本发明专利技术涉及一种判断轴承故障的检测识别方法，更具体地说，是指一种铁路轴承红外波形智能识别的方法。该方法基于具体测点的动态标准波形，在处理方法上对红外波形采用了一次横向“扫描”替代了原有方法中多次的竖向“扫描”，反映了正常红外波形区别异常波形的本质。通过采用上述的技术方案，本发明专利技术提供了一种基于波形特征的智能识别方法，方法规范、简洁、效果良好，能在效果优于或不次于人工识别的前提下，有效减小工作量。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种判断轴承故障的检测识别方法，更具体地说，是指。
技术介绍
轴承是车辆的关键部件，轴承故障是列车运行中的主要故障源之一。由于轴承寿命具有一定的离散性，为了防止燃切轴事故的发生，我国铁路建立了红外线车辆轴温智能探测系统，对运行中的铁路车辆进行在线轴温监测，系统采用分散检测、联网集中、路局人工报警的运作模式，大面积推广后有效减少了燃切轴事故的发生。红外线车辆轴温智能探测系统在铁路沿线大约每隔30公里左右设立I个无人值守的探测站进行轴温探测，现场环境复杂、恶劣，各种因素如振动、冲击、意外热源、雨雪雾等都可能影响轴温探测质量，导致异常波形，其他因素如系统设计或安装缺陷、供电电压不稳定等也会产生检测异常。常见的波形异常有各类毛刺、阳光干扰、满压、不饱满、移位、变窄、变宽等。为解决干扰问题，各铁路轴温智能探测系统生产厂家在探测站采用了许多措施，取得了一定的效果，但在路局红外联网集中报警中仍有较大数量的异常数据，加大了红外值班员的工作量，一旦有强激热报警，红外值班员必须在很短时间内，复核红外线波形，做出正确的判断。随着红外值班员负责设备的增加，异常数据干扰了正常的工作，红外波形智能化识别非常重要。随着技术的进步，我国开展了热轴综合报警研究及运用，此时红外轴温信息仍是重要的评判依据，它的正确与否，对综合报警的实施具有重要意义，有必要实现它的智能识别方法，进而有效实现热轴综合自动报警。原有的红外轴温波形识别方法主要有以下几种a、差分及多(一般小于4)步差分法，计算轴温曲线相邻多点间的差分，通过多步差分的大小及分布(峰值个数)来判断是否波形异常，该方法一般用于处理毛刺型异常波形，同时多步差分为计算波形上升、下降沿提供标记；b、面积法，计算特征位置(如全部、前部、中部、后部)温度曲线包含的面积及其相对大小关系来判断是否波形异常，该方法一般用于处理阳光干扰波形；C、距离法，计算波形曲线与标准波形的距离，判断轴承类型及正常与否；d、相关法，计算波形曲线与标准波形的相关系数，判断轴承类型及正常与否；e、其他，如神经网络法等。但是上述的现有技术中公开的方法主要具有①针对不同异常的特征设置的原有算法主要依据轴温数据的顺序,反映数据特征的方法比较复杂,如主要针对各类毛刺的差分就分为很多种；③标准曲线是从所有波形中得到，针对性不强，评判门槛确定困难；④原有算法没有有效嵌入正常波形的特征。
技术实现思路
基于上述的现有技术中公开的方法的不足之处，本专利技术的专利技术目的在于提供了一种基于波形特征的智能识别方法，方法规范简洁，效果良好。另外本专利技术的另一个专利技术目的在于采用本专利技术提出的波形智能识别方法，能在效果优于或不次于人工识别的前提下，有效减小工作量。为了实现上述的专利技术目的，本专利技术采用如下的技术方案，包括如下的步骤(I)预设基准归一化温度Y。；(2)将某轴承通过时轴温超限的当前红外归一化温度曲线与所述基准归一化温度 Y0比较，得到所有不小于所述基准归一化温度\的测温点的位置；(3)若获得的所有不小于所述基准归一化温度Ytl的测温点位置连续，且不包含红夕卜归一化温度曲线的起点或终点，则进行⑷的操作，否则直接判为异常波形；(4)对所述当前红外归一化温度曲线进行固定模式的插值，获得该当前红外归一化温度曲线的规范化波形曲线及其特征参数；(5)将当前规范化波形曲线及特征参数与测点动态标准波形曲线及测点特征参数进行比较评判。在上述本专利技术采用的改进方法中生成所述测点动态标准波形曲线及测点特征参数的步骤与上述形成规范化波形曲线的方法基本一致，具体包括(I)预设基准归一化温度Y0 ；(2)将某测点的某红外归一化温度曲线与所述基准归一化温度Ytl比较，得到所有不小于所述基准归一化温度Ytl的测温点的位置；(3)若获得的所有不小于所述基准归一化温度Ytl的测温点位置连续，且不包含红外归一化温度曲线的起点或终点，则进行(4)的操作；(4)对所述某红外归一化温度曲线进行固定模式的插值，获得该当前红外归一化温度曲线的规范化波形曲线及其特征参数；(5)对该测点指定条件的所述规范化波形曲线进行逐点统计,得到测点动态标准波形曲线；(6)对该测点指定条件的所述规范化波形曲线特征参数进行统计得到测点特征参数。本专利技术中，若标识测温点位置为横坐标X、测温点对应归一化温度为纵坐标Y，以上所述的固定模式的插值方法可以具体表述为(I)得到红外归一化温度曲线相对所述基准归一化温度Y0的正穿越点(Xtl+, Y0)及负穿越点(Xci-，Y。)；(2)对红外归一化温度曲线在正负穿越点横坐标[Xc^XtlJ之间进行η点等间距插值，生成规范化波形曲线，其中η的取值范围在18-24之间。提取的波形特征参数有规范化波形曲线中心(Xc^XtlJ/2以及规范化波形曲线宽度(Xo-_X(l+) /2。