基于監(jiān)測(cè)電流曲線的道岔故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-10-25 21:55
鐵路道岔系統(tǒng)控制著列車的行駛方向,其健康狀態(tài)直接影響著列車行車安全。當(dāng)?shù)啦戆l(fā)生故障時(shí),能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并識(shí)別出故障類型對(duì)于保障列車行車安全具有重要意義。目前,提高道岔的安全性主要依靠相關(guān)技術(shù)人員觀察微機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)所采集的電流或功率曲線來(lái)判斷道岔的健康狀態(tài)。這種人工主導(dǎo)的診斷方式效率低下,并且診斷準(zhǔn)確性主要依賴于技術(shù)人員的工作經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)掌握程度,導(dǎo)致故障誤報(bào)、漏報(bào)頻發(fā),且嚴(yán)重浪費(fèi)人力物力。針對(duì)上述問(wèn)題,本文基于監(jiān)測(cè)電流曲線提出了道岔故障快速檢測(cè)和診斷方法,主要工作如下:(1)不論何種原因?qū)е碌啦戆l(fā)生故障,故障電流曲線必然會(huì)偏離正常電流曲線。鑒于此,通過(guò)分析正常、待檢電流曲線間的相似度提出基于曲線相似度的道岔故障快速檢測(cè)方法。首先,利用同一道岔的歷史電流曲線,提出基于眾數(shù)和中位數(shù)的正常模板電流曲線生成方法,使得正常模板電流曲線能夠根據(jù)道岔自身的階段性差異進(jìn)行更新,進(jìn)而提高方法的自適應(yīng)能力;其次,根據(jù)電流曲線在解鎖、轉(zhuǎn)換和鎖閉三個(gè)階段斜率變化不同,利用斜率能量特征將其劃分三個(gè)區(qū)段;然后,引入FastDTW將每個(gè)區(qū)段的模板曲線與待檢曲線在時(shí)域內(nèi)伸縮規(guī)整對(duì)齊后計(jì)算規(guī)整路徑距離(曲線相似度);最后,...
【文章來(lái)源】:西安理工大學(xué)陜西省
【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
中國(guó)鐵路營(yíng)業(yè)里程走勢(shì)Figure1-1MileagetrendofrailwaybusinessinChina
西安理工大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文8圖2-2正常電流曲線Figure2-2Normalworkingcurrentcurve2.1.2道岔典型故障類型根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)及查閱相關(guān)文獻(xiàn)[29–31],本文總結(jié)了我國(guó)高速鐵路ZD7型轉(zhuǎn)轍機(jī)道岔系統(tǒng)常見(jiàn)的6種典型故障模式,分別記為f1-f6,圖2-3展示了6種模式下的電流曲線。(a)故障f1(b)故障f2(c)故障f3(d)故障f4
研究基礎(chǔ)9(e)故障f5(f)故障f6圖2-3ZD7型轉(zhuǎn)轍機(jī)道岔系統(tǒng)6種故障電流曲線Figure2-3SixkindsoffaultcurrentcurvesofturnoutsofZD7switchmachine可以看出,不同的故障模式電流曲線有較為明顯的差異。表2-1展示了上述6種典型故障的電流曲線特征描述和可能的故障原因。表2-1ZD7型轉(zhuǎn)轍機(jī)道岔6種故障現(xiàn)象及原因Table2-1SixkindsoffaultphenomenaandcausesofturnoutsofZD7switchmachine故障模式電流曲線特征描述可能的故障原因f1轉(zhuǎn)換階段及鎖閉階段電流值穩(wěn)定在一個(gè)較高水平,一直持續(xù)尖軌與基本軌之間有異物、轉(zhuǎn)轍機(jī)電流過(guò)小f2轉(zhuǎn)換階段異常波動(dòng)轉(zhuǎn)轍機(jī)碳刷與轉(zhuǎn)向器接觸不良、轉(zhuǎn)轍機(jī)轉(zhuǎn)向器有斷格或表面不良、摩擦帶表面不光滑f3鎖閉階段電流曲線出現(xiàn)異常波動(dòng)電纜盒中二極管器件損壞f4啟動(dòng)階段電流曲線出現(xiàn)異常波動(dòng)自動(dòng)開(kāi)閉器接點(diǎn)接觸不良導(dǎo)致啟動(dòng)困難f5鎖閉階段電流值突然升高后回落道岔調(diào)整過(guò)緊、滑床板太臟、滑床板缺油、道岔吊板、基本軌橫移f6電流曲線沒(méi)有形成拋物線下降趨勢(shì),電流值穩(wěn)定在一個(gè)值轉(zhuǎn)轍機(jī)定子、轉(zhuǎn)子混線2.2曲線相似度理論概述2.2.1曲線相似度度量?jī)蓷l曲線的相似度一直是一個(gè)重要的研究問(wèn)題,并經(jīng)常出現(xiàn)在不同的應(yīng)用領(lǐng)域,如語(yǔ)音識(shí)別[32,33]、故障檢測(cè)與診斷[34–36]、車輛軌跡預(yù)測(cè)[37]和金融分析[38]等。一條曲線通常由若干個(gè)離散采樣點(diǎn)構(gòu)成,每個(gè)離散采樣點(diǎn)都代表某一時(shí)刻的屬性值。對(duì)于給定的兩條曲線12={,,...,}mSsss、12{,,...}nTttt,S和T分別是具有m和n個(gè)實(shí)值變量的有序集合,m、n分別為S、T的長(zhǎng)度。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]列車動(dòng)力學(xué)模型時(shí)變環(huán)境參數(shù)自適應(yīng)辨識(shí)[J]. 謝國(guó),金永澤,黑新宏,姬文江,高士根,高橋圣,望月寬. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2019(12)
