轮轨振动噪声系统设计毕业论文.doc

毕业设计(论文) 轮轨振动噪声信号的计算机处理系统设计学 号：Xxxxx姓 名：Xxx专 业：自动化系 别：电子信息与控制工程系指导教师：XxxxXxxx二一二年六月摘 要随着列车的快速发展以及车速的不断提高,轨道交通的振动和噪声问题越来越引起人们的重视。本文简要的叙述了轮轨振动噪声的的产生原因, 并分析了铁路噪声的组成。通过对国内外资料的分析得, 既然轮轨噪声不能完全的消除，那就想办法将其很好的利用起来。所以，合理的利用噪声，并建立起完善的行车安全监控系统刻不容缓。本研究我所承担的是基于轮轨振动噪声轨道列车行车安全监控系统研究课题中的“轮轨振动噪声信号的计算机处理系统设计”。我将轮轨噪声的采集，处理，行车安全运行监控系统的建立以及应用展开了叙述，使读者对此项内容有一个简单的了解，并希望此文能引起更多的人的注意，并对此展开更多的研究。关键词：轮轨噪声；噪声采集；霍尔传感器；噪声处理；MATLABABSTRACTWith the rapid development of the train and increasing speed , the vibration and noise induced by the rail transit is attended more and more. This paper briefly described the cause of wheel-rail noises,and analyzed the copmosition of the noise of the wheelrail noises.Through analyzing the data from home and abroad, I think that we dont eliminate noise totally ,but we can do our best to using the noise.So it is a brook no delay to use of noise reasonably and establish the safe train monitoring system.In this research, my question is The design of the computer processing system about wheel-rail noise ，which is a part of the paper that is about The research on safe train monitoring system of wheel-rail vibration and noise .I will account of some things about collecting wheel-rail noise, processing signals, establishing the safe train monitoring system and applicating it , I think it will help readers to learn about this content easily, and I hope this paper can attract more people s attention, and make them to conduct more researchs.KEYWORDS：wheel-rail noise;signal collection;Hall sensor; process noise;MATLABiii目 录摘 要iABSTRACTii目 