一种基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法技术

本发明专利技术涉及一种基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法；首先对高速列车轴承轴箱进行预应力模态分析，获取模态应变云图，确定分析所用模态阶数，提取模态振型矩阵；又通过以模态振型矩阵为输入，以TMAC矩阵为评判指标，使用SVD、EI和逐步消减法结合的方法分析出最优传感器布置方案；最后通过本发发明专利技术方法所得布置方案与传统TMAC的EI逐步削减法所得布置方案进行分析对比，验证本发明专利技术方法的优势；通过以上方式可以进行高速列车轴承轴箱加速度传感器的精确布置。

An arrangement method of acceleration sensor of high-speed train axle box based on SVD, EI and gradual reduction

【技术实现步骤摘要】
一种基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法
本专利技术属于高速列车轴承故障诊断研究领域，特别是一种基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法。
技术介绍
目前，随着我国综合国力的提高，人们对于出行和运输效率的要求越来越高，高速列车的发展被大众所关注。在提升高速列车舒适性以及工作时速的同时，高速列车的安全性显得尤为重要；轴承作为高速列车中主要连接件，一旦其发生故障，极易发生连锁反应，这不仅仅会影响高速列车的正常运行，造成一定不必要的经济损失，更严重时甚至会发生车毁人亡的情况；目前人们大多通过加速度传感器采集的轴承振动信号进行分析从而对轴承进行健康监测以及故障预测，而加速度传感器的安装位置对采集信号的准确性、全面性均有较大影响，因此为了保证采集信号的准确性和全面性，对轴箱加速度传感器进行优化布置具有重要意义。目前在高速列车轴承轴箱加速度传感器布置领域尚未成熟，目前人们往往采用经验法对传感器进行放置，这种方法往往造成信息采集不全或信息冗余；本专利技术提出的基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法提供一种科学的传感器布置方法，在高速列车轴承健康检测中有重大的研究前景。
技术实现思路
鉴上所述，本专利技术提出基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法，可以从模态振型正交性角度出发，科学的对加速度传感器进行布置；本专利技术采用SVD、EI和逐步消减法结合的方法，在保证传感器放置测点位置计算准确性的同时，缩短了计算时间，提高计算效率。本专利技术的技术方案是提供一种基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，对待放加速度传感器的轴箱进行预应力模态分析，通过预应力模态分析所得应变云图分析全局模态和局部模态的转换点，选取第一段全局模态作为分析用模态，从而确定模态阶数，提取其模态振型矩阵。步骤二，对目标模态振型矩阵进行SVD分解，对待测传感器布置点进行初步筛选，缩小传感器待测点范围，获得n个初选位置；使用EI法对初选位置进行筛选，得到待测点集合，这时选择的测点集合范围再度缩小，获得m个初选位置。步骤三，对使用有效独立法后的测点集合使用基于TMAC和逐步削减法的传感器布置方法，确定传感器布置个数和相应测点位置，获得s个初选位置。步骤四，对步骤三得到的测点进行进一步优化，从步骤二中m个初选位置的测点集中选择一个最优测点替换步骤三测点集中最差的测点，使用TMAC矩阵进行评判，更新后的测点集是否优于更新前；如果更新后更优，则保留新的测点集；反之，如果更新前更优，则保留原测点集。步骤五，根据步骤四的结果，判断是否达到收敛条件；如果达到收敛条件，则停止运行，输出位置三维坐标，即传感器布置点；反之，如果没有达到收敛条件，则重复步骤四。本专利技术具有以下有益效果：提出一种基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法，针对目前高速列车轴箱加速度传感器按照人为经验布置等问题，采用SVD、EI和逐步消减法结合的方法，对传感器待放置点进行三维模态置信度评价，得到最优传感器布置方案，保证了传感器信息采集的科学性和全面性，从而提高了故障诊断的准确性。