CN111267914B - 动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法 - Google Patents

动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于加权滑动平均技术的动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法，涉及动车故障诊断技术领域。该方法包括：训练数据收集并预处理，各轮对不同模式下权重向量及控制限计算，各轮对不同模式下实时检测分离指标计算，轮对间歇蠕滑超限在线检测及分离。本发明有效保障了动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离的实际应用需求。当动车组某些轮对发生空转或滑行时，该方法能判断某节车厢是否有轮对发生蠕滑超限，同时区分该蠕滑超限是由空转还是滑行引起，并确定该车厢四个轮对中的哪一对或哪几对发生了蠕滑超限。该方法仅利用速度传感器测量，提高了对动车组轮对间歇蠕滑超限的检测分离能力。

Description

动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法
技术领域
本发明涉及动车故障诊断技术领域，具体涉及一种基于加权滑动平均技术的动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法。
背景技术
如今，由于动车组优越的牵引和制动性能，其已成为公共交通系统中不可缺少的重要组成部分。动车组的牵引和制动很大程度上取决于轮对与钢轨之间产生的黏着力。现代研究表明，当列车载荷与轮轨表面条件一定时，蠕滑速度(即轮轨之间的相对速度)是影响黏着力的主要因素。因此蠕滑速度应控制在一定范围内，以便产生较高的黏着力。反之，轮对蠕滑超限，即空转或滑行，会降低动车组的整体牵引和制动性能。
由于蠕滑超限是对动车组安全的严重威胁，因此防滑防空转系统一直是动车组的核心部分。实际动车组中，动车系列在牵引电机轴端装备速度传感器，拖车系列在各车车轴端装备速度传感器，每个速度传感器独立采集轴速。当轮对速度差或轮对加、减速度超过预设值时，则认为相应的轮对在空转或滑行。检测和分离轮对蠕滑超限的一个主要困难是它间歇性的发生，即持续时间有限，随后消失。虽然上述车载方法可以及时诊断大的空转和滑行，有效保证了动车组的安全运行，但对于某些间歇蠕滑超限却不是很有效。对于目前动车组上的防滑防空转策略，有些轮对间歇蠕滑超限由于幅值小、持续时间短，不足以触发任何警报，但它们确实损害了牵引制动性能。
同时，现有防滑防空转系统主要利用速度传感器测量得到的轮对速度信息。虽然引入额外传感器如GPS、多普勒雷达，或额外测量信息如电机电流、电压等，可以提高轮对蠕滑超限的检测分离能力，但其势必会改变系统原有结构，给实际应用带来困难。
发明内容
本发明的目的是针对上述不足，提出了一种基于加权滑动平均技术的动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法。
本发明具体采用如下技术方案：
一种动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法，包括离线训练和在线监测及分离轮对间歇蠕滑超限；
离线训练包括：
(1)假设动车组防滑防空转系统利用安装在轴端的p个速度传感器信息，其中第i个速度传感器测量第i个轮对的速度，且速度传感器的采样频率相同；则连续采集N个正常工况下的样本数据，并构造如式(1)所示的正常工况测量矩阵
[v1,v2,…,vN]∈Rp×N (1)
其中vk∈Rp×1为列向量，代表某一时刻p个速度传感器的测量信息；
(2)置M＝1，M代表列车的运行模式；
(3)按式(2)计算，变量至最小变量差指标：
VMDi(vk)＝vk,i-min(vk,1,vk,2,…,vk,p), (2)
其中vk,i为列向量vk的第i个元素，即第i个传感器在k时刻测量得到的第i个轮对的速度；
(4)按式(3)计算相应M值下的自协方差函数
Figure BDA0002387628260000021
Figure BDA0002387628260000022
(5)选择适当的时间窗口长度W，针对动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离问题；
(6)按式(4)、(5)计算相应M值下，第i个轴的权重向量
Figure BDA0002387628260000023
Figure BDA0002387628260000024
其中
Figure BDA0002387628260000025
为矩阵
Figure BDA0002387628260000026
的第l行第j列元素，且
Figure BDA0002387628260000027
(7)按式(6)计算相应M值下，第i个轮对蠕滑超限检测分离指标的控制限
Figure BDA0002387628260000028
Figure BDA0002387628260000029
其中，
Figure BDA00023876282600000210
(8)置M＝-1,vk＝M×vk,k＝1,2,…,N；
(9)重复(3)～(7)，得到M值为-1下的
Figure BDA00023876282600000211
在线监测及分离轮对间歇蠕滑超限包括：
(10)在线采集新测量样本
Figure BDA0002387628260000031
其中
Figure BDA0002387628260000032
在算法当前时刻，若列车运行于牵引模式，则置M＝1，若列车运行于制动模式，则置M＝-1；
(11)置