录iii1绪论11.1目的及意义11.2国内外的现状11.3基本内容和技术方案12铁路噪声的种类以及产生原因42.1铁路噪声种类及产生原因42.2轮轨噪声种类及产生原因42.3铁路噪声的评价指标53轮轨噪声的采集73.1霍尔传感器的工作原理73.2信号采集83.3采集到的信号84轮轨噪声的采集124.1模数转换原理和数模转换原理概述124.2模数转换方法124.2.1直接法134.2.2间接法134.3数模转换器分类134.3.1电压输出型134.3.2电流输出型144.3.3乘算型144.4数模转换器的转换方式144.4.1并行数模转换154.4.2串行数模转换155轮轨噪声的采集175.1MATLAB的简介与应用185.2噪声采集与分析系统的设计195.3MATLAB的傅里叶分析215.4检测结果分析235.5轮轨振动噪声信号的应用265.5.1轮轨方面265.5.2判断两车行车信息27结论28致 谢29参考文献30附录 一32附录 二35南京信息工程大学滨江学院（论文）1 绪论通过对轮轨振动噪声信号的处理，我们可用来得到如此信息。1.可用来判断轮轨各部件是否处于正常状态；2.可用来判断两车的行车信息。1.1 即实现基于轮轨噪声检测的列车接近报警系统。该系统首先建立了轮轨激励振动的数学模型，然后通过Euler梁近似和降阶处理求解，得到了长钢轨的各阶固有频率，对现场采集的钢轨振动信号进行分析，由此发现明显存在钢轨的某些目的及意义随着高速铁路技术的不断发展，列车速度不断提高，使得铁路噪声污染与行车安全问题也越来越严重，因此，预测高速列车诱发的路基-地基系统的振动，提出合理的隔振、减振方法与利用对轮轨振动噪声的处理并建立相应的行车安全监控系统，是当今高速铁路发展中必须面对的问题。所以，合理的利用噪声，并建立起完善的行车安全监控系统刻不容缓。本研究我所承担的是基于轮轨振动噪声轨道列车行车安全监控系统研究课题中的“轮轨振动噪声信号的计算机处理系统设计”。阶次特征频率分量，且这些分量的能量在列车距离传感器1000m以内时有逐渐增大的趋势。对基于轮轨振动噪声检测列车接近报警系统的可行性进行了探讨。1.2 国内外的现状在欧美国家,铁路噪声早已引起各国政府、铁路运输部门、高等院校的高度重视, 政府发布的环境噪声绿皮书都对铁路噪声给予了充分的叙述.迄今为止, 已召开了六届有轨运输系统噪声国际会议。各个国家都在积极研究如何降低轨道噪声，并且在一定程度上得到了很大的进步。值得注意的是，多数的研究注重如何降低轨道噪声上，而对轮轨振动噪声的利用相对较少。但是事实上，利用轮轨噪声达到对列车运行安全实时监控也是有关噪声研究的另一个重要的课题，且具有非常重要的现实意义。1.3 基本内容和技术方案本课题是轮轨振动噪声轨道列车行车安全监控系统研究一部分，主要承担的是研究轮轨振动噪声信号的计算机处理系统设计。轮轨振动噪声是由一定的频谱组成的，故可用传感器将这些噪声采集起来进行信号处理。本方案通过计算机控制系统对轮轨振动噪声处理，将采集的信号与安全行车的标准信号相比较，从而判断列车运行中轮轨是否处于正常状态，实现行车系统的实时监控。设定正常情况下，不同车速，不同载重的每节列车轮轨振动噪声为L。将传感器采集的信号X，经过模数转换,以及程序处理，通过与标准数值L比较，判断列车运行是否处于安全状态，报警器是否需要发出警报，从而达到实时监控的目的。简要流程图如下：输入信号X计算机控制系统与行车安全噪声区间准值L进行比较，整理，判断NO报警器发出警报L1XVS,则保留这一位；若VinVS还是VinV来决定是否保留这一位。经过n次比较后，n位寄存器的状态即为转换后的数据。这种直接逐位比较型（又称反馈比较型）转换器是一种高速的数模转换电路，转换精度很高，但对干扰的抑制能力较差，常用提高数据放大器性能的方法来弥补。它在计算机接口电路中用得最普遍。4.2.2 间接法间接法不将电压直接转换成数字，而是首先转换成某一中间量,再由中间量转换成数字。常用的有电压-时间间隔(V/T)型和电压-频率(V/F)型两种，其中电压-时间间隔型中的双斜率法（又称双积分法）用得较为普遍。 模数转换器的选用具体取决于输入电平、输出形式、控制性质以及需要的速度、分辨率和精度。 用半导体分立元件制成的模数转换器常常采用单元结构，随着大规模集成电路技术的发展，模数转换器体积逐渐缩小为一块模板、一块集成电路。4.3 数模转换器分类D/A转换器是将输入的二进制数字量转换成模拟量，以电压或电流的形式输出。4.3.1 电压输出型电压输出型，如TLC5620 电压输出型DA转换器虽有直接从电阻阵列输出电压的，但一般采用内置输出放大器以低阻抗输出。