CN112039474B - 一种基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法，步骤为：整理继电器在加速寿命试验中的吸合时间参数数据；确定信号模型，即期望信号d(n)，输入信号x(n)，输出信号y(n)；建立一个M阶滤波器模型，确定滤波器系数为w(m)，则输出为：y(n)＝Σw(m)x(n‑m)，m＝0…M；其中，n为原始数据依次从1到给定数据量的不同取值，M为滤波器阶数；计算n时刻的输出误差e(j)，当输出误差e(j)达未到最小值时，则不符合预期效果，则调整系数W，直至输出误差e(j)达到要求时输出数据；通过调整收敛长度改变收敛速度，随着迭代次数的增加，收敛长度相应的减小，以达到较高的收敛精度。本发明通过改变不同的收敛长度达到不同的预期效果，在滤波过程中实现了在程序中自行改变相关参数，提高了滤波的效率。

Description

一种基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法
技术领域
本发明涉及一种继电器吸合时间控制技术，具体为一种基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法。
背景技术
铁路继电器在铁路信号系统中具有很重要的作用，而关于铁路继电器的性能和寿命分析也仅仅是基于其各个参数，比如吸合时间、释放时间等。加速寿命实验中，得到的数据往往很难进行下一步的预测和分析，需要对数据进行滤波才能进行有效的分析处理。
传统的滤波方法多是对数据进行简单的处理，其滤波效果对于变化速度不同的信号没办法做到同样的适用，变化快的信号和变化慢的信号可能使用的是两种滤波器，这样在使用中就造成了不便。
在加速寿命试验过程中，每20万次试验过程中监测的参数包括吸合时间、释放时间等，这些参数在以后分析铁路继电器的性能参数退化以及寿命预测有着重要的作用。
铁路继电器的参数较多，变化情况不能一概而论，如吸合时间、释放时间等参数的变化趋势不同，而针对不同的趋势变化，在滤波器无法判断其数据变化效果时可能会使用两种滤波方式，使用不同的滤波器对其进行滤波会增加工作量，同时效率也会降低很多。
发明内容
针对现有技术中铁路继电器的参数较多，在滤波器无法判断其数据变化效果时可能会使用两种滤波方式导致效率降低等不足，本发明要解决的问题是提供一种基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
本发明提供一种基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法，包括以下步骤：
1)整理继电器在加速寿命试验中的吸合时间参数数据；
2)确定信号模型，即期望信号d(n)，输入信号x(n)，输出信号y(n)；
3)建立一个M阶滤波器模型，确定滤波器系数为w(m)，则输出为：y(n)＝Σw(m)x(n-m)，m＝0…M；
其中，n为原始数据依次从1到给定数据量的不同取值，M为滤波器阶数；
4)计算n时刻的输出误差e(j)，当输出误差e(j)达未到最小值时，则不符合预期效果，则调整系数W，直至输出误差e(j)达到要求时输出数据；
5)通过调整收敛长度改变收敛速度，随着迭代次数的增加，收敛长度相应的减小，以达到较高的收敛精度。
步骤3)中，确定输出信号的矩阵形式如下：
y(j)＝WT(j)*X(j)
其中，j为代表自然数的任意值。
步骤4)中，调整系数W的确定过程如下：
401)定义目标函数为E[e(j)2]，则有：
J(j)＝E[e(j)2]＝E[(d(j)-WT(j)*X(j))2]
402)对于目标函数J(j)，
J(j)＝-2E[X(j)*(d(j)-WT(j)*X(j))]＝-2E[X(j)e(j)]
W(j+1)＝W(j)+δE[X(j)e(j)]
其中-2X(j)e(j)称为瞬时变化量，又由于瞬时变化量是真实变化量的无变化估计值，这里可以使用瞬时变化量代替真实变化量，即：
W(j+1)＝W(j)+δX(j)e(j)
其中，j为任意值，δX(j)为真实变化量；δE[X(j)为瞬时变化量；
步骤4)中，当输出误差e(j)达到最小值时，此误差即为最优，记为y(n)，并输出误差e(j)达到符合预期效果的数据。
步骤5)中，收敛长度的计算方法如下：
其中，ρ，τ均为常数，且满足0<ρ<2，τ>＝0，X为原始输入数据矩阵，j为任意值。
本发明具有以下有益效果及优点：
1.本发明打破传统的滤波方法，通过改变收敛速度来对数据进行有效的滤波，所使用的滤波方法，可以通过改变不同的收敛长度达到不同的预期效果，在滤波过程中实现了在程序中自行改变相关参数，提高了滤波的效率。
2.本发明方法对滤波过程中收敛长度的改变有效提高了滤波的收敛速度和精度，提高了滤波的效率，滤波过程易于实现，且可适用于不同的参数。
附图说明
图1为本发明基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法流程图；
图2为滤波器模型流程图；
图3为吸合时间原始数据图；
图4为吸合时间滤波后的图形；
图5为吸合时间原始数据与滤波后的对比图形。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明作进一步阐述。
如图1所示，本发明提供一种基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法，包括以下步骤：
1)整理继电器在加速寿命试验中的吸合时间参数数据；
2)确定信号模型，即期望信号d(n)，输入信号x(n)，输出信号y(n)，如图2所示；
3)建立一个M阶滤波器模型，确定滤波器系数为w(m)，则输出为：y(n)＝Σw(m)x(n-m)，m＝0…M；
其中，n为原始数据依次从1到给定数据量的不同取值，M为滤波器阶数；
4)计算n时刻的输出误差e(j)，当输出误差e(j)达到最小值时，此误差即为最优，并输出误差e(j)达到符合预期效果的数据，记为y(n)，并输出误差e(j)达到符合预期效果的数据；当其误差未达到最优时，则调整系数W，直至输出误差e(j)达到要求时输出数据；
5)通过调整收敛长度改变收敛速度，随着迭代次数的增加，收敛长度相应的减小，以达到较高的收敛精度。
步骤3)中，确定输出信号的矩阵形式如下：
y(j)＝WT(j)*X(j)
步骤4)中，当输出误差未达到最优的预期效果时，则调整系数W，直至输出误差e(j)达到要求时输出数据；
步骤4)中，调整系数W的确定过程如下：
定义目标函数为E[e(j)2]，则有：
J(j)＝E[e(j)2]＝E[(d(j)-WT(j)*X(j))2]
对于目标函数J(j)，
W(j+1)＝W(j)+δE[X(j)e(j)]
其中-2X(j)e(j)称为瞬时变化量，又由于瞬时变化量是真实变化量的无变化估计值，这里可以使用瞬时变化量代替真实变化量，即：
W(j+1)＝W(j)+δX(j)e(j)
其中，j为任意值。
步骤5)中，收敛长度的计算方法如下：
其中，ρ，τ均为常数，且满足0<ρ<2，τ>＝0，X为原始输入数据矩阵，j为任意值。
本实施例中，吸合时间参数有6种，包括吸合时间、释放时间、超程时间、燃弧时间、转换时间和触动时间。
步骤3)中，确定滤波器系数为w(m)，则输出为：
y(n)＝Σw(m)x(n-m)，m＝0,,M，写成矩阵形式即为：y(j)＝WT(j)*X(j)。
步骤4)中，n时刻的输出误差为：e(j)＝d(j)-y(j)＝d(j)-WT(j)*X(j)，当输出误差e(j)达到最小值时，此时的结果即为最佳结果，则可输出y(n)，当其误差未达到最优时，则需要调整系数W，W的计算方法则是通过以下步骤完成：
401)定义目标函数为E[e(j)2]，则有：
402)对于目标函数J(j)，
W(j+1)＝W(j)+δE[X(j)e(j)]
其中-2X(j)e(j)称为瞬时变化量，又由于瞬时变化量是真实变化量的无变化估计值，这里可以使用瞬时变化量代替真实变化量。即：
W(j+1)＝W(j)+δX(j)e(j)
由此，可以得到在输出误差e(j)未达到要求时，需要调整的W的值。
在整个迭代过程中，收敛速度的改变影响滤波过程的时间以及收敛精度，其收敛速度则是通过收敛长度进行改变。在迭代初期，由于在适应过程，可取一个较快的收敛速度，即取较大的收敛长度，实现较快的收敛速度，随着迭代次数的增加，收敛长度应该相应的减小，以达到较高的收敛精度，这样的滤波方式能提高滤波效率，同时达到较高的收敛精度。
收敛长度的计算方法如下：
ρ，τ均为常数，且满足0<ρ<2，τ>＝0，X为原始输入数据矩阵，j为任意值。
恒定温度下加速寿命试验铁路继电器在试验过程中，本实施例取某台继电器0-100万次试验中监测的吸合时间数据，对原始数据使用以上方法进行滤波处理。
整理加速寿命试验中铁路继电器的吸合时间参数数据，画出原始数据图，如图3所示。
确定信号模型，输入型号x(n)即为原始数据，定义d(n)为高斯白噪声，按照公式确定收敛长度，确定滤波器的计算模型。
输入原始数据到滤波器中，当e(j)＝d(j)-y(j)达到最小值时，输出y(n)，当其未达到预期效果时，程序内自动调试系数W的值，按照以下步骤调试：
401)定义目标函数为E[e(j)2]，则有：
J(j)＝E[e(j)2]＝E[(d(j)-WT(j)*X(j))2]
402)对于目标函数J(j)，
J(j)＝-2E[X(j)*(d(j)-WT(j)*X(j))]＝-2E[X(j)e(j)]
W(j+1)＝W(j)+δE[X(j)e(j)]
直至调试到e(j)＝d(j)-y(j)达到最小值时则输出数值，此时输出值即为滤波之后的数据。滤波后图见图4。将原始数据与滤波后的图形画在一张图中进行对比，如图5所示。由对比可以看出，原始数据在经过以上设计的滤波器进行滤波后可以将原始较长带宽滤波成近似直线的数据，有利于以后数据的分析处理。