Figure BDA0002387628260000033
j＝k-W+1,…,k，
(12)按式(7)分别计算当i＝1,2,…,p时，实时变量至最小变量差指标：
Figure BDA0002387628260000034
其中
Figure BDA0002387628260000035
为列向量
Figure BDA0002387628260000036
的第i个元素，即第i个传感器在k时刻测量得到的第i个轮对的实时速度；
(13)按式(8)分别计算当i＝1,2,…,p时，实时加权滑动平均变量至最小变量差指标：
Figure BDA0002387628260000037
(14)若存在i∈{1,2,…,p}，使得式(9)成立时，
Figure BDA0002387628260000038
根据下列逻辑进行轮对间歇蠕滑超限检测及分离
Figure BDA0002387628260000039
Figure BDA00023876282600000310
本发明具有如下有益效果：
当动车组某些轮对发生空转或滑行时，该方法能判断某节车厢是否有轮对发生蠕滑超限，同时区分该蠕滑超限是由空转还是滑行引起，并确定该车厢四个轮对中的哪一对或哪几对发生了蠕滑超限。该方法仅利用速度传感器测量，提高了对动车组轮对间歇蠕滑超限的检测分离能力。
附图说明
图1为动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法流程框图；
图2为轮对1、3的加权滑动平均变量至最小变量差指标示意图；
图3为轮对2、4的加权滑动平均变量至最小变量差指标示意图；
图4为轮对1、3的测试数据集的检测分离情况示意图；
图5为轮对2、4的测试数据集的检测分离情况示意图；
图6为测试数据集上的分离结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
结合图1所示，一种动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法，包括离线训练和在线监测及分离轮对间歇蠕滑超限。
离线训练包括：
(1)假设动车组防滑防空转系统利用安装在轴端的p个速度传感器信息，其中第i个速度传感器测量第i个轮对的速度，且速度传感器的采样频率相同；则连续采集N个正常工况下的样本数据，并构造如式(1)所示的正常工况测量矩阵
[v1,v2,…,vN]∈Rp×N (1)
其中vk∈Rp×1为列向量，代表某一时刻p个速度传感器的测量信息；
(2)置M＝1，M代表列车的运行模式
(3)按式(2)计算，变量至最小变量差指标：
VMDi(vk)＝vk,i-min(vk,1,vk,2,…,vk,p), (2)
其中vk,i为列向量vk的第i个元素，即第i个传感器在k时刻测量得到的第i个轮对的速度；
(4)按式(3)计算相应M值下的自协方差函数
Figure BDA0002387628260000041
Figure BDA0002387628260000042
(5)根据经验选择适当的时间窗口长度W，针对动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离问题，建议取W＝2～5；
(6)按式(4)、(5)计算相应M值下，第i个轴的权重向量
Figure BDA0002387628260000043
Figure BDA0002387628260000044
其中
Figure BDA0002387628260000045
为矩阵
Figure BDA0002387628260000046
的第l行第j列元素，且
Figure BDA0002387628260000047
(7)按式(6)计算相应M值下，第i个轮对蠕滑超限检测分离指标的控制限
Figure BDA0002387628260000048
Figure BDA0002387628260000051
其中，
Figure BDA0002387628260000052
(8)置M＝-1,vk＝M×vk,k＝1,2,…,N；
(9)重复(3)～(7)，得到M值为-1下的
Figure BDA0002387628260000053
在线监测及分离轮对间歇蠕滑超限包括：
(10)在线采集新测量样本
Figure BDA0002387628260000054
其中
Figure BDA0002387628260000055
在算法当前时刻，若列车运行于牵引模式，则置M＝1，若列车运行于制动模式，则置M＝-1；
(11)置
Figure BDA0002387628260000056
j＝k-W+1,…,k，
(12)按式(7)分别计算当i＝1,2,…,p时，实时变量至最小变量差指标：
Figure BDA0002387628260000057
其中
Figure BDA0002387628260000058
为列向量
Figure BDA0002387628260000059
的第i个元素，即第i个传感器在k时刻测量得到的第i个轮对的实时速度；
(13)按式(8)分别计算当i＝1,2,…,p时，实时加权滑动平均变量至最小变量差指标：
Figure BDA00023876282600000510
(14)若存在i∈{1,2,…,p}，使得式(9)成立时，
Figure BDA00023876282600000511
根据下列逻辑进行轮对间歇蠕滑超限检测及分离
Figure BDA00023876282600000512
Figure BDA00023876282600000513
