CN113624997A - 一种加速度传感器故障诊断方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开揭示了一种加速度传感器故障诊断方法和系统,应用于悬浮系统,所述方法包括:采集加速度信号和间隙信号;在特定频段对所述加速度信号和所述间隙信号进行处理,获得偏差值;根据所述偏差值与阈值比较,获得加速度传感器故障信息;当检测到所述加速度传感器发生故障,进一步判断悬浮系统中其他加速度传感器是否发生故障,若所述其他加速度传感器无故障,采用所述其他加速度传感器采集的信号继续用于所述悬浮系统的控制,若所述其他加速度传感器发生故障,切换至不使用所述加速度传感器的控制。本发明可以在不增加任何硬件成本情况下有效诊断出加速度传感器故障。

Description

一种加速度传感器故障诊断方法及系统
技术领域
本发明涉及磁浮列车的悬浮控制领域,特别涉及一种加速度传感器故障诊断方法及系统。
背景技术
作为磁悬浮列车的关键技术之一,悬浮控制技术是实现列车稳定运行的基石。如果不能实现列车的稳定运行,则磁浮列车的一切优势都成为空谈。悬浮控制技术的关键性不言而喻,悬浮导向控制系统性能的好坏将直接影响悬浮列车的稳定性、安全性和舒适性。
对电磁悬浮型(EMS型)磁悬浮系统来说,该系统是一个不稳定的系统,要实现稳定悬浮,必须引入反馈。目前磁悬浮悬浮系统中常用的反馈信号主要有间隙信号、间隙微分信号以及电流信号,并通过PID算法实现列车的悬浮。其中,间隙微分项的合理安排是实现悬浮系统高性能控制的关键。
由于间隙信号测量精度及噪声问题,利用间隙信号直接进行微分会在系统中引入较大的噪声。为此,常利用加速度积分的方法获取间隙信号的微分。由于加速度传感器安装在电磁铁上,其运行环境较差,需承受的冲击和振动较大,因此加速度传感器存在一定的概率失效。现有磁浮线路商业运营经验也表明悬浮系统中加速度传感器的故障率较高。一旦加速度传感器失效后未采取有效措施,则可能导致控制失效。为此,需进行加速度传感器故障诊断。
目前,加速度传感器故障诊断的基本方法是通过加速度信号和间隙信号之间的关系进行判断。理论上,在平直道上运行时,加速度传感器的积分信号和间隙信号的微分信号使相同的。但在实际运行过程中需注意到以下问题:
第一,加速度信号中包含重力效果,且在采样过程中也会出现无可避免的直流偏置,因此无法实现真正的积分,而隔直积分时参数选取将是一个难题;
第二,间隙信号进行微分操作时存在很大的高频噪声,因此需进行高频滤波;
第三,加速度传感器和间隙传感器本身存在一定的频率响应范围。
因此,传统的将加速度传感器和间隙信号传感器当作理想传感器并据此进行加速度传感器诊断的方法存在一定的误判和漏判。
发明内容
应当理解,本公开以上的一般性描述和以下的详细描述都是示例性和说明性的,并且旨在为如权利要求所述的本公开提供进一步的解释。
本发明的目的是:提出一种用于加速度传感器的故障诊断方法及系统,并在诊断出加速度传感器故障后实现快速处理,避免系统发散导致磁悬浮列车故障,提高系统可用性。
为了实现上述发明目的,本发明公开揭示了一种加速度传感器故障诊断方法,应用于悬浮系统,其特征在于,所述方法包括:
步骤一,采集加速度信号和间隙信号;
步骤二,在特定频段对所述加速度信号和所述间隙信号进行处理,获得偏差值;
步骤三,根据所述偏差值与阈值比较,获得加速度传感器故障信息;
步骤四,当检测到所述加速度传感器发生故障,进一步判断悬浮系统中其他加速度传感器是否发生故障,若所述其他加速度传感器无故障,采用所述其他加速度传感器采集的信号继续用于所述悬浮系统的控制,若所述其他加速度传感器发生故障,切换至不使用所述加速度传感器的控制。
比较好的是,本发明进一步公开揭示了一种加速度传感器故障诊断方法,其特征在于,所述步骤二进一步包括:
对所述加速度信号和所述间隙信号进行低通滤波;
对经低通滤波后的所述加速度信号和所述间隙信号进行高通滤波;
对经高通滤波后的所述加速度信号进行积分,对经高通滤波后的所述间隙信号进行微分;
所述偏差值是经积分后的所述加速度信号与经微分后的所述间隙信号之差的绝对值。
比较好的是,本发明进一步公开揭示了一种加速度传感器故障诊断方法,其特征在于,所述特定频段是在所述低通滤波器和所述高通滤波器的转折频率范围之间的频段。
比较好的是,本发明进一步公开揭示了一种加速度传感器故障诊断方法,其特征在于,所述低通滤波器的转折频率为100~900Hz,所述高通滤波器的转折频率为0.5~20Hz。
比较好的是,本发明进一步公开揭示了一种加速度传感器故障诊断方法,其特征在于,在步骤三中,当所述偏差值小于所述阈值,所述加速度传感器不存在故障;
当所述偏差值大于所述阈值,所述加速度传感器发生故障。
