[發明專利]列車車室振動監測方法、振動信號特征庫建立及應用方法

有效

• 申請號: 202110003658.8
• 申請日: 2021-01-04
• 公開（公告）號: CN112816052B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 劉輝;于程名;李燕飛;秦進;張雷;尹詩;段鑄
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G01H1/00
• 分類號: G01H1/00;G01H1/04;G01H1/08;G01H1/12;G01H1/16;G01M17/08;G06F30/15;G06F30/27;G06F111/06
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113
• 代理人: 馬強;李美麗

1.一種列車車室非侵入式振動監測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，在列車車室外已知振源正常振動和異常振動條件下，分別預采集列車車室內多個分測點在橫向、縱向、垂向的振動數據M，預采集列車車室內總測點在橫向、縱向、垂向的振動數據C，預采集列車車室外各已知振源在橫向、縱向、垂向的振動數據S；

步驟2，提取各分測點的振動數據M的前1～J次諧波信號的相位信息和幅值信息，提取總測點的振動數據C的前1～J次諧波信號的相位信息和幅值信息，提取各已知振源的前1～J次諧波信號的相位信息和幅值信息；

步驟3，以各非總測點的振動數據與總測點的振動數據之間的前1～J次諧波相位差和諧波幅值比作為輸入，以各非總測點相對于總測點在橫向、縱向、垂向的位置信息作為輸出，運用深度回聲狀態網絡訓練，采用所述深度回聲狀態網絡對各非總測點信號相對總測點信號諧波相位差、諧波幅值比與各非總測點相對總測點位置關系進行建構模型，所述模型為模型一，

其中，所述深度回聲狀態網絡的參數設置如下，儲蓄池節點數設置為10，采用10折交叉驗證對儲蓄池的層數和矩陣譜半徑進行自適應確定，選擇范圍為[1,2,3,…,10]和[0.1,0.2,…,0.9]，選擇能夠準確反映上述關系的參數，構建出各非總測點諧波相位差和諧波幅值比與各非總測點相對總測點位置信息的非線性關系模型f_1z(I)，f_1h(I)，f_1c(I)，分別代表縱向、橫向、垂向振動信號關系模型；

以各非總測點的振動數據與總測點的振動數據之間的前1～J次諧波相位差作為輸入，以各非總測點的振動數據與總測點的振動數據之間的前1～J次諧波幅值比作為輸出，運用深度回聲狀態網絡進行訓練，采用所述深度回聲狀態網絡對各非總測點信號相對總測點信號諧波相位差與諧波幅值比關系進行建構模型，所述模型為模型二，

其中所述深度回聲狀態網絡的參數設置如下，儲蓄池節點數設置為10，采用10折交叉驗證對儲蓄池的層數和矩陣譜半徑進行自適應確定，選擇范圍為[1,2,3,…,10]和[0.1,0.2,…,0.9]，選擇能夠準確反映上述關系的參數，構建出各非總測點振動信號相對總測點振動信號諧波相移與諧波幅值比在縱向、橫向、垂向的關系模型f_2z(I)，f_2h(I)，f_2c(I)，分別代表縱向、橫向、垂向振動信號關系模型，

其中，非總測點由分測點和已知振源組成；

步驟4，采集總測點在橫向、縱向、垂向的實時振動數據CR；

步驟5，以振源相對于總測點的相位偏移、各已知振源組合工作狀態、異常振動類型作為自變量，設定優化目標，基于模型一和模型二執行多目標優化算法，輸出列車車室的振動監測結果信息，所述振動監測結果信息包括發生振動的振源的位置和/或發生振動的振源的異常振動類型和/或發生振動的振源相對于總測點的前1～J次諧波相位偏移和/或發生振動的振源相對于總測點的前1～J次諧波幅值比。

2.如權利要求1所述的列車車室非侵入式振動監測方法，其特征在于，所述步驟1中，列車車室外已知振源正常振動包括兩種情形：第一種為列車車室外各已知振源均正常振動，第二種為列車車室外任一已知振源單獨正常振動而其余已知振源不振動。

3.如權利要求1所述的列車車室非侵入式振動監測方法，其特征在于，所述步驟1中，列車車室外已知振源異常振動包括兩種情形：第一種為列車車室外任一已知振源單獨異常振動而其余已知振源不振動，第二種為列車車室外任一已知振源單獨異常振動而其余已知振源正常振動。