一种基于在线监测的动车组闸片磨损量的估算方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于在线监测的动车组闸片磨损量的估算方法，所述估算方法包括如下步骤：1)对动车组运行状态、子系统工作状态进行监测，并将采集的列车运行数据发送至地面接收系统；2)所述地面接收系统对运行数据进行存储，并从接收的数据中筛选出列车运行中的速度、BC压力、AC压力和制动持续的时间数据；3)根据筛选出的数据确定第n时刻压力作用在闸片和闸盘之上的等效摩擦距离；4)根据所述等效摩擦距离、BC压力，确定第n时刻闸片总的磨损量。所述估算方法可以根据每列车的制动情况，较为精确的估算每列车闸片的磨损量，可以在保证闸片制动性能的前提下，延长闸片的使用寿命，从而减少浪费，降低维修成本。
【专利说明】一种基于在线监测的动车组闸片磨损量的估算方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及信息【技术领域】，具体涉及一种基于在线监测的动车组闸片磨损量的估算方法。
【背景技术】
[0002]制动系统是动车最重要的系统之一。闸片是制动系统的关键部件。其性能直接关系到动车运行的安全性。在制动时的高温和强压的作用下，会对制动系统关键部件造成一定的磨损。为了保证制动系统的性能，目前铁路部门普遍采用定时(运行里程)更换。由此产生两种风险:一是欠维修；二是过度修。前者造成磨损过度，影响行车安全，后者造成浪费,增加维修成本。虽然动车组制动系统大约只占整个动车组成本的15%，但由于闸片数量多，维修工作量大，在维修成本中却占到40%以上。因此，需要一种有效的手段对动车组制动闸片的磨损情况进行在线监测和估算，以便预测闸片的使用寿命。
[0003]目前，动车组闸片的磨损估算还没有有效的方法，但对于一般设备的磨损和寿命预测的方法主要包括基于物理的方法和基于经验的方法。
[0004]1、基于物理的方法
[0005]基于物理的方法试图结合设备特定的机械动力学知识(如:损伤增长模型)和设备在线状态监测数据，以预测设备的剩余寿命。文献中常见的基于物理的方法主要使用裂纹扩展模型、碎裂增长模型等。例如:
[0006](I)Li等提出了一个滚动轴承寿命预测的框架，该框架包括一个确定性损伤扩展模型，一个诊断模型和一个自适应算法。其中，诊断模型用于从传感性信号中估计缺陷尺寸；由此估计，损伤扩展模型可计算得缺陷扩展率，并预测下一时刻的损伤尺寸；自适应算法根据预测值和实际值的偏差在线更新损伤扩展模型的参数。
[0007](2)针对飞机发动机的油湿部件，Orsagh等讨论了信息融合框架、融合方法等一系列有关故障诊断和预测的概念。中以轴承为例讨论了轴承接触失效情况下的寿命预测方法，在碎裂萌生前使用Yu-Harris模型，在碎裂萌生后则使用碎裂扩展模型。同时，也讨论了将Yu-Harris模型和碎裂扩展模型随机化的方法，该方法考虑了载荷、不对中、润滑和制造过程中的不确定因素。
[0008]但上述两类方法与动车组闸片磨损的机理完全不同，无法应用到本发明的【技术领域】来解决本发明的技术问题。
[0009]2、基于经验的方法
[0010]基于经验的方法(empirical-based methods),又称数据驱动的方法(data-drivenmethods),试图直接从状态监测数据(及同类设备的历史数据)预测设备的剩余寿命。
[0011](I)吴江提出一种基于马尔可夫链理论的预测模型。以某一机群刹车片检查时间确定为实例，分别论述了刹车片磨损状态的划分，转移概率矩阵的构造与估计，并对该机群刹车片磨损状态进行了预测，其预测结果与实际检查情况比较吻合。[0012](2) Yan等建议使用logistic regression来建立设备的特征变量与其失效概率之间的联系，同时建议采用ARMA模型对特征变量进行预测，将预测值输入经训练的logistic模型进行剩余寿命预测。