比较好的是,本发明进一步公开揭示了一种加速度传感器故障诊断方法,其特征在于,采用同一低通滤波器对所述加速度信号和所述间隙信号进行低通滤波;
采用同一高通滤波器对经低通滤波后的所述加速度信号和所述间隙信号进行高通滤波。
本发明还公开揭示了一种加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,包括:
信号采集模块,用于获取所述悬浮系统中加速度传感器的加速度信号和间隙信号;
信号处理模块,在特定频段对所述加速度信号和所述间隙信号进行处理,获得偏差值;
诊断判断模块,将偏差值和阈值进行比较,根据比较结果判断加速度传感器是否发生故障;
故障调节模块,当检测到所述加速度传感器发生故障,进一步判断悬浮系统中其他加速度传感器是否发生故障,若所述其他加速度传感器无故障,采用所述其他加速度传感器采集的信号继续用于所述悬浮系统的控制,若所述其他加速度传感器发生故障,切换至不使用所述加速度传感器的控制。
比较好的是,本发明进一步公开揭示了一种加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,
所述信号处理模块进一步包括:
低通滤波器,对所述加速度信号和所述间隙信号进行低通滤波;
高通滤波器,对经低通滤波后的所述加速度信号和所述间隙信号进行高通滤波;
积分和微分处理单元,对经高通滤波后的所述加速度信号进行积分,对经高通滤波后的所述间隙信号进行微分;
减法单元,所述偏差值是经积分后的所述加速度信号与经微分后的所述间隙信号之差的绝对值。
比较好的是,本发明进一步公开揭示了一种加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,
所述特定频段是在所述低通滤波器和所述高通滤波器的转折频率的范围之间的频段。
比较好的是,本发明进一步公开揭示了一种加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,
所述低通滤波器的转折频率为100~900Hz,所述高通滤波器的转折频率为0.5~20Hz。
比较好的是,本发明进一步公开揭示了一种加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,
所述诊断判断模块进行比较时,当所述偏差值小于所述阈值,所述加速度传感器不存在故障;
当所述偏差值大于所述阈值,所述加速度传感器发生故障。
比较好的是,本发明进一步公开揭示了一种加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,
采用同一低通滤波器对所述加速度信号和所述间隙信号进行低通滤波;
采用同一高通滤波器对经低通滤波后的所述加速度信号和所述间隙信号进行高通滤波。
应用本发明所提方案,可以有效诊断出加速度传感器故障,同时,本发明所提诊断方法不需要增加任何硬件成本,实现简单,能够嵌入到悬浮控制系统的控制芯片中。
附图说明
现在将详细参考附图描述本公开的实施例。现在将详细参考本公开的优选实施例,其示例在附图中示出。在任何可能的情况下,在所有附图中将使用相同的标记来表示相同或相似的部分。此外,尽管本公开中所使用的术语是从公知公用的术语中选择的,但是本公开说明书中所提及的一些术语可能是申请人按他或她的判断来选择的,其详细含义在本文的描述的相关部分中说明。此外,要求不仅仅通过所使用的实际术语,而是还要通过每个术语所蕴含的意义来理解本公开。
下面,参照附图,对于熟悉本技术领域的人员而言,从对本发明的详细描述中,本发明的上述和其他目的、特征和优点将显而易见。
图1是本发明的一个实施例提供的一种加速度传感器故障诊断方法的流程示意图;
图2是根据本申请一个实施例的加速度传感器故障诊断系统的组成框图。
附图标记
21――信号采集模块
22――信号处理模块
221――低通滤波器
222――高通滤波器
223――积分和微分处理单元
224――减法单元
23――诊断判断模块
24――故障消除模块
具体实施方式
为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明,图中相同标号代表相同结构或操作。
如本申请和权利要求书中所示,除非上下文明确提示例外情形,“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数,也可包括复数。一般说来,术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素,而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列,方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时,应当明白,为了便于描述,附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制。因此,示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
