一种用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法，获取振动传感器采集的时域

【技术实现步骤摘要】
一种用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法及系统


[0001]本专利技术涉及机械故障诊断
，尤其涉及一种用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法及系统。

技术介绍

[0002]列车在行驶过程中，根据其路线安排，会有不断的启动
‑
匀速
‑
刹车周期，其走行部的工作运转频率将会随着车速的变化而不断变化。由于工作转速的不断变化，旋转机械变工况运行时的振动信号不仅包含机械设备零部件自身的振动信息，也包含转速与负载信息，这些信息融合在一起，使得振动信号呈现十分复杂的非平稳特征，使得信号产生严重的幅值和频率调制。如果对这些非平稳振动信号直接采用传统的频谱分析技术如傅里叶分析将产生严重的频率模糊现象，导致对相应问题的误判或漏判。
[0003]因此传统的基于时间序列的频谱分析很难准确的对设备进行监测与分析，必须使用阶次分析技术来跟踪设备的工作频率。阶次分析用于分析从具有周期运动的设备中收集的信息，如声音以及振动信号。这包括旋转机器，如涡轮、电机、泵、压缩机等。机器的许多机械特性随该机器的周期运动的变化而变化。通过等角度采样将时域非平稳信号转化为角域平稳信号，能将因速度变化产生的影响从振动信号中去除，克服传统频谱分析方法难以准确提取变工况条件下特征信息的问题，此外，其对信号中与转速无关的分量也有一定的抑制作用。如果原始信号中具有较大的噪声，容易对重要的特征信息造成干扰，影响实际判断。
[0004]而实现阶次分析的前提则必须将传统的等时间采集振动信号转变为等角度振动信号，目前应用最广泛的实现方法是通过安装倍频器来控制数据采集卡实现信号的等角度采样。但是，对于列车走行部运行现场来说，倍频器方案的不足在于：由于列车走行部一般运行环境都比较恶劣，额外安装倍频器将大大降低系统的可靠性；其次安装倍频器需要对现有设备进行改造，难度比较大；另外倍频器的投入也是不小的成本开支。同时，很多旋转设备都具有高速轴和低速轴两部分，一般只对其中一个安装转速传感器，而如要实现阶次分析则必须要有转速信号，按传统方法则必须改造设备，加装额外的专门的转速传感器，这样有大大增加了系统安装难度。
[0005]为了降低现场施工的难度，通常采用计算阶次跟踪(Computed Order Tracking，COT)方法，其比传统阶次跟踪更为简化。此类方法需要对算法进行精心设计，而且往往受限于对目标工况的假设。专利申请号为201110026078的针对旋转机械的阶次分析实现方法，其根据更新频率的低速轴脉冲以及当前高速轴上的转速脉冲分别对采集卡输出信号进行等角度重采样，得到等角度信号，但是其重采样的插值方式为线性插值，在低转速下会带来较大误差。专利公告号为CN104266747B的基于振动信号阶次分析的故障诊断方法，该技术方案对于轴体等旋转机械，在其升、降速阶段，假设其各阶次分量谱的拟合曲线f(t)为二次光滑曲线，但是实际的列车启停经常出现对时间三次甚至三次以上的关系，基于二次的假设会让阶次分析发散。专利公告号为CN103499443B其处理的振动加速度信号同样基于二次
关系假设，会让阶次分析发散。专利公告号为CN102798462B利用Hilbert变换获得啮合频率成分的瞬时相位，再以此对原始振动信号进行自解调变换，得到回转设备的阶次谱，从而完成无时标的阶次跟踪，此方法不对键相进行测量，而是通过数学方式逼近，对于速度变化范围较大的工况(如列车行驶)会存在误差较大的区间，难以得到统一运用。
[0006]现有技术中均需要假设实际工况信号的阶次，以指定重采样阶次，如果设置的重采样阶次比较小将会导致模态混叠，增加重采样阶次可以避免这一现象，但是会影响算法效率，更重要的是，实际中往往不知道要分析的最高阶次，即便是增加了采样阶次，模态混叠也不能完全避免。

