一种用于列车走行部的健康管理方法和系统与流程

1.本发明属于列车运行安全监控技术领域，尤其涉及一种用于列车走行部的健康管理方法和系统。


背景技术：

2.轴承、齿轮是城轨列车走行部最重要的部件，其在高转速、高压力下工作，属于故障高发的部件；轮对作为与轨道长期接触的承重端，受道路和地面情况的影响较大。因此，需要建立一个能够量化的方法，对走行部的健康状态持续监控，评价列车走行部的健康状态和变化趋势，提早识别隐患，并指导检修。
3.在现有的走行部部件故障诊断算法中，通常对振动信号进行共振解调后，进行快速傅里叶变换得到相应频谱，判断频谱是否出现预先设定的旋转部件的特征频率，得到监测部件是否存在故障，再判断冲击强度的是否达到预先设定冲击强度阈值得到报警级别。但是，仅通过冲击强度大小进行报警级别判定并不能完全反映监测部件故障的发展趋势，还有其他监测参量能够反映故障发展趋势，尤其是磨损性故障。另外，硬件和列车运行环境差异而产生的振动信号差异未能规避，这可能导致误报，使检修工作量增加且存在走行部故障得不到及时检修的安全隐患。


技术实现要素：

4.基于上述问题，本发明的第一方面提出一种用于列车走行部的健康管理方法，包括：
5.s1：数据采集和处理，获取列车走行部关键部件的状态监测数据，列车走行部关键部件包括箱轴承、轮对踏面、齿轮组、齿轮轴承、电机轴承，状态监测数据包括特征频率故障量值、轴温、环温、振动有效值；
6.s2：健康评价，对列车走行部关键部件的健康状态量化评分，包括：
7.s21：关键参数扣分值计算，关键参数包括特征频率故障量，温度，原始振动
8.有效值；
9.s22：健康值计算，对每个关键参数的扣分值加权统计，得到健康值；
10.s3：检修策略制定，根据健康值确定相应的列车走行部关键部件的健康等级并制定检修策略；
11.s4：剩余寿命预测，根据健康等级值相应的列车走行部关键部件的剩余寿命。
12.优选地，s1应用轮询采集机制，采集间隔为8～12s，每包数据采集点数为1024个点。
13.进一步地，s21的扣分值的计算方法包括，参考预警和报警等级的阈值分级，或参考关键参数的拟合基准值，结合定义的扣分满分值进行归一化，得到关键参数扣分值。
14.具体地，特征频率故障量扣分值y1的计算公式为：
[0015][0016]
其中，x1为特征频率故障量值；z1为特征频率故障量扣分满分值，z1∈[60,80]；xa为预警阈值，xb为i级报警阈值，xc为ii级报警阈值，分别对应健康扣分值常数za、zb、zc，角标a、b、c取下一级将要达到的阈值。
[0017]
具体地，温度扣分值y2的计算公式为：
[0018][0019]
其中，
[0020][0021][0022]
其中，x21为轴温，温升x22＝x21-x23，其中x23为环境温度；z2为温度扣分满分值，以50-70分为扣分满分值为限；x
d1
为轴温预警阈值，x
e1
为轴温报警阈值，分别对应健康扣分值常数z
d1
、z
e1
，x
d2
为温升阈值，x
e2
为温升报警阈值，分别对应健康扣分值常数z
d2
、z
e2
，角标d、e取下一级将要达到的阈值。
[0023]
具体地，原始振动有效值扣分值y3的计算公式为：
[0024][0025]
其中，x
rms
为原始振动有效值，xq为振动基准值，xq＝q
×
n2 p，a、q、p为定常数，q＝0.0002～0.0005，p＝0.6～1.5，n为转速；z3为原始振动有效值扣分满分值，z3∈[40,60]。
[0026]
进一步地，s22中健康值计算的公式为
[0027]
y＝100-(b
×
y1 c
×
y2 d
×
y3)
[0028]
其中，y1为特征频率故障量扣分值，y2为温度扣分值、y3为原始振动有效值扣分值，b、c、d为定常数。
[0029]
进一步地，s22还包括以连续一段时间的扣分值为整体，以移动滑窗形式统计健康值。
[0030]
本发明的第二方面提出一种用于列车走行部的健康管理系统，包括：
[0031]
数据采集和处理模块，获取列车走行部关键部件的状态监测数据，列车走行部关键部件包括箱轴承、轮对踏面、齿轮组、齿轮轴承、电机轴承，状态监测数据包括特征频率故障量值、轴温、环温、振动有效值；
[0032]
健康评价模块，对列车走行部关键部件的健康状态量化评分，包括：
[0033]
a)关键参数扣分值单元，关键参数包括特征频率故障量，温度，原始振动有效值；
[0034]
b)健康值计算单元，对每个关键参数的加权统计，得到健康值；
[0035]
检修策略制定模块，根据健康值确定相应的列车走行部关键部件的健康等级并制定检修策略；