直接输出电压的器件仅用于高阻抗负载，由于无输出放大器部分的延迟，故常作为高速DA转换器使用。4.3.2 电流输出型电流输出型，如THS5661A电流输出型DA转换器很少直接利用电流输出，大多外接电流电压转换电路得到电压输出，后者有两种方法：一是只在输出引脚上接负载电阻而进行电流电压转 换，二是外接运算放大器。用负载电阻进行电流电压转换的方法，虽可在电流输出引脚上出现电压，但必须在规定的输出电压范围内使用，而且由于输出阻抗高， 所以一般外接运算放大器使用。此外，大部分CMOS DA转换器当输出电压不为零时不能正确动作，所以必须外接运算放大器。当外接运算放大器进行电流电压转换时，则电路构成基本上与内置放大器的电压输出型相同，这时由于在DA转换器的电流建立时间上加入了运算放大器的延迟，使响应变慢。此外，这种电路中运算放大器因输出引脚的内部电容而容易起振，有时必须作相位补偿。4.3.3 乘算型乘算型如DA7533DA转换器中有使用恒定基准电压的，也有在基准电压输入上加交流信号的，后者由于能得到数字输入和基准电压输入相乘的结果而输出，因而称为乘算型DA转换器。乘算型DA转换器一般不仅可以进行乘法运算，而且可以作为使输入信号数字化地衰减的衰减器及对输入信号进行调制的调制器使用。 另外，按照输入数字信号的方式又分为串行DA转换器和并行DA转换器。4.4 数模转换器的转换方式4.4.1 并行数模转换数模转换有两种转换方式：并行数模转换和串行数模转换。图1为典型的并行数模转换器的结构。虚线框内的数码操作开关和电阻网络是基本部件。图中装置通过一个模拟量参考电压和一个电阻梯形网络产生以参考量为基准的分数值的权电流或权电压；而用由数码输入量控制的一组开关决定哪一些电流或电压相加起来形成输出量。所谓“权”，就是二进制数的每一位所代表的值。例如三位二进制数“111“,右边第1位的“权”是 20/23=1/8；第2位是21/23=1/4；第3位是22/23=1/2。位数多的依次类推。图2为这种三位数模转换器的基本电路,参考电压VREF在R1、R2、R3中产生二进制权电流,电流通过开关。当该位的值是“0”时,与地接通；当该位的值是“1”时,与输出相加母线接通。几路电流之和经过反馈电阻Rf产生输出电压。电压极性与参考量相反。输入端的数字量每变化1，仅引起输出相对量变化1/23=1/8,此值称为数模转换器的分辨率。位数越多分辨率就越高，转换的精度也越高。工业自动控制系统采用的数模转换器大多是10位、12位，转换精度达0.50.1。4.4.2 串行数模转换串行数模转换是将数字量转换成脉冲序列的数目，一个脉冲相当于数字量的一个单位，然后将每个脉冲变为单位模拟量，并将所有的单位模拟量相加，就得到与数字量成正比的模拟量输出，从而实现数字量与模拟量的转换。随着数字技术，特别是计算机技术的飞速发展与普及，在现代控制、通信及检测等领域，为了提高系统的性能指标，对信号的处理广泛采用了数字计算机技术。由于系统的实际对象往往都是一些模拟量（如温度、压力、位移、图像等），要使计算机或数字仪表能识别、处理这些信号，必须首先将这些模拟信号转换成数字信号；而经计算机分析、处理后输出的数字量也往往需要将其转换为相应模拟信号才能为执行机构所接受。这样，就需要一种能在模拟信号与数字信号之间起桥梁作用的电路-模数和数模转换器。将模拟信号转换成数字信号的电路，称为模数转换器（简称A/D转换器或ADC,Analog to Digital Converter）；将数字信号转换为模拟信号的电路称为数模转换器（简称D/A转换器或DAC,Digital to Analog Converter）；A/D转换器和D/A转换器已成为计算机系统中不可缺少的接口电路。为确保系统处理结果的精确度，A/D转换器和D/A转换器必须具有足够的转换精度；如果要实现快速变化信号的实时控制与检测，A/D与D/A转换器还要求具有较高的转换速度。转换精度与转换速度是衡量A/D与D/A转换器的重要技术指标。 随着集成技术的发展，现已研制和生产出许多单片的和混合集成型的A/D和D/A转换器，它们具有愈来愈先进的技术指标。本章将介绍几种常用A/D与D/A转换器的电路结构、工作原理及其应用。