一种轨道波磨故障综合诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种轨道波磨故障综合诊断方法，其同时利用振动信号和检测小车对轨道波磨故障诊断的准确率进行综合诊断；包括步骤：根令振动信号的检测周期T1和检测小车的检测周期T2满足一定条件；选取波磨故障综合诊断在周期T内的函数模型；分别计算振动信号准确率P1和检测小车的准确率P2；根据振动信号检测的准确率，确定振动信号的检测权重值λ1：根据检测小车检测的准确率，以及出现轨道波磨故障报警的时间t，确定检测小车的检测权重值λ2：根据λ1和λ2的值，确定波磨故障综合诊断函数W(x,y)表达式；根据W(x,y)的表达式，计算波磨故障综合诊断函数值W；若W

【技术实现步骤摘要】
一种轨道波磨故障综合诊断方法
本专利技术属于城市轨道列车波磨故障监测与安全预警
，具体涉及一种轨道波磨故障综合诊断方法。
技术介绍
进入21世纪以来，我国地铁、轻轨等不断发展极大程度地减缓了交通拥堵、环境污染等问题。但车辆运营环境的复杂化也使得列车和轨道各部件的损伤也越来越严重，其中比较典型的就是轮轨间的疲劳和磨耗问题。随着列车速度、轴重的提高、车流密度的加大和新型机车车辆结构的推广使用,轨道波磨现象变得日趋严重,因而导致较高的铁路运输成本,直接影响铁路运输安全。目前城轨列车轨道波磨的主要采用在线设备的振动信号和检测小车定期检测方法对列车轨道状态进行监测。由于车载设备的振动信号波磨故障检测系统实时性强，但诊断精度相对较低，而检测小车故障诊断率较高，但检测周期较长，无法及时了解城轨列车轨道的运行状态，严重阻碍了城轨交通行业的发展。因此，一种基于振动信号和检测小车对城轨列车轨道波磨故障的综合性诊断方法具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供了一种简单可靠、应用方便，实用有效的轨道波磨故障综合诊断方法轨道波磨故障综合诊断方法，为解决以上技术问题，本专利技术采用了以下技术方案：一种轨道波磨故障综合诊断方法，同时利用振动信号和检测小车对轨道波磨故障诊断的准确率进行综合诊断；包括下述步骤：S1：令振动信号的检测周期T1和检测小车的检测周期T2满足；T2>T1，且T2是T1的整数倍；其中，T1≤1，且以检测小车进行故障检测的当天作为综合诊断周期T开始的第1天；则波磨故障诊断的综合诊断周期T＝T2；S2：设定轨道波磨故障综合诊断在综合诊断周期T内的函数模型如下：W(x,y)＝λ1x+λ2y(1)其中，x为振动信号诊断结果；y为检测小车的诊断结果，λ1为振动信号波磨故障检测权重值，λ2为检测小车波磨故障检测权重值；S3：分别统计n个连续综合诊断周期T内振动信号和检测小车的检测数据，计算振动信号准确率P1和检测小车的准确率P2，并确定每个周期T内出现轨道波磨故障报警的时间t，t∈T；S4：根据振动信号检测的准确率，确定振动信号的检测权重值λ1：S5：根据检测小车检测的准确率，以及出现轨道波磨故障报警的时间t，分段确定检测小车的检测权重值λ2：S6：将步骤S4中的λ1和步骤S5中的λ2的值带入到函数模型(1)中，确定波磨故障综合诊断函数W(x,y)表达式；S7：将新的综合诊断周期T内的振动信号和检测小车的检测结果值代入到W(x,y)的表达式中，计算波磨故障综合诊断函数值W；若W<1，表示没有轨道波磨故障，反之，提示出现轨道波磨故障。进一步的，在步骤S1中，振动信号检测的周期为1天。进一步的，在步骤S3中，统计的连续周期数n≥20。