[0036]
剩余寿命预测模块，根据健康等级预测相应的列车走行部关键部件的剩余寿命。
[0037]
优选地，数据采集和处理模块包括温度振动一体化复合传感器、前置处理器、数据
处理板卡。
[0038]
本发明通过多参数多来源的数据融合、走行部运行的机理分析、大数据处理技术的运用，以分层次分等级的检修策略为基础，构建列车走行部关键部件健康管理评价体系。除了现有技术算法能够满足的故障报警的需求，本发明还结合不同参数的量值变化，对走行部关键部件的健康状态进行量化评估，监测走行部关键部件在发生故障报警之前的发展趋势，有效监测磨损性故障，并为城轨运营用户提供直观的检修策略，消除走行部故障得不到及时检修的安全隐患。并且，通过移动滑窗形式统计的方式，能够规避硬件和列车运行环境的差异而产生的误报现象，减少检修工作量。
附图说明
[0039]
附图帮助进一步理解本技术。为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
[0040]
图1为一实施例中用于列车走行部的健康管理方法的流程图；
[0041]
图2为一实施例中健康评价流程示意图；
[0042]
图3为一实施例中特征频率故障量扣分值计算的流程示意图；
[0043]
图4为一实施例中温度扣分值计算的流程示意图；
[0044]
图5为一实施例中原始振动有效值扣分值计算的流程示意图；
[0045]
图6为一实施例中健康值计算示意图；
[0046]
图7为一实施例中用于列车走行部的健康管理系统结构示意图；
[0047]
图8为一实施例中数据采集和处理模块工作流程示意图。
具体实施方式
[0048]
下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。
[0049]
图1为本发明一实施例中用于列车走行部的健康管理方法的流程图。本实施例中的方法包括：
[0050]
s1：数据采集和处理，获取列车走行部关键部件的状态监测数据，列车走行部关键部件包括箱轴承、轮对踏面、齿轮组、齿轮轴承、电机轴承，状态监测数据包括特征频率故障量值、轴温、环温、振动有效值；
[0051]
s2：健康评价，对列车走行部关键部件的健康状态量化评分；
[0052]
s3：检修策略制定，根据健康值确定相应的列车走行部关键部件的健康等级并制定检修策略；
[0053]
s4：剩余寿命预测，根据健康等级预测相应的列车走行部关键部件的剩余寿命。
[0054]
s2具体包括：
[0055]
s21：关键参数扣分值计算，关键参数包括特征频率故障量，温度，原始振动有效值；
[0056]
s22：健康值计算，对每个关键参数的扣分值加权统计，得到健康值。
[0057]
可参考图2，本发明一实施例中s2健康评价的流程示意图，其中，
[0058]
s21：关键参数扣分值计算，分别计算温度值、特征频率故障量值和原始振动有效
值的健康扣分值；
[0059]
s22：健康值计算，对关键部件的健康评分值融合计算，得到关键部件健康评分值。
[0060]
优选实施例中，s21的扣分值的计算方法包括，参考预警和报警等级的阈值分级，或参考关键参数的拟合基准值，结合定义的扣分满分值进行归一化，得到关键参数扣分值。
[0061]
优选实施例中，特征频率故障量扣分值的计算，结合关键部件特征频率故障量值的预警、i级报警、ii级报警的阈值为分级计算的参考，采用线性归一化的方法，按下式计算特征频率健康扣分值y1：
[0062][0063]
其中，x1为特征频率故障量值；z1为特征频率故障量扣分满分值，以60-80分为扣分满分值为限；xa为预警阈值，xb为i级报警阈值，xc为ii级报警阈值，分别对应健康扣分值常数za、zb、zc，角标a、b、c取下一级将要达到的阈值。
[0064]
图3为一具体实施例中特征频率故障量扣分值计算的流程示意图。本实施例中的关键部件为轴承、踏面、齿轮组，以数据采集和处理步骤中输出的参数特征频率故障量值x1为源数据，结合关键部件特征频率故障量值的预警、i级报警、ii级报警的阈值进行计算，得到特征频率健康扣分值。
[0065]
优选实施例中，温度扣分值的计算，结合温度值预警、报警的阈值，结合差值、线性归一化等计算手段，按下式计算出温度值健康扣分值y2：
[0066][0067]
其中，
[0068][0069][0070]
其中，x21为轴温，温升x22＝x21-x23，其中x23为环境温度；z2为温度扣分满分值，以50-70分为扣分满分值为限；x
d1
为轴温预警阈值，x
e1
为轴温报警阈值，分别对应健康扣分值常数z
d1
、z
