摘要：车轮踏面通常存在麻坑等缺陷，实测车轮非圆化信号往往包含高频噪声干扰，有时也会因为客观因素致使信号首尾端点不闭合。车轮非圆化是车辆—轨道耦合动力学模型中重要的轮轨界面激扰，对轮轨动力相互作用仿真和车轮非圆化磨耗预测具有重要影响，选取合适的平滑方法是保证仿真结果准确性的关键。本文研究了基于EN 15610标准、傅里叶级数、移动平均和形态学滤波等四种常用方法在实测车轮非圆化信号处理中的平滑效果，并讨论了四种平滑方法在车轮多边形磨耗预测中的适用性。结果表明，在处理实测非圆化信号时，傅里叶级数和移动平均两种方法既能达到良好的平滑去噪效果、保留原始信号的波形特征，又能保证车轮不圆数据首尾闭合。此外，这两种方法也适合在多边形磨耗预测中使用，使用时建议傅里叶级数的阶数取值大于60，移动平均的平滑窗口长度取17 mm左右。
文章目录
1 车轮不圆数据平滑处理方法
1.1 基于EN 15610的平滑方法
1.1.1 尖峰去除
1.1.2 曲率处理
1.1.3 端点去趋势
1.2 基于傅里叶级数的平滑方法
1.3 基于移动平均的平滑方法
1.4 基于数字形态学滤波的平滑方法
2 平滑效果对比分析
3 平滑方法在磨耗预测中的应用
3.1 车轮非圆化磨耗预测模型
3.2 车轮不圆对轮轨相互作用的影响
3.3 平滑方法对多边形磨耗预测的影响
3.3.1 不平滑磨耗
3.3.2 傅里叶级数
3.3.3 移动平均
3.3.4 EN 15610和形态学滤波
3.3.5 平滑更新策略
4 结论