用非线性误差的大小表示D/A转换的线性度。并且把理想的输入输出特性的偏差与满刻度输出之比的百分数定义为非线性误差。5 轮轨噪声的采集本系统基于MATLAB编程语言，利用PC机+软件系统的形式实现通用的振动信号实时采集与分析系统。被测结构轮轨振动噪声信号经传感器输入到电荷放大器，经电荷放大器将信号放大一定的增益后，信号输入到多功能数据采集卡，然后由多功能数据采集卡将采集的信号输入到pc机进行分析处理。传感器电荷放大器数据采集卡PC机图5.1流程图因此我们把霍尔传感器与MATLAB相结合来建设一个轮轨振动噪声信号的采集与分析系统。现代噪声测试与分析技术是建立在声学测量理论、电子技术、数字计算技术和信号处理理论上的一门不断发展的技术。其中噪声采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的提升。但一般的噪声采集与分析系统通常价格昂贵、操作复杂、升级费用高，且有些仪器只能用于某个特定的测量分析项目，适用的范围较窄。笔者设计和研制的基于MATLAB的噪声信号采集与分析系统，通过声卡将传感器得到的模拟信号转换成数字信号存人计算机后，在MATLAB环境中完成数据的各项分析工作。实验证明，该系统是一种具有实际应用潜力的噪声采集与分析系统。 现阶段的声卡技术已相当成熟，价格也比专业采集卡便宜很多，其工作性能完全可以保障声音信号采集工作的顺利完成。比如，一般的声卡的声音处理芯片均能够以16 bit/48 kHz 工作，声卡内的数模转换器最高可提供24 bit/96 kHz的A/D转换模式，工作状态下最多能同时提供8个数据通道传输数据。对于噪声信号的采集和分析而言，声卡所具备的以上工作特性已具有足够高的采样率和量化精度，其性能甚至优于一些数据采集卡。因此，用声卡作为噪声信号的采集设备，不仅能满足信号分析的要求，而且性价比也很高。5.1 MATLAB的简介与应用MATLAB(Matrix Laboratory)是由美国MathWorks公司研制的一套用于工程计算与分析的软件环境。它以矩阵计算为基础，将计算及可视化程序设计融合在一个交互式的工作环境中，现已发展成为一个具有高性能数值计算的可视化科学计算环境，集成了数值计算、矩阵计算、信号处理与图形编辑等众多功能，具有高效的数值计算、符号计算、文字处理、可视化建模以及实时控制能力，被广泛地应用于信号与图像处理、控制系统设计、通信、系统仿真等诸多科研领域。MATLAB自带的数据采集工具箱(Data Acquisition Toolbox)是为简化和加快数据采集工作而专门设计的，该工具箱能更容易地将实验测到的数据进行分析和可视化操作。数据采集工具箱提供了一整套的命令和函数，可用来直接控制与PC机兼容的数据采集设备进行数据采集。这些设备包括：多媒体声卡，美国国家仪器E-系列，1200-系列接口板，Hewlett-PackardVXIE1432-系列接口板以及其它多种数据采集硬件设备。数据采集硬件设备的内部特性对MATLAB的接口完全透明，无论是使用一个或几个硬件设备，数据采集工具箱都会向所有硬件设备提供单一的和统一的接口。通过调用MATLAB命令和函数可对与PC机兼容的数据采集硬件设备进行访问并对它的属性进行可视化监控。因数据采集工具箱集成于MATLAB中，所以在数据采集的同时，既可对采集的数据进行实时分析，也可在存储后再进行处理，用户可针对数据分析的需要对测试条件的设立进行不断的更新。利用数据采集工具箱提供的命令和函数可控制数据采集的全过程。例如，采集前用户可设置所有的硬件设备的工作参数以满足采集任务的指标要求。在硬件设备运行时，可获取事件信息，评估采集状态，定义触发器和回访状态，预览数据以及进行实时分析。5.2 噪声采集与分析系统的设计首先将要分析的噪声信号的频率与强度范围确定下来，进而确定硬件设备的各项参数。笔者设计的噪声信号采集与分析系统由采集子系统和分析子系统2个子系统组成。采集子系统完成噪声信号的实时采集任务，即由MATLAB控制PC机声卡将传感器得到的模拟信号转变为数字信号存储在计算机中；分析子系统将采集到的数字信号进行时、频域分析及各项数值分析。