基于小波变换的传感器故障检测技术研究

介绍了小波变换的基本理论及小波技术用于传感器故障检测的基本原理，给出了传感器故障检测方法，仿真实例证明了这一技术的有效性。     

地铁列车电压传感器检测系统设计

介绍了电阻式和霍尔式电压传感器的工作原理,并根据它们的工作特性设计了一种能检测电阻式和霍尔式两种不同类型的电压传感器检测系统。详细介绍了电压传感器检测系统的硬件电路和软件程序设计。其硬件电路由温度采集电路、AD(模数)采集电路、时钟模块设定电路、键盘设置电路、电机转速控制电路以及加热丝控制电路组成。在软件设计方面,单片机将采集的电压信号经过模数转换和比较运算后传输至PC机,最终实时显示曲线图和后台记录电压信号的功能。     

地铁列车故障检测与诊断系统网络体系结构及其仿真研究

根据地铁列车故障检测与诊断技术的发展需求,介绍了车载故障检测与诊断系统的组成,提出了基于工业以太网的地铁列车故障检测与诊断系统网络体系结构.利用网络仿真软件构建了该诊断网络的网络拓扑结构模型,并基于该模型研究了车载工业以太网传输大容最故障数据及视频监视信息过程中网络负载、网络延时和端到端的关键性能参数.仿真结果表明,该系统级仿真模型对车载故障诊断网络的性能分析是有效的,为工业以太网络在地铁列车上的应用提供了客观、可靠的定量依据.     

基于WE-ICA的牵引电机速度传感器微小故障检测与识别

文章提出了一种基于小波变换和集成独立成分分析(WE-ICA)的牵引电机速度传感器微小故障检测与识别方法。首先,通过小波变换对高速列车牵引电机数据进行滤波处理,减少噪声对微小故障信息的干扰;接着通过独立成分分析(ICA)方法提取故障信息并建立检测统计量;最后利用贝叶斯推理计算统计量的故障概率,并设计集成统计量用于微小故障检测;另外通过加权贡献度对故障进行识别。利用CRH2牵引电机实验平台对该方法进行验证,实验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

基于UIO方法的列车自动驾驶信号故障检测研究

列车自动驾驶ATO(Automatic Train Operation)状态故障检测是实现CBTC(Communication BasedTrain Control)系统车载ATO控制功能可靠性的必要条件之一。针对影响列车自动驾驶功能与性能的速度、位置量测传感器故障及执行器故障进行故障建模,利用基于未知输入观测器UIO的故障检测方法对存在未知干扰与噪声情况下的ATO状态故障进行检测。通过构建残差与设置阈值来降低对未知干扰或噪声的敏感度,从而降低故障报错率。仿真结果表明,本文所提出的方法能够完成对列车控制状态3种故障模式的检测,该检测信息不仅能够给已经装备ATO的车辆提供实时优化曲线生成所需的参数,也可以为仍使用人工驾驶的列车进行预警,并为车辆维护业务提供有用信息。     

磁浮列车绝对定位传感器的故障检测方法研究

介绍了磁浮列车绝对定位传感器的基本原理,详细分析了绝对定位传感器的常见故障形式,以故障检测功能为目的设计了相应的检测方法,并采用故障注入方式模拟实际中的故障情形,验证设计的故障检测方法。试验结果表明:故障检测系统能够及时对输入故障报警,满足磁浮列车绝对定位传感器故障检测系统的实际应用要求。     

基于多传感器的列车空转及滑行检测与校正方法研究

针对轮轴速度传感器的测速定位精度随着轮对的空转/滑行逐渐降低的问题,通过分析定位传感器的误差特性,采用多普勒雷达和加速度计辅助轮轴传感器的多传感器方式构成列车组合定位系统。结合加(减)速度、速度差和滑行率等三种检测方法检测列车是否发生空转/滑行。建立列车的正常状态、空转状态、滑行状态、不可信状态,以及状态之间转换的数学模型,对列车发生空转/滑行之后的速度和走行距离误差进行计算补偿。仿真结果表明,设计的空转/滑行检测与校正模型能够有效检测列车是否发生空转/滑行并对误差进行校正,测速定位精度满足车载ATP(列车自动防护)的精度要求,达到了模型设计的目的。     

基于随机森林算法与特征分析的地铁列车塞拉门故障检测

针对地铁列车塞拉门下挡销、压轮故障,文章提出了一种基于随机森林算法与时域特征分析的检测方法。文章首先对塞拉门在正常及下挡销、压轮故障等不同状态下的电机电流信号进行预处理,并提取预处理后的信号时域特征,建立故障检测的随机森林模型;然后合理设置随机森林模型中的参数,并基于时域特征重要性分析进一步筛选合适的时域特征;最后利用某地铁车辆段现场测试的相应状态下的电机电流数据进行实例分析,对模型的准确性进行验证。结果表明,该方法可实现对地铁列车塞拉门下挡销、压轮故障的有效检测。     

基于状态观测器的磁悬浮列车传感器故障容错方法

针对磁悬浮列车的加速度计或间隙传感器故障,设计了基于状态观测器的最优容错控制系统.首先建立了单电磁铁悬浮系统的模型,引入电流环降低系统阶数,然后按照标称闭环系统模型设计在线状态观测器.当单个传感器失效时,根据故障诊断系统提供的故障定位信息.实时采用状态观测器提供的状态估计信息,最终对单个传感器故障实现容错.仿真表明该方法的有效性.     