在进行当前规范化波形曲线及特征参数与测点动态标准波形曲线及测点特征参数比较评判时，一方面要评估曲线中心及曲线宽度这两个特征参数，另一方面还要评估当前规范化波形与测点动态标准波形对应插值点的最大值差值以及当前规范化波形与测点动态标准波形间的相关系数。需要说明的是，所述的测点动态标准波形曲线及特征参数在达到预设的时间阀值或数量阀值时进行更新且与红外中心存储的同类设备标准波形进行及特征参数比对确认，所述的当前规范化波形曲线及特征参数均与对应测点最新更新确认的测点动态标准波形曲线及特征参数进行比较评判。这样一方面能够基本保证测点动态标准波形的适应性以及实时性，另一方面还可以对测点的技术状态进行监测、利于设备的检修及状态保证。本专利技术中，可以针对特殊车型以及轴承类型生成更为细化的测点标准规范化波形，以实现更为细化的识别。在实现本专利技术上述的方法的过程中，优选地，所述的基准归一化温度Ytl取值在50-70之间。更优选地，所述的基准归一化温度Ytl取值为60.·通过采用上述的技术方案，本专利技术提供了一种基于波形特征的智能识别方法，方法简洁，效果良好。另外本专利技术的波形智能识别方法，能在效果优于或不次于人工识别的前提下，有效减小工作量。附图说明图I中显示的是现有技术中采用的测量铁路轴承的现有的方法流程图；图2中显示的是本专利技术中采用的测量铁路轴承的方法的流程图；图3中显示的是本专利技术实施例中的某测点某基本正常的红外归一化温度曲线样本；图4中显示的是本专利技术实施例中的红外归一化温度曲线样本相对基准归一化温度Ytl的正、负穿越点情况；图5中显示的是本专利技术实施例中在正、负穿越点间进行等间距插值生成规范化波形的过程；图6中显示的是本专利技术实施例中的测点规范波形参数统计图；图7中显示的是本专利技术实施例中的测点动态标准波形的逐点统计生成；图8-图12中显示的是本专利技术实施例中评判为明显异常或异常波形的样本图，其中点划线(——*——)为32点当前红外归一化温度曲线，盆型光滑曲线为对应测点动态标准波形曲线，如有第三条圈划线(——ο——)则为当前红外归一化温度曲线的规范化波形曲线。具体实施例方式本专利技术在于提供一种基于波形特征的智能识别方法，方法规范简洁，效果良好。本专利技术的波形智能识别方法，能在效果优于或不次于人工识别的前提下，有效减小工作量。下面结合说明书附图对本专利技术的具体实施方式进行详细的说明。图I显示的是现有技术中采用的红外轴温波形识别方法流本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种铁路轴承红外波形智能识别的方法，其特征在于，所述的方法包括如下的步骤：(1)预设基准归一化温度Y0；(2)将轴承通过时轴温超限的当前红外归一化温度曲线与所述基准归一化温度Y0比较，得到所有不小于所述基准归一化温度Y0的测温点的位置；(3)若获得的所有不小于所述基准归一化温度Y0的测温点位置连续，且不包含红外归一化温度曲线的起点或终点，则进行(4)的操作，否则直接判为异常波形；(4)对所述当前红外归一化温度曲线进行固定模式的插值，获得该当前红外归一化温度曲线的规范化波形曲线及其特征参数；(5)将当前归一化温度曲线的规范化波形曲线及特征参数与测点动态标准波形曲线及测点特征参数进行比较评判。
【技术特征摘要】
1.一种铁路轴承红外波形智能识别的方法，其特征在于，所述的方法包括如下的步骤 (1)预设基准归一化温度Y。； (2)将轴承通过时轴温超限的当前红外归一化温度曲线与所述基准归一化温度Ytl比较，得到所有不小于所述基准归一化温度\的测温点的位置； (3)若获得的所有不小于所述基准归一化温度Ytl的测温点位置连续，且不包含红外归一化温度曲线的起点或终点，则进行⑷的操作，否则直接判为异常波形； (4)对所述当前红外归一化温度曲线进行固定模式的插值，获得该当前红外归一化温度曲线的规范化波形曲线及其特征参数； (5)将当前归一化温度曲线的规范化波形曲线及特征参数与测点动态标准波形曲线及测点特征参数进行比较评判。2.根据权利要求I所述的一种铁路轴承红外波形智能识别的方法，其特征在于，形成所述测点动态标准波形曲线的步骤包括 (1)预设基准归一化温度Y。； (2)将测点的红外归一化温度曲线与所述基准归一化温度Ytl比较，得到所有不小于所述基准归一化温度Ytl的测温点的位置； (3)若获得的所有不小于所述基准归一化温度Ytl的测温点位置连续，且不包含红外归一化温度曲线的起点或终点，则进行(4)的操作； (4)对所述某红外归一化温度曲线进行固定模式的插值，获得该当前红外归一化温度曲线的规范化波形曲线及其特征参数； (5)对该测点指定条件的所述规范化波形曲线进行逐点统计，得到测点动态标准波形曲线； (6)对该测点指定条件的所述规范化波形曲线特征参数进行统计得到测点特征参数。3.根据权利要求I或2所述的一种铁路轴承红外波形智能识别的方法，其特征在于，若标识测温点位置为横坐标X、测温点对应归一化温度为纵...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾宇清，扈海军，于卫东，
申请(专利权)人：中国铁道科学研究院机车车辆研究所，
类型：发明
国别省市：
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