專利名稱：一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種判斷軸承故障的檢測識別方法，更具體地說，是指一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法。
背景技術(shù)：
軸承是車輛的關(guān)鍵部件，軸承故障是列車運(yùn)行中的主要故障源之一。由于軸承壽命具有一定的離散性，為了防止燃切軸事故的發(fā)生，我國鐵路建立了紅外線車輛軸溫智能探測系統(tǒng)，對運(yùn)行中的鐵路車輛進(jìn)行在線軸溫監(jiān)測，系統(tǒng)采用分散檢測、聯(lián)網(wǎng)集中、路局人工報(bào)警的運(yùn)作模式，大面積推廣后有效減少了燃切軸事故的發(fā)生。紅外線車輛軸溫智能探測系統(tǒng)在鐵路沿線大約每隔30公里左右設(shè)立I個(gè)無人值守的探測站進(jìn)行軸溫探測，現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜、惡劣，各種因素如振動、沖擊、意外熱源、雨雪霧等都可能影響軸溫探測質(zhì)量，導(dǎo)致異常波形，其他因素如系統(tǒng)設(shè)計(jì)或安裝缺陷、供電電壓不穩(wěn)定等也會產(chǎn)生檢測異常。常見的波形異常有各類毛刺、陽光干擾、滿壓、不飽滿、移位、變窄、變寬等。為解決干擾問題，各鐵路軸溫智能探測系統(tǒng)生產(chǎn)廠家在探測站采用了許多措施，取得了一定的效果，但在路局紅外聯(lián)網(wǎng)集中報(bào)警中仍有較大數(shù)量的異常數(shù)據(jù)，加大了紅外值班員的工作量，一旦有強(qiáng)激熱報(bào)警，紅外值班員必須在很短時(shí)間內(nèi)，復(fù)核紅外線波形，做出正確的判斷。隨著紅外值班員負(fù)責(zé)設(shè)備的增加，異常數(shù)據(jù)干擾了正常的工作，紅外波形智能化識別非常重要。隨著技術(shù)的進(jìn)步，我國開展了熱軸綜合報(bào)警研究及運(yùn)用，此時(shí)紅外軸溫信息仍是重要的評判依據(jù)，它的正確與否，對綜合報(bào)警的實(shí)施具有重要意義，有必要實(shí)現(xiàn)它的智能識別方法，進(jìn)而有效實(shí)現(xiàn)熱軸綜合自動報(bào)警。原有的紅外軸溫波形識別方法主要有以下幾種a、差分及多(一般小于4)步差分法，計(jì)算軸溫曲線相鄰多點(diǎn)間的差分，通過多步差分的大小及分布(峰值個(gè)數(shù))來判斷是否波形異常，該方法一般用于處理毛刺型異常波形，同時(shí)多步差分為計(jì)算波形上升、下降沿提供標(biāo)記；b、面積法，計(jì)算特征位置(如全部、前部、中部、后部)溫度曲線包含的面積及其相對大小關(guān)系來判斷是否波形異常，該方法一般用于處理陽光干擾波形；C、距離法，計(jì)算波形曲線與標(biāo)準(zhǔn)波形的距離，判斷軸承類型及正常與否；d、相關(guān)法，計(jì)算波形曲線與標(biāo)準(zhǔn)波形的相關(guān)系數(shù)，判斷軸承類型及正常與否；e、其他，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。但是上述的現(xiàn)有技術(shù)中公開的方法主要具有①針對不同異常的特征設(shè)置的原有算法主要依據(jù)軸溫?cái)?shù)據(jù)的順序,反映數(shù)據(jù)特征的方法比較復(fù)雜,如主要針對各類毛刺的差分就分為很多種；③標(biāo)準(zhǔn)曲線是從所有波形中得到，針對性不強(qiáng)，評判門檻確定困難；④原有算法沒有有效嵌入正常波形的特征。

發(fā)明內(nèi)容
基于上述的現(xiàn)有技術(shù)中公開的方法的不足之處，本發(fā)明的發(fā)明目的在于提供了一種基于波形特征的智能識別方法，方法規(guī)范簡潔，效果良好。另外本發(fā)明的另一個(gè)發(fā)明目的在于采用本發(fā)明提出的波形智能識別方法，能在效果優(yōu)于或不次于人工識別的前提下，有效減小工作量。為了實(shí)現(xiàn)上述的發(fā)明目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法，包括如下的步驟(I)預(yù)設(shè)基準(zhǔn)歸一化溫度Y。；(2)將某軸承通過時(shí)軸溫超限的當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線與所述基準(zhǔn)歸一化溫度 Y0比較，得到所有不小于所述基準(zhǔn)歸一化溫度\的測溫點(diǎn)的位置；(3)若獲得的所有不小于所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl的測溫點(diǎn)位置連續(xù)，且不包含紅夕卜歸一化溫度曲線的起點(diǎn)或終點(diǎn)，則進(jìn)行⑷的操作，否則直接判為異常波形；(4)對所述當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線進(jìn)行固定模式的插值，獲得該當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線的規(guī)范化波形曲線及其特征參數(shù)；(5)將當(dāng)前規(guī)范化波形曲線及特征參數(shù)與測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線及測點(diǎn)特征參數(shù)進(jìn)行比較評判。