在本申请的描述中,需要理解的是,方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,在未作相反说明的情况下,这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请保护范围的限制;方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。
为了便于描述,在这里可以使用空间相对术语,如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等,用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是,空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如,如果附图中的器件被倒置,则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而,示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位),并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。
此外,需要说明的是,使用“第一”、“第二”等词语来限定零部件,仅仅是为了便于对相应零部件进行区别,如没有另行声明,上述词语并没有特殊含义,因此不能理解为对本申请保护范围的限制。此外,尽管本申请中所使用的术语是从公知公用的术语中选择的,但是本申请说明书中所提及的一些术语可能是申请人按他或她的判断来选择的,其详细含义在本文的描述的相关部分中说明。此外,要求不仅仅通过所使用的实际术语,而是还要通过每个术语所蕴含的意义来理解本申请。
本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是,前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时,或将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。
根据背景技术的介绍,在加速度传感器故障诊断中,设加速度传感器采集到的加速度信号为a(t),采集到的间隙信号为g(t)。
若将加速度信号a(t)中的重力分量去除,并记去除重力分量后的加速度信号a1(t)为:
a1(t)=a(t)-g0 (1)
其中g0为重力相关的分量。
如果不考虑坡道及轨道不平顺等因素影响,可认为去除重力分量后的加速度信号a1(t)和采集到的间隙信号g(t)之间存在两次微分的关系,即:
Figure BDA0002563760660000091
因此可通过:a1(t)的积分和g(t)的微分
Figure BDA0002563760660000092
之间的关系判断是否存在加速度传感器故障。
但是,在实际应用时,由于加速度传感器采集到的加速度信号a(t),其中还包含了重力的分量,该分量受地理位置以及轨道状态(弯道、坡道)等影响,同时传感器信号在采集过程中也不可避免存在一定的直流偏置,因此无法实现真正的积分,若对加速度信号采用隔直积分处理,则参数选取会影响信号处理后的效果。其次,间隙信号g(t)上存在噪声,因此直接进行微分运算会引入很大的噪声。
而且,加速度传感器和间隙传感器本身存在一定的频率响应范围。因此,直接比较加速度信号a(t)的积分信号和间隙信号g(t)的微分信号容易产生误判。
为了实现正常运行控制,加速度信号a(t)和间隙信号g(t)在一定频率范围内都是准确的,且能够排除轨道坡度的影响。
因此,本发明提出可利用加速度信号a(t)和间隙信号g(t)在特定频率段的信息来进行加速度传感器的故障诊断,这正是本发明的创新点。
下面所提的具体方案,应当被当作一种具体实施方式,在实际应用时,本领域技术人员很容易想到其他的实时方式,如在进行低频滤波时,可施加不同阶数的滤波器,或者将低通滤波器和高通滤波器合成一个带通滤波器代替等。
以下,结合图1所示的一个实施例提供的一种加速度传感器故障诊断方法的流程示意图具体说明本发明故障诊断的流程。
需要说明的是,下述方案仅仅是一种优选方案,其他利用本申请思想的方案也应当属于本专利的保护范围。
步骤一,采集加速度信号和间隙信号;
利用悬浮系统中已有的传感器获取加速度信号和间隙信号,并记采集到的加速度信号为a(t),采集到的间隙信号为g(t)。
