[发明专利]一种基于地面检测的城轨列车悬挂系统故障诊断方法

说明书

本发明提供了一种基于地面检测的城轨列车悬挂系统故障诊断方法，包括：利用SIMPACK车辆动力学仿真软件和ABAQUS有限元分析软件，构建轮轨接触的刚柔耦合模型，分析列车振动产生的力的传递规律，得到在轨道布设加速度传感器方案；根据SIMPACK车辆动力学仿真软件计算结果，结合轮轨接触的刚柔耦合模型中列车运行时相应信号变化情况，验证轨道布设加速度传感器方案的合理性，计算传感器布设间隔和测量误差，构建列车故障仿真模型，得出传感器的布设规律；在轨道两侧布设加速度传感器，采集轮轨振动加速度信号，对加速度信号进行处理，利用时频分析和谱细化分析方法实现列车悬挂系统故障的检测。本发明在准确检测到悬挂系统故障的同时还能够降低检测的成本。

技术领域

本发明涉及城轨列车悬挂系统故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于地面检测的城轨列车悬挂系统故障诊断方法。

背景技术

随着我国城轨列车建设规模的不断扩大，对列车运行的安全性和舒适性也提出了更高的要求。悬挂系统作为保障列车安全运行的关键部件，能够承载车体和转向架的载荷，对轨道不平顺、车体自重等因素引起的车辆振动和轮轨冲击起到缓冲的作用。因此，为保障列车平稳和安全运行，对列车悬挂系统进行及时有效的安全检测是十分必要的。

目前，针对列车悬挂系统故障诊断的研究方法主要有三种，即基于模型的方法、基于知识的方法和基于数据驱动的方法。

基于数学模型的故障诊断方法利用现有的知识建立系统的数学模型,将系统的输入与输出同时传递给数学模型,按照一定的准则与需求构造系统的残差,通过分析残差达到故障检测、分离与辨识的目的。基于解析模型的方法又可以分为状态估计方法、参数估计方法以及等价空间方法三种。

基于知识的故障诊断方法不需要诊断对象的精确数学模型,同时区别于基于信号处理的方法,引入了诊断对象的多方面信息,特别是可以充分利用相关领域专家的经验知识,该方法适合离线系统的故障诊断。随着现代系统的日趋大型化、复杂化,基于知识的故障诊断方法获得了足够的重视并取得了大量的研究成果。常见的基于知识的方法有基于专家系统的方法、基于模糊推理的方法、基于模式识别的方法以及基于神经元网络的方法等。

基于数据驱动的故障诊断方法直接利用信号模型,如相关函数、高阶统计量等,或者通过频谱分析,回归过程以及小波分析技术手段,从信号中提取故障特征,达到故障检测与诊断的目的。基于多元统计分析的故障诊断方法就是其中最具代表性的一种。这类方法利用多元投影方法将多变量的样本空间分解成由主元变量张成的较低维的投影子空间和一个相应的残差子空间,并分别在这两个空间中构造能够反映空间变化的统计量,然后将观测向量分别向这两个子空间投影,并计算相应的统计量指标用于过程监控。这类方法通常称为数据驱动的故障诊断方法。

基于上述故障诊断方法，已有的研究在车辆悬挂系统故障检测中也取得了很多创新性成果,其中基于数据驱动的故障诊断方法是近几年应用较为普遍的一种，其在信号的获取过程中，大都是基于车载设备进行的，即在车体或转向架上布设相应的传感器，获取车辆运行过程中的振动信号，该方法的局限性在于车辆的每个车体和转向架都要进行传感器的布设，检测的成本会提高。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于地面检测的城轨列车悬挂系统故障诊断方法，以克服现有技术的缺陷。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种基于地面检测的城轨列车悬挂系统故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤1：利用SIMPACK车辆动力学仿真软件和ABAQUS有限元分析软件，构建轮轨接触的刚柔耦合模型，利用SIMPACK计算轮轨接触力和轨道振动加速度，分析列车振动产生的力的传递规律，根据力的传递规律，得到在轨道布设加速度传感器方案；