进一步的，在步骤S4中，振动信号的检测权重值λ1为：λ1＝P1(2)；在步骤S5中，检测小车的检测权重值λ2为：当波磨故障报警的时间t出现在检测小车进行波磨故障检测时，即t＝1时，λ2＝P2；当波磨故障报警的时间t出现在检测小车进行波磨故障检测之后，即时，检测小车的的检测结果仍对周期T内的综合诊断结果具有一定影响，此时λ2满足：进一步的，步骤S6中，波磨故障综合诊断函数W(x,y)表达式如下：其中，x，y分别满足以下条件：进一步的，当开始新的综合诊断周期的综合故障判断时，选取其最邻近的n个连续综合诊断周期T内振动信号和检测小车检测数据，重新确定系数λ1和λ2。进一步的，所述振动信号和检测小车检测数据从其上位机处获得。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本实施例中，选取的线性函数模型进行振动信号和检测小车数据的融合，其函数模型简单，可以很方便地根据统计的数据结果确定线性函数的系数，进而确定综合诊断函数W(x,y)的表达式；并可以将新的检测周期内的检测结果代入到综合诊断函数W(x,y)的表达式计算出综合诊断的结果W，当W值大于或等于1时，可以提示轨道出现波磨故障，当W值小于1时，表示轨道无波磨故障。该综合诊断方法诊断的准确率高、诊断方法简单可靠、方便应用。附图说明下面结合附图和具体实施方式对本专利技术的技术作进一步地详细说明：图1为本专利技术所述的轨道波磨故障诊断方法的流程图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术公开了一种轨道波磨故障综合诊断方法，其同时利用振动信号和检测小车对轨道波磨故障诊断的准确率进行综合诊断，此处的振动信号指的是列车轴箱体和车体振动加速度信号，简称振动信号；包括下述步骤：S1：令振动信号的检测周期T1和检测小车的检测周期T2满足；T2>T1，且T2是T1的整数倍；其中，T1≤1，且以检测小车进行故障检测的当天作为综合诊断周期T开始的第1天；则波磨故障诊断的综合诊断周期T＝T2；具体的，T1、T2均为整数，其中，T1＝1，即振动信号每天检测一次，T2优选为10，也即每10天检测小车检测一次。S2：设定轨道波磨故障综合诊断在综合诊断周期T内的函数模型如下：W(x,y)＝λ1x+λ2y(1)其中，x为振动信号诊断结果；y为检测小车的诊断结果，λ1为振动信号波磨故障检测权重值，λ2为检测小车波磨故障检测权重值；S3：分别统计n个连续综合诊断周期T内振动信号和检测小车的检测数据，n个连续综合诊断周期T内的振动信号和检测小车检测数据从其上位机处获得。计算振动信号准确率P1和检测小车的准确率P2，并确定每个周期T内出现轨道波磨故障报警的时间t，t∈T，此处t是指，在综合诊断周期T内，报警时间出现在第几个T1周期内；如T＝2天，T1＝0.5天，当报警出现在第1天至第1.5天的时间段内，也即报警出现在第三个T1周期内，此时，t＝3。进一步的，统计的连续周期数n≥20，对于该函数模型而言，统计的周期数越多，最终的诊断结果准确度越高。振动信号准确率P1是指n个连续综合诊断周期内，振动信号正确报警的次数n1与振动信号报警总次数N1的比值，即：P1＝n1/N1；检测小车的准确率P2是指n个连续综合诊断周期内，检测小车正确报警的次数n2与检测小车报警总次数N2的比值，即：P2＝n2/N2，其中P2的值一般为1。S4：根据振动信号检测的准确率，确定振动信号的检测权重值λ1；具体的，振动信号的检测权重值λ1为：λ1＝P1(2)。