[发明专利]一种车轮服役状态安全域估计及故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种车轮服役状态安全域估计及故障诊断方法。该方法包括以下步骤：首先对钢轨振动信号进行特征提取，采用EMD方法对钢轨振动信号进行分解，计算各IMF分量的相关特征指标作为车轮服役状态的特征向量；其次，根据正常车轮和故障车轮的钢轨振动信号的状态特征向量，利用LSSVM对正常和故障状态进行分类，获取列车车轮的安全域边界，对列车车轮服役状态进行评估；最后采用概率神经网络PNN对正常车轮、扁疤车轮、不圆车轮三种类型进行故障模式识别，为车辆检修部门提供检修参考依据。本发明方法具有可靠性高、工程可行性好的优点。

主权项

一种车轮服役状态安全域估计及故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，在轨道上安装振动加速度传感器，获得钢轨振动信号；步骤2，对各钢轨振动信号进行EMD分解，筛选得到各有效IMF分量；步骤3，计算各IMF分量的能量矩，并将计算结果作为该振动信号的状态特征向量；步骤4，对状态特征向量进行标记，正常车轮标记为安全，故障车轮标记为非安全，并利用LSSVM进行二分类器训练，由此得到的最佳分类面记为正常车轮和故障车轮的安全域边界；步骤5，对正常、扁疤、不圆三种状态下的钢轨振动信号分别进行标记，采用概率神经网络PNN进行多分类器训练，从而获得车轮服役状态的多分类模式识别模型，用于对车轮进行故障诊断。