一种确定不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的方法

技术领域

本发明涉及电力机车技术领域，尤其涉及一种确定不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的方法。

背景技术

在电气化铁路中，受电弓滑板与接触网导线(简称“弓网系统”)的滑动电接触是电力机车的主要能量来源。受电弓滑板与接触网导线在进行电能传输时，其实际接触区域是由一些分散的小接触点组成，这些小接触点是形成电流通路的主要组成部分。一旦电力机车在高速和大电流条件下，滑动摩擦副的接触表面会发生剧烈变化，使得受电弓滑板表面粗糙度值的改变会直接影响这些小接触斑点的大小和数量，进而对电流传导过程中接触斑点数目、接触面积以及电流线的收缩程度造成影响，最终导致弓网接触电阻的波动，甚至是电流传导机理发生变化。由此可见，接触电阻的大小以及电流的传导机理是影响弓网电接触性能的关键因素之一。因此，选取合适的粗糙度值会大大改善滑动摩擦副间的接触状态，降低接触电阻值以及弓网滑板的摩擦损耗，提高弓网系统的受流质量，保障电力机车的长期稳定运行。

目前，针对摩擦副表面粗糙度对弓网接触电阻的影响研究，国内外学者主要集中在两个方面：(1)粗糙度的检测；(2)摩擦副粗糙表面接触模型的建立。其中，在第(1)种的粗糙度的检测中，通常采用确定性法、参数法、概率法和分形法来描述粗糙度表面。此时，参数法可以反映粗糙表面的不连续性，却忽略了粗糙表面的随机性；参数法可以对粗糙表面的粗糙度进行量化描述，但是特性参数众多、并且特性参数的准确度受限于测量仪器的分辨率；概率法能得到粗糙表面比较详细的信息，但是计算复杂；分刑法采用分形维数和尺度系数来描述粗糙表面，但仅凭这两个参数不能全面反映表面粗糙特征。在第(2)种的摩擦副粗糙表面接触模型的建立中，由于难以通过宏观实验的方式获得接触表面内部导电斑点的数量、分布、形状及尺寸，通过建立Hertz弹性接触模型、Bowden弹塑性接触模型、Archard弹性变形接触模型、Williamson-Greenwood(G-W)统计接触模型等，开展研究粗糙度对弓网接触电阻的影响，但是上述模型过于简化、表面粗糙度参数存在尺度依赖性或没有考虑微凸体之间的相互作用，导致理论计算与实际计算结果之间存在一定的偏差。

目前，关于不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的确定还未有相关研究方法。另外，在对受电弓滑板表面的粗糙度进行定量衡量时，不同粗糙度参数之间存在严重的尺度依赖性及其耦合关系，这对进一步探明弓网接触电阻的变化机理有着巨大的阻碍。

因此，有必要提供一种新方法，能够在确定不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重时，可以排除不同参数之间的尺度依赖性及其相互耦合关系，为弓网系统受电弓滑板的选取以及新型滑板的设计提供理论依据。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种确定不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的方法，能够排除不同参数之间的尺度依赖性及其相互耦合关系，为弓网系统受电弓滑板的选取以及新型滑板的设计提供理论依据。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种确定不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的方法，所述方法包括以下步骤：

S1、对实验获得的多个弓网接触电阻值进行预处理，以筛选出无异常的弓网接触电阻；

S2、提取所有无异常的弓网接触电阻的实验数据进行直观分析，以初步确定对弓网接触电阻影响较弱的粗糙度参数；

S3、将初步确定的粗糙度参数进行简单相关系数计算，以排除所述初步确定的粗糙度参数中对弓网接触电阻不相关或相关性极弱的粗糙度参数，得到相关性排除后的粗糙度参数，并对相关性排除后的粗糙度参数进行偏相关系数计算，以排除相关性排除后的各粗糙度参数之间的尺度依赖性及其耦合关系，得到相关性排除后的各粗糙度参数分别与弓网接触电阻变化规律间的偏相关系数；

