[发明专利]列车速度传感器信号异常检测及轴抱死故障诊断方法

说明书

本发明涉及一种列车速度传感器信号异常检测及轴抱死故障诊断方法，包括：步骤S1：对列车的4轴速度传感器信号进行两两轴间残差计算，提取得到6维稳态特征量；步骤S2：应用非故障状态下的6维稳态特征量训练得到健康情况下的主成分模型，并得到统计量控制限；步骤S3：输入基于实测传感器信号得到的6维稳态特征量到主成分模型，计算测试数据的统计量值，并判断该统计量值是否超出控制限，若为是则认定发生故障并执行步骤S4，若为否，则认定未发生故障；步骤S4：根据实测传感器信号得到故障类型及故障位置。与现有技术相比，本发明针对关键部件—列车轴端速度传感器，应用具体有效的技术算法，提高了诊断的精确性，能够有效降低列车轴抱死误报警率。

技术领域

本发明涉及一种故障诊断方法，尤其是涉及一种列车速度传感器信号异常检测及轴抱死故障诊断方法。

背景技术

随着轨道交通行业的大力发展，针对轨道交通的故障检测与诊断技术逐渐朝着智能化、高效化方向发展。对于列车的轴抱死故障诊断，现有的诊断逻辑单纯基于测试所得速度信号设定阈值给予结论判断。从而导致实际检修发现，所报的轴抱死故障经检查多为列车的轴速度传感器故障导致的误报警。该现象严重影响了列车的运营，降低了列车的运行效率。因此有必要针对该现象，设计出相应的针对区分列车轴抱死及轴速度传感器故障的故障检测与诊断算法。

在该领域的技术，即故障检测与诊断技术在速度传感器故障诊断领域的应用，大多仍停留于故障模拟仿真进行检测阶段，尚未涉及实际故障类型的诊断工作，对于从速度信号故障检测与诊断的角度，解决轴抱死虚报警问题的技术，还属于空白。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种列车速度传感器信号异常检测及轴抱死故障诊断方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种列车速度传感器信号异常检测及轴抱死故障诊断方法，包括：

步骤S1：对列车的4轴速度传感器信号进行两两轴间残差计算，提取得到6维稳态特征量；

步骤S2：应用非故障状态下的6维稳态特征量训练得到健康情况下的主成分模型，并得到统计量控制限；

步骤S3：输入基于实测传感器信号得到的6维稳态特征量到主成分模型，计 算测试数据的统计量值，并判断该统计量值是否超出控制限，若为是则认定发生故障并执行步骤S4，若为否，则认定未发生故障；

步骤S4：根据实测传感器信号得到故障类型及故障位置。

所述6维稳态特征量为：

x_ij＝|V_i-V_j|,i,j＝1,2,3,4,i＜j

其中：V_i、V_j分别为第i个和第j个轴的速度传感器采集的传感器信号。

所述步骤S2中的统计量控制限为：

其中：ζ为统计量控制限，g为系数，是自由度为h，置信度为α的χ²分布，h为自由度，α为置信度，S为训练数据的协方差矩阵，φ为将测试数据转换为综合指标的矩阵，tr(·)为矩阵的迹，X为训练数据，m为训练数据变量数。

所述步骤S3中的统计量值具体为：

fai＝x^Tφx

其中：fai为统计量值，x为测试数据。

所述步骤S4具体包括：

步骤S41：计算各个变量的重构贡献值，根据重构贡献图隔离原理，提取故障变量，并根据隔离完全条件，得到所有的故障集合X_f；