技术实现思路

[0007]鉴于此，本专利技术提供一种用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法及系统，实现在列车较广的速度范围内对列车行驶时的特征进行精确的阶次跟踪。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供一种用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法，所述方法包括：
[0009]S1、获取振动传感器采集的基于时间的时域
‑
振动信号序列f(t)，以及获取键相传感器在各个键相相位点采集的基于键相位的键相
‑
振动信号序列f(θ)；
[0010]S2、根据所述键相
‑
振动信号序列f(θ)和时域
‑
振动信号序列f(t)中键相相位θ和时间t的关系，采用样条插值的方法构建任意的相位和时间t的函数关系
[0011]S3、根据所述相位和时间t的函数关系以及时间t与时域
‑
振动信号序列f(t)的关系，采用样条插值的方法构建任意的相位和振动信号的关系，得到基于相位的相位
‑
振动信号序列
[0012]S4、对所述相位
‑
振动信号序列进行等角度重采样，获取重采样后的相位
‑
振动信号序列；
[0013]S5、对所述重采样后的相位
‑
振动信号序列进行傅里叶变换，获取振动信号的频率和振幅。
[0014]优选的，所述步骤S1包括：通过安装在列车走行部的传动轴承上的振动传感器采集时域
‑
振动信号序列，所述列车走行部包括转向架、车轮部分和齿轮部分。
[0015]优选的，所述步骤S2包括：
[0016]在所述键相振动信号序列f(θ)中选择若干个相邻键相位点(θ
i
，θ
i+j
)，其对应的时间区间为(t
i
，t
i+j
)，并根据所述时域振动信号序列f(t)中对应所述时间区间(t
i
，t
i+j
)的振动信号序列，采用二次B样条曲线拟合的方法，构建任意相位和时间t的函数关系
[0017]优选的，所述函数关系满足：在每个时间区间间隔[t
m
，t
m+1
]上是一个二阶多项式；在每一个内节点t
m
上具有一阶的连续导数；在所有节点满足等于相应的键相。
[0018]优选的，所述步骤S3包括：
[0019]根据所述键相
‑
振动信号序列f(θ)和时域
‑
振动信号序列f(t)，任意两个相邻的键
相相位点(θ
i
，θ
i+1
)对应时刻点(t
k
，t
k+1
，t
k+2
，...，t
k+s
)的振动信号序列；
[0020]由所述相位和时间t的函数关系可知对应所述时刻点的相位，得到所述时刻点的相位对应振动信号(f(t(θ
i
))，f(t
k
)，f(t
k+1
)，...，f(t
k+s
)，f(t(θ
i+1<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取振动传感器采集的基于时间的时域
‑
振动信号序列f(t)，以及获取键相传感器在各个键相相位点采集的基于键相位的键相
‑
振动信号序列f(θ)；S2、根据所述键相
‑
振动信号序列f(θ)和时域
‑
振动信号序列f(t)中键相相位θ和时间t的关系，采用样条插值的方法构建任意的相位和时间t的函数关系S3、根据所述相位和时间t的函数关系以及时间t与时域
‑
振动信号序列f(t)的关系，采用样条插值的方法构建任意的相位和振动信号的关系，得到基于相位的相位
‑
振动信号序列S4、对所述相位
‑
振动信号序列进行等角度重采样，获取重采样后的相位
‑
振动信号序列；S5、对所述重采样后的相位
‑
振动信号序列进行傅里叶变换，获取振动信号的频率和振幅。2.如权利要求1所述的用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法，其特征在于，所述步骤S1包括：通过安装在列车走行部的传动轴承上的振动传感器采集时域
‑
振动信号序列，所述列车走行部包括转向架、车轮部分和齿轮部分。3.如权利要求1所述的用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2包括：在所述键相振动信号序列f(θ)中选择若干个相邻键相位点(θ
i
，θ
i+j
)，其对应的时间区间为(t
i
，t
i+j
)，并根据所述时域振动信号序列f(t)中对应所述时间区间(t
i
，t
i+j
)的振动信号序列，采用二次B样条曲线拟合的方法，构建任意相住和时间t的函数关系4.如权利要求3所述的用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法，其特征在于，所述函数关系满足：在每个时间区间间隔[t
m
，t
m+1
]上是一个二阶多项式；在每一个内节点t
m
上具有一阶的连续导数；在所有节点满足等于相应的键相。5.如权利要求4所述的用于列车走行部监测的广域阶次跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3包括：根据所述键相
‑
振动信号序列f(θ)和时域
‑
振动信号序列f(t)，任意两个相邻的键相相位点(θ
i
，θ
i+1
)对应时刻点(t
k
，t
k+1
，t
k+2
，...，t
k+s
)的振动信号序列；由所述相位和时间t的函数关系可知对应所述时刻点的相位，得到所述时刻点的相位对应振动信号(f(t(θ
i

【专利技术属性】
技术研发人员：刘彧，包学海，李文杰，谢烨，尹旭晔，水沛，孔繁鹏，
申请(专利权)人：浙江中自庆安新能源技术有限公司中铁信北京网络技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：