一种高速列车空气制动系统微小故障检测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种高速列车空气制动系统微小故障检测方法，属于故障诊断领域，该方法包括：在高速列车正常运行工况下，采集多组包含制动全过程的制动缸压力测量数据构成多个训练数据集；计算每个训练数据集所包含每个样本的故障检测统计量；基于所有训练数据集所包含的全部故障检测统计量信息，确定混合故障检测统计量的控制限；在高速列车实时运行工况下，将采集的当前时刻的制动缸压力数据作为测试样本，判断是否有故障发生。本发明专利技术利用历史数据建模，在线数据检测，对数据分布没有要求，且算法简单，易于计算机实现与实际应用，适用于不同的制动级别和制动阶段，对几类微小故障具有好的检测效果。

A Method for Detecting Small Faults in Air Brake System of High Speed Train

【技术实现步骤摘要】
一种高速列车空气制动系统微小故障检测方法
本专利技术属于故障诊断领域，具体涉及一种高速列车空气制动系统微小故障检测方法。
技术介绍
近年来，全世界范围内多个国家的高铁技术均取得了快速发展，高铁运营里程不断攀升。尤其，我国的高铁更是取得了举世瞩目的成就，截至2018年底，我国的高铁运营里程超过29,000公里，占世界高铁总运营里程的2/3。作为高铁系统的核心，高速列车与乘客及工作人员密切相关，其安全运行至关重要。高速列车信息控制系统可划分为几个子系统，其中制动系统主要用于确保列车在正常及紧急情况下完成符合要求的减速及停车，是极其重要的安全关键系统。根据制动过程能量的转移方式，可将制动分为电制动和空气制动两大主要类别。近几年高速列车的电制动技术取得了长足进步，但空气制动技术仍然是高速列车制动中不可或缺的一部分。为确保高速列车空气制动系统的安全、可靠运行，目前实际运营的高速列车中已具备有效的监控和诊断逻辑，以及相应的处置方式。例如，广泛采用德国KNORR公司制定的超限报警机制对制动系统中重要的空气压力进行实时监测，一旦压力值超出限定范围便触发报警；另外，一些系统自检电路也可以有效地诊断传感器的硬件故障，诸如开路、短路故障。这类监控策略虽然可以确保列车的安全运行，但对空气制动系统中常见的几类故障(尤其在故障发生初期时)不够敏感，无法有效地对其进行检测和诊断。事实上，对这类微小/初期故障进行及时且准确的诊断非常重要：首先，可以防止这类故障演化为严重故障，从而有效避免因此而导致的制动切除或紧急停车；再者，微小故障检测与诊断可以为预防性维护与维修提供重要的部件信息，从而节省定期维护造成的经济与人力损耗。专利(动车组制动缸故障监测方法及故障监测系统，ZL201610065389.7，2018年4月20日授权)针对高速列车空气制动系统中的制动缸子系统，公开了一种基于变量间方差的故障监测方法及故障监测系统。通过理论分析及示例说明展示了所提方法相比当前KNORR监测逻辑的优势。然而，这类策略仍然存在不足：例如，变量间方差对空气制动系统中的上游部件例如闭环控制中的EP阀、中继阀等故障无效；此外，对发生初期的微小故障类型，比如轻度泄漏及微小幅值多重传感器故障检测效果不佳。综上，亟需一种新的故障检测方法对高速列车空气制动系统进行在线监控，及时地完成空气制动系统中几类微小故障的检测。
技术实现思路
针对现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术提出了一种高速列车空气制动系统微小故障检测方法，设计合理，克服了现有技术的不足，具有良好的效果。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种高速列车空气制动系统微小故障检测方法，包括如下步骤：步骤1：在高速列车正常运行工况下，采集多组包含制动全过程的制动缸压力测量数据，将采集的制动缸压力测量数据构成多个训练数据集；步骤2：计算步骤1中每个训练数据集所包含每个样本的故障检测统计量，其中，针对每个样本需要首先确定该样本所处的制动过程阶段，然后再从混合指标中选取对应的分段函数并计算其故障检测统计量；步骤3：基于所有训练数据集所包含的全部故障检测统计量信息，确定混合故障检测统计量的控制限；步骤4：在高速列车实时运行工况下，采集当前时刻的制动缸压力数据，并将采集的制动缸压力数据作为测试样本，首先确定该测试样本所处的制动过程阶段，然后计算该样本的故障检测统计量，并与步骤3中的控制限进行比较，判断是否有故障发生。优选地，在步骤1中：在高速列车空气制动系统无故障情形下，多次运行制动全过程包括牵引、制动施加、保持和缓解过程，每节列车采集相应的多个制动缸的压力测量数据，构成多个训练数据集；其中，训练数据集的数量与运行制动全过程的次数一致，每个训练数据集包含样本的多少取决于每次运行制动全过程的持续时间；假设共有p个训练数据集，分别记为X1，X2，…，Xp，训练数据集的每一行代表一个样本，即包含该采样时刻m个制动缸压力测量值的行向量，不同的训练数据集所包含的样本数目相同或者不同。优选地，在步骤2中：记步骤1中任意一个训练数据集中的任意一个样本为x＝[x1,x2,…,xi,...,xm]T，其中xi表示第i个制动缸的压力，将制动全过程划分为四个阶段，利用A、B、C、D分别表示制动施加、制动保持、制动缓解以及牵引过程；首先利用如下逻辑判断样本所处的制动阶段：根据空气制动系统给定的压力参考值变化信息，当连续多个时刻压力设定值均保持恒定的非零取值时，判定进入制动保持阶段；当压力设定值打破稳态，突然降低/升高，或者降至零，判定制动保持阶段结束；在制动保持阶段，即B阶段，采用如下故障检测统计量：其中，表示该样本所包含的m个制动缸压力的平均值，xr表示制动保持阶段压力参考值；在其他三个阶段，即A、C、D阶段，采用如下故障检测统计量：综合上述结果，故障检测统计量表示为如下分段函数：将步骤1中p个训练数据集的所有样本输入到上述分段函数中，得到所有训练样本的故障检测统计量。优选地，在步骤3中：记(3)式所示混合指标中Ds(x)的控制限为Dc(x)的控制限为假设步骤1中p个训练数据集总共包含N个训练样本，其中处于A、C、D阶段的样本数为N1，处于B阶段的样本数为N2，满足N＝N1+N2；按照如下方式确定控制限：综合上述结果，故障检测统计量的控制限表示为如下相应的分段函数：优选地，在步骤4中：在高速列车实时运行工况下，将采集的当前时刻的制动缸压力数据作为测试样本，记为xt∈Rm；根据步骤2中逻辑确定该样本所处的制动阶段，然后输入到步骤2中混合故障检测统计量所示的分段函数(3)中，求得其故障检测统计量D(xt)＝Ds(xt)或者D(xt)＝Dc(xt)；将xt的故障检测统计量与步骤3中的控制限η2进行比较，如果D(xt)＞η2，即则认为有故障发生，否则判定系统处于正常状态。本专利技术所带来的有益技术效果：本专利技术提出的一种基于混合指标的高速列车空气制动系统微小故障检测方法，利用高速列车空气制动系统正常运行工况下的制动缸压力测量数据进行建模，无需空气制动系统各个部件精确的解析模型，也无需故障工况下的测量数据，便于实际应用；对空气制动系统中可能发生的阀门部件机械故障、测量传感器微小故障，以及制动管路发生的轻度泄漏故障敏感，可以有效地对空气制动系统进行在线监控，实现及时准确的故障检测；所提方法可适用于不同制动级别以及制动施加、保持和缓解等不同制动阶段；采用的故障检测算法简单，计算量小，易于计算机实现。附图说明图1是根据本专利技术一实施例的基于混合指标的高速列车空气制动系统微小故障检测方法的步骤流程图；图2是根据本专利技术一示例中的空气制动系统中继阀故障检测结果示意图；图3是根据本专利技术一示例中的空气制动系统多重传感器微小故障检测结果示意图；图4是根据本专利技术一示例中的空气制动系统轻度泄漏故障检测结果示意图。具体实施方式下面结合附图以及具体实施方式对本专利技术作进一步详细说明：本专利技术的目的在于对高速列车空气制动系统实施在线监控，及时地检测出制动控制单元中阀门部件或者控制回路、制动缸部件以及气体传输管路可能发生的异常。考虑到制动作用意图将制动力平均分配到高速列车每节列车上安装的多个制动缸上，因此正常情况下每节列车多个制动缸压力应趋于一致。基于这样一个考虑，本专利技术在制动过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高速列车空气制动系统微小故障检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：在高速列车正常运行工况下，采集多组包含制动全过程的制动缸压力测量数据，将采集的制动缸压力测量数据构成多个训练数据集；步骤2：计算步骤1中每个训练数据集所包含每个样本的故障检测统计量，其中，针对每个样本需要首先确定该样本所处的制动过程阶段，然后再从混合指标中选取对应的分段函数并计算其故障检测统计量；步骤3：基于所有训练数据集所包含的全部故障检测统计量信息，确定混合故障检测统计量的控制限；步骤4：在高速列车实时运行工况下，采集当前时刻的制动缸压力数据，并将采集的制动缸压力数据作为测试样本，首先确定该测试样本所处的制动过程阶段，然后计算该样本的故障检测统计量，并与步骤3中的控制限进行比较，判断是否有故障发生。

