CN110781553A - 一种高速列车多参数智能阈值监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种高速列车多参数智能阈值监测方法,首先采集高速列车的工况参数与状态监测数据,按照工况参数对状态监测数据进行划分;随后利用模糊核聚类对状态监测数据进行分析,得到各类中心坐标、类内距离;最后计算中心坐标、类内距离与工况多参数之间回归关系,进而智能计算各种工况下的阈值,对高速列车进行智能报警。该方法简单易行,适用于变工况下的高速列车监测数据智能阈值的确定。
Description
技术领域
本发明属监测诊断领域,具体涉及一种高速列车多参数智能阈 值监测方法。
背景技术
随着我国铁路的高速发展,高速列车已经成为中国高端制造业 崛起的重要标志。然而,高速列车属于典型复杂机电系统,以分布 式、网络化方式集成了机、电、气、热等多个物理域的部件,部件 之间以多种物理作用复杂交互,导致故障表现方式高度复杂化。高 速列车的维护普遍沿用不计成本保安全的劳动力密集型计划维修体 制,已成为制约我国高铁发展乃至出口的瓶颈,为此,铁路维修保 障部门特别提出未来维修方式应该在精确掌握列车状态的前提下, 逐渐向状态维修体制过渡,从而保障运行安全、提高维修效率,满 足国内和海外维修保障需求。
在列车的实时状态监测与故障诊断过程中,如何制定阈值是行 业内的一大难题。主要原因在于:高速通常在高转速、强振动、大 应力的恶劣环境下工作,单一的阈值指标难以适应工况的变化。如 果阈值过高,只能在最大转速的极限情况下报警,会产生较大的漏报率,起不到实时预警、报警的作用。如果阈值过低,虽能适应低 转速工况,一旦高转速工作,正常状态误认为故障,会导致很大的 维修资源浪费,并带来人员恐慌,影响正常工作。因此,高速列车 监测数据的阈值确定需从实时监测数据出发,并适应各种工况的变 化。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种高速列车多参数智能阈值监测方 法,从监测数据出发,融入工况多参数,智能确定多种工况下的监 测阈值,实现高速列车自适应工况的实时报警。
为了实现上述目的,本发明采取的技术方案是:
一种高速列车多参数智能阈值监测方法包括,
第一步骤,采集高速列车的工况参数与状态监测数据,按照工 况参数对状态监测数据进行划分;
第二步骤,利用模糊核聚类对状态监测数据进行分析,得到各 类中心坐标、类内距离;
第三步骤,计算中心坐标、类内距离与工况多参数之间回归关 系,进而计算各种工况下的阈值,基于阈值对高速列车进行报警。
所述的一种高速列车多参数智能阈值监测方法中,第一步骤中,
首先,采集各种工况下的状态监测数据,其对应的工况参数一 并采集,状态监测数据为振动加速度信号,工况参数包括转速、载 荷和/或温度,
随后,计算状态监测数据的统计特征,统计特征包括均方根值、 方根幅值、偏斜度指标、峭度指标、频域幅值特征和/或频率集散特 征,并按照工况参数对状态监测数据进行划分。
所述的一种高速列车多参数智能阈值监测方法中,第二步骤中,
首先,基于状态监测数据的统计特征构建N×d的样本集X={x1,x2,…,xN},其中N为监测数据时间序列的个数;d为统计特 征的种类数;xi,i=1,2,…,N是维数为d的样本,按照工况参数将样 本集分成J类,定义隶属度μij表示分类结果,其含义为样本xi属于 第j类的可能性,j=1,2,…,J,
随后,给出模糊核聚类分析的目标函数:
其中U=(μij)J×N为隶属度矩阵,V={v1,v2,…,vJ},vj为第j类 的中心坐标,m≥1为加权指数,
引入非线性函数φ(x)把原始样本映射至高维空间中,构建核函 数K(xj,vi)=φ(xj)T·φ(xj)代替xi·vj,得到下式
对上式进行求解,得到隶属度μij和类中心坐标vj
模糊核聚类算法的步骤为:
①设定聚类数J、模糊聚类指数m,以及停止阈值ε;
②根据以上参数初始化隶属度矩阵U;
③计算目标函数,判断是否达到中止条件,如果满足,聚类结束, 否则继续;
④根据式(3)和式(4)更新模糊聚类中心和模糊隶属度矩阵,并转向 步骤③。
⑤计算类内距离,以第j类聚类为例