S4、输出所得相关性排除后的各粗糙度参数均为弓网接触电阻的影响参数，并输出所得相关性排除后的各粗糙度参数的偏相关系数均为影响权重。

其中，所述步骤S1是通过格拉布斯Grubbs检验法来实现的，具体包括：

对实验获得的多个弓网接触电阻值由小到大进行排序，形成编号为{x

通过公式

确定检出水平α与临界值G

将计算的上侧检验统计量G

确定保留下来的弓网接触电阻值，以得到保留弓网接触电阻值的弓网接触电阻为无异常的弓网接触电阻。

其中，所述步骤S2中，对所有无异常的弓网接触电阻的实验数据进行直观分析是通过数据散点图、非线性拟合曲线及百分比堆积柱状图之中一种或多种来实现的。

其中，所述步骤S3中，偏相关系数的计算过程具体包括：

第一步、在排除与弓网接触电阻不相关或者相关性极弱的粗糙度参数后，进一步确定相关性排除后的各粗糙度参数为需要研究的粗糙度参数，其个数为m；

第二步、计算不同粗糙度参数与弓网接触电阻的m-1阶偏相关系数，其计算公式可由m-2阶偏相关系数的计算获得；其中，偏相关系数的具体计算公式为：

式中，r

如果变量间存在两个共同影响因素时，需通过计算二阶偏相关系数值来揭示两变量间的本质相关性，其值可通过一阶偏相关系数获得；其中，二阶偏相关系数的计算公式为：

式中，r

以此类推，可得m-1阶偏相关系数的计算公式为：

第三步、通过计算获得m个粗糙度参数与接触电阻的偏相关系数值，即为各参数的影响权重。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

本发明通过简单相关系数计算，排除对弓网接触电阻不相关或相关性极弱的粗糙度参数，并进一步结合偏相关系数计算，排除不同粗糙度参数之间的尺度依赖性及其相互耦合关系对弓网接触电阻的影响，实现从本质上揭示不同粗糙度参数对弓网接触电阻的影响权重及其影响排序，从而为弓网系统受电弓滑板的选取以及新型滑板的设计提供理论依据。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。

图1为本发明实施例提供的一种确定不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种确定不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的方法中Grubbs检验法对弓网接触电阻的实验数据进行预处理的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

如图1所示，为本发明实施例中，提出的一种确定不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1、对实验获得的多个弓网接触电阻值进行预处理，以筛选出无异常的弓网接触电阻；

具体过程为，通过Grubbs检验法对弓网接触电阻的实验数据进行预处理，如图2所示。

首先，对实验获得的多个弓网接触电阻值由小到大进行排序，形成编号为{x

其次，通过公式

接着，确定检出水平α(如0.05)与临界值G

然后，将计算的上侧检验统计量G

最后，确定保留下来的弓网接触电阻值，以得到保留弓网接触电阻值的弓网接触电阻为无异常的弓网接触电阻。

应当说明的是，通过Matlab编写Grubbs检验法的计算模型，设定Matlab程序，筛选并剔除实验数据中的坏点。在弓网滑动电接触实验中，由于电网电压的波动、机械振动、仪器测量以及数据统计等原因会使得某次实验的测量结果明显偏离整体的变化规律，对后续数据的分析与处理造成干扰。而Grubbs检验法可用于测量值的一致性检验，计算量小，操作方便，可筛选实验数据中的坏点并进行剔除。因此，采用Grubbs检验法可以提供可靠的实验数据，保障后续对不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的确定。

S2、提取所有无异常的弓网接触电阻的实验数据进行直观分析，以初步确定对弓网接触电阻影响较弱的粗糙度参数；

具体过程为，通过数据散点图、非线性拟合曲线及百分比堆积柱状图之中一种或多种来实现对所有无异常的弓网接触电阻的实验数据进行直观分析，以初步确定对弓网接触电阻影响较弱的粗糙度参数。

