Publication detail

A new friction condition identification approach for wheel-rail interface

Authors: Onat Altan | Voltr Petr | Lata Michael

Year: 2016

Type of publication: článek v odborném periodiku

Name of source: International Journal of Rail Transportation

Page from-to: 1-18

Titles:

Language	Name	Abstract	Keywords
cze	Nový přístup pro identifikaci třecích podmínek v kontaktu kolo-kolejnice	V posledních letech je zřejmý vzrůstající zájem o konstrukci inteligentních dopravních prostředků, které se mohou přizpůsobovat změnám okolního prostředí a mohou poskytnout informace o těchto změnách pro rozhodovací procesy. Pro bezpečnější a levnější dopravu hraje důležitou roli dynamické modelování takových vozidel a identifikace relevantních změn v prostředí na základě těchto modelů. V této studii je předložen postup založený na Kálmánově filtraci s body sigma (tzv. joint unscented KF), jímž lze odhadnout maximální součinitel tření jakožto parametr kontaktu kola a kolejnice. Tento postup zjišťuje maximální součinitel tření na základě hodnocení příčné a úhlové dynamické odezvy dvojkolí. Poskytuje při tom informaci o třecích podmínkách v kontaktu kolo-kolejnice, aniž by vyžadoval dodatečné zpracování dat odhadu.	UKF; identifikace tření; odhad parametrů; kolejová vozidla; dynamika dvojkolí; kontakt kolo-kolejnice
eng	A new friction condition identification approach for wheel-rail interface	In recent years, there has been an increasing interest in designing intelligent vehicles such that they can take necessary actions according to the environmental changes around them and they can inform decision makers about these changes. For safer and cheaper transport, dynamic modelling of these vehicles and identification of such changes in environment based on these models plays an important role. In this study, a sigma point Kalman filter-based scheme (i.e. joint unscented Kalman filter) is proposed to estimate maximum friction coefficient as a parameter in wheel-rail interface. This estimation scheme uses interpretation of lateral and yaw dynamic response of a wheelset to identify maximum friction coefficient. This joint unscented Kalman filter-based approach provides information about the friction conditions in wheel-rail interface without post-processing of estimated data.	joint unscented Kalman filter; friction identification; parameter estimation; railway vehicles; wheelset dynamics; wheel-rail contact

Search

Login for students

Login for employees

Publication detail

Departments

Other Parts

Map

Services

Popular Links