[发明专利]一种基于多源数据融合的电磁阀寿命预测装置及方法

说明书

本发明提供了一种基于多源数据融合的电磁阀寿命预测装置及方法。所述装置包括：均衡风缸控制模块、数据采集模块和寿命预测模块。所述均衡控制模块通过制动控制单元对均衡风缸的目标压力和传感器反馈的实时压力进行比较，利用PWM脉宽调制方式控制电磁阀的充排风，实现均衡风缸压力的精准控制；所述数据采集模块使用数据采集卡采集均衡风缸的压力信号、电磁阀组的电流信号；所述寿命预测模块利用采集到的数据分别训练两个寿命预测模型，通过融合不同的模型预测结果以对电磁阀进行寿命预测。本发明可以准确地对电磁阀进行寿命预测，降低维修成本并提高电磁阀利用效率。

技术领域

本发明涉及轨道车辆制动系统中电磁阀技术领域，尤其涉及一种基于多源数据融合的电磁阀寿命预测装置及方法。

背景技术

随着高速列车运行速度的不断提高，列车运行的安全性和可靠性受到了广泛关注。列车制动系统是实现列车制动与缓解的关键系统。其缓解/制动是通过精确控制均衡风缸的压力，使得列车管快速响应进行充风/排风实现的。均衡风缸和列车管之间的气路变化与列车管的充/排风是通过电磁阀等关键部件的动作实现的。随着系统使用时间的增长，若电磁阀发生老化或故障会导致一系列的连锁反应，使整个系统不能正常运行，轻者造成列车停机，重者会产生严重的人员伤害。因此，对电磁阀的使用寿命进行较为准确的预测及评估有着重大的意义。

现有的电磁阀剩余使用寿命预测的方法有基于物理模型的、基于机器学习的和基于混合模型的三大类。基于物理模型的预测方法在已知系统失效机理和模型参数的情况下，建立准确的数学模型对系统进行剩余使用寿命预测，如专利《基于分阶段物理模型及粒子滤波的滚动轴承剩余寿命预测方法》建立轴承的机理模型，通过采集的轴承运行状态信号对其进行剩余使用寿命预测，然而这种方法不适用于结构复杂和故障机制复杂的系统；基于机器学习的方法根据机械设备大量的历史运行数据进行剩余使用寿命预测，如专利《一种机械设备的剩余使用寿命预测方法及装置》根据设备的各个状态数据，利用反向传播神经网络对设备进行剩余使用寿命预测，但是其预测准确度过度依赖数据集的完备程度。

列车制动系统具有内部结构复杂、工作模式多样、故障机制混杂的特点。已有专利《一种基于电流特征提取的电磁阀寿命预测方法及装置》通过单一的电流传感器预测电磁阀的使用寿命。然而，电磁阀存在线圈老化和润滑油失效等多种故障，若同时发生上述两种或多种故障，通过单一的电流传感器对电磁阀剩余使用寿命预测的准确度较低。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述技术问题，本发明提出一种基于多源数据融合的电磁阀寿命预测装置及方法，并实现了电磁阀剩余使用寿命的准确预测。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：一种基于多源数据融合的电磁阀寿命预测装置，包括：均衡控制模块、数据采集模块和寿命预测模块；

均衡控制模块，通过制动控制单元对均衡风缸的目标压力和传感器反馈的实时压力进行比较，利用PWM脉宽调制方式控制电磁阀的充排风，实现均衡风缸压力的精准控制，并与数据采集模块电连接；

数据采集模块，利用传感器采集均衡风缸的压力信号、电磁阀组的电流信号；

寿命预测模块，利用采集到的数据提取特征指标，并采用自组织映射算法对特征进行融合，求解得到最小量化误差作为电磁阀的健康指标，以此健康指标和其对应的寿命状态作为自回归模型和支持向量回归模型两个寿命预测子模块的输入，分别预测电磁阀剩余使用寿命；将两个寿命预测子模块的预测结果线性混合，利用粒子群优化算法对两个寿命预测子模块的权重参数进行调整，以实现电磁阀寿命的预测。

进一步的，所述均衡控制模块包括制动控制单元、充风阀、排风阀、均衡风缸和压力传感器；

所述制动控制单元与充风阀、排风阀、压力传感器的连接是电路连接；

所述均衡风缸与充风阀、排风阀、压力传感器的连接是气路连接；

所述风源与充风阀的连接是气路连接；