[发明专利]一种高速列车转向架故障诊断方法

权利要求书

1.一种高速列车转向架故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采集高速列车运行过程中转向架的振动信号数据；

步骤2：通过噪声辅助多元经验模态分解对高速列车运行过程中转向架的振动信号进行处理：在转向架的振动信号中添加两通道与原始信号长度一样的不相关的高斯白噪声通道信号构成复合通道信号，再对复合通道信号进行多元经验模态分解，然后去掉噪声通道处理的结果，得到一系列的多元本征模态函数；

步骤3：计算多元本征模态函数与原始振动信号的相关系数，选取有效的多元IMFs，计算原始振动信号的同源两通道信号时域序列，再将其全矢融合后得到的新的时域序列；

步骤4：提取新的时间序列的样本熵特征作为特征向量；

步骤5：将特征向量作为支持向量机的输入进行列车状态的识别。

2.根据权利要求1所述的高速列车转向架故障诊断方法，其特征在于，所述对复合通道信号进行多元经验模态分解具体为：

步骤21：在n维空间上建立K个方向，将复合通道信号作为n元输入信号v(t)；

步骤22：将n元输入信号v(t)映射到K个方向向量上；

步骤23：找到映射信号极值对应瞬时时刻，在K个方向上分别插值极值点，得到信号多元包络；

步骤24：由多元包络求局域均值m(t)，则本征模函数h(t)＝v(t)-m(t)；

步骤25：判断h(t)是否满足IMF准则，若是，则保存h(t)并进入下一步，否则使输入信号v(t)＝h(t)，返回步骤22；

步骤26：更新输入信号v(t)′＝v(t)-h(t)，将v(t)′映射到K个方向向量上；

步骤27：判断所有方向向量上的极值点是否小于3：若是，则保存余量r(t)＝v(t)′，得到信号分解结果其中，q为分解出的IMF的层数，h_i(t)为各层IMF；否则返回步骤22。

3.根据权利要求1所述的高速列车转向架故障诊断方法，其特征在于，所述全矢融合具体步骤包括：

步骤31：分别对原始振动信号的同源两通道信号x_n和y_n做快速傅里叶变换得到各自的实部X_Rk、Y_Rk和虚部X_Jk、Y_Jk；

步骤32：分别求取两信号各自的幅值A_xk、A_yk，相位φ_yk；

步骤33：对两个信号的幅值平方和开根号得到新的幅值：

步骤34：用新的幅值和各自原来的相位构成新的频域序列

X_k′＝A_k(cosφ_xk+j sinφ_xk)

Y_k′＝A_k(cosφ_yk+j sinφ_yk)

步骤35：对新的频域序列做傅里叶反变换得到新的时域序列。

4.根据权利要求1所述的高速列车转向架故障诊断方法，其特征在于，所述有效的多元IMFs为与原始信号最相关的前6个IMF分量。

5.根据权利要求1所述的高速列车故障诊断方法，其特征在于，所述特征向量中80％用来训练，20％用来测试。