S5：根据检测小车检测的准确率，以及出现轨道波磨故障报警的时间t，分段确定检测小车的检测权重值λ2；具体的，检测小车的检测权重值λ2为：当波磨故障报警的时间t出现在检测小车进行波磨故障检测时，即t＝1时，λ2＝P2；当波磨故障报警的时间t出现在检测小车进行波磨故障检测之后，即1<t≤T时，由于波磨故障一般需要经过一定时间的磨损积累，当检测小车检测没有故障问题，或检测出来波磨故障，但经过维护处理后，越靠近检测小车检测时间段，轨道波磨故障出现的概率越低，此时检测小车对综合诊断结果影响越小，而越远离检测的当天，经过长时间的磨损积累，其出现波磨故障的几率也逐渐增大，此时检测结果对周期T内的综合诊断结果的影响也加大。因此，此时可设定λ2为：S6：将步骤S4中的λ1和步骤S5中的λ2的值带入到函数模型(1)中，确定波磨故障综合诊断函数W本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种轨道波磨故障综合诊断方法，其特征在于，同时利用振动信号和检测小车对轨道波磨故障诊断的准确率进行综合诊断；包括下述步骤：S1：令振动信号的检测周期T1和检测小车的检测周期T2满足；T2>T1，且T2是T1的整数倍；其中，T1≤1，且以检测小车进行故障检测的当天作为综合诊断周期T开始的第1天；则波磨故障诊断的综合诊断周期T＝T2；S2：设定轨道波磨故障综合诊断在综合诊断周期T内的函数模型如下：W(x,y)＝λ1x+λ2y                              (1)其中，x为振动信号诊断结果；y为检测小车的诊断结果，λ1为振动信号波磨故障检测权重值，λ2为检测小车波磨故障检测权重值；S3：分别统计n个连续综合诊断周期T内振动信号和检测小车的检测数据，计算振动信号准确率P1和检测小车的准确率P2，并确定每个周期T内出现轨道波磨故障报警的时间t，t∈T；S4：根据振动信号检测的准确率，确定振动信号的检测权重值λ1：S5：根据检测小车检测的准确率，以及出现轨道波磨故障报警的时间t，分段确定检测小车的检测权重值λ2：S6：将步骤S4中的λ1和步骤S5中的λ2的值带入到函数模型(1)中，确定波磨故障综合诊断函数W(x,y)表达式；S7：将新的综合诊断周期T内的振动信号和检测小车的检测结果值代入到W(x,y)的表达式中，计算波磨故障综合诊断函数值W；若W...

【技术特征摘要】
1.一种轨道波磨故障综合诊断方法，其特征在于，同时利用振动信号和检测小车对轨道波磨故障诊断的准确率进行综合诊断；包括下述步骤：S1：令振动信号的检测周期T1和检测小车的检测周期T2满足；T2>T1，且T2是T1的整数倍；其中，T1≤1，且以检测小车进行故障检测的当天作为综合诊断周期T开始的第1天；则波磨故障诊断的综合诊断周期T＝T2；S2：设定轨道波磨故障综合诊断在综合诊断周期T内的函数模型如下：W(x,y)＝λ1x+λ2y(1)其中，x为振动信号诊断结果；y为检测小车的诊断结果，λ1为振动信号波磨故障检测权重值，λ2为检测小车波磨故障检测权重值；S3：分别统计n个连续综合诊断周期T内振动信号和检测小车的检测数据，计算振动信号准确率P1和检测小车的准确率P2，并确定每个周期T内出现轨道波磨故障报警的时间t，t∈T；S4：根据振动信号检测的准确率，确定振动信号的检测权重值λ1：S5：根据检测小车检测的准确率，以及出现轨道波磨故障报警的时间t，分段确定检测小车的检测权重值λ2：S6：将步骤S4中的λ1和步骤S5中的λ2的值带入到函数模型(1)中，确定波磨故障综合诊断函数W(x,y)表达式；S7：将新的综合诊断周期T内的振动信号和检测小车的检测结果值代入到W(x,y)的表达式中，计算波磨故障综合诊...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙静，梁东升，陶涛，朱丽莎，王欢，杨毅，邱伟明，
申请(专利权)人：广州地铁集团有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44