步骤二,进行信号处理与差值计算,具体的处理方式包括以下步骤:
步骤21,对采集到的间隙信号g(t)和加速度信号a(t)进行低通滤波处理;
对间隙信号g(t)和加速度信号a(t)进行低通滤波处理,低通滤波器的转折频率可根据实际需要选取,一般为100~900Hz。
典型的低通滤波器如:
Figure BDA0002563760660000111
其中,ω1为转折角频率,如前文所述,ω1可根据实际选取,一般为2π×100~2π×900。
需要说明的是,低通滤波器的传递函数H1(s)可各式各样,其选取不同不影响本发明的创新点,但处理间隙信号和加速度信号的低通滤波器应当相同,即只有用同一个低通滤波器处理才能保证后面的差值相同,否则可能造成误判。记处理后的加速度信号为am(t),处理后的间隙信号为gm(t)。
步骤22,对低通滤波处理后的间隙信号gm(t)和加速度信号am(t)进行高通滤波处理;
典型的高通滤波器如:
Figure BDA0002563760660000112
其中,
ω2=2πf2 (5)
其中,f2为转折频率,以此引出转折频率的参数,一般可选取为0.5~20Hz。
高通滤波器的转折频率可根据实际需要选取,且高通滤波器的传递函数H2(s)可各式各样。
其选取不同不影响本发明的创新点,但同上面的情况,处理加速度信号am(t)和间隙信号gm(t)的高通滤波器应当相同,即只有用同一个高通滤波器处理才能保证后面的差值相同,否则可能造成误判。
记加速度信号am(t)经高通滤波处理后的信号为an(t),间隙信号gm(t)经高通滤波处理后的信号为gn(t)。
步骤23,积分和微分处理;
对加速度信号处理后的信号an(t)进行积分处理,采用传递函数为:
Figure BDA0002563760660000121
对间隙信号处理后的信号gn(t)进行微分处理,采用传递函数为:
Hg3(s)=s (7)
由此,分别得到积分处理后的加速度信号ap(t)和间隙信号gp(t)。
综合上述步骤21~23,统一为信号处理环节,概括为对加速度信号进行处理的环节为:
Figure BDA0002563760660000122
对间隙信号的处理环节为:
Hg(s)=sH1(s)H2(s) (9)
步骤24,进行差值计算;
记积分处理后的加速度信号ap(t)和间隙信号gp(t)之差的绝对值为Δ:
Δ=|ap(t)-gp(t)| (10)
步骤三,根据前述结果,进行故障判断;
将上一步计算得到的偏差值Δ和阈值Δth进行比较。
需要说明的是,阈值Δth的选取可根据经验或实验测试得到,主要需考虑准确性和快速性两个方面,和传感器特性、轨道状态、信号采样精度等参数相关,最主要的是传感器特性。
若阈值选取太小,可能存在误判,若阈值选取过大,则不利于故障后处理,不利于系统的可用性。
当偏差值Δ≤Δth时,说明对应的加速度传感器不存在故障;
当偏差值Δ>Δth时,说明相应的加速度传感器存在故障,需进行相应的故障后处理,即进入步骤四。
步骤四,当检测到某一加速度传感器出现故障后,应立即采用其他信号替代该加速度传感器信号。若系统中存在多个加速度传感器,则可进一步判断其他加速度传感器是否存在故障,若其他加速度传感器不存在故障,则可用其他加速度传感器采集的信号继续用于悬浮系统的控制和判断。否则,则可将控制系统切换至不使用加速度传感器的控制方法。此时尽管可能会使系统的性能有所降低,但仍然能保持系统的有条件运行(如限速),从而避免产生严重的影响。
图2给出了本发明的一种加速度传感器故障后处理系统的组成框图。
该系统包括:
信号采集模块21,利用悬浮系统中已有的传感器获取加速度信号和间隙信号,并记采集到的加速度信号为a(t),采集到的间隙信号为g(t)。
信号处理模块22,对加速度信号和间隙信号依次经过低通滤波器221进行低通滤波、高通滤波器222进行高通滤波,再分别经积分和微分处理单元223进行积分及微分处理,并由减法单元224获得二者之差的绝对值作为偏差值;
诊断判断模块23,将偏差值和阈值进行比较,根据比较结果判断加速度传感器是否发生故障;
故障调节模块24,当检测到加速度传感器发生故障时,结合其他加速度传感器的故障情况,做出采集其他加速度传感器信号或切换至不使用所述加速度传感器的控制的调节。
应用本发明所提方案,可以有效诊断出加速度传感器故障,同时,本发明所提诊断方法不需要增加任何硬件成本,实现简单,能够嵌入到悬浮控制系统的控制芯片中。
本发明提出了一种加速度传感器故障诊断方法和系统,其核心思想是利用间隙信号和加速度信号在特定频率段之间的关系进行加速度传感器诊断,可避免现有诊断方法时出现的误诊断问题。