【技术特征摘要】
1.一种高速列车空气制动系统微小故障检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：在高速列车正常运行工况下，采集多组包含制动全过程的制动缸压力测量数据，将采集的制动缸压力测量数据构成多个训练数据集；步骤2：计算步骤1中每个训练数据集所包含每个样本的故障检测统计量，其中，针对每个样本需要首先确定该样本所处的制动过程阶段，然后再从混合指标中选取对应的分段函数并计算其故障检测统计量；步骤3：基于所有训练数据集所包含的全部故障检测统计量信息，确定混合故障检测统计量的控制限；步骤4：在高速列车实时运行工况下，采集当前时刻的制动缸压力数据，并将采集的制动缸压力数据作为测试样本，首先确定该测试样本所处的制动过程阶段，然后计算该样本的故障检测统计量，并与步骤3中的控制限进行比较，判断是否有故障发生。2.根据权利要求1所述的高速列车空气制动系统微小故障检测方法，其特征在于：在步骤1中：在高速列车空气制动系统无故障情形下，多次运行制动全过程包括牵引、制动施加、保持和缓解过程，每节列车采集相应的多个制动缸的压力测量数据，构成多个训练数据集；其中，训练数据集的数量与运行制动全过程的次数一致，每个训练数据集包含样本的多少取决于每次运行制动全过程的持续时间；假设共有p个训练数据集，分别记为X1，X2，…，Xp，训练数据集的每一行代表一个样本，即包含该采样时刻m个制动缸压力测量值的行向量，不同的训练数据集所包含的样本数目相同或者不同。3.根据权利要求2所述的高速列车空气制动系统微小故障检测方法，其特征在于：在步骤2中：记步骤1中任意一个训练数据集中的任意一个样本为x＝[x1,x2,...,xi,...,xm]T，其中xi表示第i个制动缸的压力，将制动全过程划分为四个阶...

【专利技术属性】
技术研发人员：周东华，纪洪泉，钟麦英，王友清，王建东，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：山东,37