一种城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型及其构建方法技术

本发明专利技术属于故障诊断技术领域，公开了一种城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型及其构建方法，首先搭建城轨车辆转向架仿真实验平台，完成牵引座的信号采集，对牵引座振动信号在不同域进行分析处理，构造出能量向量；然后基于PCA

【技术实现步骤摘要】
一种城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型及其构建方法


[0001]本专利技术属于故障诊断
，尤其涉及一种城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型及其构建方法。

技术介绍

[0002]目前，城轨车辆转向架的运维方式主要以传统方式为主，存在维修过频，维修不足，或者依赖主观因素等问题，其无法准确反映转向架的状态，且在人力、物力、财力等方面都存在巨大的消耗现象。
[0003]转向架牵引座是城轨车辆的重要部件，牵引座的故障状态会导致车辆运行存在安全隐患，及时诊断牵引座的故障状态对城轨车辆的安全运行具有重要意义。针对传统牵引座故障检测方法存在低效率和准确率低的缺点，提出一种基于PCA
‑
OVO反向传播(BP)神经网络的故障诊断模型。
[0004]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：传统牵引座故障检测方法存在低效率和准确率低的缺点。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型及其构建方法。
[0006]本专利技术是这样实现的，一种城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型的构建方法包括：步骤一，搭建城轨车辆转向架仿真实验平台，完成牵引座的信号采集；步骤二，对牵引座振动信号在不同域进行分析处理，构造出能量向量；步骤三，基于PCA
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OVO的特征提取算法，得到牵引座的敏感特征集；步骤四，利用BP神经网络建立、训练一个状态识别模型，分别以时域、频域、时频和敏感特征集作为输入值，比较输出的状态结果。
[0007]本专利技术的另一目的在于提供一种城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型。
[0008]结合上述的所有技术方案，本专利技术所具备的优点及积极效果为：本专利技术以城轨车辆转向架牵引座裂纹故障的研究方法为出发点，以国内外故障诊断以及裂纹故障诊断的分析为基础，分析了转向架牵引座裂纹故障的诊断方法，并在此基础上开发了可视化的转向架状态监测和故障诊断系统。
[0009]本专利技术提供的基于PCA
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OVO反向传播神经网络的城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型能够有效提高故障检测效率，准确率高，为城轨车辆牵引座的故障诊断提供了一个新模型。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使
用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。
[0011]图1是本专利技术实施例提供的城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型的构建方法流程图。
具体实施方式
[0012]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0013]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型及其构建方法，下面结合附图对本专利技术作详细的描述。
[0014]如图1所示，本专利技术实施例提供的城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型的构建方法包括：S101，搭建城轨车辆转向架仿真实验平台，完成牵引座的信号采集；S102，对牵引座振动信号在不同域进行分析处理，构造出能量向量；S103，基于PCA
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OVO的特征提取算法，得到牵引座的敏感特征集；S104，利用BP神经网络建立、训练一个状态识别模型，分别以时域、频域、时频和敏感特征集作为输入值，比较输出的状态结果。
[0015]本专利技术根据转向架牵引座的理论，搭建了实验并获取可靠的数据。首先根据转向架牵引座裂纹故障的相关知识，设计牵引座试验模型；然后，选择合适的实验仪器，搭建城轨车辆转向架牵引座的实验平台。最后，从所搭建的实验平台中采集牵引座数据，解决了牵引座数据集难获取的现状。
[0016]本专利技术通过分析转向架牵引座的特征提取算法，提出了一种基于PCA_OVO的特征提取方案。首先基于常见信号处理方法，采用时频域分析VMD对牵引座信号进行处理；然后运用HHO算法确定VMD和熵理论中MPE的重要参数值；最后，提出PCA_OVO的提取特征算法，能够使提取的特征完备且效率较高。
[0017]本专利技术通过分析转向架牵引座的状态识别算法，提出了一种基于HHO_SVM的模式识别方案。首先基于SVM的基本理论，提出基于H
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SVMs的牵引座故障诊断模型，来解决多状态识别问题；然后构建HHO_SVM的分类算法，实验验证所提出的HHO_SVM算法能保证牵引座状态识别的高精度性。
[0018]应当注意，本专利技术的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD
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ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本专利技术的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软
件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
[0019]以上所述，仅为本专利技术的具体实施方式，但本专利技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
的技术人员在本专利技术揭露的技术范围内，凡在本专利技术的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本专利技术的保护范围之内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型的构建方法，其特征在于，所述城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型的构建方法包括：步骤一，搭建城轨车辆转向架仿真实验平台，完成牵引座的信号采集；步骤二，对牵引座振动信号在不同域进行分析处理，构造出能量向量；步骤三，基于PCA
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OVO的特征提取算法，得到牵引座的敏感特征集；步骤四，利用BP神经网络建立、训练一个状态识别模型，分别以时域、频域、时频和敏感特征集作为输入值，比较输出的状态结果。2.如权利要求1所述的城轨车辆转向架牵引座故障诊断模型的构建方法，其特征在于，所述步骤一搭建城轨车辆转向架仿真实验平台中，根据转向架牵引座的理论，搭建了实验并获取可靠的数据，具体包括：（1）根据转向架牵引座裂纹故障的相关知识，设计牵引座试验模型；（2）选择合适的实验仪器，搭建城轨车辆转向架牵引座的实验平台；（3）从所搭建的实验平台中采集牵引座数据，解决牵引座数据集难获取的现状。3.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：满君丰，常琪，刘翊，刘勇，何向阳，沈意平，周剑，周文健，姚靓，
申请(专利权)人：湖南天桥嘉成智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：