基于车载检测装置的列车轮对踏面擦伤故障诊断方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105501250A(43)申请公布日2016.04.20(21)申请号201510833098.3(22)申请日2015.11.25(71)申请人广西大学地址530004广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学路100号(72)发明人贺德强苗剑向伟彬刘旗扬陈桂平(74)专利代理机构广西南宁公平专利事务所有限责任公司45104代理人覃现凯(51)Int.Cl.B61K9/12(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称基于车载检测装置的列车轮对踏面擦伤故障诊断方法(57)摘要一种基于车载检测装置的列车轮对踏面擦伤故障诊断方法，包括如下步骤：利用车载多传感器组合检测装置进行数据采集并得到数字数据；数字数据进行数据配准得出轮对三维模型；对轮对踏面的配准数据进行降噪处理和特征构造；构造原始故障特征集；用原始故障特征集构造RS决策表，用属性约简方法剔除冗余信息得到精简故障特征集；分别建立训练样本集和测试样本集；采用粒子群优化算法，得出最佳惩罚因子和核函数参数；采用交叉验证的方法，用轮对踏面擦伤故障诊断模型对测试样本集进行轮对踏面状态分类，评估、测试以及验证轮对踏面擦伤故障诊断模型的分类性能。本发明方法在检测轮对几何参数时快速、准确，构建故障诊断模型时间短，诊断准确率高。CN105501250ACN105501250A权利要求书1/2页1.一种基于车载检测装置的列车轮对踏面擦伤故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：利用车载多传感器组合检测装置，对列车轮对的各几何参数进行数据采集，得出模拟数据；模拟数据通过信号传输模块和A/D转换模块得到数字数据；步骤2：对数字数据运用时间对准算法进行数据配准，得出配准数据，再在右手空间直角坐标系下，得出轮对三维模型；步骤3：在数据配准的基础上，选取激光扫描传感器所测得的数据，以轮对常见的踏面擦伤故障作为研究对象，进行轮对踏面的故障诊断研究；步骤4：对轮对踏面的配准数据进行降噪处理和特征构造；步骤5：构造原始故障特征集；步骤6：用原始故障特征集构造RS决策表，用属性约简方法剔除冗余信息，得到精简故障特征集；步骤7：将精简故障特征集随机打乱，分别建立训练样本集和测试样本集，其中，训练样本集用于构建轮对踏面擦伤故障诊断模型，测试样本集用于测试和评估轮对踏面擦伤故障诊断模型的性能；步骤8：采用粒子群优化算法，对轮对踏面擦伤故障诊断模型进行关键参数寻优，得出最佳惩罚因子和核函数参数；步骤9：采用交叉验证的方法，用轮对踏面擦伤故障诊断模型对测试样本集进行轮对踏面状态分类，评估、测试以及验证轮对踏面擦伤故障诊断模型的分类性能。2.根据权利要求1所述基于车载检测装置的列车轮对踏面擦伤故障诊断方法，其特征在于，步骤(1)中，所述车载多传感器组合检测装置包括速度传感器、激光扫描传感器、激光位移传感器、车轴振动加速度传感器、车体振动加速度传感器、数据传输模块和A/D转换模块；所述激光扫描传感器安装在车轮滚动圆正上方的车体上；在车轮两侧分别安装有所述激光位移传感器；所述车轴振动加速度传感器安装在车轴两端靠近轮对处；所述车体振动加速度传感器与激光扫描传感器固定在一起；速度传感器同时与激光扫描传感器、激光位移传感器、车轴振动加速度传感器以及车体振动加速度传感器连接，激光扫描传感器、激光位移传感器、车轴振动加速度传感器以及车体振动加速度传感器分别经过数据传输模块和A/D转换模块连接至状态检测显示器。3.根据权利要求1所述基于车载检测装置的列车轮对踏面擦伤故障诊断方法，其特征在于，步骤(1)中，所述列车轮对的各几何参数包括轮缘厚度B、轮缘高度H、踏面圆周磨耗率ω、擦伤面积S、车轮直径D以及轮辋宽度W。4.根据权利要求1所述基于车载检测装置的列车轮对踏面擦伤故障诊断方法，其特征在于，步骤(2)中，所述右手空间直角坐标系以轮对滚动圆圆心为原点，以轮对滚动圆正上方列车车体方向为X轴正方向，以列车行进方向为Y轴正方向，以车轴旋转体轴线方向为Z轴正方向。5.根据权利要求1所述基于车载检测装置的列车轮对踏面擦伤故障诊断方法，其特征在于，步骤(4)中，具体步骤如下：首先，对轮对踏面的配准数据进行三层小波包分解，得到八个频率分量的信号，即2CN105501250A权利要求书2/2页其次，用小波包重构算法，对分解出来的频带分别进行信号重构，达到消噪的目的；最后，用能量特征值公式构造能量特征值，求出各个频率分量的能量特征值构造出能量特征集6.根据权利要求3所述基于车载检测装置的列车轮对踏面擦伤故障诊断方法，其特征在于，步骤(4)中，所用到的公式如下：小波包分解公式：式中，n＝1,2,3,..,N；j为尺度因子，j∈Z+；l∈[1,j]；和为小波包分解系数