专利名称：基于相似度的列车悬挂系统故障分离方法
技术领域：
本发明涉及基于相似度的列车悬挂系统故障分离方法。
背景技术：
列车悬挂系统位于列车车体与转向架之间以及转向架与轮对之间，由大量不同的部件构成，包括螺旋弹簧、阻尼器、空气弹簧等。轨道车辆的悬挂系统通常分为一系(位于轮对与转向架之间)与二系(位于转向架与车体之间)，同时也根据其对列车运动状态的影响分为横向与垂向系统。一方面，悬挂系统支撑着车体与转向架；另一方面，悬挂系还起到缓冲由轨道不平顺所引起的轮轨作用力、控制列车行驶方向、保持运行舒适性等作用。当前国内外较为成熟的列车在途故障检测系统大多针对列车动力系、辅助系、制动系等子系统，即牵引电机、逆变器、空调系统、车门系统、空气制动系统的故障检测。在针对列车走行系状态监控的技术系统中，也以车轮、轴承、转向架构架等部位为主，几乎没有明确以列车悬挂系统作为状态监控与故障检测对象的系统与方法。悬挂系统故障定位分离则尚属空白，因此需要一种针对列车悬挂系统进行故障定位分离的全新方法。
发明内容
针对以上现有技术的不足，本发明提供一种基于相似度的列车悬挂系统故障分离方法。本发明的目的通过以下技术方案来实现基于相似度的列车悬挂系统故障分离方法，该方法包括以下几个步骤I)利用加速度传感器与陀螺仪获取列车运行时各个位置的运动状态信息；2)对步骤I中获得的加速度信号进行抗混叠滤波、高通滤波、二次积分处理，对角速度信号只进行抗混叠滤波与高通滤波处理，以获得系统输出；系统输出即车体垂向、横向位移与车体点头、摇头、侧滚角位置，以及前后转向架的垂向、横向位移与前后转向架的点头、摇头、侧滚角位置；3)建立车辆悬挂系统动力学模型= +y=Cx+Ddd其中X为车辆运动状态变量，d为轨道激励，y为位移信号，A, B, Cd, Dd为空间状态方程相应的系数矩阵，设计相应的Kalman滤波器，对步骤2所述的系统输出进行处理，估计步骤2中车体垂向、横向位移与车体点头、摇头、侧滚角位置，以及前后转向架的垂向、横向位移与前后转向架的点头、摇头、侧滚角位置等运行状态，获得系统输出残差；4)利用故障检测单元依据步骤3中的残差输出进行故障检测，在检测到故障后报警，并启动故障分离程序；5)在故障检测单元检测到系统中存在故障后，采集步骤3中Kalman滤波器的系统输出残差，数据长度为10秒，对这段数据做快速傅立叶变换(FFT)
权利要求
1.基于相似度的列车悬挂系统故障分离方法，其特征在于，该方法包括以下几个步骤1)利用加速度传感器与陀螺仪获取列车运行时各个位置的运动状态信息；2)对步骤I中获得的加速度信号进行抗混叠滤波、高通滤波、二次积分处理，对角速度信号只进行抗混叠滤波与高通滤波处理，以获得系统输出；系统输出即车体垂向、横向位移与车体点头、摇头、侧滚角位置，以及前后转向架的垂向、横向位移与前后转向架的点头、摇头、侧滚角位置；3)建立车辆悬挂系统动力学模型
2.根据权利要求1所述的基于相似度的列车悬挂系统故障分离方法，其特征在于，所述运动状态信息包括车体垂向加速度，车体横向加速度，车体点头角速度，车体摇头角速度与车体侧滚角速度；以及前后转向架的垂向加速度，横向加速度，点头角速度摇头角速度与侧滚角速度。
3.根据权利要求1所述的基于相似度的列车悬挂系统故障分离方法，其特征在于，所述Eros相似度匹配算法如下求取当前故障频域信息序列的协方差矩阵A=Cov (R(k))其中R(k)为故障残差信号频域信息序列，A为其协方差矩阵；做协方差矩阵的奇异值分解A = U Σ Vt其中Va为由右特征向量％组成的右特征矩阵，Σ A为由奇异值λ Ai组成的对角矩阵； 计算权重
全文摘要
本发明涉及基于相似度的列车悬挂系统故障分离方法，该方法以列车悬挂系统作为状态监控与故障诊断对象，通过分析列车运行时的运动状态及卡尔曼滤波，得到系统输出残差，并对其做快速傅立叶变换获取故障信号频域信息，再运用Eros算法计算当前检测到的故障与典型故障的相似度得分，从而判断当前发生的故障类型与位置。本发明实现了列车悬挂系统故障的智能故障分离，对于保障列车安全运行、指导列车悬挂系检修与保养、提高列车运营效率都具有重要作用。
文档编号G01M17/10GK103018058SQ20121054876
公开日2013年4月3日 申请日期2012年12月17日 优先权日2012年12月17日
发明者魏秀琨, 贾利民, 柳海, 汪煜婷, 郭淑萍, 林帅, 郭昆 申请人:北京交通大学