采集系统的硬件安装硬件设备初始化硬件设备的配置采集数据的分析图 5.2 硬件使用流程图（1）采集系统的硬件安装将声卡插入PC机的PCI插槽，安装好相应的驱动程序后，将霍尔传感器与声卡的模拟输入端连接起来，需要注意的是模拟信号的引入应使用音频电缆或屏蔽电缆以减小干扰信号的引入。MATLAB6.1以上版本均采用了面向对象技术，所以在数据采集前必须用一个对象将声卡进行封装，创建对象后才可对声卡进行直接操作。（2）硬件设备初始化在MATLAB中为声卡生成一个操作对象，初始化该操作对象使MATLAB与声卡建立通信，并为已创建的声卡设备对象增加数据通道和触发通道。如果只设置一个数据通道，且系统采用手动触发方式时，可不设置触发通道。需要注意的是对声音传感器的选择, 应选择音频专用电缆或屏蔽电缆以减小噪声信号的引入。（3）硬件设备的配置根据所配声卡的工作特性和信号分析的设计要求，可设置相应的参数控制声卡在数据采集时的行为，常见的参数如内存的基地址、模数转换的采样速率、采样时间、预计模拟信号的输入/输出范围、采样触发方式、采样点数据的存储等。需要注意的是采样速率的值由声卡的物理特性决定，用户可选择一个声卡支持的采样速率。MATLAB支持电平触发、事件触发和手动触发3种触发方式来启动数据采集工作。在配置参数时要考虑到出现各种容易错误的情况，比如当输入的模拟信号过载或采集工作时突然断电等。MATLAB允许编程者以调用回调函数(Callback Function)和消息对话框(Message Box)的方式解决数据采集过程中出错应答和出错信息管理等问题。声音信号采集硬件配置的具体实现过程:sound= analogin put (winsound) ; % winsound 为声卡的驱动程序channel= addchannel( sound, 1) ; %添加通道为单声道set ( sound, SampleRate, 44100 ) ; % 设置采样频率为44100Hzset( sound, SamplesPerTrigger, 22050) ; %设置采样时间为0. 5sset( sound, TriggerType, manual) ; % 设置触发方式为手工触发. . . %其它的相关设置（4）采集启动设备对象，控制声卡开始采集数据，采集过程中可以向声卡发送控制命令，如暂停采集、退处采集等。采集到的数据被暂时存放在PC机的内存里，理论上可采集的最大数据量（即采集时间的最大长度）由PC机的内存容量决定，这一点相对于一般的数据采集系统而言有强的优势。MATLAB提供了记录采集过程中的所有犄殊事件的函数，可记录的事件包括采集设备的硬件配置、采集的启动时刻、采集时间、采样速率、通道数目等。如果采集过程中出现了错误出错的时刻、错误产生的来源以及数据的采集情况等信息也都会被记录下来作为以后工作的参考使用。要说明的是，执行完一次数据采集工作后应当删除设备对象，将内存中的数据存储在硬盘上之后释放数据存储所占用的内存空间，以备下一次采集能有足够的内存空间存储新的数据。声音信号采集的实现程序为:start( sound) ; %启动设备对象trytime= 0; data= 0; data, time = getdata( sound) ; %获取采样数据catchtime= 0; data= 0; disp(A timeout occurred) ;endstop( sound) ; % 停止设备对象delete( sound) ; %删除设备对象(5)数据的分析在MATLAB中调用频谱分析函数、功率谱分析函数或数值分析函数就可将采集到的数字信号分别进行频谱、功率谱分析等多种谱分析，并且可方便的将分析结果以面图的形式显示出来。5.3 MATLAB的傅里叶分析MATLAB的傅里叶分析傅里叶分析是数字信号处理的基础，是频域分析的重要工具。在振动与噪声分析中，常会遇到处理噪声信号等数字信号的问题。傅里叶分析包括：连续傅里叶级数、连续傅里叶变换、离散时间傅里叶级数离散时间傅里叶变换。通过这些变换，可将一个信号分解为表征信号频域特性的不同正弦波分量的组合。建模：设产生60Hz和150Hz带噪声的信号源，并用傅里叶变换方法查找主频信号。