[发明专利]一种列车超长管路泄露监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及重载组合列车中的空气管路泄露监测方法。

背景技术

依据目前的检修工艺，当重载组合列车出现故障后，司机室的制动屏上仅显示少量的故障提示信息，乘务员很难描述故障现象，信息办工作人员也难以给出科学合理的指导意见，只有等现场救援人员或回段检修人员下载CCU/TCU日志和IPM的PTU日志后才能进行诊断分析，获取故障原因、确定故障位置，并进行针对性的更换配件或维护，这可能错过最佳维修时间，增加了检修成本，严重的会造成机破事故。

由于传统泄漏检测采用人工逐节排查耗时、复杂，且当列车在线运行、不在段内不能进行泄漏检测等问题，如何高效准确的对泄漏进行定位诊断，实时检测管路状态信号并判断泄漏发生时刻点、对泄漏点进行精确定位成为管路泄漏监测诊断系统需要解决的关键问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种列车超长管路泄露监测方法，提高监测效率，实时检测管路状态信号并判断泄漏发生的时刻点，对泄漏点进行精确定位。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种列车超长管路泄露监测方法，该方法为：

1）采用英国德鲁克公司的PTX 1400型压力传感器（灵敏度高，温漂系数小）和德国CS VA 300流量传感器实时采集列车管路空气压力、流量的信号向量d(k)，将各采样点空气压力、流量的信号向量构成的矩阵D(k)=(d(k),d(k-1),…,d(k-N+1))^T作为自适应滤波器的输入，求得去除干扰信号后的列车管路压力、流量的信号向量y(k)：y(k)=W^T(k)D(k)；其中，W(k)=(w₁(k),w₂(k),…,w_N(k))^T表示自适应滤波器的权系数矢量；N为自适应滤波器的权系数矢量的行数；

2）对去除干扰信号后的列车管路压力、流量的信号向量y(k)进行离散小波分解，根据小波分解的系数重构y(k)，得到去除干扰信号后的列车管路压力、流量的信号向量y(k)的高频部分d₁,d₂,...,d_j；其中，j为小波分解尺度；

3）将高频部分d₁,d₂,...,d_j中相邻的高频部分数据相乘，得到新的高频数据；

4）搜索上述新的高频数据的模极值点，从而确定D(k)的奇异点出现的位置（模极值点就是空气压力信号经过平滑后的函数在该点的一阶导数的极值，这就恰好对应了信号的突变点（奇异点），信号出现突变的点即为泄露点），并记录该位置，定位列车管路泄露点。

所述步骤1）中，自适应滤波器的权系数矢量的计算方法为：

1）初始化W(k)=0；

2）计算k+1时刻权系数矢量W(k+1)：W(k+1)=W(k)-2μe(k)D(k)；其中，μ为收敛因子，是D(k)的自相关矩R的最大特征值；e(k)为k时刻列车管路空气压力和流量的信号向量构成的矩阵的误差序列，e(k)=D(k)-D^T(k)W(k)。

所述收敛因子

N的取值范围为10～50。

与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：本发明针对列车管路状态检测中干扰较大、小泄漏难以确定的难点，通过滤除各种干扰和噪声，克服噪声信号对列车管路真实信号的影响，为重载组合列车管路泄漏诊断精度的提高提供了有力保障；本发明对整个列车管路状态进行监测，对管路状态信号进行实时捕捉，监测精度高，准确判断泄漏发生的时刻点，同时能高效准确地定位泄露点，为列车安全运行提供了保障。

附图说明

图1管路状态信号滤波框图；

图2离散信号的小波变换与反变换结构框图；图2（a）表示信号分解；图2（b）表示重建滤波器组；

图3重载组合列车多传感器节点分布图；

图4为本发明流量分流检测原理图。

具体实施方式

针对机车多管路泄漏，通过机车固有网络系统（LON网络）对安装在机车上的总风压力传感器、均衡风缸压力传感器、列车管压力传感器、制动缸压力传感器、流量传感器（德国CS VA 300）的数据进行采集、转存、融合处理、诊断，最后通过打印报表形式进行故障诊断信息的提示。