Use of In-Operation Modal Analysis for the dynamic identification of rail-head irregularities and train modal parameters: Functional design of a novel device for railway diagnostic vehicles

The Operational Modal Analysis (OMA) represents one of the most used techniques for the structural identification in civil engineering. Unfortunately, the NExT hypotheses (Natural Excitation Techniques) make the OMA not applicable to a railway vehicle. In this context , the present document shows the functional design of a novel device for railway diagnostic vehicles, capable to implement the so called “In-Operation Modal Analysis” (based on a particular modal partial fraction decomposition of the power spectral densities, or PSD, response matrix, specifically dedicated to the case of track-vehicle interaction) for the dynamic identification of train modal parameters and rail-head irregularities, which represent one of the principal sources of excitation for a railway vehicle. This method allows the indirect characterization of statistical properties of rail surface roughness, starting from the output signals (e.g., accelerations) acquired on vehicles in working conditions, combined with some knowledge about the frequency response functions (FRFs) matrix of the vehicle. Moreover, by exploiting homogeneity properties, it is possible to reduce the number of quantities to be estimated for the features evaluation of parallel track profiles belonging to the same running surface. Then it is allowed to identify specific roughness statistical properties, such as the associated auto-power spectral densities (auto-PSDs) and their relevant coherence function. This modal structure incorporates train modal parameters and statistical rail-roughness as unknowns to be identified by employing data from a simple set-up of accelerometers distributed only on some strategical measuring points of the vehicle. The aforementioned identification strategy is applied through three different dynamic analytical models for train vibrations: a half-train multi-body model with 6 degrees of freedom (2 degrees of freedom dedicated to the vertical and pitch motions of the vehicle body and 4 degrees of freedom to describe the vertical and pitch motions of each of the two bogies; the wheels are modeled as massless and directly in contact with the rail profile), a half-train multi-body model with 10 degrees of freedom (2 degrees of freedom dedicated to the vertical and pitch motions of the vehicle body, 4 degrees of freedom to describe the vertical and pitch motions of each of the two bogies and, in conclusion, 4 degrees of freedom for the vertical motions of each wheel of the four axles), and a full-train multi-body model consisting of 17 degrees of freedom (where roll motions of vehicle body, bogies, and axles are also observed). Finally, experimental measurements, recorded over several runs of a properly armed diagnostic vehicle, have been processed to prove the incredible potential of this brand-new device.

L'Analisi Modale Operazionale (OMA) rappresenta una delle tecniche più utilizzate per l'identificazione strutturale nell'ingegneria civile. Sfortunatamente, le ipotesi NExT (Natural Excitation Techniques) rendono l'OMA non applicabile ad un veicolo ferroviario. In questo contesto, il presente documento mostra il progetto funzionale di un nuovo dispositivo per veicoli diagnostici ferroviari, in grado di implementare la cosiddetta "In-Operation Modal Analysis" (basata su una particolare modal partial fraction decomposition della matrice delle densità spettrali di potenza, o PSD, delle risposte del sistema, specificatamente dedicata al caso di interazione binario-veicolo) per l'identificazione dinamica dei parametri modali del treno e delle irregolarità della testa della rotaia, le quali rappresentano una delle principali fonti di eccitazione per un veicolo ferroviario. Questo metodo consente, a partire dai segnali di output (come le accelerazioni) acquisiti sui veicoli in condizioni di lavoro e combinandoli con un’adeguata conoscenza della matrice delle funzioni di risposta in frequenza (FRF) del veicolo stesso, la caratterizzazione indiretta delle proprietà statistiche della rugosità superficiale della rotaia. Inoltre, sfruttando le proprietà di omogeneità, è possibile ridurre il numero di grandezze da stimare per la valutazione delle caratteristiche di profili di binari paralleli appartenenti alla stessa superficie di rotolamento. Quindi è consentito identificare specifiche proprietà statistiche di rugosità, come le auto-densità spettrali di potenza (auto-PSD) e la relativa funzione di coerenza. Questa modello suppone i parametri modali del treno e la rugosità della running surface come incognite, da identificare utilizzando i dati di un semplice set-up di accelerometri distribuiti su alcuni punti strategici del veicolo. La suddetta strategia di identificazione viene applicata attraverso tre diversi modelli dinamici: un modello half-train multi-body con 6 gradi di libertà (2 gradi di libertà dedicati allo scuotimento verticale e di beccheggio della cassa del veicolo e 4 gradi di libertà per descrivere i moti verticali e di beccheggio di ciascuno dei due carrelli; le ruote sono modellate come prive di massa e direttamente a contatto con il profilo della rotaia), un modello half-train multi-body con 10 gradi di libertà (2 gradi di libertà dedicati allo scuotimento verticale e di beccheggio della cassa del veicolo, 4 gradi di libertà per descrivere i moti verticali e di beccheggio di ciascuno dei due carrelli e, infine, 4 gradi di libertà per i moti verticali di ciascuna ruota dei quattro assili), e un modello full-train multi-body costituito da 17 gradi di libertà (dove si osservano anche i movimenti di rollio di cassa, carrelli ed assili). Infine, le misurazioni sperimentali, registrate su diverse corse di un veicolo diagnostico adeguatamente equipaggiato, sono state elaborate per dimostrare l'incredibile potenziale di questo nuovo sistema di diagnostica ferroviaria.