一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警閾值設(shè)定方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警閾值設(shè)定方法，具體按照以下步驟實施：步驟1、對列車的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟2、軸溫預(yù)測模型的建立；步驟3、熱軸判別模型的建立，根據(jù)軸溫預(yù)測模型得到軸溫預(yù)測值T'，以及真實軸溫值得到其相對誤差值R，基于預(yù)測值可以建立熱軸判別模型，若預(yù)測值根實際值之間的差異突然變大，則可將此定為可能發(fā)生熱軸故障，從而提前檢查車輛，以防止車輛因熱軸而發(fā)生的故障，根據(jù)實際情況，定出其熱軸等級的動態(tài)閾值，此熱軸的判別標(biāo)準(zhǔn)是基于一個動態(tài)的閾值而設(shè)定，這樣就解決了熱軸誤報率高的問題，本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的軌邊設(shè)備故障率高，熱軸兌現(xiàn)率低的問題。
【專利說明】
一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警閾值設(shè)定方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于高速列車故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車 軸溫動態(tài)報警閾值設(shè)定方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國高速列車的快速發(fā)展，運營里程的不斷增加，高速列車的安全問題備受 關(guān)注，其中車軸的安全尤為重要。列車在行駛過程中常因列車軸溫過高而造成機車破損、機 車故障，甚至造成重大的列車出軌事故。軸承產(chǎn)生熱軸的主要原因有:軸承內(nèi)圈或保持架崩 裂，潤滑油質(zhì)量不符合標(biāo)準(zhǔn)要求，潤滑油稠度過高，機構(gòu)裝配過緊，負(fù)載過大等。熱軸是指那 些與正常的運轉(zhuǎn)熱相比，溫度異常高的軸承軸箱。熱軸的判別就是將可能的熱軸識別出來， 并主要分為微熱、強熱和激熱這三個等級處理。微熱級是故障的初始階段，這時可以沿線跟 蹤觀察，做非停車處理;強熱級是事故形成階段，必須立即采取措施以免軸承永久性破壞， 造成事故;激熱級是故障到末期必須立即停車檢查。熱軸的準(zhǔn)確判別和預(yù)報是列車安全運 行的重要保證?，F(xiàn)有車軸故障檢測方法主要是在基于人工經(jīng)驗設(shè)定軸溫閾值的基礎(chǔ)上，然 后實時監(jiān)測軸溫，并將軸溫檢測值與溫度閾值進(jìn)行比較，從而確定車軸故障類型并發(fā)出警 報。顯然，過高的溫度閾值存在安全隱患，而過低的溫度閾值會引起故障誤報，降低行車效 率。然而，由于影響車軸的因素復(fù)雜，現(xiàn)有方法尚未能考慮周圍環(huán)境以及運行條件等因素對 軸溫的影響，因而為了保證行車安全，只得設(shè)置較低的安全閾值，使得誤報頻發(fā)。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警閾值設(shè)定方法， 解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的軌邊設(shè)備故障率高，熱軸兌現(xiàn)率低的問題。
[0004] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警閾值設(shè) 定方法，具體按照以下步驟實施：
[0005] 步驟1、對列車的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；
[0006] 步驟2、軸溫預(yù)測模型的建立；
[0007] 步驟3、熱軸判別模型的建立。
[0008] 本發(fā)明的特點還在于，
[0009] 步驟1具體為：
[0010] 步驟(1.1)、采集高速列車的運行速度V、軸溫T、環(huán)境溫度C、運行時間t以及載重L;
[0011] 步驟(1.2)、將步驟（1.1)中采集到的高速列車的停車階段去掉，即去掉v = 0的點， 在每一個起停階段加入初始的軸溫值To。
[0012] 步驟2具體為：
[0013]步驟(2.1)、預(yù)測變量的相關(guān)性，得到各變量之間的相關(guān)系數(shù)；
[0014]步驟(2.2)、預(yù)測模型的建立。
[0015]步驟(2.1)具體為：