上文已对基本概念做了描述,显然,对于本领域技术人员来说,上述发明披露仅仅作为示例,而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明,本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议,所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时,本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
同理,应当注意的是,为了简化本申请披露的表述,从而帮助对一个或多个发明实施例的理解,前文对本申请实施例的描述中,有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是,这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上,实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字,应当理解的是,此类用于实施例描述的数字,在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明,“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地,在一些实施例中,说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值,该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中,数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值,在具体实施例中,此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
虽然本申请已参照当前的具体实施例来描述,但是本技术领域中的普通技术人员应当认识到,以上的实施例仅是用来说明本申请,在没有脱离本申请精神的情况下还可作出各种等效的变化或替换,因此,只要在本申请的实质精神范围内对上述实施例的变化、变型都将落在本申请的权利要求书的范围内。

Claims (12)

1.一种加速度传感器故障诊断方法,应用于悬浮系统,其特征在于,所述方法包括:
步骤一,采集加速度信号和间隙信号;
步骤二,在特定频段对所述加速度信号和所述间隙信号进行处理,获得偏差值;
步骤三,根据所述偏差值与阈值比较,获得加速度传感器故障信息;
步骤四,当检测到所述加速度传感器发生故障,进一步判断悬浮系统中其他加速度传感器是否发生故障,若所述其他加速度传感器无故障,采用所述其他加速度传感器采集的信号继续用于所述悬浮系统的控制,若所述其他加速度传感器发生故障,切换至不使用所述加速度传感器的控制。
2.根据权利要求1所述的加速度传感器故障诊断方法,其特征在于,所述步骤二进一步包括:
对所述加速度信号和所述间隙信号进行低通滤波;
对经低通滤波后的所述加速度信号和所述间隙信号进行高通滤波;
对经高通滤波后的所述加速度信号进行积分,对经高通滤波后的所述间隙信号进行微分;
所述偏差值是经积分后的所述加速度信号与经微分后的所述间隙信号之差的绝对值。
3.根据权利要求2所述的加速度传感器故障诊断方法,其特征在于,
所述特定频段是在所述低通滤波器和所述高通滤波器的转折频率范围之间的频段。
4.根据权利要求3所述的加速度传感器故障诊断方法,其特征在于,
所述低通滤波器的转折频率为100~900Hz,所述高通滤波器的转折频率为0.5~20Hz。
5.根据权利要求4所述的加速度传感器故障诊断方法,其特征在于,
在步骤三中,当所述偏差值小于所述阈值,所述加速度传感器不存在故障;
当所述偏差值大于所述阈值,所述加速度传感器发生故障。
6.根据权利要求5所述的加速度传感器故障诊断方法,其特征在于,
采用同一低通滤波器对所述加速度信号和所述间隙信号进行低通滤波;
采用同一高通滤波器对经低通滤波后的所述加速度信号和所述间隙信号进行高通滤波。
7.一种加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,包括:
信号采集模块,用于获取所述悬浮系统中加速度传感器的加速度信号和间隙信号;
信号处理模块,在特定频段对所述加速度信号和所述间隙信号进行处理,获得偏差值;
诊断判断模块,将偏差值和阈值进行比较,根据比较结果判断加速度传感器是否发生故障;
故障调节模块,当检测到所述加速度传感器发生故障,进一步判断悬浮系统中其他加速度传感器是否发生故障,若所述其他加速度传感器无故障,采用所述其他加速度传感器采集的信号继续用于所述悬浮系统的控制,若所述其他加速度传感器发生故障,切换至不使用所述加速度传感器的控制。
8.根据权利要求7所述的加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,