[2]Low Speed Bearing Fault Diagnosis Based on EMD-CIIT Histogram Entropy and KFCM Clustering[J]. 張珂,林天然,金霞. Journal of Shanghai Jiaotong University(Science). 2019(05)
[3]KNN算法在輿情領(lǐng)域中的應(yīng)用研究[J]. 鄭偉,王若怡,馬林,李明,王喆. 中國(guó)管理信息化. 2019(06)
[4]高速鐵路提速道岔健康管理分析[J]. 張昕. 鐵路通信信號(hào)工程技術(shù). 2019(02)
[5]基于專家系統(tǒng)的焊接機(jī)器人故障診斷[J]. 張躍東,齊昕,童一飛. 機(jī)床與液壓. 2019(01)
[6]基于弗雷歇距離的道岔故障診斷方法[J]. 黃世澤,陳威,張帆,董德存. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(12)
[7]基于迭代學(xué)習(xí)的線性不確定重復(fù)系統(tǒng)間歇性故障估計(jì)[J]. 馮莉,柴毅,許水清,張可,楊志敏. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2020(02)
[8]基于隱馬爾科夫模型的道岔故障診斷方法[J]. 許慶陽(yáng),劉中田,趙會(huì)兵. 鐵道學(xué)報(bào). 2018(08)
[9]基于群決策的道岔控制電路故障診斷方法[J]. 董煒,劉明明,王良順,趙輝,辜勛. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(06)
[10]基于雙樹(shù)復(fù)小波的無(wú)參考立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 顧婷婷,劉新會(huì),桑慶兵,李朝鋒. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(02)
博士論文
[1]基于不確定性理論的機(jī)械故障智能診斷方法研究[D]. 楊昌昊.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
碩士論文
[1]高速列車轉(zhuǎn)向架故障診斷智能決策方法研究[D]. 穆世恒.西南交通大學(xué) 2017
[2]基于DTW和LMNN的多維時(shí)間序列相似性分析方法[D]. 沈靜逸.浙江大學(xué) 2017
[3]基于核方法的高速鐵路道岔故障診斷[D]. 程宇佳.北京交通大學(xué) 2016
[4]基于時(shí)間序列相似性的股價(jià)趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究[D]. 孫建樂(lè).重慶交通大學(xué) 2014
本文編號(hào):3458235
【文章來(lái)源】:西安理工大學(xué)陜西省
【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
中國(guó)鐵路營(yíng)業(yè)里程走勢(shì)Figure1-1MileagetrendofrailwaybusinessinChina
西安理工大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文8圖2-2正常電流曲線Figure2-2Normalworkingcurrentcurve2.1.2道岔典型故障類型根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)及查閱相關(guān)文獻(xiàn)[29–31],本文總結(jié)了我國(guó)高速鐵路ZD7型轉(zhuǎn)轍機(jī)道岔系統(tǒng)常見(jiàn)的6種典型故障模式,分別記為f1-f6,圖2-3展示了6種模式下的電流曲線。(a)故障f1(b)故障f2(c)故障f3(d)故障f4