我们利用MATLAB进行分析。MATLAB编程如下：产生有噪声的声源信号并提取离散信号t=0：0001：06：噪声信号的主频为60 Hz和150 Hzx=sin(2 pi 60 t)+sin(2 pi 150 t)：y=x+2 randn(size(t)；plot(1000 t(1：50)，y(1：50)title(Signal Corrupted with ZeroMean Random Noise3xlabel( time(ms)grid on；进行5l2点的快速傅里叶变换Y=ft(y，512)；功率谱测量计算Pyy=Y conj(Y)512；f=1000(0：256)512；绘制频谱图形figure；plot Pyy(1：257)title( Frequency content of yxlabel(frequency(Hz)grid on；所得结果见图5.3和图5.4。图5.3 带噪声的原始信号图5.4 傅里叶变换后的频率分布5.4 检测结果分析我们用磁电式加速度传感器在现场采集了列车接近及经过时的钢轨振动信号，其实验系统框图，如图5.5所示。图5.5 实验系统框图测得的钢轨振动信号，如图5.6所示。如图5.6(a)所示，为长时问序列原始信号波形，在从开始采集至210s之前波形为列车离现场采集点距离较远时信号；如图5.6(b)所示，为列车经过传感器正上方时信号时域波形图；如图5.6(c)所示，为列车由远到近接近传感器时信号时域波形图。图5.6原始信号时间振幅关系图图5.6(a) 原始信号时域波形图图5.6(b) 列车经过传感器正上方时信号时域波形图图5.6(c) 列车逐渐接近传感器正上方时信号时域波形图对信号时域进行频谱分析可以得到信号的频域特征，如图5.6所示，信号进行频谱分析可得信号的谱分析图，如图4所示。如图5.7(a)所示，为列车经过前200s功率谱，如图5.7(b)所示，为列车经过前100秒功率谱，如图5.7(c)所示，为列车经过前10秒功率谱，如图5.7(d)所示，为列车经过后10s功率谱。对采集到得260s时域信号每隔5s取2s数据进行幅值谱分析与功率谱分析并相互比较和判断，以提取信号的主要特征频率，如图5.8所示。如图5.7所示，信号的功率谱中可以明显的读出信号在150Hz、245Hz、340Hz、450Hz以及630Hz附近有较明显的峰值，查数据并对比得知，发现这些特征频率正好是钢轨的某些阶次固有频率。在列车经过传感器正上方时，由于列车自身的复杂的振动对钢轨振动的巨大影响左右，信号的功率谱较为杂乱难以判别其主要特征频率。图5.7 振动信号频谱分析图如图5.8所示，特征频率分量所对应的能量随时问变化规律看，各个频率分量的能量在整个时间轴上的(0150)s之间分布杂乱，基本上没有任何规律可循，但在列车接近前(150210)s左右至列车经过传感器上方的时间内能量有逐渐变大的趋势，并且能够明显的看出在列车经过传感器正上方时各频率分量的能量有突变的现象产生。图5.8（a）150HZ分量图5.8（b）340HZ分量图5.8（c）450HZ分量5.5 轮轨振动噪声信号的应用5.5.1 轮轨方面此系统需要长期的跟踪检测，并将其各种数据输入电脑中生成一个数据库。主要记录并统计在不同轨道，不同车速，不同载重，以及轮轨各部件正常情况下，列车所产生的轮轨噪声大小。在监测噪声的时候，调出相应的车速，载重下的轮轨噪声L，并将新的噪声与其比较，若在这个安全行车噪声区间内就正常显示；若不在这个安全区间之中，就报警，提示相关人员作出相应的应对措施。5.5.2 判断两车行车信息整理数据库的同时还需要统计，在不同车速，不同载重的情况下，两车在安全距离，其安全噪声是多少，如果新采集的噪声大于安全噪声L的最大值，发出警报，提示司机作出检查，一方面检查是否处于相同轨道，另一方面检查列车是同向的还是相向的，再作出相应的对策。北京交通大学海滨学院毕业设计（论文）结论毕业毕业论文即将结束，在这段日子里，我感到了时间的重要性和紧迫性，也锻炼了自己的心理素质，感想很深。