[发明专利]一种列车车轮运行异常监测方法及系统

权利要求书

1.一种列车车轮运行异常监测方法，其特征在于包括：

对采集到的信号进行分割并重组成单个车轮的信号；

对重组后的信号进行滤波降噪；

利用滑窗对降噪后的信号进行移步框选，计算框选出的每段信号的峭度值；并将峭度值大于阈值的信号设定为异常区域；

将异常区域的滑窗宽度进行扩展，计算扩展后框选出的信号的峰值因子并提取该信号的异常频谱特征；

根据峰值因子和异常频谱特征判断车轮状态。

2.根据权利要求1所述的一种列车车轮运行异常监测方法，其特征在于所述根据进行分割并重组成单个车轮的信号包括：

获取每个车轮经过每个测区的起止时间，利用该起止时间截取每个车轮经过每个测区的有效波形段；

将截取到的有效波形段进行拼接得到每个车轮单独的信号。

3.根据权利要求1所述的一种列车车轮运行异常监测方法，其特征在于：采用小波滤波算法对重组后的信号进行滤波降噪。

4.根据权利要求1所述的一种列车车轮运行异常监测方法，其特征在于：所述滑窗的宽度为车轮周长的0.1~1倍，步长为车轮周长的0.05~1倍，且步长≤滑窗的宽度。

5.根据权利要求1所述的一种列车车轮运行异常监测方法，其特征在于：利用公式

计算峭度值，其中K为计算得到的峭度值，N为采样长度，为标准差，为每个时刻信号值，为信号均值。

6.根据权利要求1所述的一种列车车轮运行异常监测方法，其特征在于：将滑窗沿运行方向前后各扩展1/3窗口宽度。

7.根据权利要求1所述的一种列车车轮运行异常监测方法，其特征在于：利用公式

计算峰值因子，其中C为峰值因子，x_peak为扩展后框选出的信号的峰值，x_rms为扩展后框选出的信号的均方根值。

8.根据权利要求1所述的一种列车车轮运行异常监测方法，其特征在于：利用傅里叶变换得到信号的频谱特征，并从中提取出异常频谱特征。

9.根据权利要求1所述的一种列车车轮运行异常监测方法，其特征在于所述根据峰值因子和异常频谱特征判断车轮状态包括：

通过以往已知数据拟合峰值因子-车轮异常程度函数；

将计算出的峰值因子和车轮速度带入峰值因子-车轮异常程度函数中获得车轮异常程度；

利用车轮异常程度和异常频谱特征判断车轮状态。

10.一种列车车轮运行异常监测系统，其特征在于包括：

信号采集单元，用于采集车轮信号；

信号分割重组单元，用于将采集到的车轮信号分割并重组成单个车轮的信号；

滤波降噪单元，用于对重组后的信号进行滤波降噪；

异常区域选取单元，用于利用滑窗对降噪后的信号进行移步框选，计算框选出的每段信号的峭度值；并将峭度值大于阈值的信号设定为异常区域；

峰值因子异常频谱特征获取单元，用于将异常区域的滑窗宽度进行扩展，计算框选出的信号的峰值因子并提取该信号的异常频谱特征；

车轮状态判断单元，用于根据峰值因子和异常频谱特征判断车轮状态。

11.根据权利要求10所述的一种列车车轮运行异常监测系统，其特征在于：所述信号采集单元包括若干压力传感器和若干剪力传感器；每个压力传感器对应一根轨枕，连续三个压力传感器和分别设置在所述三个压力传感器前后的两个剪力传感器为一个测区；所述测区为三个或者三个以上，并且相邻测区部分重合。

12.根据权利要求11所述的一种列车车轮运行异常监测系统，其特征在于：相邻测区有一个压力传感器和一个剪力传感器重合。

13.根据权利要求11所述的一种列车车轮运行异常监测系统，其特征在于：所述压力传感器设置在轨枕处的钢轨轨底顶面，所述剪力传感器设置在钢轨轨腰上。