[0016] 對經(jīng)過所述步驟1處理后的高速列車的預(yù)測變量進(jìn)行相關(guān)性分析，即對運行速度 v、每個起停階段的初始軸溫To、環(huán)境溫度C、運行時間t以及載重L與軸溫T之間的相關(guān)性系 數(shù)進(jìn)行分析，其依據(jù)公式如下：
[0017]
[0018]其中，N為預(yù)測變量的個數(shù)，Xi為自變量，yi為因變量--軸溫T，r為皮爾遜Pearson 相關(guān)系數(shù)，當(dāng)
[0019] (1)〇.8?1時，變量為極強相關(guān)；
[0020] (2)0.6彡r<0.8時，變量為強相關(guān)；
[0021] (3)0.4彡r<0.6時，變量為中等程度相關(guān)；
[0022] (4)0.2彡r<0.4時，變量為弱相關(guān)；
[0023] (5)0.0<r<0.2時，變量為極弱相關(guān)或者無相關(guān)，因此，可以根據(jù)此相關(guān)系數(shù)值的 大小來確定變量的相關(guān)程度，也可以將無相關(guān)的變量去除掉，只分析相關(guān)的變量。
[0024]步驟(2.2)具體為：
[0025] 步驟(2.2.1)、對經(jīng)過步驟1處理后軸溫數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析:根據(jù)步驟(2.1)得到的 各變量之間的相關(guān)系數(shù)，去掉不相關(guān)或者極弱相關(guān)的變量；
[0026] 步驟(2.2.2)、根據(jù)樣本回歸模型的矩陣[=；^"+￡；)，其中，#為偏回歸系數(shù)， 6表示 殘差，表示當(dāng)其他自變量取值固定時，自變量xi每改變一個單位時yi的變化量，將每一個運 行階段中的變量速度v(xu)、每個起停階段的初始軸溫To(X2l)、環(huán)境溫度C(X3l)、運行時間t ( X4l)以及載重L(X5l)作為回歸模型中的自變量Xkl，且生成自變量矩陣如下：
[0027]
[0028] 上式中，i為每個自變量包含的元素數(shù)，回歸模型中的因變量為軸溫T，且生成包含 所有目標(biāo)集的k維向量，
[0029]
[0030] 用公式得出各回歸系數(shù)#，# =隊& ，進(jìn)而得到因變量T 的預(yù)測值IV，進(jìn)而得到軸溫的預(yù)測模型為：
[0031] Ti' =bo+biXii+. · ·+bkXik，
[0032] 其中，X'為自變量組成的矩陣X的轉(zhuǎn)置。
[0033]步驟(2.2.2)中生成包含所有目標(biāo)集的k維向量中的k = 5。
[0034] 將步驟(2.2.2)中的回歸系數(shù)#代入軸溫預(yù)測模型中可以得到，軸溫預(yù)測模型為
[0035] T' =bo+bit+b2V+b3C+b4To+b5L
[0036]其中，T '為預(yù)測軸溫值，t為時間，v為速度，To為初始軸溫值，L為載重。
[0037] 步驟3具體為：
[0038] 步驟(3.1)、計算軸溫預(yù)測值Τ'：對經(jīng)過步驟1處理后高速列車的監(jiān)測數(shù)據(jù)，根據(jù)所 述步驟2得到的回歸方程計算得到軸溫的預(yù)測值Τ'；
[0039] 步驟(3.2)、設(shè)定熱軸的級別J:根據(jù)步驟(3.1)得到的軸溫預(yù)測值Τ'，則根據(jù)相對 誤差
3的大小來定義熱軸的級別，其中Τ'為軸溫預(yù)測值，Τ為真實值，故在 此基礎(chǔ)上定義以下熱軸判別標(biāo)準(zhǔn)：
[0040] (1汴<讓1，則定義熱軸等級為1，即為正常；
[00411 則定義熱軸等級為2,即為微熱；
[0042] (3)th2<R<th3,則定義熱軸等級為3,即為強熱；
[0043] (4)th3彡R，則定義熱軸等級為4,即為激熱，
[0044] 其中，thi為動態(tài)閾值，thi，i = l，2,3的取值范圍為0.19彡1^^0.22:0.33^^2^ 0.36;0.44彡th3彡0.47，
[0045] 根據(jù)軸溫預(yù)測模型得到軸溫預(yù)測值Τ'，以及真實軸溫值得到其相對誤差值R，基于 預(yù)測值可以建立熱軸判別模型，若預(yù)測值根實際值之間的差異突然變大，則可將此定為可 能發(fā)生熱軸故障，從而提前檢查車輛，以防止車輛因熱軸而發(fā)生的故障，根據(jù)實際情況，定 出其熱軸等級的動態(tài)閾值，此熱軸的判別標(biāo)準(zhǔn)是基于一個動態(tài)的閾值而設(shè)定，這樣就解決 了熱軸誤報率高的問題。