e1
，x
d2
为温升阈值，x
e2
为温升报警阈值，分别对应健康扣分值常数z
d2
、z
e2
，角标d、e取下一级将要达到的阈值。
[0071]
图4为一具体实施例中温度扣分值计算的流程示意图。本实施例以数据采集及处理步骤中输出参数轴温x21、环温x23为源数据，根据轴温x21计算得到轴温健康扣分值y21，根据轴温x21和环温x23的差值，即温升x22，计算得到环温健康扣分值y22，取y21、y22二者之较大值得到温度值健康扣分值y2。
[0072]
优选实施例中，原始振动有效值扣分值，结合拟合的振动基准值，按一定比值计算出原始振动有效值健康扣分值y3，如下式：
[0073][0074]
其中，x
rms
为原始振动有效值，xq为振动基准值，xq＝q
×
n2 p，a、q、p为定常数，根
据项目而定，q＝0.0002～0.0005，p＝0.6～1.5，n为转速，可以是车轮转速或电机转速，根据测点所在的监测部件位置确定；z3为原始振动有效值扣分满分值，以40-60分扣分满分值为限。
[0075]
图5为一具体实施例中原始振动有效值扣分值计算的流程示意图。以数据采集及处理步骤中输出参数原始振动有效值x
rms
为源数据，结合列车系统提供的车轮转速或电机转速，计算出拟合参数xq作为振动基准值(振动基准值一般在1-5g)，原始振动有效值xrms与拟合参数xq按上式计算得到振动有效值健康扣分值y3。
[0076]
另一优选实施例中，以特征频率健康扣分值y1、温度值健康扣分值y2、原始振动有效值健康扣分值y3为源数据，以100分满分为限，按下式计算出健康值y：
[0077]
y＝100-(b
×
y1 c
×
y2 d
×
y3)
[0078]
其中，b、c、d为定常数，根据具体项目而设定，b＝0.4～1、c＝0.7～1、d＝0.2～1。
[0079]
图6为一具体实施例中健康值的计算流程。本实施例中的关键部件为轴承、踏面、齿轮组，将特征频率健康扣分值y1、温度值健康扣分值y2、原始振动有效值健康扣分值y3融合计算，得到各个关键部件的健康评分值y。
[0080]
更优选的实施例中，为规避硬件和列车差异而产生的误报现象，s1应用轮询采集机制，采集间隔为8～12s，每包数据采集点数为1024个点；s22以连续m包数据的健康扣分值为整体打包，采用间隔1包的移动滑窗形式进行统计分析，按照下列公式计算出关键部件每个时刻的健康值y：
[0081][0082]
根据另一实施例，s3检修策略制定步骤中，根据各个部件健康管理评分值，制定6种健康等级，包括3个状态等级和3个故障等级，即健康、亚健康、故障早期、预警、i级预警、ii级预警。结合不同的健康等级，制定相应的城轨列车走行部关键部件检修策略。以轴箱轴承为例，其对应的检修策略如下表所示：
[0083]
表1 城轨列车轴箱轴承健康等级及检修策略
[0084]
[0085][0086]
根据另一实施例，s4剩余寿命预测步骤中，基于不同的健康值等级，预测出关键部件的相应寿命。以轴箱轴承为例，其对应的剩余寿命如下表所示：
[0087]
表2 城轨列车轴箱轴承健康等级及预期健康寿命
[0088][0089]
图7为本发明一实施例中用于列车走行部的健康管理系统700的结构示意图，包括数据采集和处理模块701，用于获取列车走行部关键部件的状态监测数据；健康评价模块702，依据数据采集和处理模块所提供的数据，对列车走行部关键部件的健康状态量化评分；检修策略制定模块703，用于对城轨列车走行部关键部件的检修提供依据与策略；寿命预测模块704，用于预估城轨列车走行部关键部件的寿命。
[0090]
优选实施例中，数据采集和处理模块包括用于前端感知的温度振动一体化复合传
感器，用于数据标签处理的前置处理器，和数据处理板卡，最终输出相关的监测参数值。
[0091]
图8为一具体实施例中数据采集和处理模块工作流程图，本实施例中的关键部件为轴承、踏面、齿轮组，前端的复合传感器感知振动和温度信号，振动信号经过处理器输出为振动有效值xrms，经过共振解调得到冲击值、再经过包括分析、傅里叶变换(fft)等手段，输出为特征频率故障量值x1，温度信号经过处理器输出为轴温x21、环温x22。
[0092]
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本技术的内容，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本技术的精神和范围内，没有做出创造性劳动的情况下，在形式上和细节上对本技术做出的各种变化，均为本技术的保护范围。