【技术实现步骤摘要】
一种基于PCA统计量的电机械夹钳故障检测方法
本专利技术涉及一种基于PCA统计量的电机械夹钳故障检测方法,属于数据驱动的故障诊断与故障检测领域。
技术介绍
列车制动系统是整车运行的关键系统之一,由于制动系统故障导致高速运行的列车发生事故,带来的生命财产损失将是不可估量的。因此,列车制动系统的故障诊断与检测对于降低轨道交通事故具有重要的作用与意义。目前,采用一种新型的电机械夹钳技术来实现列车制动,其工作原理为:前端施加电压带动力矩电机的转动,通过某一执行机构实现力矩电机的减速和增矩,同时该机构将电机的转动力转化为推动力施加到夹钳上,从而实现制动。力矩电机一旦出现故障,可能会导致严重问题。然而,现有的制动系统故障诊断多以简单的逻辑判断来实现,该方式的缺点是故障发生到一定程度才能检测出来,此时可能会造成列车晚点,甚至更严重的后果。因此,可以采用数据驱动的故障检测算法,通过分析电机的输入电压、电流、转速等特征,对电机可能出现的故障进行提前预警,方便维护人员有充足的时间进行处理和维护。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是,针对电夹钳,提供一种基于PCA统计量的电机械夹钳故障检测方法,采用PCA算法进行处理,构造统计量,快速的判断出样本是否故障,方便维护人员及时作出相应的处理,降低维护成本。为了解决上述技术问题,本专利技术提供的一种基于PCA统计量的电机械夹钳故障检测方法是通过以下技术方案实现的:一种基于PCA统计量的电机械夹钳故障检测方法,所述方法包括以下过程:首先,收集正 ...
【技术保护点】
1.一种基于PCA统计量的电机械夹钳故障检测方法,其特征在于包含以下步骤:/n步骤1、收集实际运行时正常工况的电机数据X
【技术特征摘要】
1.一种基于PCA统计量的电机械夹钳故障检测方法,其特征在于包含以下步骤:
步骤1、收集实际运行时正常工况的电机数据X0{xi∈Rm,i=1,2…n},其中n表示样本个数,m表示样本维数;
步骤2、对正常工况的历史数据进行标准化处理,得到标准化后的数据历史数据的均值为mean={mean1,...meanj,...meanm},历史数据的标准差为std={std1,...stdj,...stdm};
步骤3、求协方差矩阵的特征值λ={λ1,...λi,...λm}和特征向量P={p1,...pi,...pm};
步骤4:计算T2统计量的控制限Tα和SPE统计量的控制限SPEα,计算公式如下:
Cα=Nα(0,1)
其中,α表示犯第一类错误的概率,Cα表示在α条件下服从均值为0,方差为1的正态分布阈值,Fα(k,n-k)表示在α条件下服从第一自由度为k,第二自由度为n-k的F分布阈值,k表示保留的主元个数;
步骤5:对于实际列车运行采集的电机数据xq={xq1,...xqj,...xqm},采用步骤2中正常工况数据的均值mean和标准差std进行标准化处理:
<...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘元清,耿晓峰,祁成,
申请(专利权)人:南京中车浦镇海泰制动设备有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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