基于多传感器数据融合的高速列车传动系统故障诊断与健康状态预测

论文摘要

随着高速铁路的快速发展,行车密度逐年增加,列车行驶的安全性问题变得越来越突出。列车传动系统作为转向架的重要组成,由电机、联轴器、齿轮箱、传动轴、轴箱等关键部件组成,主要负责动力驱动和动力传递,在列车运行过程中由于受到轨道不平顺激扰,长期承受高频振动很容易出现疲劳损坏,影响列车的安全运行。目前,我国已经投入运营的CRH系列动车组,虽然已经安装了传感器用于采集关键部件的状态信息,但是对于传动系统关键部件的监测力度还远远不够。传感器的安装数量有限,多传感器信息融合程度低,使得采集的多源信息得不到充分利用,故障诊断可靠性不高。为了提高列车传动系统的运行可靠性,本文基于多传感器数据融合技术对高速列车传动系统关键部件故障诊断与健康状态预测两个方面进行研究。主要研究内容如下:(1)高速列车传动系统关键部件监测传感器布局优化为了优化高速列车传动系统关键部件的传感器布局,建立传动系统的三维几何模型,应用ANSYS有限元分析软件对高速列车传动系统关键部件进行静强度分析、模态分析和谐响应分析,找出振动最剧烈以及应力、应变最大的薄弱部位布置加速度传感器,实现高速列车传动系统关键部件的有效监测。(2)基于多测点信息融合的高速列车齿轮箱故障诊断由于列车齿轮箱监测测点较多,并且不同测点对故障的反映敏感程度不同,为了充分利用多测点信息,提出一种相关函数融合算法与模糊C均值聚类相结合的高速列车齿轮箱故障诊断方法。通过相关函数融合算法将齿轮箱多个测点测得的振动信号融合为一个能够反映齿轮箱运行状态的综合信号;提取融合信息的故障特征;考虑到机械元件的恶化是一个渐变的过程,具有模糊性,采用FCM进行故障分类识别。通过实车数据采集与分析验证该方法用于高速列车齿轮箱故障诊断的可行性。(3)基于多传感器数据融合的高速列车传动系统故障诊断针对高速列车传动系统各部件间振动信号相互关联,故障特征存在交叉的现象,提出一种FCM与模糊积分融合算法相结合的高速列车传动系统多传感器数据融合故障诊断方法。首先对传动系统电机、齿轮箱、轴箱等关键部件采集的振动信号进行多域特征提取与降维;然后对应三个部件分别建立FCM1、FCM2和FCM3三个分类器进行独立的初步诊断,并根据FCM的分类识别率确定模糊测度;最后采用模糊积分融合算法将各部件分类器的输出结果进行融合诊断。通过实车数据采集与分析验证该融合算法用于列车传动系统故障诊断的可行性。(4)高速列车传动系统关键部件振动信号多模型混合预测针对列车行驶线路复杂、运行周期长、故障数据少,使得高速列车传动系统可靠性研究困难的问题,以振动时间序列为基础,提出一种集合经验模态分解(EEMD)与自回归(AR)和支持向量回归机(SVR)相结合的多模型混合预测方法,通过振动信号准确预测可以为部件的健康状态评估提供参考,同时为数据延拓提供新的方法。首先,对高速列车传动系统关键部件采集的振动信号进行EEMD分解;其次,分别建立AR模型和SVR模型对IMF分量分别进行预测,并将预测值叠加作为各自输出结果;最后将AR模型和SVR模型预测值进行加权相加,并采用混沌粒子群优化算法(CPSO)对权值进行优化。通过与单一的AR模型、SVR模型和RBF神经网络模型对比,验证了本文提出的多模型混合预测方法具有更高的预测精度。(5)基于LSTM高速列车传动系统关键部件健康状态预测在振动信号预测的基础上,基于长短期记忆网络(LSTM)对高速列车传动系统关键部件进行健康状态预测。首先提取振动信号的时域特征、频域特征及EEMD能量特征等多域特征,引入包含各特征向量的相关性、单调性和鲁棒性的多目标优化函数W作为退化特征评价函数。采用自组织映射神经网络(SOM)对选取的退化特征进行特征融合,并计算最小量化误差(MQE)。针对MQE存在较多扰动,影响预测准确性的问题,采用db5小波包对MQE进行分解,并将趋势项作为健康指标(HI)。最后,采用LSTM对HI曲线进行趋势预测。通过HI值多步预测达到失效阈值的时间实现对传动系统关键部件健康状态的掌握,为零件的维护保养以及更换提供参考依据,提高传动系统的运行可靠性。

论文目录

文章来源

类型: 博士论文

作者: 乔宁国

导师: 刘玉梅

关键词: 高速列车传动系统,多传感器数据融合,模糊积分融合算法,故障诊断,健康状态预测

来源: 吉林大学

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 铁路运输

单位: 吉林大学

基金: 吉林省科技厅自然科学基金项目“高速列车牵引传动系统服役状态演化与预测模型构建”(20180101056JC),吉林省科技厅重点科技攻关项目“高速轨道车辆动力驱动系统隐患挖掘及可靠性测试平台开发”(20160204018GX)

分类号: U279.3

DOI: 10.27162/d.cnki.gjlin.2019.000070

总页数: 127

文件大小: 7344K

下载量: 2151

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