在上述本發(fā)明采用的改進(jìn)方法中生成所述測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線及測點(diǎn)特征參數(shù)的步驟與上述形成規(guī)范化波形曲線的方法基本一致，具體包括(I)預(yù)設(shè)基準(zhǔn)歸一化溫度Y0 ；(2)將某測點(diǎn)的某紅外歸一化溫度曲線與所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl比較，得到所有不小于所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl的測溫點(diǎn)的位置；(3)若獲得的所有不小于所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl的測溫點(diǎn)位置連續(xù)，且不包含紅外歸一化溫度曲線的起點(diǎn)或終點(diǎn)，則進(jìn)行(4)的操作；(4)對所述某紅外歸一化溫度曲線進(jìn)行固定模式的插值，獲得該當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線的規(guī)范化波形曲線及其特征參數(shù)；(5)對該測點(diǎn)指定條件的所述規(guī)范化波形曲線進(jìn)行逐點(diǎn)統(tǒng)計(jì),得到測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線；(6)對該測點(diǎn)指定條件的所述規(guī)范化波形曲線特征參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到測點(diǎn)特征參數(shù)。本發(fā)明中，若標(biāo)識測溫點(diǎn)位置為橫坐標(biāo)X、測溫點(diǎn)對應(yīng)歸一化溫度為縱坐標(biāo)Y，以上所述的固定模式的插值方法可以具體表述為(I)得到紅外歸一化溫度曲線相對所述基準(zhǔn)歸一化溫度Y0的正穿越點(diǎn)(Xtl+, Y0)及負(fù)穿越點(diǎn)(Xci-，Y。)；(2)對紅外歸一化溫度曲線在正負(fù)穿越點(diǎn)橫坐標(biāo)[Xc^XtlJ之間進(jìn)行η點(diǎn)等間距插值，生成規(guī)范化波形曲線，其中η的取值范圍在18-24之間。提取的波形特征參數(shù)有規(guī)范化波形曲線中心(Xc^XtlJ/2以及規(guī)范化波形曲線寬度(Xo-_X(l+) /2。在進(jìn)行當(dāng)前規(guī)范化波形曲線及特征參數(shù)與測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線及測點(diǎn)特征參數(shù)比較評判時(shí)，一方面要評估曲線中心及曲線寬度這兩個(gè)特征參數(shù)，另一方面還要評估當(dāng)前規(guī)范化波形與測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形對應(yīng)插值點(diǎn)的最大值差值以及當(dāng)前規(guī)范化波形與測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形間的相關(guān)系數(shù)。需要說明的是，所述的測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線及特征參數(shù)在達(dá)到預(yù)設(shè)的時(shí)間閥值或數(shù)量閥值時(shí)進(jìn)行更新且與紅外中心存儲的同類設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)波形進(jìn)行及特征參數(shù)比對確認(rèn)，所述的當(dāng)前規(guī)范化波形曲線及特征參數(shù)均與對應(yīng)測點(diǎn)最新更新確認(rèn)的測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線及特征參數(shù)進(jìn)行比較評判。這樣一方面能夠基本保證測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形的適應(yīng)性以及實(shí)時(shí)性，另一方面還可以對測點(diǎn)的技術(shù)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測、利于設(shè)備的檢修及狀態(tài)保證。本發(fā)明中，可以針對特殊車型以及軸承類型生成更為細(xì)化的測點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化波形，以實(shí)現(xiàn)更為細(xì)化的識別。在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明上述的方法的過程中，優(yōu)選地，所述的基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl取值在50-70之間。更優(yōu)選地，所述的基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl取值為60.·