所述信号处理模块进一步包括:
低通滤波器,对所述加速度信号和所述间隙信号进行低通滤波;
高通滤波器,对经低通滤波后的所述加速度信号和所述间隙信号进行高通滤波;
积分和微分处理单元,对经高通滤波后的所述加速度信号进行积分,对经高通滤波后的所述间隙信号进行微分;
减法单元,所述偏差值是经积分后的所述加速度信号与经微分后的所述间隙信号之差的绝对值。
9.根据权利要求8所述的加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,
所述特定频段是在所述低通滤波器和所述高通滤波器的转折频率的范围之间的频段。
10.根据权利要求9所述的加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,
所述低通滤波器的转折频率为100~900Hz,所述高通滤波器的转折频率为0.5~20Hz。
11.根据权利要求10所述的加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,
所述诊断判断模块进行比较时,当所述偏差值小于所述阈值,所述加速度传感器不存在故障;
当所述偏差值大于所述阈值,所述加速度传感器发生故障。
12.根据权利要求11所述的加速度传感器故障诊断系统,其特征在于,
采用同一低通滤波器对所述加速度信号和所述间隙信号进行低通滤波;
采用同一高通滤波器对经低通滤波后的所述加速度信号和所述间隙信号进行高通滤波。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102607867A (zh) * 2012-02-22 2012-07-25 北京交通大学 基于glrt列车悬挂系在途故障检测系统及检测方法
CN108445258A (zh) * 2018-04-20 2018-08-24 北京交通大学 基于积分器的磁浮列车单铁悬浮加速度传感器诊断方法
JP2018194365A (ja) * 2017-05-15 2018-12-06 株式会社デンソーテン 故障診断装置及び故障診断方法
CN109141946A (zh) * 2018-10-12 2019-01-04 湖南根轨迹智能科技有限公司 一种单模块悬浮控制系统实验检测平台
CN109540194A (zh) * 2018-11-08 2019-03-29 中国人民解放军国防科技大学 悬浮传感器故障诊断仪
CN110308002A (zh) * 2019-06-21 2019-10-08 北京交通大学 一种基于地面检测的城轨列车悬挂系统故障诊断方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201450472U (zh) * 2009-03-11 2010-05-05 中国人民解放军国防科学技术大学 基于非线性跟踪微分器的磁悬浮控制单元
US8232699B2 (en) * 2012-01-13 2012-07-31 Letang Kyli Irene Magnetically levitating vehicle
CN105751916B (zh) * 2016-02-29 2017-12-05 同济大学 一种磁浮列车悬浮控制方法
CN107479362A (zh) * 2017-07-06 2017-12-15 湖南凌翔磁浮科技有限责任公司 一种永磁电磁混合悬浮系统的容错控制方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102607867A (zh) * 2012-02-22 2012-07-25 北京交通大学 基于glrt列车悬挂系在途故障检测系统及检测方法
JP2018194365A (ja) * 2017-05-15 2018-12-06 株式会社デンソーテン 故障診断装置及び故障診断方法
CN108445258A (zh) * 2018-04-20 2018-08-24 北京交通大学 基于积分器的磁浮列车单铁悬浮加速度传感器诊断方法
CN109141946A (zh) * 2018-10-12 2019-01-04 湖南根轨迹智能科技有限公司 一种单模块悬浮控制系统实验检测平台
CN109540194A (zh) * 2018-11-08 2019-03-29 中国人民解放军国防科技大学 悬浮传感器故障诊断仪
CN110308002A (zh) * 2019-06-21 2019-10-08 北京交通大学 一种基于地面检测的城轨列车悬挂系统故障诊断方法

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