磁浮列车系统故障模型的建立与分析

作为一种新型的交通工具,磁浮列车对安全性和可靠性有着极高的要求.系统的故障模型是对系统进行故障预防、故障诊断,从而提高系统安全性、可靠性的重要基础.分析了国防科技大学CMS-03A型磁浮列车的结构,阐述了磁悬浮列车中供电、悬浮、牵引/制动三个重要子系统的结构、工作原理和故障状态,并由此建立了磁浮列车关键子系统的故障模型.结合关键子系统的故障模型,在整理和综合前人研究工作的基础上,提出了一套相对完整的磁浮列车系统故障模型并对故障事件进行等级划分.这是一个开放的模型,可以通过后继的工作对其进行进一步的细化和扩展.模型使用动态故障树方法(FTA / DFTA)中的一些常用符号表达逻辑关系,但并不依赖于故障树方法或者其他某种具体的故障诊断方法,可以作为今后CMS-03A型磁浮列车故障分析研究的平台.     

基于EWT-SVD方法的高速列车滚动轴承故障诊断

针对高速列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的情况,提出了基于经验小波变换(Empirical WaveletTransform,EWT)和奇异值分解(Singularvaluedecomposition,SVD)的轴承故障诊断方法。首先对信号进行EWT变换得到各阶固有模态分量,然后计算各阶固有模态分量的峭度值并选取较大峭度值对应的分量。将选取的分量构造矩阵进行正交化奇异值分解,选择合适的阶数重构信号,最后对重构信号进行Hilbert包络解调分析。分别对仿真信号和滚动轴承发生外环故障进行分析,可以较为清晰地看到滚动轴承故障特征。研究结果表明,结合EWT、峭度系数和SVD的诊断方法可以准确、快速地提取轴承故障信息,从而可以对滚动轴承进行有效诊断。     

基于非参数贝叶斯模型的列车卫星定位方法

基于卫星导航的列车测速定位是当前新型列车控制技术领域的研究热点。针对现场运行环境中卫星定位观测特性的不确定性对动态定位解算性能的不利影响,在卫星定位估计解算过程中引入基于Dirichlet过程的非参数贝叶斯模型,在导航卫星观测特性不定且存在性能退化风险的条件下,提出了基于Dirichlet过程混合模型驱动的高斯分布混合更新策略,给出了多滤波器动态联合状态估计计算方案。分别采用仿真数据及现场实测数据进行计算的结果表明,在常规定位估计解算中引入Dirichlet过程混合模型,能够对未知不确定的导航卫星观测特性实现有效适应,提升定位性能对观测条件的容忍能力,降低单一观测分布假设的模型失配和性能劣化风险。     

轨道交通列车碳化硅充电机器件损耗计算方法

第三代宽禁带半导体——碳化硅器件的广泛应用,使轨道交通列车充电机系统中器件的损耗计算逐渐成为列车电源系统设计中的一项关键技术.提出了一种碳化硅器件的损耗计算模型.基于PLECS软件进行了碳化硅器件的损耗仿真对比,验证了该损耗计算模型的合理性.对所研制的碳化硅充电机进行了功能验证,验证了碳化硅器件损耗计算模型在实际应用中...     

基于光纤光栅传感的新型磁悬浮列车定位方法的研究

针对磁悬浮列车高速、悬浮运行和直线电机分段驱动等特性,在总结和分析现有磁悬浮列车数据采集方式的基础上,对光纤光栅的光学特性进行了研究和分析,提出采用光纤光栅传感理论来进行磁悬浮列车运行数据采集的方法,并进而提出可以用于磁悬浮列车数据采集的光纤光栅传感器结构,从理论上分析了这种结构的工作模式。实验结果表明,光纤光栅的应力特性能够满足磁悬浮列车定位的需要。     

基于神经网络的机车速度传感器故障诊断方法研究

建立了RBF神经网络预测器模型,将其应用到机车双速度传感器的故障诊断中,并提出了诊断决策方法。利用MATLAB实现了RBF神经网络预测器的仿真,并模拟了机车速度传感器输出的3种故障模式进行了故障诊断辨识。仿真结果表明文中提出的方法能够准确地进行速度传感器在线故障诊断,为机车速度传感器故障诊断提供了新的思路。     

基于时序分析的列车接近预警方法

列车接近预警系统通过获取运行线路上相邻列车的位置信息进行碰撞风险分析,当存在潜在危险时向司机发出警告信息,从而保障列车运行安全。本文将列车安全接近过程划分为不同的时序分量并进行详细分析,基于各时序分量精确计算安全接近时间,并针对前车匀速运行及前车静止两种情况下的安全接近过程进行讨论。本文在安全接近时间的基础上定义了时间防护分区,并据此将列车接近预警信号划分为3个等级,分别为蓝色预警信号、黄色预警信号和红色预警信号,司机可以根据信号采取相应的安全措施,列车接近分级预警方法可为列车接近预警系统的研发提供参考。