研究基礎(chǔ)9(e)故障f5(f)故障f6圖2-3ZD7型轉(zhuǎn)轍機(jī)道岔系統(tǒng)6種故障電流曲線Figure2-3SixkindsoffaultcurrentcurvesofturnoutsofZD7switchmachine可以看出,不同的故障模式電流曲線有較為明顯的差異。表2-1展示了上述6種典型故障的電流曲線特征描述和可能的故障原因。表2-1ZD7型轉(zhuǎn)轍機(jī)道岔6種故障現(xiàn)象及原因Table2-1SixkindsoffaultphenomenaandcausesofturnoutsofZD7switchmachine故障模式電流曲線特征描述可能的故障原因f1轉(zhuǎn)換階段及鎖閉階段電流值穩(wěn)定在一個(gè)較高水平,一直持續(xù)尖軌與基本軌之間有異物、轉(zhuǎn)轍機(jī)電流過(guò)小f2轉(zhuǎn)換階段異常波動(dòng)轉(zhuǎn)轍機(jī)碳刷與轉(zhuǎn)向器接觸不良、轉(zhuǎn)轍機(jī)轉(zhuǎn)向器有斷格或表面不良、摩擦帶表面不光滑f3鎖閉階段電流曲線出現(xiàn)異常波動(dòng)電纜盒中二極管器件損壞f4啟動(dòng)階段電流曲線出現(xiàn)異常波動(dòng)自動(dòng)開(kāi)閉器接點(diǎn)接觸不良導(dǎo)致啟動(dòng)困難f5鎖閉階段電流值突然升高后回落道岔調(diào)整過(guò)緊、滑床板太臟、滑床板缺油、道岔吊板、基本軌橫移f6電流曲線沒(méi)有形成拋物線下降趨勢(shì),電流值穩(wěn)定在一個(gè)值轉(zhuǎn)轍機(jī)定子、轉(zhuǎn)子混線2.2曲線相似度理論概述2.2.1曲線相似度度量?jī)蓷l曲線的相似度一直是一個(gè)重要的研究問(wèn)題,并經(jīng)常出現(xiàn)在不同的應(yīng)用領(lǐng)域,如語(yǔ)音識(shí)別[32,33]、故障檢測(cè)與診斷[34–36]、車輛軌跡預(yù)測(cè)[37]和金融分析[38]等。一條曲線通常由若干個(gè)離散采樣點(diǎn)構(gòu)成,每個(gè)離散采樣點(diǎn)都代表某一時(shí)刻的屬性值。對(duì)于給定的兩條曲線12={,,...,}mSsss、12{,,...}nTttt,S和T分別是具有m和n個(gè)實(shí)值變量的有序集合,m、n分別為S、T的長(zhǎng)度。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]列車動(dòng)力學(xué)模型時(shí)變環(huán)境參數(shù)自適應(yīng)辨識(shí)[J]. 謝國(guó),金永澤,黑新宏,姬文江,高士根,高橋圣,望月寬. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2019(12)
[2]Low Speed Bearing Fault Diagnosis Based on EMD-CIIT Histogram Entropy and KFCM Clustering[J]. 張珂,林天然,金霞. Journal of Shanghai Jiaotong University(Science). 2019(05)
[3]KNN算法在輿情領(lǐng)域中的應(yīng)用研究[J]. 鄭偉,王若怡,馬林,李明,王喆. 中國(guó)管理信息化. 2019(06)
[4]高速鐵路提速道岔健康管理分析[J]. 張昕. 鐵路通信信號(hào)工程技術(shù). 2019(02)
[5]基于專家系統(tǒng)的焊接機(jī)器人故障診斷[J]. 張躍東,齊昕,童一飛. 機(jī)床與液壓. 2019(01)
[6]基于弗雷歇距離的道岔故障診斷方法[J]. 黃世澤,陳威,張帆,董德存. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(12)
[7]基于迭代學(xué)習(xí)的線性不確定重復(fù)系統(tǒng)間歇性故障估計(jì)[J]. 馮莉,柴毅,許水清,張可,楊志敏. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2020(02)
[8]基于隱馬爾科夫模型的道岔故障診斷方法[J]. 許慶陽(yáng),劉中田,趙會(huì)兵. 鐵道學(xué)報(bào). 2018(08)
[9]基于群決策的道岔控制電路故障診斷方法[J]. 董煒,劉明明,王良順,趙輝,辜勛. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(06)
[10]基于雙樹(shù)復(fù)小波的無(wú)參考立體圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)[J]. 顧婷婷,劉新會(huì),桑慶兵,李朝鋒. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(02)
博士論文
[1]基于不確定性理論的機(jī)械故障智能診斷方法研究[D]. 楊昌昊.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
碩士論文
[1]高速列車轉(zhuǎn)向架故障診斷智能決策方法研究[D]. 穆世恒.西南交通大學(xué) 2017
[2]基于DTW和LMNN的多維時(shí)間序列相似性分析方法[D]. 沈靜逸.浙江大學(xué) 2017
[3]基于核方法的高速鐵路道岔故障診斷[D]. 程宇佳.北京交通大學(xué) 2016
[4]基于時(shí)間序列相似性的股價(jià)趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究[D]. 孫建樂(lè).重慶交通大學(xué) 2014
本文編號(hào):3458235
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