[發明專利]高速動車組整車人工智能無損檢測方法

在審

• 申請號: 201910095876.1
• 申請日: 2019-01-31
• 公開（公告）號: CN109900501A
• 公開（公告）日: 2019-06-18
• 發明（設計）人: 劉永強;張依凡;楊紹普;金城;趙晉津;張洋;桑德利;李建軍;代國偉;陳心靈;楊新夢
• 申請（專利權）人: 石家莊鐵道大學;復旦大學
• 主分類號: G01M17/08
• 分類號: G01M17/08;G01N21/95;G01N23/046;G01N23/18;G01N29/04
• 代理公司: 北京同輝知識產權代理事務所(普通合伙) 11357
• 代理人: 劉洪勛

本發明提供了一種高速動車組整車人工智能無損檢測方法。該方法基于紅外線(IR)、超聲波(UT)和高能X射線電子計算機斷層掃描(CT)檢測技術，包括：采集列車各部件不同運營里程時的無損檢測數據；將采集到的無損檢測數據進行預處理和標注，得到完整數據集；用數據集對機器學習模型進行訓練；實時采集列車無損檢測數據，并將無損檢測數據輸送到訓練完成后的網絡模型中進行檢測；實時輸出列車存在的故障并預測各部件的服役壽命。該方法可以在高速動車組運行中對其進行整車人工智能無損檢測以及各部件服役壽命預測，并依據預測的各部件服役壽命對該部件進行及時的更換，排除安全隱患，降低列車部件更新成本，提高列車運行的安全性和穩定性。

技術領域

本發明涉及高速動車組故障診斷技術領域，尤其涉及高速動車組整車無損檢測方法和針對高速列車的人工智能技術。

背景技術

鐵路運輸作為我國綜合交通運輸體系的重要組成部分，具有運量大、效率高、安全可靠、節能環保等優點，在我國經濟社會發展中發揮著不可替代的作用。高速列車作為高速鐵路主要的運載工具，其結構的安全性、穩定性、可靠性等問題一直都是車輛設計關注的重點。隨著列車運行速度的提高，導致軌道激擾不斷增大，車體及各部件的工作環境變得越來越惡劣，以齒輪箱、電機等為代表的車下設備長期處于高頻率、非線性、非平穩性的振動干擾和自激振動狀態之下。高頻振動不僅會影響列車運行的安全穩定性，還會加速車輛系統部件的疲勞損傷。

隨著鐵路相關技術的發展，對高速動車組故障監測的自動化程度也越來越高，例如用頻域分析方法來提取目標特征信號，從而監測和診斷列車的故障，但目標特征信號的提取主要依賴于信號的品質，強噪聲背景下的微弱故障特征信噪比低，得到的信號質量不能保證清晰。雖然在一定程度上能識別出故障特征，但嚴重影響了設備狀態信息的準確獲取，使得無法準確識別出故障的位置與類型。因此，對列車相關部件故障診斷檢測技術的要求就越來越高，應做到早預防、早檢測、早發現、早維修，降低高速動車組檢測和運行成本，減少安全事故發生概率。

發明內容

有鑒于此，本發明基于紅外線、超聲波和高能X射線計算機斷層成像技術(CT)提供了一種可以對高速動車組整車人工智能無損檢測的方法，以解決現有技術中成本高、檢測盲區多，工作效率低、過于依賴人力經驗、無法原位智能檢測高速動車組早期故障以及預測服役壽命的問題。

本發明的技術方案如下：

高速動車組整車人工智能無損檢測方法，包括：

(1)對高速動車組整車進行紅外線、超聲波和高能X射線照射，獲得高速動車組不同運營里程下不同部件、不同尺寸缺陷的CT數據；

(2)將CT數據輸送到訓練完成后的機器學習模型中進行機械學習；

(3)經機器學習模型判斷列車存在的安全隱患及故障類型、位置并預測各部件的服役壽命。

優選的，所述無損檢測技術的分辨率為0.01mm-0.5m。

可選的，所述整車包括但不限于：車體(如外門、內外風擋)、轉向架(如輪對、軸箱、牽引電機、接地回流裝置)、制動裝置(如基礎制動裝置、供風管系)、車端連接裝置(如電氣連接器、跨接連接器、車鉤油壓減震器)、車內設備(如乘務室設備、廁所設備)、車頂設備(如受電弓、網側斷路器、特高壓裝置)、牽引變壓器、牽引變流器等。

優選的，所述預測各部件服役壽命為：機器學習模型根據當前部件無損檢測數據與列車運行不同里程時無損檢測數據進行對比，智能預測該部件的服役壽命。

優選的，所述高速動車組整車人工智能無損檢測方法包括：利用工業用計算機斷層成像技術(CT)分別采集每輛高速動車組在0-2000萬公里時整車無損檢測數據。