通過采用上述的技術(shù)方案，本發(fā)明提供了一種基于波形特征的智能識別方法，方法簡潔，效果良好。另外本發(fā)明的波形智能識別方法，能在效果優(yōu)于或不次于人工識別的前提下，有效減小工作量。


圖I中顯示的是現(xiàn)有技術(shù)中采用的測量鐵路軸承的現(xiàn)有的方法流程圖；圖2中顯示的是本發(fā)明中采用的測量鐵路軸承的方法的流程圖；圖3中顯示的是本發(fā)明實(shí)施例中的某測點(diǎn)某基本正常的紅外歸一化溫度曲線樣本；圖4中顯示的是本發(fā)明實(shí)施例中的紅外歸一化溫度曲線樣本相對基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl的正、負(fù)穿越點(diǎn)情況；圖5中顯示的是本發(fā)明實(shí)施例中在正、負(fù)穿越點(diǎn)間進(jìn)行等間距插值生成規(guī)范化波形的過程；圖6中顯示的是本發(fā)明實(shí)施例中的測點(diǎn)規(guī)范波形參數(shù)統(tǒng)計(jì)圖；圖7中顯示的是本發(fā)明實(shí)施例中的測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形的逐點(diǎn)統(tǒng)計(jì)生成；圖8-圖12中顯示的是本發(fā)明實(shí)施例中評判為明顯異常或異常波形的樣本圖，其中點(diǎn)劃線(——*——)為32點(diǎn)當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線，盆型光滑曲線為對應(yīng)測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線，如有第三條圈劃線(——ο——)則為當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線的規(guī)范化波形曲線。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明在于提供一種基于波形特征的智能識別方法，方法規(guī)范簡潔，效果良好。本發(fā)明的波形智能識別方法，能在效果優(yōu)于或不次于人工識別的前提下，有效減小工作量。下面結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明的具體實(shí)施方式
進(jìn)行詳細(xì)的說明。圖I顯示的是現(xiàn)有技術(shù)中采用的紅外軸溫波形識別方法流程(引自“列車軸溫探測系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理算法及實(shí)現(xiàn)”)，算法流程包括尖峰判別、波動檢測、浴盆曲線判別、波形變胖判別、波形移動判別和特征距離計(jì)算等。算法重點(diǎn)是對各種異常波形的預(yù)處理，主程序的結(jié)構(gòu)流程清晰，是一個(gè)從上到下的順序執(zhí)行子程序的過程。
從以上分析和軸溫探測系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理算法框圖可以看到現(xiàn)有技術(shù)中公開的方法主要具有①針對不同異常的特征設(shè)置的原有算法主要依據(jù)軸溫?cái)?shù)據(jù)的順序，反映數(shù)據(jù)特征的方法比較復(fù)雜，如主要針對各類毛刺的差分就分為很多種；③標(biāo)準(zhǔn)曲線從典型紅外測點(diǎn)的波形中統(tǒng)計(jì)得到并運(yùn)用到所有測點(diǎn)，針對性不強(qiáng)，門檻范圍寬；④原有算法沒有有效嵌入正常波形的特征。圖2是本發(fā)明的鐵路軸承紅外波形智能識別方法的流程，對比現(xiàn)有技術(shù)流程圖(圖I)，可以看到現(xiàn)有紅外波形識別方法是基于異常波形特征的，故此需要的方法比較多；現(xiàn)有方法中采用了統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)曲線，而實(shí)際波形與測點(diǎn)關(guān)系較大，使得現(xiàn)有技術(shù)中門檻值的設(shè)定困難，只能給出一個(gè)很寬的范圍；本發(fā)明提出了基于測點(diǎn)正常波形特征的智能識別方法，規(guī)范簡潔，效果良好。