[發(fā)明專利]一種基于經(jīng)驗(yàn)小波希爾伯特變換的電力機(jī)車(chē)空轉(zhuǎn)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010513908.8
• 申請(qǐng)日: 2020-06-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111666892B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-04-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃景春;蔣博雅;馮曉云;宋文勝;張清華;康燦;王濤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西南交通大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06F18/241
• 分類(lèi)號(hào): G06F18/241;G06F18/213;G06F17/14
• 代理公司: 成都天既明專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 51259
• 代理人: 彭立瓊;李欽

1.一種基于經(jīng)驗(yàn)小波希爾伯特變換的電力機(jī)車(chē)空轉(zhuǎn)識(shí)別方法，其特征在于：首先通過(guò)空轉(zhuǎn)趨勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)機(jī)車(chē)輪對(duì)速度進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)小波變換、最優(yōu)特征信號(hào)提取和希爾伯特變換得到希爾伯特能量譜，進(jìn)而通過(guò)基于時(shí)頻-能量譜的空轉(zhuǎn)趨勢(shì)識(shí)別得到機(jī)車(chē)當(dāng)前空轉(zhuǎn)趨勢(shì)值；同時(shí)通過(guò)牽引力矩指令對(duì)當(dāng)前運(yùn)行工況進(jìn)行辨識(shí)得到當(dāng)前工況信息值；最后利用空轉(zhuǎn)趨勢(shì)值、當(dāng)前工況信息值和通過(guò)差分閾值法得到的差分空轉(zhuǎn)判定值對(duì)機(jī)車(chē)空轉(zhuǎn)狀態(tài)進(jìn)行綜合判定，識(shí)別出機(jī)車(chē)空轉(zhuǎn)狀態(tài)，其中，所述最優(yōu)特征信號(hào)提取的步驟包括：

步驟一、按如下公式計(jì)算方差貢獻(xiàn)率：

其中：M_k為第k個(gè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)v_k(t)的方差貢獻(xiàn)率，D_k為第k個(gè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)v_k(t)的方差；Δt為信號(hào)的數(shù)據(jù)采樣時(shí)間；

步驟二、將各經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)的方差貢獻(xiàn)率值降序排列，然后選擇方差貢獻(xiàn)率之和大于0.95的前N個(gè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)v_k(t)作為最優(yōu)特征信號(hào)v_opt(t)，即其中1≤Ni。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于經(jīng)驗(yàn)小波希爾伯特變換的電力機(jī)車(chē)空轉(zhuǎn)識(shí)別方法，其特征在于：所述經(jīng)驗(yàn)小波變換的步驟包括：

步驟一、對(duì)機(jī)車(chē)輪對(duì)速度v(t)進(jìn)行快速傅里葉變換，并將傅里葉頻率譜限定于ω∈[0,π]；

步驟二、將傅立葉頻率譜[0,π]分割成N個(gè)連續(xù)的片段，每個(gè)片段定義為Λ_n＝[ω_n-1,ω_n]，其中ω_n為片段之間的邊界，且有ω₀＝0和ω_N＝π；

步驟三、基于步驟二劃分的頻譜Λ_n＝[ω_n-1,ω_n]，首先以每個(gè)片段邊界ω_n為中心，定義寬度為T(mén)_n＝2τ_n的過(guò)渡段；然后定義τ_n＝γω_n且使最后選擇β(x)＝x⁴(35-84x+70x²-20x³)，按如下公式計(jì)算經(jīng)驗(yàn)尺度函數(shù)和經(jīng)驗(yàn)小波函數(shù)

步驟四、對(duì)原始信號(hào)v(t)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)小波變換，按如下公式計(jì)算得到在不同頻率尺度上的i個(gè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)：

v₁(t)＝W_v(1,t)*φ₁(t)

v_k(t)＝W_v(k,t)*ψ_k(t)

其中，k＝2,3,...,i；W_v(n,t)＝v,ψ_n，W_v(1,t)＝v,φ₁，分別為經(jīng)驗(yàn)小波變換系數(shù)的細(xì)節(jié)系數(shù)和近似系數(shù)；·表示計(jì)算內(nèi)積。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于經(jīng)驗(yàn)小波希爾伯特變換的電力機(jī)車(chē)空轉(zhuǎn)識(shí)別方法，其特征在于：對(duì)傅立葉頻率譜[0,π]進(jìn)行分割的具體方法為：首先檢測(cè)出傅里葉頻譜中M個(gè)極大值M_i(i＝1,2,…,M)，將其按遞減順序排序并正則化到[0,1]；然后保留所有大于閾值M_M+0.35×(M₁-M_M)的極大值，其個(gè)數(shù)即為頻譜分割數(shù)N；最后，定義ω_n為兩個(gè)連續(xù)且大于上述閾值的極大值的中心，完成對(duì)頻譜的劃分。