[发明专利]一种轴温监测系统故障检测方法

说明书

一种轴温监测系统故障检测方法，其包括：轴温网络模型确定步骤，根据轴温监测系统中各个轴温传感器的位置以及轴温传感器所监测的轴温数据建立轴温网络模型，并计算轴温网络模型的指标参数的当前取值；故障判断步骤，获取指标参数的参考取值，并判断指标参数的当前取值与参考取值是否匹配，如果不匹配，则判定轴温监测系统存在故障。本方法采用基于复杂网络的方法来对轴温监测系统进行故障诊断，与现有技术相比，该方法提高了数据质量，从而使得计算成本降低。

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，具体地说，涉及一种轴温监测系统故障检测方法。

背景技术

在轨道交通领域，随着我国高速铁路的快速发展，对列车性能提出了越来越高的要求。由于动车组转向架轴重和空间体积有限，电机的输出功率更大，其中大工作电流将使电机的损耗增加，造成牵引电机各部件工作温度升高(有时甚至达到200摄氏度以上)导致热点温度频繁超限。同时，牵引电机的高速运转也使得轴承以及其他相关部件正常工作温度相对传统列车较高，工作中的损耗更大。因此，精准的对动车组轴温进行测量评估以及故障诊断，对动车安全运行和轴承热切事故预防具有重要意义。

传统的列车轴温监测以通过对运行线路上的列车轴箱温度进行红外线探测为主。自1978年开始推广红外线探测技术以来，历经30年的发展，至2009年已经覆盖全国铁路7.8万km的营业里程，探测设备安装总量达3412台，形成了完备的红外线轴温探测网络，预防了大量轴承热切事故。然而，如何更加准确地对用于检测列车轴温的轴温传感器的故障状态进行检测是亟待解决的技术问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种轴温监测系统故障检测方法，所述方法包括：

轴温网络模型确定步骤，根据轴温监测系统中各个轴温传感器的位置以及所述轴温传感器所监测的轴温数据建立轴温网络模型，并计算所述轴温网络模型的指标参数的当前取值；

故障判断步骤，获取所述指标参数的参考取值，并判断所述指标参数的当前取值与参考取值是否匹配，如果不匹配，则判定所述轴温监测系统存在故障。

根据本发明的一个实施例，所述指标参数包括以下所列项中的任一项或几项：

平均度、模块度、聚类系数和平均距离。

根据本发明的一个实施例，根据如下表达式计算所述平均度：

其中，表示所述轴温网络模型的网络平均度，N表示所述轴温网络模型所包含的节点总数，k_i表示所述轴温网络模型中第i个节点的度。

根据本发明的一个实施例，根据如下表达式计算所述模块度：

其中，Q表示所述轴温网络模型的模块度，N表示所述轴温网络模型所包含的节点总数，k_i和k_j表示所述轴温网络模型中第i个节点和第j个节点的度，α_ij表示第i个节点和第j个节点之间的连边，δ(σ_i,σ_j)表示第i个节点的社团编号σ_i与第j个节点的社团编号σ_j的隶属度函数。

根据本发明的一个实施例，计算所述聚类系数的步骤包括：

根据与所述轴温网络模型中一节点相连的节点的实际边数，计算所述该节点的聚类系数；

根据所述轴温网络模型中各个节点的聚类系数，计算所述轴温网络模型的聚类系数。

根据本发明的一个实施例，根据如下表达式计算所述聚类系数：