[0046] 本發(fā)明的有益效果是，一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警閾值設(shè)定方 法，通過對高速列車的軸溫數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，得到軸溫數(shù)據(jù)的預(yù)測值，經(jīng)過模型檢驗得到 此結(jié)果始終在可接受的誤差之內(nèi)，根據(jù)軸溫的預(yù)測值與真實值得到其相對誤差值，然后，定 義熱軸判別標(biāo)準(zhǔn)，由此得到的熱軸判別模型可以很好的對熱軸的級別進(jìn)行判別，從而可以 在很大的程度上降低應(yīng)為熱軸而發(fā)生的列車事故。
【附圖說明】
[0047] 圖1是本發(fā)明一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警閾值設(shè)定方法的總體流 程圖；
[0048] 圖2是本發(fā)明一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警閾值設(shè)定方法中建立的 軸溫預(yù)測流程圖；
[0049] 圖3是本發(fā)明一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警閾值設(shè)定方法中熱軸等 級判別流程圖。
【具體實施方式】
[0050] 下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0051] 在對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的過程中，發(fā)現(xiàn)軸溫與速度V、一個起停階段的初始軸溫值 To、環(huán)境溫度C、運行時間t以及載重L有明顯的關(guān)系，因此我們用多元線性回歸模型對高速 列車運行的一系列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到軸溫預(yù)測值，進(jìn)而得到列車熱軸的判別模型。
[0052] 本發(fā)明一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警閾值設(shè)定方法，具體流程如圖 1所示，具體按照以下步驟實施：
[0053]步驟1、對列車的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體為：
[0054] 步驟(1.1)、采集高速列車的運行速度V、軸溫T、環(huán)境溫度C、運行時間t以及載重L;
[0055] 步驟(1.2)、將步驟（1.1)中采集到的高速列車的停車階段去掉，即去掉v = 0的點， 在每一個起停階段加入初始的軸溫值To;
[0056] 步驟2、軸溫預(yù)測模型的建立，具體流程如圖2所示，具體為：
[0057] 步驟(2.1 )、預(yù)測變量的相關(guān)性，得到各變量之間的相關(guān)系數(shù)；
[0058]步驟(2.2)、預(yù)測模型的建立。
[0059]其中，步驟(2.1)具體為：
[0060] 對經(jīng)過步驟1處理后的高速列車的預(yù)測變量進(jìn)行相關(guān)性分析，即對運行速度V、每 個起停階段的初始軸溫To、環(huán)境溫度C、運行時間t以及載重L與軸溫T之間的相關(guān)性系數(shù)進(jìn) 行分析，其依據(jù)公式如下：
[0061]
[0062] 其中，N為預(yù)測變量的個數(shù)，Xi為自變量，yi為因變量--軸溫T，r為皮爾遜Pearson 相關(guān)系數(shù)，當(dāng)
[0063] (1)0.8彡r彡1時，變量為極強相關(guān)；
[0064] (2)0.6彡r<0.8時，變量為強相關(guān)；
[0065] (3)0.4彡r<0.6時，變量為中等程度相關(guān)；
[0066] (4)0.2彡r<0.4時，變量為弱相關(guān)；
[0067] (5)0.0<r<0.2時，變量為極弱相關(guān)或者無相關(guān)，因此，可以根據(jù)此相關(guān)系數(shù)值的 大小來確定變量的相關(guān)程度，也可以將無相關(guān)的變量去除掉，只分析相關(guān)的變量。
[0068] 步驟(2.2)具體為：
[0069] 步驟(2.2.1)、對經(jīng)過步驟1處理后軸溫數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析:根據(jù)步驟(2.1)得到的 各變量之間的相關(guān)系數(shù)，去掉不相關(guān)或者極弱相關(guān)的變量；
[0070] 步驟(2.2.2)、根據(jù)樣本回歸模型的矩陣;r=l/y+e，其中，#為偏回歸系數(shù)，e表示 殘差，表示當(dāng)其他自變量取值固定時，自變量xi每改變一個單位時yi的變化量，將每一個運 行階段中的變量速度v(xu)、每個起停階段的初始軸溫To(X2l)、環(huán)境溫度C(X3l)、運行時間t ( X4l)以及載重L(X5l)作為回歸模型中的自變量Xkl，且生成自變量矩陣如下：
