【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及列车检测装置，具体涉及一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法。
技术介绍
1、滚动轴承是机械设备中常见的易损件，其健康状况对设备的正常运行和寿命至关重要。因此，滚动轴承的健康监测和故障诊断一直是研究的热点。
2、现有的滚动轴承健康监测方法主要依赖于直接信号，如振动信号，这些信号容易受到强噪声干扰，影响故障特征提取和诊断精度；振动信号数据量大，需要进行复杂的特征提取和信号处理，计算成本高；不同工况下，振动信号的特征不同，需要针对不同工况建立不同的模型；难以处理非线性和非平稳的信号。此外，传统的监测方法通常需要大量的计算资源，不适合实时在线监测。特别是在工业环境中，轴承的故障可能导致严重的后果，包括设备损坏和生产中断。因此，需要一种能够准确、及时地监测轴承健康状况的方法，以实现预测性维护，减少意外停机时间。
3、目前，滚动轴承的在线监测框架主要分为两大类：
4、(1)基于直接信号的监测框架：这类框架主要利用振动信号进行故障诊断和预测，振动信号包含丰富的故障信息。
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【技术保护点】
1.一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法，其特征在于，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法，其特征在于，所述的基于多传感器信号的相关性分析，在离线阶段选择间接信号作为列车在线非正常状态预警指标，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法，其特征在于，所述的相空间重构，对振动信号和轻量级信号进行时间延迟重建，将其转换为状态空间，具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法，其特征在于，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法，其特征在于，所述的基于多传感器信号的相关性分析，在离线阶段选择间接信号作为列车在线非正常状态预警指标，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法，其特征在于，所述的相空间重构，对振动信号和轻量级信号进行时间延迟重建，将其转换为状态空间，具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法，其特征在于，所述的信号时间序列的相关性分析，利用copula熵函数分析振动信号和轻量级信号的相关性，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法，其特征在于，所述的在边缘端处理与振动信号强相关的间接信号，并进行故障检测和预警，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于多传感器信号协同的列车关键部件在线健康监测方法，其特征在于，所述的边缘端将振动信号特征传送到云端用...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐杰，陶虹，张晓雯，徐登宇，陆鑫，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：
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