[发明专利]一种高速列车小幅蛇行运行特征的快速提取方法

说明书

本发明公开了一种高速列车小幅蛇行运行特征的快速提取方法。针对现有方法无法快速识别高速列车小幅蛇行运动状态(正常运行、小幅收敛、小幅发散和大幅蛇行)的问题，本发明采用平均经验模态分解(EEMD)方法对预处理后的信号进行分解，将其结果转换为能量矩阵，然后对能量矩阵进行非平稳条件下的联合近似对角化(JAD)处理，融合多个传感器的能量矩阵，得到融合后的高速列车小幅蛇行运行状态特征。通过将融合特征放入最小二乘法支持向量机进行训练和识别，验证了该方法能够快速且准确地将高速列车正常运行、小幅收敛、小幅发散和大幅蛇行四种运行状态分开，从而保障列车运行安全。

技术领域

本发明属于列车运行状态特征提取技术领域，具体涉及一种高速列车小幅蛇行运行特征的快速提取方法。

背景技术

高速列车在中国发展迅速，截止2018年，中国是世界上高铁通车里程和在建里程最多的国家，高铁给人民出行带来了便利，但随着高铁速度的提高，其运行安全稳定性成为了关注的焦点。

在高速列车运营过程中，研究发现，当车辆的行驶速度超过某一临界值之后，高速列车会产生不稳定的蛇行运动。蛇行失稳会产生较大的横向轮轨力，严重时会导致列车脱轨。因此，蛇行失稳高速列车安全运行的重大阻碍。目前，国内外对车辆蛇行失稳并没有统一的评判标准，国外相关标准大多数是通过列车行进过程中的轮轴横向力、轮轨横向力和车辆横向加速度等来判断是否存在蛇行失稳。我国的铁道客车行车安全监测标准也使用构架横向加速度这一指标对机车车辆的横向稳定性进行评价，《高速动车组整车试验规范》规定列车转向架横向加速度在经过10Hz滤波后，连续6次达到甚至超过极限值，则可以判定列车失去蛇行稳定性。我国现有的峰值监测法都是基于上述规范对高速列车进行监控，以确定列车运行过程中是否存在蛇行失稳现象。

在对实验数据进行分析处理时发现，列车在高速运行时还易出现小幅蛇行运动，即小幅蛇行。小幅蛇行是指在列车运行过程中，构架横向加速度信号的幅值未达到安全极限值的部分。小幅蛇行有诸多危害，譬如影响旅客乘坐的舒适性，导致轮轨磨损加剧，降低列车的服役时间，并会对列车的安全运行带来剧烈危害，小幅蛇行异常是剧烈蛇行失稳的征兆。本发明在对高速列车小幅蛇行状态进行研究时发现，根据列车小幅蛇行运动的发展，可以将小幅蛇行分为两类：小幅收敛与小幅发散。高速列车小幅收敛状态会慢慢收敛到正常运行状态，而高速列车小幅发散状态的横向振动振幅则会不断扩大，直至演变为蛇行失稳，从而对高速列车运行造成巨大伤害，因此，及时分辨小幅蛇行的这两个阶段对于列车运行稳定性至关重要。

如图1，图1(a)为高速列车小幅蛇行收敛图，图1(b)为高速列车小幅蛇行发散图，可以看出，图1(a)中转向架横向振幅逐渐缩小至正常运行状态，而图1(b)中转向架横向振幅则逐渐增大至蛇行失稳状态。因此，及时分辨小幅蛇行两种状态很有必要。

针对高速列车小幅蛇行演变，研究人员对其进行了相关的研究。Ning J提出了一种基于多尺度排列熵和局部切空间排列的高速列车小幅蛇行演变特征提取方法，此方法准确地提取出多个运行状态的运行特征，但需要消耗的运算时间较长。高速列车的运行速度极快，过长的运算时间使得特征提取结果无法快速地反映给列车，导致列车错过最好的调整窗口。为了解决上述问题，本发明提出了一种高速列车小幅蛇行运行特征的快速提取方法。

与此同时，试验中在对高速列车运行状态进行数据收集时，一般采用的均为多传感器网络系统的方式，而在对高速列车蛇行失稳现象，以及高速列车小幅蛇行现象进行分析处理时，许多研究者均选用了某一位置传感器中的某一段数据信息进行研究分析，而此时得出到研究结论是否能反映列车的全部故障信息还有待商榷。为此，针对我国高速列车蛇行运动研究中亟待解决的问题，本发明结合理论分析和工程实践，以小幅蛇行演化特征提取方法为研究核心，综合了列车多个位置传感器的振动数据，根据高速列车运行时转向架构架加速度信号的测量数据，提取高速列车的小幅蛇行演变特征，为我国高速列车状态监测和安全预警提供了参考依据。

发明内容