[发明专利]基于多传感器数据融合的高速列车转向架故障检测方法

说明书

本发明公开了一种基于多传感器数据融合的高速列车转向架故障检测方法，包括以下步骤：S1、收集安装在转向架上的多个传感器获得的原始数据信号；S2、将收集的原始数据信号切分成各个通道单独的信号；S3、生成每个通道的信号对应的频谱图；S4、通过随机森林算法，得到每个通道频谱图的分类结果；S5、通过投票方法，对所有通道频谱图的分类结果进行融合，得到故障类型。本发明的有益效果为：提取转向架振动信号特征过程简单高效，并且通过自动的多通道融合方法，大大提高了故障检测准确率。

技术领域

本发明属于列车故障检测领域，具体涉及一种基于多传感器数据融合的高速列车转向架故障检测方法。

背景技术

近年来，随着我国铁路营业里程的不断增长和列车运行速度的逐步提高，社会的运输需求逐步得到满足。同时，人们对高速列车运输的安全要求也日益提升。在此背景下，越来越多的研究集中在高速列车的故障诊断上，转向架是列车车体与轨道之间唯一的连接单元，其关键部件的蜕化将严重威胁到列车运行安全。因此，高速列车转向架故障检测具有重要的研究意义。

高速列车转向架结构主要包括两组轮对、架构、制动装置及减振装置等。转向架关键部件属于减振装置，主要包括：空气弹簧、横向减震器和抗蛇形减振器，这些部件的状况不仅关系到列车的运行安全，还与列车运行过程中的舒适度密切相关。其中，空气弹簧的故障主要表现在因橡胶层破裂导致的垂向刚度变化，横向减振器和抗蛇形减振器为液压减振器，其故障主要表现在由漏油导致的阻尼系数的变化上。

现有的高速列车转向架故障的诊断方法主要分为两类：有传统的信号分析方法提取的特征和通过神经网络自动学习的特征。该故障检测方法具有特征提取过程复杂，且提取到的特征不稳定，需要人工选取可靠信道，没有对所有信道进行充分利用的问题。需要耗费大量的人力、物力对其进行故障检测，并有不能准确判断其故障类型的可能性。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于多传感器数据融合的高速列车转向架故障检测方法解决了现有故障检测方法中提取转向架振动信号特征过程复杂，且提取的信号特征不稳定，需要人工选取可靠信道的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于多传感器数据融合的高速列车转向架故障检测方法，包括以下步骤：

S1、收集安装在转向架上的多个传感器获得的原始数据信号；

S2、将收集的原始数据信号切分成各个通道单独的信号；

S3、生成每个通道的信号对应的频谱图；

S4、通过随机森林算法，得到每个通道频谱图的分类结果；

S5、通过投票方法，对所有通道频谱图的分类结果进行融合，得到故障类型。

本发明的有益效果为：提取转向架振动信号特征过程简单高效，并且通过自动的多通道融合方法，大大提高了故障检测准确率。

进一步地，所述步骤S1中多个传感器获得的原始数据信号对应转向架上不同位置不同方向的振动信号。

上述进一步方案的有益效果为：多传感器检测收集不同位置和不同方向的数据，提高收集数据的多样性，提高转向架故障检测的准确性。

进一步地，所述步骤S2中各个通道单独的信号与步骤S1中安装在不同位置传感器获得的原始数据信号一一对应。

上述进一步方案的有益效果为：每个传感器收集的数据独立对应一个通道，便于数据处理的比较。

进一步地，所述步骤S3中生成每个通道的频谱图的具体方法为：将每个通道的数据信号根据其采样频率切割成多个片段，得到通道信号的频谱图。

上述进一步方案的有益效果为：频谱图是时变信号的一种结合时域和频域信息的有效的可视化表示，便于直接观察数据处理结果。