载情况。因此，采用振动信号进行列车超偏载检测的研究具有很高的现实意义和应用价值。
本项目旨在利用经验模态分解算法对列车振动信号进行处理和分析，从而实现列车超偏载的实时检测，为现代列车运输的安全提供保障。
二、任务内容
1.收集列车振动信号数据，建立列车超偏载检测算法的数据集。
2.了解经验模态分解算法的原理和使用，利用MATLAB按照步骤进行数据处理。
3.从列车振动信号中提取相关特征参数，如轮轴频率、轮径频率等。
4.建立列车超偏载检测模型，并进行算法验证。
5.在实验室环境下对列车超偏载检测算法进行验证和优化，提高算法准确性和稳定性。
三、任务分工
1.数据采集：负责收集列车振动信号数据，并将数据整理和存储。
2.算法处理：负责对信号进行分析和处理，提取特征参数并建立超偏载检测模型。
3.算法验证：负责对算法进行验证和优化，提高算法准确性和稳定性。
4.报告撰写：负责整理数据分析和算法应用结果，撰写报告并进行总结。
四、任务计划
1.第一周：研究经验模态分解算法的原理和使用，准备相关软件和数据集。
2.第二周：对采集的列车振动信号进行数据处理和分析，提取相关特征参数。
3.第三周：建立列车超偏载检测模型，并进行算法验证。
4.第四周：在实验室环境下对列车超偏载检测算法进行优化和验证，提高算法准确性。
5.第五周：撰写实验报告，总结算法应用结果，并提出改进方案。
五、任务要求
1.完成数据采集和算法处理工作。
2.具备MATLAB编程能力，熟悉经验模态分解算法的原理和使用。
3.撰写规范、准确的实验报告，能够对算法应用结果进行分析和总结。
4.具备团队合作精神，配合完成任务计划，并及时汇报工作进展。
六、参考文献
[1]李振江，和山红.基于经验模态分解的列车振动特性分析[J].机车电传动,2018,38(12).
[2]周秀忠，田宝锋，张苑嘉，小林智之.基于振动信号的列车超偏载预警研究[J].中国铁道科学,2016,37(3).
[3]高泽玉，史治南，李辉，等.基于经验模态分解与小波分析的高速列车振动信号分析[J].华中科技大学学报(自然科学版),2019,47(2).