[发明专利]一种轨道车辆车轮多边形状态诊断系统

权利要求书

1.一种轨道车辆车轮多边形状态诊断系统，其特征在于，该系统包括：数据采集模块，数据处理模块，车轮多边形阶次诊断模块，车轮多边形深度诊断模块，报警及运维建议模块；

所述数据采集模块，用于获取轨道车辆走行部状态监测数据；

所述数据处理模块，用于对所述轨道车辆走行部状态监测数据进行数据预处理和数据分析，获得特征参数；

所述车轮多边形阶次诊断模块，用于构建车轮多边形阶次诊断模型，并根据所述特征参数，利用所述车轮多边形阶次诊断模型，获得车轮多边形的主导阶次M及阶次向量P，作为阶次诊断结果；

所述车轮多边形深度诊断模块，用于构建车轮多边形深度诊断模型，并根据所述主导阶次M和阶次向量P，利用所述深度诊断模型进行计算，获得车轮径跳量J和车轮廓形，生成车轮多边形深度诊断结果文件；其中，所述车轮多边形深度指车轮径跳量J，所述车轮径跳量J是指车轮滚动圆位置的径向圆跳动值；所述车轮廓形是指拟合得出的车轮滚动圆位置的轮径值函数；

所述报警及运维建议模块，以上述诊断结果为输入，通过对诊断结果所含信息进行综合判断后，输出运维建议信息，辅助机务段进行车轮镟修运维；

所述轨道车辆走行部状态监测数据包括轴箱振动加速度信号以及运行数据，所述运行数据包括转速信号、运行里程信号，运行工况信号；

所述主导阶次M是指频谱幅值最高的谐波成分对应的阶次；或者当频谱无明显突出的谐波成分时，M为零向量；

所述阶次向量P是指，当频谱存在数个明显的谐波成分时，P为三维向量，包括幅值最高的前3阶谐波成分对应的阶次；或者当频谱只存在一个明显的谐波成分时，P为一维向量，包括该谐波成分对应的阶次；或者当频谱无明显突出的谐波成分时，P为零向量。

2.根据权利要求1所述的一种轨道车辆车轮多边形状态诊断系统，其特征在于，所述数据预处理包括对数据进行滤波处理，消除信号干扰、对数据频带进行选择，提高数据的信噪比。

3.根据权利要求1所述的一种轨道车辆车轮多边形状态诊断系统，其特征在于，所述特征参数包括时域特征参数和频域特征参数；所述时域特征参数包括峰峰值、有效值RMS、峭度值；所述频域特征参数包括振动能量值。

4.根据权利要求1所述的一种轨道车辆车轮多边形状态诊断系统，其特征在于，所述车轮多边形深度诊断模块，用于构建车轮多边形深度诊断模型，并根据所述特征参数和车轮多边形的主导阶次M及阶次向量P，利用所述深度诊断模型进行计算，获得车轮径跳量J和车轮廓形，及生成车轮多边形深度诊断结果文件；包括：

当所述阶次向量P为三维向量时，所述深度诊断模型采用非周期性多边形深度诊断方法；轴箱振动信号作为所述深度诊断模型的输入，通过所述深度诊断模型进行计算，输出车轮径跳量J和车轮廓形曲线；

当所述阶次向量P为一维向量时，所述深度诊断模型采用周期性多边形深度诊断方法；阶次诊断信息和轴箱振动信号作为所述深度诊断模型的输入，通过所述深度诊断模型进行计算，输出车轮径跳量J和拟合得出的车轮廓形曲线。

5.根据权利要求4所述的一种轨道车辆车轮多边形状态诊断系统，其特征在于，所述非周期性多边形深度诊断方法是基于频域积分法得到的，所述频域积分法是指对轴箱振动加速度信号进行频域二次积分，并去除二次趋势项得到的车轮径跳量J数据及完整的车轮积分廓形；包括：

积分过程：具体执行过程为：

将车轮轴向位置的加速度数据进行傅里叶变化，得到频域加速度；

将频域加速度进行翻转并拼接，得到中心对称的频域加速度；

将中心对称后的频域加速度通过傅里叶逆变换，得到复数形式的频域加速度；

将复数形式的频域加速度进行频域二次数值积分得到位移信号；

去除趋势项过程：具体执行过程为：

将位移信号进行EMD分解，提取出趋势项；

将各个IMF分量重构得到消除了趋势项的数值积分结果，此结果即为车轮轮径值结果，使用车轮轮径值的最大值减去最小值，即得到车轮径跳量J结果。

6.根据权利要求4所述的一种轨道车辆车轮多边形状态诊断系统，其特征在于，所述周期性多边形深度诊断方法是基于正向动力学模型得到的；所述正向动力学模型是指构建一个刚柔耦合的车辆多体动力学仿真模型，输入车轮多边形工况变量，输出轴箱位置动力学响应，得到车轮多边形—轴箱响应函数关系；包括：

插值过程：当所述阶次向量P为一维向量时，输入经数据处理模块得到的特征参数结果；在所述多边形—轴箱响应函数关系中以 数值插值的方式，输入所述特征参数，插值得出车轮径跳量J；

拟合过程：根据所述阶次诊断结果和车轮径跳量J，以多项式拟合的方式得出车轮轮径值。