[0071]
[0072] 上式中，i為每個自變量包含的元素數(shù)，回歸模型中的因變量為軸溫T，且生成包含 所有目標(biāo)集的k維向量，
[0073]
[0074] 用彡KUf jT'r公式得出各回歸系數(shù)# /=[4 A ... /)」，進(jìn)而得到因變量T 的預(yù)測值IV，進(jìn)而得到軸溫的預(yù)測模型為：
[0075] Ti，=bo+biXii+. · ·+bkXik，
[0076] 其中，X'為自變量組成的矩陣X的轉(zhuǎn)置。
[0077]步驟(2.2.2)中生成包含所有目標(biāo)集的k維向量中的k = 5。
[0078] 將步驟(2.2.2)中的回歸系數(shù)#代入軸溫預(yù)測模型中可以得到，軸溫預(yù)測模型為
[0079] T' =bo+bit+b2V+b3C+b4To+b5L
[0080] 其中，τ '為預(yù)測軸溫值，t為時間，v為速度，To為初始軸溫值，L為載重；
[0081] 步驟3、熱軸判別模型的建立，具體流程如圖3所示，具體為：
[0082] 步驟(3.1)、計算軸溫預(yù)測值Τ'：對經(jīng)過步驟1處理后高速列車的監(jiān)測數(shù)據(jù)，根據(jù)所 述步驟2得到的回歸方程計算得到軸溫的預(yù)測值Τ'；
[0083] 步驟(3.2)、設(shè)定熱軸的級別J:根據(jù)步驟(3.1)得到的軸溫預(yù)測值Τ'，則根據(jù)相對 誤差i? = X 100%的大小來定義熱軸的級別，其中Τ '為軸溫預(yù)測值，Τ為真實值，故在 此基礎(chǔ)上定義以下熱軸判別標(biāo)準(zhǔn)：
[0084] 則定義熱軸等級為1，即為正常；
[0085] (ehlnSRSths，則定義熱軸等級為2,即為微熱；
[0086] (7)th2<R<th3,則定義熱軸等級為3,即為強熱；
[0087] (8)th3彡R，則定義熱軸等級為4,即為激熱，
[0088] 其中，thi為動態(tài)閾值，thi，i = l，2,3的取值范圍為0.19彡 0.36;0.44彡th3彡0.47，
[0089] 根據(jù)軸溫預(yù)測模型得到軸溫預(yù)測值Τ'，以及真實軸溫值得到其相對誤差值R，基于 預(yù)測值可以建立熱軸判別模型，若預(yù)測值根實際值之間的差異突然變大，則可將此定為可 能發(fā)生熱軸故障，從而提前檢查車輛，以防止車輛因熱軸而發(fā)生的故障，根據(jù)實際情況，定 出其熱軸等級的動態(tài)閾值，此熱軸的判別標(biāo)準(zhǔn)是基于一個動態(tài)的閾值而設(shè)定，這樣就解決 了熱軸誤報率高的問題。
【主權(quán)項】
1. 一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警闊值設(shè)定方法，其特征在于，具體按照 W下步驟實施： 步驟1、對列車的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 步驟2、軸溫預(yù)測模型的建立； 步驟3、熱軸判別模型的建立。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警闊值設(shè)定方法， 其特征在于，所述步驟1具體為： 步驟（1.1)、采集高速列車的運行速度V、軸溫T、環(huán)境溫度C、運行時間tW及載重L 步驟（1.2)、將所述步驟（1.1)中采集到的高速列車的停車階段去掉，即去掉v = 0的點， 在每一個起停階段加入初始的軸溫值To。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警闊值設(shè)定方法， 其特征在于，所述步驟2具體為： 步驟(2.1)、預(yù)測變量的相關(guān)性，得到各變量之間的相關(guān)系數(shù)； 步驟(2.2)、預(yù)測模型的建立。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警闊值設(shè)定方法， 其特征在于，所述步驟(2.1)具體為： 對經(jīng)過所述步驟1處理后的高速列車的預(yù)測變量進(jìn)行相關(guān)性分析，即對運行速度V、每 個起停階段的初始軸溫To、環(huán)境溫度C、運行時間tW及載重L與軸溫T之間的相關(guān)性系數(shù)進(jìn) 行分析，其依據(jù)公式如下：其中，N為預(yù)測變量的個數(shù)，xi為自變量，yi為因變量--軸溫T，r為皮爾遜Pear son相 關(guān)系數(shù)，當(dāng) (1 )0.1時，變量為極強相關(guān)； (2) 0.6《r<0.