軌道交通列車懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵元部件脈沖沖擊檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)一種軌道交通列車懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵元部件脈沖沖擊檢測(cè)方法，該檢測(cè)方法首先對(duì)軌道車輛懸掛系統(tǒng)部件進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模，獲取車輛運(yùn)行狀態(tài)信息及傳感器的數(shù)據(jù)，通過(guò)PCA方法進(jìn)行故障檢測(cè)，并在車輛模型中加入階躍信號(hào)，采用D-S證據(jù)理論對(duì)列車懸掛系統(tǒng)進(jìn)行故障分離。該方法能與無(wú)線傳感技術(shù)相結(jié)合，采用一套設(shè)備就可以對(duì)很多輛車進(jìn)行檢測(cè)，不需要每輛車安裝固定的檢測(cè)設(shè)備。極大地減少了檢測(cè)設(shè)備的投資和維護(hù)費(fèi)用。
【專利說(shuō)明】軌道交通列車懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵元部件脈沖沖擊檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及鐵路運(yùn)輸【技術(shù)領(lǐng)域】，更具體地涉及一種軌道交通列車懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵元部件脈沖沖擊檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著軌道交通的快速發(fā)展，軌道列車的安全性和舒適性得到了社會(huì)的廣泛關(guān)注，而懸掛系統(tǒng)作為軌道車輛走行部分的關(guān)鍵部件，其狀態(tài)好壞對(duì)車輛運(yùn)行安全與舒適度有極為重要的影響。對(duì)列車懸掛系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷，不僅可以提高城軌車輛運(yùn)行的安全性與可靠性，而且能夠大幅減少由于定期檢修而產(chǎn)生的費(fèi)用。因此，對(duì)列車懸掛系統(tǒng)各個(gè)部件進(jìn)行性能監(jiān)測(cè)和故障診斷是十分必要且具有重要意義的。
[0003]近年來(lái)，軌道交通列車懸掛系統(tǒng)健康狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)技術(shù)得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，并取得了一些成果。有研究是采用卡爾曼濾波器估計(jì)車輛橫向系統(tǒng)的狀態(tài)值，從而得到理想觀測(cè)值，該理想觀測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值的殘差用于判斷系統(tǒng)何時(shí)發(fā)生故障。該方法能監(jiān)測(cè)到系統(tǒng)的突發(fā)性故障，對(duì)于系統(tǒng)的漸變性故障(一般是系統(tǒng)老化引起)則無(wú)能為力。還有文獻(xiàn)是通過(guò)建立軌道車輛系統(tǒng)垂向狀態(tài)空間模型，提出再次均勻采樣策略，解決了監(jiān)測(cè)參數(shù)突變的問(wèn)題但是卻需要實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，每套設(shè)備只能針對(duì)一輛列車，費(fèi)用較大。因此，需要提供一種軌道交通列車懸掛系統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為解決以上現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種軌道交通列車懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵元部件脈沖沖擊檢測(cè)方法。
[0005]本發(fā)明的技術(shù)方案如下:
[0006]軌道交通列車懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵元部件脈沖沖擊檢測(cè)方法，該檢測(cè)方法包括如下步驟:
[0007]I)對(duì)軌道車輛懸掛系統(tǒng)部件進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模；
[0008]2)根據(jù)模型，在車輛懸掛系統(tǒng)的部件相應(yīng)處布設(shè)傳感器，并通過(guò)傳感器獲取車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息；
[0009]3)根據(jù)獲取的車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，結(jié)合列車運(yùn)行故障，對(duì)軌道車輛模型進(jìn)行仿真分析，得到列車運(yùn)行時(shí)傳感器的數(shù)據(jù)；
[0010]4)通過(guò)PCA方法對(duì)步驟3中得到的的所有傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)，判斷系統(tǒng)的工作狀態(tài)，是否有故障；
[0011]5)在上述軌道車輛模型的軌道激勵(lì)中加入階躍信號(hào)，進(jìn)行仿真分析，得到列車運(yùn)行時(shí)傳感器的數(shù)據(jù)，為故障分離提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；
[0012]6)對(duì)步驟5中獲得的傳感器數(shù)據(jù)，分別提取仿真得到的所有故障類型的特征值；
[0013]7)在得到故障特征值的基礎(chǔ)上，運(yùn)用D-S證據(jù)理論的信息融合方法對(duì)城軌列車懸掛系統(tǒng)進(jìn)行故障分離，準(zhǔn)確判定故障的部件和衰減程度。[0014]本發(fā)明的有益效果如下:
[0015]本發(fā)明提出的脈沖沖擊檢測(cè)法，為列車懸掛系統(tǒng)的故障檢測(cè)提供了一種新的策略，是對(duì)現(xiàn)有列車懸掛系統(tǒng)檢測(cè)方法的補(bǔ)充和完善。本發(fā)明中提出的脈沖檢測(cè)法是在試驗(yàn)線對(duì)列車的懸掛系統(tǒng)的性能進(jìn)行檢測(cè)，與無(wú)線傳感技術(shù)相結(jié)合，采用一套設(shè)備就可以對(duì)很多輛車進(jìn)行檢測(cè)，不需要每輛車安裝固定的檢測(cè)設(shè)備。因而，極大地減少了檢測(cè)設(shè)備的投資和維護(hù)費(fèi)用。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0016]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