我们利用某动车组的实际运行数据和一个动车组半实物仿真平台进行了实验研究，说明所提出的基于加权滑动平均技术的轮对间歇蠕滑超限检测及分离方案的有效性。首先收集动车组在正常工况下的轮对速度数据，作为训练数据和验证数据。这两部分数据均由某电力机车研究所有限公司提供，该公司连续采集了约24小时的某实际运行地铁动力轮的速度。随后，利用某研究所有限公司和某大学联合开发的高速列车信息控制系统实时故障诊断测试与验证半实物仿真平台，在平台中注入间歇空转和滑行，并实时收集列车的轮对速度数据，作为测试数据。具体来讲，在6-97.2秒及180-246.9秒期间，列车运行于牵引模式，通过改变轮轨黏着系数，在此阶段向轮对1及轮对3注入间歇空转。在97.2-150秒及246.9-294.9秒期间，列车运行于制动模式，通过改变轮轨黏着系数，在此阶段向4个轮对均注入间歇滑行。
根据实际经验，我们选取时间窗口长度为W＝3。由于误报会导致列车不必要的牵引或制动力降低，验证数据用于检验方法的误报情况。验证数据集上采用所提方法的检测情况结果如图2、图3所示。
图2、图3中曲线代表各个轮对的加权滑动平均变量至最小变量差指标，平行于x轴的直线代表相应的控制限，不同线型代表不同轮对。当某个轮对的指标值超过阈值时，则我们判断该轮对发生了蠕滑超限，否则判断为正常。可以看到我们的方法没有出现误报，避免了列车不必要的牵引或制动力降低。
测试数据用于检验方法在线检测及分离轮对间歇蠕滑超限的情况。测试数据集上采用所提方法的检测分离情况如图4、图5所示。图4、图5中实线为注入的间歇蠕滑超限示意图，曲线代表各个轮对的加权滑动平均变量至最小变量差指标，平行于x轴的直线代表相应的控制限，不同线型代表不同轮对。测试数据集上采用所提方法的分离结果如图6所示。容易看出，我们的方法可以有效检测及分离轮对间歇蠕滑超限。由于实验中所用控制器为真实动车上的配件，因此若我们注入的轮对间歇蠕滑超限能被现有车载方法检测，则控制器会发生报警。在实验中，注入时未发生报警，这意味着现有车载方法不能对我们注入的轮对间歇蠕滑超限进行有效检测及分离。因此，基于加权滑动平均技术的轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法优化了现有方法的检测及分离能力。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离方法，其特征在于，包括离线训练和在线监测及分离轮对间歇蠕滑超限；
离线训练包括：
(1)假设动车组防滑防空转系统利用安装在轴端的p个速度传感器信息，其中第i个速度传感器测量第i个轮对的速度，且速度传感器的采样频率相同；则连续采集N个正常工况下的样本数据，并构造如式(1)所示的正常工况测量矩阵
[v1,v2,…,vN]∈Rp×N (1)
其中vk∈Rp×1为列向量，代表某一时刻p个速度传感器的测量信息；
(2)置M＝1，M代表列车的运行模式；
(3)按式(2)计算，变量至最小变量差指标：
VMDi(vk)＝vk,i-min(vk,1,vk,2,…,vk,p), (2)
其中vk,i为列向量vk的第i个元素，即第i个传感器在k时刻测量得到的第i个轮对的速度；
(4)按式(3)计算相应M值下的自协方差函数
Figure FDA0002387628250000011
Figure FDA0002387628250000012
(5)选择适当的时间窗口长度W，针对动车组轮对间歇蠕滑超限检测及分离问题；
(6)按式(4)、(5)计算相应M值下，第i个轴的权重向量
Figure FDA0002387628250000013
Figure FDA0002387628250000014
其中
Figure FDA0002387628250000015
Figure FDA0002387628250000016
为矩阵
Figure FDA0002387628250000017
的第l行第j列元素，且
Figure FDA0002387628250000018
(7)按式(6)计算相应M值下，第i个轮对蠕滑超限检测分离指标的控制限
Figure FDA0002387628250000019
Figure FDA00023876282500000110
其中，
Figure FDA0002387628250000021
(8)置M＝-1,vk＝M×vk,k＝1,2,…,N；
(9)重复(3)～(7)，得到M值为-1下的
Figure FDA0002387628250000022
在线监测及分离轮对间歇蠕滑超限包括：
(10)在线采集新测量样本
Figure FDA0002387628250000023
其中
Figure FDA0002387628250000024
在算法当前时刻，若列车运行于牵引模式，则置M＝1，若列车运行于制动模式，则置M＝-1；
(11)置
Figure FDA0002387628250000025
(12)按式(7)分别计算当i＝1,2,…,p时，实时变量至最小变量差指标：
Figure FDA0002387628250000026
其中
Figure FDA0002387628250000027
为列向量
Figure FDA0002387628250000028
的第i个元素，即第i个传感器在k时刻测量得到的第i个轮对的实时速度；
(13)按式(8)分别计算当i＝1,2,…,p时，实时加权滑动平均变量至最小变量差指标：
Figure FDA0002387628250000029
(14)若存在i∈{1,2,…,p}，使得式(9)成立时，
Figure FDA00023876282500000210
根据下列逻辑进行轮对间歇蠕滑超限检测及分离：
Figure FDA00023876282500000211
Figure FDA00023876282500000212
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