基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法及装置，该方法包括：获取目标车辆的交路运行数据，并分别计算各目标车辆交路运行数据的特征值，得到一训练样本集；从目标车辆的检修数据中获取各目标车辆的轮对残余动不平衡量；根据预设的动不平衡量类别集合、所述目标车辆的轮对残余动不平衡量及所述训练样本集进行贝叶斯分类器训练，得到目标车辆的轮对残余动不平衡量评估模型；根据待评估车辆的交路运行数据计算待评估车辆交路运行数据的特征值；根据所述待评估车辆的交路运行数据的特征值及所述轮对残余动不平衡量评估模型，确定待评估车辆的轮对残余动不平衡量所属的类别。利用本发明专利技术，可在不拆卸轮对的情况下得到轮对的状态。

【技术实现步骤摘要】
基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法及装置
本专利技术涉及车辆检测
，尤其涉及一种基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法及装置。
技术介绍
在机械加工过程中，由于材料分布不均匀，加工毛坯上的缺陷，以及加工误差、装配误差和设计误差等自身制造原因，或运用过程中的冲击、腐蚀、磨损等因素，都可能会使轮对质心偏移。质心偏移的轮对转动时，在惯性的影响下必定产生离心力，造成轮对不平衡故障。不平衡量，即是反应轮对质心偏移程度的物理量，其计算方法为不平衡质量与其质心到轴线距离的乘积，单位为g·m。不平衡量越大，表示轮对质心偏移越严重。轮对不平衡故障的存在，将导致轮对在运动过程中产生横向和垂向振动。客车运行速度越高，振动越剧烈，轮轨接触点分布及接触角度不断发生变化，从而导致轮缘磨耗增大，加速踏面剥离及其他零部件的老化，增加运营维护成本，严重时可能造成油压减振器漏油或轴箱弹簧折断等故障，使车辆运行品质恶化，给列车运营带来安全隐患。为保证车辆具有良好的运行平稳性、安全性，以及旅客乘坐的舒适性，对于高速客车轮对，在出厂或段修时都会对轮对进行动平衡测试及校正。将轮对进行动平衡测试及校正后的剩余不平衡量，称为轮对残余动不平衡量。《铁路客车轮轴组装检修及管理规则》中规定运行速度小于60km/h的轮对，残余动不平衡量应不大于75g·m；运行速度为160km/h的轮对，残余动不平衡量应不大于50g·m。轮对在出厂、段修或厂修时均会进行动平衡测试及校正，保证了新造或新旋修轮对的残余动不平衡量满足指标要求。但轮对在运用过程中的残余动不平衡量是未知的，且真正影响运营安全的也是运用过程中的轮对。轮对在运用过程中，由于长期受力、冲击、腐蚀、磨损等也会使轮对残余动不平衡量不断累积，残余动不平衡量过大，会加剧车辆振动，使轮轨接触点分布及接触角度发生变化，从而导致轮缘磨耗增大，并加速踏面剥离及其他部件老化，对行车安全带来严重影响，因此，及时了解每个轮对的残余动不平衡量显得尤为重要。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法及装置。本专利技术实施例一方面提供了一种基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法方法，该方法包括：获取目标车辆的交路运行数据，并分别计算各目标车辆交路运行数据的特征值a1,a2,…，am，得到一训练样本集A，A＝{a1,a2,…，am}，m为目标车辆的数量；从所述目标车辆的检修数据中获取各目标车辆的轮对残余动不平衡量；根据预设的动不平衡量类别集合C＝{y1，y2,…，yn}、所述目标车辆的轮对残余动不平衡量及所述训练样本集A进行贝叶斯分类器训练，得到目标车辆的轮对残余动不平衡量评估模型，其中，y1，y2,…，yn为预设的动不平衡量类别，n为不小于2的整数；根据待评估车辆的交路运行数据计算待评估车辆交路运行数据的特征值；根据所述待评估车辆的交路运行数据的特征值及所述轮对残余动不平衡量评估模型，确定待评估车辆的轮对残余动不平衡量所属的类别；其中，所述交路运行数据为车体横向振动加速度、车体垂向振动加速度、构架横向振动加速度及构架垂向振动加速度中的一种。本专利技术实施例另一方面还提供了一种基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估装置，该装置包括：交路数据获取单元，用于获取目标车辆的交路运行数据；训练样本集生成单元，用于计算各目标车辆交路运行数据的特征值a1,a2,…，am，得到一训练样本集A，A＝{a1,a2,…，am}，m为目标车辆的数量；动不平衡量获取单元，用于从所述目标车辆的检修数据中获取各目标车辆的轮对残余动不平衡量；模型训练单元，用于根据预设的动不平衡量类别集合C＝{y1，y2,…，yn}、所述目标车辆的轮对残余动不平衡量及所述训练样本集A进行贝叶斯分类器训练，得到目标车辆的轮对残余动不平衡量评估模型，其中，y1，y2,…，yn为预设的动不平衡量类别，n为不小于2的整数；待评估信息计算单元，用于根据待评估车辆的交路运行数据计算待评估车辆交路运行数据的特征值；动不平衡量评估模块，用于根据所述待评估车辆的交路运行数据的特征值及所述轮对残余动不平衡量评估模型，确定待评估车辆的轮对残余动不平衡量所属的类别；其中，所述交路运行数据为车体横向振动加速度、车体垂向振动加速度、构架横向振动加速度及构架垂向振动加速度中的一种。利用本专利技术实施例提供的方法，可以通过对列车的交路运行数据进行训练得到基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估模型，根据待评估列车的交路运行数据，对入库列车所有轮对的残余动不平衡量进行评估，针对性指导库检作业，排除安全隐患，保障铁路运行安全。本专利技术实施例提供的基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法，可在不拆卸轮对的情况下，及时掌握列车所有轮对的残余动不平衡量信息，指导库检人员及时更换残余动不平衡量偏大的轮对，避免剧烈振动导致的轮缘磨耗及其他零部件的老化，降低运营维护成本，提升列车运行品质。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法的流程图；图2为本专利技术实施例训练贝叶斯分类器的流程示意图；图3为本专利技术实施例利用训练样本集中的特征值在四种类别下的条件概率进行曲线拟合得到的概率分布曲线；图4为本专利技术实施基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法的原理图；图5为本专利技术实施例686244车的轮对动平衡试验数据结果；图6为本专利技术实施例686244车的朴素贝叶斯模型的诊断结果；图7为本专利技术实施例基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。贝叶斯分类是将概率统计应用于复杂领域进行不确定性推理和数据分析的重要工具。作为一种基于概率的不确定性推理方法，贝叶斯分类已在医疗诊断、统计决策、专家系统等方面得到了重要的应用，充分体现了贝叶斯分类在系统模式识别领域的优势。贝叶斯定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下求P(B|A)：上述的条件概率是指：在事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：贝叶斯定理之所以重要，是因为人们经常在生活中经常遇到这种情况：P(A|B)可以很容易直接得出，但很难直接得出P(B|A)。比如在TCDS系统(客车运行安全监控系统)中，所监测的走行部振动数据事实上是转向架的一个相应，也就是公式中的A，而转向架本身的物理属性其实是公式中的B，利用贝叶斯定理就可以在已知P(A|B)的条件下获得P(B|A)。如果再对转向架的物理状态作进一步细化，引起特定速度区间振动异常的最直接因素是轮对的动本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆的交路运行数据，并分别计算各目标车辆交路运行数据的特征值a