[0017]圖1是檢測(cè)流程；
[0018]圖2是車體重心偏移對(duì)各車輪垂向偏移的頻域響應(yīng)；
[0019]圖3是轉(zhuǎn)向架重心偏移對(duì)相應(yīng)車輪垂向偏移的頻域響應(yīng)；
[0020]圖4是軌道車輛懸掛系統(tǒng)模型和傳感器布置方案；
[0021]圖5 (a)-5(b)是軌道激勵(lì)圖像；
[0022]圖6是PCA故障檢測(cè)結(jié)果。
【具體實(shí)施方式】
[0023]為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明，下面結(jié)合優(yōu)選實(shí)施例和附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說(shuō)明。附圖中相似的部件以相同的附圖標(biāo)記進(jìn)行表示。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，下面所具體描述的內(nèi)容是說(shuō)明性的而非限制性的，不應(yīng)以此限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0024]本發(fā)明針對(duì)上述缺陷公開(kāi)了一種脈沖沖擊檢測(cè)方法。本發(fā)明的主要特點(diǎn)在于可應(yīng)用到軌道交通列車懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵元部件的故障診斷中，主要過(guò)程如圖1所示，在列車的每一節(jié)車廂及相應(yīng)轉(zhuǎn)向架上布設(shè)共計(jì)12個(gè)加速度傳感器，當(dāng)列車經(jīng)過(guò)試驗(yàn)線路時(shí)通過(guò)無(wú)線傳輸技術(shù)將傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送至地面故障診斷系統(tǒng)，首先運(yùn)用PCA算法檢測(cè)懸掛系統(tǒng)是否發(fā)生故障。在確認(rèn)懸掛系統(tǒng)存在故障的情況下，讓列車通過(guò)臺(tái)階，獲取這一過(guò)程的傳感器數(shù)據(jù)，并做特征提取。最后利用D-S證據(jù)理論完成故障分離。其具體的方法及步驟如下:(表I中都有說(shuō)明)
[0025]表I
[0026]
【權(quán)利要求】
1.軌道交通列車懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵元部件脈沖沖擊檢測(cè)方法，其特征在于，該檢測(cè)方法包括如下步驟: 1)對(duì)軌道車輛懸掛系統(tǒng)部件進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模； 2)根據(jù)模型，在車輛懸掛系統(tǒng)的部件相應(yīng)處布設(shè)傳感器，并通過(guò)傳感器獲取車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息； 3)根據(jù)獲取的車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息，結(jié)合列車運(yùn)行故障，對(duì)軌道車輛模型進(jìn)行仿真分析，得到列車運(yùn)行時(shí)傳感器的數(shù)據(jù)； 4)通過(guò)PCA方法對(duì)步驟3中得到的所有傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行故障檢測(cè)，判斷系統(tǒng)的工作狀態(tài)，是否有故障； 5)在上述軌道車輛模型的軌道激勵(lì)中加入階躍信號(hào)，進(jìn)行仿真分析，得到列車運(yùn)行時(shí)傳感器的數(shù)據(jù)，為故障分離提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)； 6)對(duì)步驟5中獲得的傳感器數(shù)據(jù)，分別提取仿真得到的所有故障類型的特征值； 7)在得到故障特征值的基礎(chǔ)上，運(yùn)用D-S證據(jù)理論的信息融合方法對(duì)城軌列車懸掛系統(tǒng)進(jìn)行故障分離，準(zhǔn)確判定故障的部件和衰減程度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軌道交通列車懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵元部件脈沖沖擊檢測(cè)方法，其特征在于，所述PCA的故障檢測(cè)算法一般包括以下三個(gè)步驟: 1)數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理 無(wú)故障狀態(tài)下，m維傳感器經(jīng)過(guò)N次采樣之后獲得數(shù)據(jù)矩陣X e RNXm。對(duì)X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，化為均值為O，方差為I的數(shù)據(jù)為多元數(shù)據(jù)序列，標(biāo)準(zhǔn)化處理的方式為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軌道交通列車懸掛系統(tǒng)關(guān)鍵元部件脈沖沖擊檢測(cè)方法，其特征在于，所述D-S證據(jù)理論的故障分離方法進(jìn)行故障分離內(nèi)容如下: 令
A — [&J1 ai2 …JiiJ]，B — [bjj bi2 …bi:j] 其中A是故障庫(kù)中某種故障的其中第i種時(shí)域或頻域特征值向量，B是待檢故障庫(kù)中某種故障的相應(yīng)的特征向量，j是傳感器的個(gè)數(shù)， 計(jì)算上述故障的特征向量的距離:



【文檔編號(hào)】G01M17/10GK103926092SQ201410064853
【公開(kāi)日】2014年7月16日 申請(qǐng)日期:2014年2月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月25日
【發(fā)明者】魏秀琨, 賈利民, 郭昆, 柳海, 楊帥, 管嶺, 王曉全, 王群 申請(qǐng)人:北京交通大學(xué)