[0013](3) Yunfeng Zhang、Yang Liu等提出了一种基于模糊模型的预测方法,基于最小二乘法，在研究金属磨损特性时考虑了模糊性和随机因素。其实验结果显示，在材料和工作条件相似的情况下，如果给出影响因素，则可以用这个方法来预测一段时间后材料的磨损量。[0014](4) Mahardhika Pratama等提出了一种混合动态模糊神经网络(DFNN)和遗传算法(GA)对刀具磨损预测铣削过程。实验研究表明，该方法而提出的算法不仅产生的多功能性较高的预测精度，和更快的训练时间，而且为更紧凑和简洁的网络结构。
[0015]但动车组制动闸片一经安装，其磨损情况通常只能等到大修时拆下后人工测量，动车组运行情况复杂，制动的随机性和突发性都很突出，因此与机群闸片磨损规律不一样，也无法采用上述子学习和训练等方法来进行预测。
[0016]有关机械设备的磨损估算方法形成的相关专利并不多。其中:
[0017]1.天津大学的李丰华等人2011年在“掘进机盘形滚刀磨损量预估计算方法”专利中从建立盘形滚刀转动频率和摩擦功之间的对应关系式入手，进而建立了盘形滚刀转动频率与磨损量之间的对应关系式，最终可以得到不同时间、不同位置盘形滚刀的磨损量。
[0018]2.博世有限公司的罗伯特和清华大学的王战江等人2011年在“磨损量确定方法、滑动接触件制造方法及滑动接触件”专利中，给出了滑动接触件固体润滑涂层磨损量确定方法、滑动接触件制造方法，提出基于载荷、接触部位几何形貌、材料参数而计算出滑动接触件与对配体间的接触压力分布，基于接触压力分布、接触部位的相对运动速度、固体润滑涂层的磨损系数确定固体润滑涂层的与时间相关的磨损量。
[0019]3.舍弗勒技术股份联合公司的M ?克耐斯勒等2013年在“用于确定摩擦衬片磨损量的方法”的专利中，提出了确定内燃机驱动的机动车的可自动化操作的摩擦离合器的摩擦衬片磨损量的方法，将较早的离合器操作行程与所述较晚的离合器操作行程相互比较并确定差值，进而确定摩擦衬片磨损量。
[0020]但上述专利I所用的磨损模型与动车组闸片的磨损模型有很大差别，而专利2和专利3所提出的方法均需要较多的检测参数，在动车高速运行时，很难获取相应的数据。因此上述三项专利均不适合于动车组闸片的磨损量估算。
【发明内容】
[0021]针对以上现有技术的不足，本发明提供一种基于在线监测的动车组闸片磨损量的估算方法。
[0022]本发明采用下述技术方案:
[0023]一种基于在线监测的动车组闸片磨损量的估算方法，所述估算方法包括如下步骤:
[0024]I)对动车组运行状态、子系统工作状态进行监测，并将采集的列车运行数据发送至地面接收系统；
[0025]2)所述地面接收系统对运行数据进行存储，并从接收的数据中筛选出列车运行中的速度、BC压力、AC压力和制动持续的时间数据；
[0026]3)根据筛选出的数据确定第η时刻压力作用在闸片和闸盘之上的等效摩擦距离；
[0027]4)根据所述等效摩擦距离、BC压力，确定第η时刻闸片总的磨损量。
[0028]所述等效摩擦距离为:
【权利要求】
1.一种基于在线监测的动车组闸片磨损量的估算方法，其特征在于，所述估算方法包括如下步骤: 1)对动车组运行状态、子系统工作状态进行监测，并将采集的列车运行数据发送至地面接收系统； 2)所述地面接收系统对运行数据进行存储，并从接收的数据中筛选出列车运行中的速度、BC压力、AC压力和制动持续的时间数据； 3)根据筛选出的数据确定第η时刻压力作用在闸片和闸盘之上的等效摩擦距离； 4)根据所述等效摩擦距离、BC压力，确定第η时刻闸片总的磨损量。
2.根据权利要求1所述的一种基于在线监测的动车组闸片磨损量的估算方法，其特征在于，所述等效摩擦距离为:
3.根据权利要求1所述的一种基于在线监测的动车组闸片磨损量的估算方法，其特征在于，所述η时刻闸片总的磨损量为:
【文档编号】G06F19/00GK103742575SQ201310744309
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2013年12月30日 优先权日:2013年12月30日
【发明者】张宁, 张春, 刘峰, 张 杰, 廖涛 申请人:北京交通大学