早在论文前期我就收集了大量的资料，并且阅读了大量的相关文献，对轮轨噪声的产生原因及分类、传感器、MATLAB和轮轨振动噪声信号的采集与分析系统进行了简单的了解和分析，并且又重新的温习了下MATLAB这个功能很强悍的软件。目前，理论研究工作已基本完成，但具体情况还需与实际相结合。通过本课题的研究，我得到如下几点：一：了解到国内外对轮轨噪声的研究现状，并且知道了将来对轮轨噪声的研究方向。二：全面的了解了该课题的研究步骤。首先从分析产生原因开始，其次采集信号，处理信号，利用信号。三：对传感器，滤波器，放大器，A/D转换器，D/A转换器，MATLAB等有了更深的认识，我相信这些一定会给将来的工作上提供很多帮助。四：虽然论文告了一段落，但是我深知，并且由于时间的缘故，此次的论文还差的很多，尤其是各个章节的衔接，以及整个系统中很多细小的环节并没有考虑到位。五：要正式的将其转换为实际的应用，即真正意义上实现通过轮轨振动噪声对列车安全运行实时监控还是有相当大的距离，但是在今后的工作中，我会继续对此研究，争取为我国铁路事业贡献自己的力量。致 谢本毕业论文的工作是在xxx老师的悉心指导下完成的，xxx老师严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢这半年来王老师对我的关心和指导。xxx悉心指导我们完成了毕业论文，在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助，尤其是xxx有段时间在周末加班给我们收集资料，进行辅导让我感触颇深，在此再次向王老师表示衷心的谢意。在撰写毕业论文期间，xxxx、xxx等同学对我毕业论文中的材料收集研究工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的感激之情。另外也感谢家人，他们的理解和支持才使我能够在学校专心完成我的学业。参考文献1雷晓燕,圣小珍.铁路交通振动与噪声M.北京：北京科学出版社，20042房建,雷晓燕.城市轨道交通列车噪声预测模型研究J.城市轨道交通研究，20063雷晓燕,刘林芽,练松良.轨道交通噪声计算方法研究J.噪声与振动控制,20064王泽华,隋树林,唐亚明.基于功率谱平均的列车接近预警系统的研制J仪器仪表用户，20055刘正平,程蔚,冯召勇,杨卫平.基于轮轨噪声检测的列车接近报警研究J.机械设计与制造，20116杜锦程,薛军兴.基于移动通讯网络的提速列车接近报警系统研究J.铁道机车车辆，20087刘静茹,马筠,张海波.轮轨运行状态对轮轨噪声及振动的影响分析J.铁道劳动安全卫生与环保，20108徐志胜,翟婉明.轮轨噪声预测模型研究概况及新进展J.噪声与振动控制，20079圣小珍，雷晓燕.欧洲铁路轮轨噪声研究概况J.铁道工程学报年，2001（6）10房建,雷晓燕,练松良,程小平.铁路噪声预测方法研究J.噪声与振动控制，201011杨清雷.基于轮轨激励声检测的列车接近报警系统研究D：硕士学位论文中国海洋大学，200512王昌林.高速铁路噪声与振动因素的分析及其对策的探讨J. 中国学术期刊电子出版社.1994-200813孙大新，高亮.高速铁路轮轨噪声及其控制措施N.中国安全科学学报1995-200614卜建清，高勇利，袁向荣.减小铁路振动与噪声影响的方法N. 铁道工程学报2001年第3期15李德军.浅谈铁路噪声污染的治理J.云南环境科学, 1998,(4):4850.16ISO/DIS 3095，2 001 Railway application-Acoustics-Measurement of noise rail bound vehicles17ISO/DIS 3381:2001 Railway application-Acoustics-Measurement of noise hound vehicles emitted by inside rail附录 一高速铁路轮轨噪声理论计算与控制研究杨新文，翟婉明 (博导)(1兰州交通大学数理与软件工程学院，甘肃兰州730070；2西南交通大学牵引动力国家重点实验室，四川成都610031)关键词：高速铁路；无砟轨道；耦合动力学；轮轨噪声；有限元法；边界元法；声辐射；吸声板；声屏障中图分类号：U211.5；TB533.2文献标识码：A轮轨噪声是铁路主要的噪声源。