[发明专利]基于D-S证据理论的信息融合的列车悬挂系统故障分离方法

说明书

技术领域

本发明涉及轨道交通运输技术领域，尤其是涉及一种基于D-S证据理论的信息融合的列车悬挂系统故障分离方法。

背景技术

随着我国经济的高速发展，城市人口数量的剧增，城市轨道交通以运量大、速度快、安全可靠、准点舒适等优势，已经成为主要的城市交通工具。一般城市轨道车辆主要包括走形系、制动系、动力系，悬挂系和辅助系等。其中，城轨车辆悬挂系统位于列车车体与转向架之间以及转向架与轮对之间，由大量不同的零部件构成，包括弹性元件和阻尼器等。作用主要体现在两方面：一是使载荷比较均衡地传递给各轮对，并使车辆在静载状况下，两端车钩距离轨面高度应满足规定的要求，以保证车辆的正常连挂；二是缓和及减少因线路的不平顺、轨缝、道岔、钢轨的磨耗和不均匀下沉，以及因车轮擦伤、车轮不圆、轮径偏心等原因引起车辆的振动和冲击，控制列车行驶方向，保持运行舒适性等作用。车辆的悬挂方式通常根据分布位置可分为一系悬挂（设置在轮对与转向架之间）与二系悬挂（设置在转向架与车体之间），同时也根据其对列车运动状态的影响分为横向与垂向悬挂。

多传感器数据融合技术是一门源于军事应用的技术，该技术可以充分利用复杂系统的全面信息，从而更加准确地反映系统的状况，判断系统是否发生故障及故障的类型。目前，一方面，列车系统故障诊断采用信息融合的方法很少，另一方面，针对列车悬挂系统的故障诊断，国内外还没有较完善的在途故障诊断系统，列车悬挂系统的故障诊断的相关研究尚属空白。

发明内容

针对以上现有技术的不足，本发明针对列车悬挂系统的故障定位分离而提出一种基于D-S证据理论的信息融合的故障分离方法。

本发明的目的通过以下技术方案来实现：

基于D-S证据理论的信息融合的列车悬挂系统故障分离方法，该方法包括如下步骤：

1）在列车车体设置加速度传感器、角加速度传感器和转向架加速度传感器，并获取列车运行时各个位置的加速度信号；

2）建立车辆模型，并在该车辆模型中按照步骤1中的传感器布设位置设置相应的传感器，利用车辆模型对步骤1中的加速度信号进行分析，获得列车运行时故障信号的时域、频域信息；

3）根据所述车辆模型建立列车运行时的故障特征库，将步骤2中的故障信号的时域、频域信息于故障特征库中的信息进行相似性匹配算法，得到各信度函数分配值；

4）根据步骤3中计算得到的各证据的信度函数分配值，按照D-S证据理论的组合规则公式，计算所有证据联合作用下的基本信度分配值，最后依据一定的决策准则判定故障发生的部位和类型。

所述步骤2中的对加速度信号进行分析包括：

201）对各个加速度信号进行抗混叠滤波、高通滤波、二次积分，获得系统输出；

202）利用Kalman滤波器对所述的系统输出进行处理，获得残差序列输出；

203）取列车故障发生后10秒内残差序列输出，进行快速傅里叶变换，得到列车故障信号的频域信息。

所述步骤3中的相似性匹配算法包括Eros相似性匹配方法或距离相似性匹配方法。

所述Eros相似性匹配方法为：将获取的待检故障的特征与建立的故障特征库中的故障特征进行相似性度量，得到的即为二者的相似性，其值越大，表明二者越相似。

所述距离相似性匹配方法为：计算待检故障的故障特征与故障特征库中的典型故障的故障特征的距离，得到的距离值越小，表明二者特征越相似。

本发明的优点在于：

本发明属于列车悬挂系统故障分离方法，实时性更强；检测单元结构简单（只由加速度传感器构成），不易受外界因素干扰，装置可靠性高；而且本发明所述的城轨列车悬挂系故障分离方法所需费用低（硬件系统只需若干加速度传感器）。

附图说明

图1是D-S信息融合故障分离方法；

图2是传感器布设位置示意图；

图3是整车模型；

图4是故障类型；

图5是基于相似性匹配算法的各信度函数计算基本流程；

图6是基于距离相似性算法的各信度函数计算基本流程。

具体实施方式

本发明的主要特点在于可应用到城轨列车悬挂系统的在途实时故障分离，D-S故障分离过程如图1所示，根据来自多个传感器和信息源的数据，计算各个证据的基本信度分配值，再根据D-S证据组合规则计算所有证据联合作用下的基本信度分配值（BBA），最后按照一定的决策准则判定故障发生的部位和类型。其方法及步骤如下：

1、传感器的布设方案