[發明專利]一種機車牽引電機軸承的振動加速度數據的清洗方法

有效

• 申請號: 202010019856.9
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN111175045B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 張興武;白曉博;劉一龍;王詩彬;陳雪峰
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 覃婧嬋

本公開揭示了一種機車牽引電機軸承振動加速度數據清洗方法，包括：采集機車牽引電機軸承的振動加速度數據；剔除所采集的振動加速度數據中的無效數據并清洗異常離群點；對剔除無效數據和清洗異常離群點后的振動加速度數據進行量化處理，排除變轉速導致的中的幅值調制現象，獲得量化振動加速度數據；提取量化振動加速度數據在不同轉速工況下的量化高維性能退化特征；計算每個量化高維性能退化特征的分散性，將所述分散性與閾值比對，根據比對結果對量化高維性能退化特征進行篩選。本公開能夠有效去除振動加速度數據中的無效點和異常離群點以及由于轉速變化所導致的幅值調制現象，能夠保障所采集振動加速度數據的可用性。

技術領域

本公開屬于數據清洗領域，具體涉及一種機車牽引電機軸承的振動加速度數據的清洗方法。

背景技術

機車牽引電機軸承的運行環境復雜，正常運行中伴隨著較大的振動以及頻繁變化的轉速，這就導致傳感器所采集的振動加速度數據包含有大量的無效點和異常離群點，而且振動加速度數據的幅值也會隨著轉速的變化發生相應的幅值調制；工程中需要利用從振動加速度數據中所提取的高維性能退化特征對機車牽引電機軸承進行實時的監測，但是這些不利因素不但會增大機車牽引電機軸承的監測難度，甚至會改變機車牽引電機軸承的性能退化模式，這會直接導致基于固定閾值的常規監測方法失效，無法可靠地對機車牽引電機軸承進行性能退化監測。因此，在提取高維性能退化特征之前，必須對振動加速度數據進行清洗，剔除異常數據和變轉速帶來的復制調制等不利影響因素之后，再從時域、頻域、時頻域等多角度對清洗過的振動加速度數據提取高維性能退化特征。

針對變轉速工況的常規數據清洗方法，有階比分析通過軟件方法或者硬件設備獲得和振動數據同步對應的轉速數據，再對變轉速振動加速度數據重采樣，得到角域振動數據，實時的追蹤故障特征。部分軸承性能退化特征，比如對信號中脈沖型故障比較敏感的峭度指標，屬于無量綱指標，該指標從理論層面排除了變轉速帶來的影響，常在工程中用于軸承的性能退化監測。

然而，針對變轉速工況的常規數據清洗方法，比如階比分析，需要通過軟件方法或者硬件設備獲得和振動數據同步對應的轉速數據，工程實際中，很難通過硬件設備來采集如此精準同步的轉速數據，同時，機車車載硬件系統的計算能力往往相對較弱，很難實時地通過軟件方法快速地計算得到轉速數據。而且，由于工程問題的復雜性，部分無量綱監測指標，依然存在可靠性不佳的問題，數據清洗不足是其重要原因之一。因此這里就需要一種計算量小、可靠的數據清洗方法，對傳感器所采集的振動加速度數據進行預清洗，保障所采集振動加速度數據的可用性。

發明內容

針對現有技術中的不足，本公開的目的在于提供一種機車牽引電機軸承的振動加速度數據的清洗方法，能夠有效去除振動加速度數據中的無效點和異常離群點，還能夠糾正由于轉速變化所導致的振動加速度數據的幅值調制現象，既能保障所采集的振動加速度數據的可用性，又能提高從振動加速度數據中所提取的高維性能退化特征的應用價值。

為實現上述目的，本公開提供以下技術方案：

一種機車牽引電機軸承振動加速度數據清洗方法，包括如下步驟：

S100：采集機車牽引電機軸承的振動加速度數據；

S200：剔除所采集的振動加速度數據中的無效數據并清洗異常離群點；

S300：對剔除無效數據和清洗異常離群點后的振動加速度數據進行量化處理，排除變轉速導致的中的幅值調制現象，獲得量化振動加速度數據；

S400：提取量化振動加速度數據在不同轉速工況下的量化高維性能退化特征；

S500：計算每個量化高維性能退化特征的分散性，將所述分散性與閾值比對，根據比對結果對量化高維性能退化特征進行篩選。

優選的，步驟S200中，清洗所采集的振動加速度數據中異常離群點包括以下步驟：

S201：計算所采集的振動加速度數據的偏差絕對值的中值；