Claims (3)

1.一种基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法，其特征在于包括以下步骤：
1)整理继电器在加速寿命试验中的吸合时间参数数据；
2)确定信号模型，即期望信号d(n)，输入信号x(n)，输出信号y(n)；
3)建立一个M阶滤波器模型，确定滤波器系数为w(m)，则输出为：y(n)＝∑w(m)x(n-m)，m＝0...M；
其中，n为原始数据依次从1到给定数据量的不同取值，M为滤波器阶数；
4)计算n时刻的输出误差e(j)，当输出误差e(j)达未到最小值时，则不符合预期效果，则调整滤波器系数w，直至输出误差e(j)达到要求时输出数据；
5)通过调整收敛长度改变收敛速度，随着迭代次数的增加，收敛长度相应的减小，以达到较高的收敛精度；
步骤5)中，收敛长度的计算方法如下：
其中，ρ、τ均为常数，且满足0<ρ<2，τ>＝0，X为原始输入数据矩阵，j为任意值。
2.根据权利要求1所述的基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法，其特征在于，步骤3)中，确定输出信号的矩阵形式如下：
y(j)＝wT(j)*x(j)
其中，j为代表自然数的任意值。
3.根据权利要求1所述的基于改变系数对铁路继电器吸合时间数据滤波的方法，其特征在于，步骤4)中，当输出误差e(j)达到最小值时，此误差即为最优，记为y(n)，并输出误差e(j)达到符合预期效果的数据。
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