针对高速铁路轮轨噪声辐射问题，综合运用车辆一轨道耦合动力学理论与噪声辐射理论，建立高速铁路轮轨噪声预测模型，应用数值仿真的方法研究高速铁路轮轨噪声产生机理、辐射特性、传播规律以及控制技术。主要研究内容和结论如下。(1) 轮轨系统结构导纳和声辐射效率是预测轮轨噪声非常重要的2个基础性问题。运用有限元方法计算分析轮轨系统结构导纳特性，在此基础上运用边界元方法研究轮轨系统结构的声辐射效率。(2) 利用程序设计语言FORTRAN95编制轮轨噪声预测分析系统WRNOISE(WheelRail Noies)，并与已有的轮轨噪声预测模型. TWINS(Track and Wheel Interaction Noise Sim ulation) ，STTIN(Simulation of Train and Track Interaction Noise) 及实测数据进行比较研究。结果表明：WRNOISE预测系统的预测结果，与TWINS模型预测结果基本吻合；比STTIN模型预测轮轨噪声结果更加精确；与高速铁路实车试验测试结果相比较，除个别频段有差异外，在5004000Hz频段内变化趋势是一致的。(3) 利用WRNOISE预测系统，对高速列车通过无砟轨道区段时产生的轮轨冲击噪声和滚动噪声进行理论分析，探明车轮扁疤、钢轨焊缝接头产生轮轨冲击噪声的机理，以及轮轨表面粗糙度激发轮轨滚动噪声的频谱特性、时程特性和声传播规律。结果表明：车轮扁疤和钢轨焊缝接头产生的轮轨冲击噪声能量主要集中在中高频段；随着列车速度的提高，轮轨系统结构缺陷会激发更严重的噪声辐射；轮轨系统各结构部件对轮轨噪声的主要贡献是钢轨辐射的中、高频噪声，车轮辐射的高频噪声，轨道板或道床板辐射的中、低频噪声；轮轨滚动噪声频谱呈现宽频带特性，能量主要集中在4004000Hz范围内；在距线路中心线550m范围内，轮轨噪声声压级随着距离加倍而衰减36dB(A)，基本满足有限长线声源随距离衰减的规律。(4) 利用WRNOISE预测系统进行高速铁路轮轨系统结构参数的低噪声化研究。结果表明：在不影响行车安全的情况下，适当地增加车轮辐板厚度，可以降低500Hz以上高频段的车轮噪声；直型辐板车轮比起S型辐板车轮，能有效地降低在3001000Hz频段轮轨噪声；适当地增加钢轨质量，可降低钢轨和轨道板在高频段的振动与噪声；轨下胶垫刚度对降低轮轨噪声辐射影响不大。轨下胶垫阻尼越大，振动能量在向轨下基础结构传递过程中的损耗也越多，对降低轮轨系统振动与噪声是有利的。对于有砟轨道，轨枕和道床参数对轨下部件的噪声辐射影响较大，而对车轮和钢轨噪声辐射影响甚微。适当增加轨枕质量、降低道床刚度和增加道床阻尼，可有效地降低轮轨系统的振动与噪声。对于板式轨道，增加轨道板质量，能有效地降低轨道板噪声的辐射，从而从整体上降低轮轨噪声的辐射；采用高弹性模量的CA砂浆，可有效降低轨道板噪声；对环境要求较高的高速铁路，增设板下橡胶垫板，能降低轮轨系统的振动与噪声。(5) 利用WRNOISE预测系统，研究多孔吸声板的空隙率、厚度和孔径对降低轮轨噪声的影响。结果表明：多孔吸声板空隙率越大，对轮轨噪声吸声效果越好，但太大会降低对高频噪声的吸收；吸声板厚度越厚，对轮轨噪声吸声效果越好；吸声板孔径在0.20.4mm范围内，孔径越大，对轮轨噪声吸声效果越不利。(6) 运用边界元法研究声源的频率、声屏障安装位置、声屏障结构型式及声屏障表面敷设吸声材料等因素对其降噪效果的影响。结果表明：声屏障对高频噪声辐射的降噪效果比低频噪声的要好；声屏障高度越大引起的声压插入损失越大；对不同结构型式的声屏障的吸声效果，直立型声屏障的降噪效果最差，圆弧型、倒L型、内倾型次之，A字型、T字型和V字型最佳；声屏障内侧表面敷设低阻抗的吸声材料，具有良好的降噪效果。 33附录 二The oretical Calculation and Control Study on the WheelRail Noises of High Speed Railway(Abstract of the Ph.D.Dissertation)YANG Xinwen，ZHAI