洲寸，變量為強相關(guān)； (3) 0.4《r<0.6時，變量為中等程度相關(guān)； (4) 0.2《r<0.4時，變量為弱相關(guān)； (5) 0.0《r<0.2時，變量為極弱相關(guān)或者無相關(guān)，因此，可W根據(jù)此相關(guān)系數(shù)值的大小 來確定變量的相關(guān)程度，也可W將無相關(guān)的變量去除掉，只分析相關(guān)的變量。5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警闊值設(shè)定方法， 其特征在于，所述步驟(2.2)具體為： 步驟(2.2.1)、對經(jīng)過所述步驟1處理后軸溫數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析:根據(jù)所述步驟(2.1)得 到的各變量之間的相關(guān)系數(shù)，去掉不相關(guān)或者極弱相關(guān)的變量； 步驟（2.2.2)、根據(jù)樣本回歸模型的矩陣7 = A7?+ ?:，其中，#為偏回歸系數(shù)，e表示殘 差，表示當(dāng)其他自變量取值固定時，自變量xi每改變一個單位時yi的變化量，將每一個運行 階段中的變量速度V(Xli)、每個起停階段的初始軸溫Τ〇(Χ2ι)、環(huán)境溫度C(X3i)、運行時間t (X41)W及載重L(X5i)作為回歸模型中的自變量Xki，且生成自變量矩陣如下：上式中，i為每個自變量包含的元素數(shù)，回歸模型中的因變量為軸溫Τ，且生成包含所有 目標(biāo)集的k維向量，用y^=(;r'x)-iXT公式得出各回歸系數(shù)/^，/)=柄句...y，進(jìn)而得到因變量T的預(yù) 測值Τι'，進(jìn)而得到軸溫的預(yù)測模型為： Ti' =bo+biXii+. . .+bkXik, 其中，X'為自變量組成的矩陣X的轉(zhuǎn)置。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警闊值設(shè)定方法， 其特征在于，所述步驟(2.2.2)中生成包含所有目標(biāo)集的k維向量中的k = 5。7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警闊值設(shè)定方法， 其特征在于，將所述步驟(2.2.2)中的回歸系數(shù)夢代入軸溫預(yù)測模型中可W得到，軸溫預(yù)測 模型為 T' = bo+bit+b2V+b3C+b4To+b 已 L 其中，T '為預(yù)測軸溫值，t為時間，V為速度，To為初始軸溫值，L為載重。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的高速列車軸溫動態(tài)報警闊值設(shè)定方法， 其特征在于，所述步驟3具體為： 步驟(3.1)、計算軸溫預(yù)測值Τ'：對經(jīng)過所述步驟1處理后高速列車的監(jiān)測數(shù)據(jù)，根據(jù)所 述步驟2得到的回歸方程計算得到軸溫的預(yù)測值Τ ' ； 步驟(3.2)、設(shè)定熱軸的級別J:根據(jù)所述步驟(3.1)得到的軸溫預(yù)測值Τ'，則根據(jù)相對 誤差= 的大小來定義熱軸的級別，其中Τ'為軸溫預(yù)測值，Τ為真實值，故在 此基礎(chǔ)上定義W下熱軸判別標(biāo)準(zhǔn)： (1 )R<thi，則定義熱軸等級為1，即為正常； (2) thi《R<th2,則定義熱軸等級為2,即為微熱； (3) th2《R<th3,則定義熱軸等級為3,即為強熱； (4) th3《R，則定義熱軸等級為4,即為激熱， 其中，thi為動態(tài)闊值，thi，i = l，2,3的取值范圍為0.19《thi《0.22; 0.33《地2《0.36; 0.44《地3《0.47， 根據(jù)軸溫預(yù)測模型得到軸溫預(yù)測值Τ'，W及真實軸溫值得到其相對誤差值R，基于預(yù)測 值可W建立熱軸判別模型，若預(yù)測值根實際值之間的差異突然變大，則可將此定為可能發(fā) 生熱軸故障，從而提前檢查車輛，W防止車輛因熱軸而發(fā)生的故障，根據(jù)實際情況，定出其 熱軸等級的動態(tài)闊值，此熱軸的判別標(biāo)準(zhǔn)是基于一個動態(tài)的闊值而設(shè)定，運樣就解決了熱 軸誤報率高的問題。
【文檔編號】G08B21/18GK105976578SQ201610579838
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年7月21日
【發(fā)明人】謝國, 王竹欣, 葉閩英, 陶大羽, 黑新宏, 錢富才, 馮楠
【申請人】西安理工大學(xué)