[发明专利]动车组空气制动控制系统传感器故障诊断的方法与系统

说明书

技术领域

本发明涉及工业监测和故障诊断领域，尤其涉及一种动车组空气制动控制系统传感器故障诊断的方法与系统。

背景技术

动车组空气制动控制系统主要采用微机控制直通电空制动方式，其核心部件为制动控制单元BCU。BCU的主要作用是将司机制动控制器及列车制动控制系统发出的制动指令通过充气电磁阀和排气电磁阀(二者合称为电空转换阀，即EP阀)或紧急阀转换为相应的预控压力，进而控制中继阀产生制动缸的控制压力，控制基础制动装置进行制动的施加和缓解。因此，BCU的性能直接决定着制动系统能否准确、稳定、可靠地实现制动力的控制。

作为BCU获取压力信息的源头，传感器在控制系统中担当着“眼睛”的重要角色，其测量结果将直接影响BCU的控制性能。BCU中的压力传感器分为两类，分别为处于闭环控制外的测量传感器和处于闭环控制中的测量传感器。传感器测量精度的下降或者发生故障都将使得其测量值与实际值具有一定偏差。其中，若处于闭环控制外的测量传感器发生故障，会使得控制系统对被测量的监测不准确，可能会导致控制系统产生不必要的动作而影响制动性能。若处于闭环控制中的传感器发生故障，会使得实际预控压力值无法达到设定值，进而影响下游的制动缸的压力，动车组无法准确及时地完成要求的制动任务。因此，对BCU的传感器进行监测和故障诊断具有重要意义。

目前，空气制动控制系统主要采用简单的超限报警机制来判断传感器的被测量是否发生异常，或基于硬件电路判断传感器是否发生短路或断路等失效故障，很少涉及对这些传感器本身软故障的诊断。而在实际使用过程中，由于受到外界复杂多变环境以及电子器件本身的特性的影响，传感器通常会发生缓慢漂移以及测量偏差等本身的软故障。虽然这些故障在短时间内并不会引起制动系统的失效，但是会对制动系统的性能造成不良影响，从而给制动系统造成潜在的安全隐患。另外，现有技术中还采用基于信号处理和模式分类相结合的方法进行传感器的故障诊断，但是，这类方法存在建模数据难以获得、实时性差、复杂度高等缺点，不利于实际应用。

综上，亟需一种新的诊断方法来对动车组空气制动控制系统的传感器进行实时的在线监测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题之一是提供一种新的诊断方法来对动车组空气制动控制系统的传感器进行实时的在线监测。

为了解决上述技术问题，本申请的实施例首先提供了一种动车组空气制动控制系统传感器故障诊断方法，包括：采集正常工况下动车组空气制动控制系统的传感器数据作为训练数据，并根据所述训练数据建立动车组空气制动控制系统的主元分析模型；根据所述主元分析模型计算并存储故障检测指标的控制限；采集实时工况下动车组空气制动控制系统的传感器数据作为测试数据，并利用所述主元分析模型对所述测试数据进行故障分析；若故障分析的结果为有故障发生，则利用重构贡献图的方法进行故障分离以确定发生故障的传感器。

优选地，在根据所述训练数据建立动车组空气制动控制系统的主元分析模型的步骤中包括：将所述训练数据存储为二维的数据矩阵，并对所述数据矩阵进行标准化处理；利用标准化处理的数据矩阵计算协方差矩阵，并对所述协方差矩阵进行分解以得到特征向量矩阵与特征值矩阵；基于累计方差贡献率选取主元个数，并根据选取的主元个数对所述特征向量矩阵与所述特征值矩阵进行划分以建立主元分析模型。

优选地，在利用所述主元分析模型对所述测试数据进行故障分析的步骤中包括：根据所述训练数据的均值和标准差对所述测试数据进行标准化处理；基于所述主元分析模型计算经标准化处理后的测试数据的故障检测指标；根据计算得到的测试数据的故障检测指标与所述故障检测指标的控制限判断是否有故障发生。

优选地，在利用重构贡献图的方法进行故障分离以确定发生故障的传感器的步骤中包括：利用重构贡献图的方法计算与每个传感器对应的变量的贡献值；在假设只有一个传感器发生故障的前提下，将所述贡献值最大的变量所对应的传感器确定为发生故障的传感器。

优选地，根据以下表达式计算所述贡献值