应当说明的是，数据散点图，用于直观的呈现不同粗糙度参数与接触电阻的变化规律。非线性拟合曲线用于对实验数据进行多元非线性拟合，进而可以通过曲线的变化趋势进一步确定不同粗糙度参数与接触电阻的变化规律。百分比堆积柱状图用于分析粗糙度参数在不同变化区段时弓网接触电阻的占比，以此来直观分析不同粗糙度参数对接触电阻的影响。

S3、将初步确定的粗糙度参数进行简单相关系数计算，以排除所述初步确定的粗糙度参数中对弓网接触电阻不相关或相关性极弱的粗糙度参数，得到相关性排除后的粗糙度参数，并对相关性排除后的粗糙度参数进行偏相关系数计算，以排除相关性排除后的各粗糙度参数之间的尺度依赖性及其耦合关系，得到相关性排除后的各粗糙度参数分别与弓网接触电阻变化规律间的偏相关系数；

具体过程为，首先，对初步确定的粗糙度参数进行简单相关系数计算，以排除所述初步确定的粗糙度参数中对弓网接触电阻不相关或相关性极弱的粗糙度参数，得到相关性排除后的粗糙度参数。

此时，简单相关系数的计算是对不同粗糙度参数与接触电阻的相关性进行初步计算，筛选并排除对弓网接触电阻影响极弱的粗糙度参数，进一步简化后续计算的复杂程度；其中，简单相关系数的计算公式为：

其次，对相关性排除后的粗糙度参数进行偏相关系数计算，以排除相关性排除后的各粗糙度参数之间的尺度依赖性及其耦合关系，得到相关性排除后的各粗糙度参数分别与弓网接触电阻变化规律间的偏相关系数。

此时，偏相关系数的计算排除各粗糙度参数之间的尺度依赖性及其耦合关系，计算单个粗糙度参数与弓网接触电阻变化规律的偏相关程度，且由于计算结果没有量纲，故其数值大小即可代表该粗糙度对弓网接触电阻的影响权重。

其中，该偏相关系数的计算过程具体包括：

第一步、在排除与弓网接触电阻不相关或者相关性极弱的粗糙度参数后，进一步确定相关性排除后的各粗糙度参数为需要研究的粗糙度参数，其个数为m；

第二步、计算不同粗糙度参数与弓网接触电阻的m-1阶偏相关系数，其计算公式可由m-2阶偏相关系数的计算获得；其中，偏相关系数的具体计算公式为：

式中，r

如果变量间存在两个共同影响因素时，需通过计算二阶偏相关系数值来揭示两变量间的本质相关性，其值可通过一阶偏相关系数获得；其中，二阶偏相关系数的计算公式为：

式中，r

以此类推，可得m-1阶偏相关系数的计算公式为：

第三步、通过计算获得m个粗糙度参数与接触电阻的偏相关系数值，即为各参数的影响权重。

S4、输出所得相关性排除后的各粗糙度参数均为弓网接触电阻的影响参数，并输出所得相关性排除后的各粗糙度参数的偏相关系数均为影响权重。

具体过程为，将步骤S3中相关性排除后的m个粗糙度参数记为弓网接触电阻的影响参数并输出，同时将获得m个粗糙度参数与接触电阻的偏相关系数值，即为各参数的影响权重。可以理解的是，将获得m个粗糙度参数与接触电阻的偏相关系数值按数值大小排序，便可获得对弓网接触电阻影响最大的粗糙度参数。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

本发明通过简单相关系数计算，排除对弓网接触电阻不相关或相关性极弱的粗糙度参数，并进一步结合偏相关系数计算，排除不同粗糙度参数之间的尺度依赖性及其相互耦合关系对弓网接触电阻的影响，实现从本质上揭示不同粗糙度参数对弓网接触电阻的影响权重及其影响排序，从而为弓网系统受电弓滑板的选取以及新型滑板的设计提供理论依据。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。