【技术特征摘要】
1.一种基于朴素贝叶斯的轮对残余动不平衡量评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆的交路运行数据，并分别计算各目标车辆交路运行数据的特征值a1,a2,…，am，得到一训练样本集A，A＝{a1,a2,…，am}，m为目标车辆的数量；从所述目标车辆的检修数据中获取各目标车辆的轮对残余动不平衡量；根据预设的动不平衡量类别集合C＝{y1，y2,…，yn}、所述目标车辆的轮对残余动不平衡量及所述训练样本集A进行贝叶斯分类器训练，得到目标车辆的轮对残余动不平衡量评估模型，其中，y1，y2,…，yn为预设的动不平衡量类别，n为不小于2的整数；根据待评估车辆的交路运行数据计算待评估车辆交路运行数据的特征值；根据所述待评估车辆的交路运行数据的特征值及所述轮对残余动不平衡量评估模型，确定待评估车辆的轮对残余动不平衡量所属的类别；其中，所述交路运行数据为车体横向振动加速度、车体垂向振动加速度、构架横向振动加速度及构架垂向振动加速度中的一种。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的动不平衡量类别集合C＝{y1，y2,…，yn}、所述目标车辆的轮对残余动不平衡量及所述训练样本集A进行贝斯分类器训练，得到目标车辆的轮对残余动不平衡量评估模型，包括：根据预设的动不平衡量类别对所述目标车辆的轮对残余动不平衡量进行分类，得到各类别中所包含的残余动不平衡量对应的车辆占总目标车辆的概率P(y1)，P(y2)，…，P(yn)；统计得到在各预设的动不平衡量类别下所述训练样本集中各特征值的条件概率估计：P(a1|y1),…,P(am|y1)；P(a1|y2),…,P(am|y2)；…；P(a1|yn),…,P(am|yn)；对各预设的动不平衡量类别下所述训练样本集中各特征值的条件概率估计分别进行曲线拟合，得到各类别下连续变量的条件概率密度分布函数P(X|y1)，P(X|y2)，…，P(X|yn)，其中X为曲线拟合后的连续的特征值集合；根据贝叶斯公式及所述各类别中所包含的残余动不平衡量对应的车辆占总目标车辆的概率P(y1)，P(y2)，…，P(yn)，以及各类别下连续变量的条件概率密度分布函数P(X|y1)，P(X|y2)，…，P(X|yn)，分别计算训练样本集在各类别条件下的条件概率P(y1|X)，P(y2|X)，…，P(yn|X)，即得目标车辆的轮对残余动不平衡量评估模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述待评估车辆的交路运行数据的特征值及所述轮对残余动不平衡量评估模型，确定待评估车辆的轮对残余动不平衡量所在的类别，包括：分别求取所述待评估车辆的交路运行数据的特征值在各类别下的条件概率P(y1|x)，P(y2|x)，…，P(yn|x)，x为待评估车辆的交路运行数据的特征值；获取所述条件概率P(y1|x),P(y2|x),…,P(yn|x)中的最大值P(yk|x)，k∈[1,n]，判定待评估车辆的交路运行数据的特征值属于类别yk。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标车辆的交路运行数据，包括：从目标车辆的历史运行数据中筛选出所述目标车辆的交路运行数据；根据预设的合法数值区间，对所述目标车辆的交路运行数据进行清洗，剔除毛刺数据及故障数据，得到合法的交路运行数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在计算待评估车辆的交路运行数据的特征值之前，所述方法还包括：根据预设的合法数值区间，对待评估车辆的交路运行数据进行清洗，剔除毛刺数据及故障数据，得到合法的交路运行数据。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述特征值为均方根值。7.一种基于朴素贝叶斯的轮对残余动不...

【专利技术属性】
技术研发人员：申宇燕，曾陆洋，王后闯，刘峰，郝国梁，杨红运，
申请(专利权)人：中国铁道科学研究院，北京纵横机电技术开发公司，中国铁道科学研究院机车车辆研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11