dj=max||xl-vj||,l=1,2,…,L (11)。
所述的一种高速列车多参数智能阈值监测方法中,第三步骤中,
首先,将类心坐标V={v1,v2,…,vJ}、类内距离D={d1,d2,…,dJ} 与工况多参数E={e1,e2,...,es}构建多元非线性回归模型:
其中ek为J维向量,包含各种工况,利用数据自动拟合求解函数f1、 f2,得到类心坐标V、类内距离D与工况多参数E之间的函数关系, 继而可得到各种工况对应类内距离D之间的关系,
由于本发明一种高速列车多参数智能阈值监测方法,具有下列 区别于传统方法的显著优势:
1)基于模糊核聚类分析方法实现了监测数据的信息融合,并对 各工况下的监测数据进行了自适应聚类,将各工况下的监测数据在 同一个维度下展开,便于制定监测阈值。
2)将工况多参数融入阈值的确定过程中,实现阈值随工况的自 动更新,智能识别高速列车故障。
3)计算简单,运算速度快,便于在工程实际中推广。
附图说明
图1所示为高速列车轴承信号原始特征;
图2所示为高速列车轴承信号模糊核聚类结果;
图3所示为高速列车轴承信号到类心的距离。
具体实施方式
参照图1所示的高速列车轴承信号原始特征,在模拟试验台获 取的振动加速度信号计算获得,横坐标为时间单位min,由于各个统 计特征含义不同,纵坐标无单位。各个统计特征差别很大,很难再 一个尺度下展示,且随工况的影响很大。
参考图2所示的高速列车轴承信号模糊核聚类结果,自适应按 照工况对特征进行分类,为在各种工况下制定阈值奠定基础,横坐 标、纵坐标均为合成参数,没有明显的物理意义。
参考图3所示的高速列车轴承信号到类心的距离,摆脱的工况 的影响,在同一个维度下展开信号特征。横坐标为时间单位min,纵 坐标是距离。
附图是本发明的具体实施例;
下面结合附图对本发明的内容作进一步详细说明:
一种高速列车多参数智能阈值监测方法包括,
第一步骤,采集高速列车的工况参数与状态监测数据,按照工 况参数对状态监测数据进行划分;
第二步骤,利用模糊核聚类对状态监测数据进行分析,得到各 类中心坐标、类内距离;
第三步骤,计算中心坐标、类内距离与工况多参数之间回归关 系,进而计算各种工况下的阈值,基于阈值对高速列车进行报警。
一种高速列车多参数智能阈值监测方法的一个实施方式中,第 一步骤中,
首先,采集各种工况下的状态监测数据,其对应的工况参数一 并采集,状态监测数据为振动加速度信号,工况参数包括转速、载 荷和/或温度,
随后,计算状态监测数据的统计特征,统计特征包括均方根值、 方根幅值、偏斜度指标、峭度指标、频域幅值特征和/或频率集散特 征,并按照工况参数对状态监测数据进行划分。
表1.统计特征
一种高速列车多参数智能阈值监测方法的一个实施方式中,第 二步骤中,
首先,基于状态监测数据的统计特征构建N×d的样本集 X={x1,x2,…,xN},其中N为监测数据时间序列的个数;d为统计特 征的种类数;xi,i=1,2,…,N是维数为d的样本,按照工况参数将样 本集分成J类,定义隶属度μij表示分类结果,其含义为样本xi属于 第j类的可能性,j=1,2,…,J,
随后,给出模糊核聚类分析的目标函数:
其中U=(μij)J×N为隶属度矩阵,V={v1,v2,…,vJ},vj为第j类 的中心坐标,m≥1为加权指数,
引入非线性函数φ(x)把原始样本映射至高维空间中,构建核函 数K(xj,vi)=φ(xj)T·φ(xj)代替xi·vj,得到下式
对上式进行求解,得到隶属度μij和类中心坐标vj
模糊核聚类算法的步骤为:
①设定聚类数J、模糊聚类指数m,以及停止阈值ε;
②根据以上参数初始化隶属度矩阵U;
③计算目标函数,判断是否达到中止条件,如果满足,聚类结束, 否则继续;
④根据式(3)和式(4)更新模糊聚类中心和模糊隶属度矩阵,并转向 步骤③。
⑤计算类内距离,以第j类聚类为例
dj=max||xl-vj||,l=1,2,…,L (17)。
一种高速列车多参数智能阈值监测方法的一个实施方式中,第 三步骤中,
首先,将类心坐标V={v1,v2,…,vJ}、类内距离D={d1,d2,…,dJ} 与工况多参数E={e1,e2,...,es}构建多元非线性回归模型:
其中ek为J维向量,包含各种工况,利用数据自动拟合求解函数f1、 f2,得到类心坐标V、类内距离D与工况多参数E之间的函数关系, 继而可得到各种工况对应类内距离D之间的关系,
然后规定额定工况J0条件下,类内距离超出正常其50%视为 报警门限,然后计算出各种工况对应的报警门限d′j,f1、f2的逆函 数求得,进而实现对高速列车的报警。
实施例:
该实施例给出了本发明在高速列车轴承试验中的具体实施过程, 同时验证了该发明的有效性。试验按照四种转速、两种载荷分成以下 8中工况,如表2所示,其中工况6为额定工况。
表2高速列车工况
采集高速列车轴承振动加速度计算统计特征值,如图1所示, 主要分为两部分,频域幅值指标数据较大,在图形的上部展现,其 余指标均较小,在图形下部展现。为进一步显示下部指标的趋势, 在左下部出现了一个局部放大图,可以更好地看到均方根值、方根 幅值及峭度指标随工况的变化情况。
利用模糊核聚类对统计特征进行信息融合,可以按照工况进行 聚类,在高维特征空间中展开,结果如图2所示。计算各个样本到 类心的距离,如图3所示。故各种工况下类内距离即为图3所示的 各种工况下的最大值,如表3所示。
表3各工况类内距离
工况1 | 工况2 | 工况3 | 工况4 | 工况5 | 工况6 | 工况7 | 工况8 |
5.08 | 7.96 | 11.99 | 14.05 | 9.22 | 13.01 | 8.75 | 12.56 |
其中,工况6为额定工况,在额定工况下,其类内距离超出50% 视为报警门限,通过求解类心坐标V、类内距离D与工况多参数E的 多元非线性回归模型,最终计算出各种工况下的报警内类距离如表4 所示,实现对高速列车的智能报警。
表4各工况报警类内距离
工况1 | 工况2 | 工况3 | 工况4 | 工况5 | 工况6 | 工况7 | 工况8 |
7.36 | 11.8 | 16.75 | 21.22 | 12.18 | 19.65 | 12.21 | 18.83 |
Claims (4)
1.一种高速列车多参数智能阈值监测方法,其特征在于:
第一步骤,采集高速列车的工况参数与状态监测数据,按照工况参数对状态监测数据进行划分;
第二步骤,利用模糊核聚类对状态监测数据进行分析,得到各类中心坐标、类内距离;
第三步骤,计算中心坐标、类内距离与工况多参数之间回归关系,进而计算各种工况下的阈值,基于阈值对高速列车进行报警。
2.根据权利要求1所述的一种高速列车多参数智能阈值监测方法,其特征在于,优选的,第一步骤中,
首先,采集各种工况下的状态监测数据,其对应的工况参数一并采集,状态监测数据为振动加速度信号,工况参数包括转速、载荷和/或温度,
随后,计算状态监测数据的统计特征,统计特征包括均方根值、方根幅值、偏斜度指标、峭度指标、频域幅值特征和/或频率集散特征,并按照工况参数对状态监测数据进行划分。
3.根据权利要求1所述的一种高速列车多参数智能阈值监测方法,其特征在于,第二步骤中,
首先,基于状态监测数据的统计特征构建N×d的样本集X={x1,x2,…,xN},其中N为监测数据时间序列的个数;d为统计特征的种类数;xi,i=1,2,…,N是维数为d的样本,按照工况参数将样本集分成J类,定义隶属度μij表示分类结果,其含义为样本xi属于第j类的可能性,j=1,2,…,J,
随后,给出模糊核聚类分析的目标函数:
其中U=(μij)J×N为隶属度矩阵,V={v1,v2,…,vJ},vj为第j类的中心坐标,m≥1为加权指数,
引入非线性函数φ(x)把原始样本映射至高维空间中,构建核函数K(xj,vi)=φ(xj)T·φ(xj)代替xi·vj,得到下式
对上式进行求解,得到隶属度μij和类中心坐标vj
模糊核聚类算法的步骤为:
①设定聚类数J、模糊聚类指数m,以及停止阈值ε;
②根据以上参数初始化隶属度矩阵U;
③计算目标函数,判断是否达到中止条件,如果满足,聚类结束,否则继续;
④根据式(3)和式(4)更新模糊聚类中心和模糊隶属度矩阵,并转向步骤③,
⑤计算类内距离,以第j类聚类的为例
dj=max||xl-vj||,l=1,2,…,L (5)。
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