比较了传统基于TMAC的EI逐步削减法所得最优方案TMAC非对角最大值为0.246，运行时间为0.349秒，而本专利技术方法得到方案TMAC非对角最大值为0.214，运行时间为0.284秒，在放置点模态正交性以及运行效率方面均优于传统方法，证明本专利技术方法所得方案更好。附图说明图1为基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置流程示意图。图2为高速列车轴承轴箱预应力模态第七阶应变云图。图3为高速列车轴承轴箱预应力模态第八阶应变云图。图4为高速列车轴承轴箱预应力模态第九阶应变云图。图5为传统基于TMAC的EI逐步削减法所得方案TMAC三维柱状图。图6为本专利技术方法所得方案TMAC三维柱状图。图7为本专利技术方法所得方案传感器放置位置图。具体实施方式为了更清楚地说明本专利技术的技术方案和优点，下面将结合附图对本专利技术进行详细描述，基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置流程示意图如图1所示。以CRH3型高速列车轴承轴箱为例进行加速度传感器布置，则基于SVD、EI和逐步消减法在该轴箱上的具体实施步骤为：步骤一，对待放加速度传感器的轴箱进行预应力模态分析，通过预应力模态分析所得应变云图分析全局模态和局部模态的转换点，选取第一段全局模态作为分析用模态，从而确定模态阶数，选取轴箱表面7521个点，提取其模态振型矩阵，轴箱第七阶到第九阶模态应变云图如图2到图4所示。步骤二，对目标模态振型矩阵进行SVD分解，对待测传感器布置点进行初步筛选，缩小传感器待测点范围，获得140个初选位置；使用EI法对初选位置进行筛选，得到待测点集合，这时选择的测点集合范围再度缩小，获得40个初选位置。步骤三，对使用有效独立法后的测点集合使用基于TMAC和逐步削减法的传感器布置方法，确定传感器布置个数和相应测点位置，获得5个初选位置。步骤四，对步骤三得到的测点进行进一步优化，从步骤二40个初选位置的测点集中选择一个最优测点替换步骤三测点集中最差的测点，使用TMAC矩阵进行评判，更新后的测点集是否优于更新前；如果更新后更优，则保留新的测点集；反之，如果更新前更优，则保留原测点集。步骤五，根据步骤四的结果，判断是否达到收敛条件；如果达到收敛条件，则停止运行，输出位置三维坐标，即传感器布置点；反之，如果没有达到收敛条件，则重复步骤四；达到收敛条件后，所得方案TMAC三维柱状图如图5所示，TMAC非对角最大值为0.214，运行时间为0.284秒，测点位置如图7所示；从步骤二开始使用传统基于TMAC的EI逐步削减法对传感器布局进行优化，所得方案TMAC三维柱状图如图6所示，TMAC非对角最大值为0.246，运行时间为0.349秒；通过对比说明本说明方法在传感器放置点模态正交性以及运行效率方面均优于传统方法，证明本专利技术方法所得方案更优。最后，需要说明的是，上述实例只为说明本专利技术技术方案的可行性，虽然已经尽可能描述详尽，但在不偏离权利要求书所限定的范围基础上，某些细节上仍可以改进，望该领域技术人员谅解。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法，其特征在于，包括以下步骤：对待放加速度传感器的轴箱进行预应力模态分析，通过预应力模态分析所得应变云图分析全局模态和局部模态的转换点，选取第一段全局模态作为分析用模态，从而确定模态阶数，提取其模态振型矩阵。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于SVD、EI和逐步消减法结合的高速列车轴箱加速度传感器布置方法，其特征在于，包括以下步骤：对待放加速度传感器的轴箱进行预应力模态分析，通过预应力模态分析所得应变云图分析全局模态和局部模态的转换点，选取第一段全局模态作为分析用模态，从而确定模态阶数，提取其模态振型矩阵。


2.对目标模态振型矩阵进行SVD分解，对待测传感器布置点进行初步筛选，缩小传感器待测点范围，获得n个初选位置；使用EI法对初选位置进行筛选，得到待测点集合，这时选择的测点集合范围再度缩小，获得m个初选位置。


3.对使用有效独立法后的测点...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛江华，蒲东，王亚萍，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23