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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明属于城市轨道交通技术领域，具体公开了一种受电弓碳滑板磨损监测与预测方法、系统及介质，该方法包括如下步骤：S1，获得不同工况下的动态性能仿真数据；S2，获取碳滑板磨耗数据，形成碳滑板磨耗离线测量数据、受电弓与接触网之间实时接触载荷、弓头实时振动加速度数据；S3，构建动力学轻量化代理模型；S4，构建受电弓碳滑板磨损预测虚拟仿真模型；S5，实现受电弓‑接触网系统物理实体测量数据及受电弓碳滑板磨损预测虚拟仿真模型的虚实数据交互和信息融合；S6，预测数字孪生驱动的受电弓碳滑板磨损以及剩余使用寿命。采用本技术方案，充分考虑受电弓碳滑板在多种影响因素下产生的磨损量，保证较高计算效率的同时更加接近实际情形。

主权项：1.一种数字孪生驱动的受电弓碳滑板磨损监测与预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取待监测的受电弓-接触网组件的基本参数，建立受电弓的多刚体模型与接触网的有限元模型，受电弓-接触网系统的刚柔混合动力学模型，通过所建立的模型获得不同工况下的动态性能仿真数据；S2，对实际的受电弓-接触网系统的弓头碳滑板进行定期扫描成像拍照，并根据机器视觉算法完成碳滑板的图像识别计算，获取碳滑板磨耗数据；对在役的城轨车辆车顶受电弓弓头碳滑板处安装应变传感器与加速度传感器，采集受电弓运行时的碳滑板应变数据与振动加速度，依据标准文件，对碳滑板的等效刚度和等效长度进行标定，并据此标准文件实现应变到载荷转换，得到弓网之间的接触载荷数据，最终形成碳滑板磨耗离线测量数据、受电弓与接触网之间实时接触载荷、弓头实时振动加速度数据；S3，根据步骤S1获得的不同工况下的动态性能仿真数据，采用拉丁超立方试验设计方法，选取多个关键输入输出参数进行采样设计，根据试验设计结果，采用径向基函数神经网络RBFNN代理模型，构建具有准确输入输出映射关系的动力学轻量化代理模型，进行动态性能数据的轻量化仿真；S4，根据Archard黏着磨损计算公式，考虑电气磨损与电弧磨损的影响，计算碳滑板表面总耗散功率和受电弓碳滑板接触副的磨损量，构建受电弓碳滑板磨损预测虚拟仿真模型；S5，根据步骤S2实时采集的受电弓-接触网动态接触力与弓头振动加速度测量数据，构建多目标优化函数f，采用模式搜索法对步骤S3的动力学轻量化代理模型进行参数辨识和模型校正；将校正后的动力学轻量化代理模型实时仿真获得的接触力代入步骤S4中的受电弓碳滑板接触副的磨损量计算公式中，实时计算受电弓碳滑板接触副的磨损量与轮廓曲线，实现受电弓-接触网系统物理实体测量数据以及步骤S4构建的受电弓碳滑板磨损预测虚拟仿真模型的虚实数据交互和信息融合；S6，根据步骤S5受电弓-接触网系统的磨损量实时测量数据，依据预设的评价标准，通过外推磨损趋势，预测数字孪生驱动的受电弓碳滑板磨损以及剩余使用寿命。

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百度查询： 重庆大学 受电弓碳滑板磨损监测与预测方法、系统及介质