[发明专利]轨道交通列车悬挂系统关键元部件脉冲冲击检测方法

权利要求书

1.轨道交通列车悬挂系统关键元部件脉冲冲击检测方法，其特征在于，该检测方法包括如下步骤：

1）对轨道车辆悬挂系统部件进行动力学建模；

2）根据模型，在车辆悬挂系统的部件相应处布设传感器，并通过传感器获取车辆的运动状态信息；

3）根据获取的车辆运动状态信息，结合列车运行故障，对轨道车辆模型进行仿真分析，得到列车运行时传感器的数据；

4）通过PCA方法对步骤3中得到的所有传感器数据进行故障检测，判断系统的工作状态，是否有故障；

5）在上述轨道车辆模型的轨道激励中加入阶跃信号，进行仿真分析，得到列车运行时传感器的数据，为故障分离提供可靠的数据基础；

6）对步骤5中获得的传感器数据，分别提取仿真得到的所有故障类型的特征值；

7）在得到故障特征值的基础上，运用D-S证据理论的信息融合方法对城轨列车悬挂系统进行故障分离，准确判定故障的部件和衰减程度。

2.根据权利要求1所述的轨道交通列车悬挂系统关键元部件脉冲冲击检测方法，其特征在于，所述PCA的故障检测算法一般包括以下三个步骤：

1)数据的获取与预处理

无故障状态下，m维传感器经过N次采样之后获得数据矩阵X∈R^N×m。对X进行标准化处理，化为均值为0，方差为1的数据为多元数据序列，标准化处理的方式为：

yi=xi-xmeanxstd]]>

其中x_i为原始数据的第i次采样值，x_mean为原始数据的均值，x_std为原始数据的方差，y_i为标准化后的数据。标准化处理后的数据矩阵表示为：

Y=y1Y···yNT∈RN×m]]>

2)协方差矩阵的分解

协方差矩阵为：

Σ0≈1NYYY]]>

采用SVD（奇异值分解）或者EVD（特征值分解），协方差矩阵∑₀被分解为如下形式：

1NYTY=PΛPT]]>

Λ=Λpc00Λres]]>

用表示协方差矩阵的第i个奇异值，有

Λpc=diagσ12···σl2]]>

Λres=diagσl+12···σm2]]>

σ12≥···≥σl2>>σl+12···≥σm2,PPT=Im×m]]>

PpcTPresTPpcpres=Il×l00I(m-l)×(m-l)]]>

3)在线故障检测

在获得新的传感器采集数据x∈R^m之后，首先也将其标准化，得到数据y∈R^m，这样，故障检测指标SPE与T²就可以通过如下公式计算得到

SPE=yTPresPresTy]]>

T2=yTPpcΛPpcTy]]>

检测指标SPE与T2都有与之相对应的报警阈值，分别为J_th,SPE与一般可由历史数据计算获得，于是故障报警逻辑为：

3.根据权利要求1所述的轨道交通列车悬挂系统关键元部件脉冲冲击检测方法，其特征在于，所述D-S证据理论的故障分离方法进行故障分离内容如下：

令

A＝[a_i1 a_i2 … a_ij],B＝[b_i1 b_i2 … b_ij]

其中A是故障库中某种故障的其中第i种时域或频域特征值向量，B是待检故障库中某种故障的相应的特征向量，j是传感器的个数，

计算上述故障的特征向量的距离：

di=[112Σj=112(aij-bij)2]12,]]>i为特征数,j为传感器数),

式中，d_i是A与B的第i种特征值向量之间的距离，最后得到一个7×1的列向量。

D=d11d12···d1Md21d22···d2M············d71d72···d7M]]>

矩阵D就是某种待检故障的7种特征与故障库中的所有故障的特征之间的距离矩阵，M为故障特征库中的故障总数，距离越近就越相似，即矩阵D中d_im值越小，表明该待检故障与故障库中的第m种故障越相似，也即诊断出的故障最接近的是故障库的第m种故障。