新方法基于以下正常波形基本特征大于某合適溫度值(或歸一化溫度值)的測溫點(diǎn)是連續(xù)的且位于中部；對于同一個(gè)測點(diǎn)，這些測溫點(diǎn)的個(gè)數(shù)在一個(gè)較小的范圍內(nèi)變動；對于同一個(gè)測點(diǎn)，這些測溫點(diǎn)的位置在一個(gè)較小的范圍內(nèi)變動；對于同一個(gè)測點(diǎn)，這些測溫 點(diǎn)組成的曲線是相似的且數(shù)值相近。新方法區(qū)別于原有方法中最根本的有兩點(diǎn)1是正常波形針對具體測點(diǎn)，解決了門檻設(shè)置問題；2是對紅外波形采用了一次橫向“掃描”替代了原有方法中多次的豎向“掃描”，反映了正常紅外波形區(qū)別異常波形的本質(zhì)，方法規(guī)范、簡潔、適應(yīng)性強(qiáng)。新方法主要有兩大環(huán)節(jié)基于測點(diǎn)的動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形生成；依據(jù)正常波形模型的軸溫超限紅外波形評判。而本發(fā)明的具體方法包括如下的步驟(I)預(yù)設(shè)基準(zhǔn)歸一化溫度Y0 ；(2)將某軸承通過時(shí)軸溫超限的當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線與所述基準(zhǔn)歸一化溫度Y0比較，得到所有不小于所述基準(zhǔn)歸一化溫度\的測溫點(diǎn)的位置；(3)若獲得的所有不小于所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl的測溫點(diǎn)位置連續(xù)，且不包含紅夕卜歸一化溫度曲線的起點(diǎn)或終點(diǎn)，則進(jìn)行⑷的操作，否則直接判為異常波形；(4)對所述當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線進(jìn)行固定模式的插值，獲得該當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線的規(guī)范化波形曲線及其特征參數(shù)；(5)將當(dāng)前規(guī)范化波形曲線及特征參數(shù)與測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線及測點(diǎn)特征參數(shù)進(jìn)行比較評判。由于測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線的形成步驟與當(dāng)前被比波形曲線的形成步驟基本相同，因此在這僅舉例說明形成測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線的步驟。圖3-圖7示意了生成測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線各個(gè)步驟，以下結(jié)合圖3-圖7中的波形曲線說明本發(fā)明所采用的具體方法。I. I對某測點(diǎn)軸溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行初步的判別，得到該測點(diǎn)基本正常波形的集合；I. I. I設(shè)定基準(zhǔn)歸一化溫度\，基準(zhǔn)歸一化溫度可以設(shè)定在50-70之間；I. I. 2將測得的32點(diǎn)軸溫歸一化溫度曲線與基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl進(jìn)行比較，得到所有不小于基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl測溫點(diǎn)的位置；I. I. 3若所有不小于基準(zhǔn)歸一化溫度Y0測溫點(diǎn)的位置連續(xù)(間距為I)且不包含起點(diǎn)和終點(diǎn)，則認(rèn)為該32點(diǎn)軸溫歸一化溫度曲線為基本正常波形。
I. 2統(tǒng)計(jì)提取該測點(diǎn)正常波形參數(shù)，波寬、中心、標(biāo)準(zhǔn)波形等；I. 2. I對I. I中每條32點(diǎn)軸溫曲線進(jìn)行處理，得到曲線相對基準(zhǔn)歸一化溫度的正負(fù)穿越點(diǎn)(Χο+，Υ。)以及(Χο-,Υο)；I. 2. 2得到該曲線不小于基準(zhǔn)歸一化溫度的寬度及中心，中心位置等于(X0++Xq_)/2，寬度等于(Xci--Xtl+)/2 ；I. 2. 3對紅外歸一化溫度曲線在正負(fù)穿越點(diǎn)橫坐標(biāo)[Xtl+, X0J之間進(jìn)行η點(diǎn)(如20點(diǎn)、含正負(fù)穿越點(diǎn))等間距插值，得到該條曲線的規(guī)范化波形；I. 2. 4對該測點(diǎn)指定條件下I. 2. 2得到曲線寬度及中心進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到相應(yīng)動態(tài)
基準(zhǔn)；I. 2. 5對該測點(diǎn)指定條件下I. 2. 3得到的固定長度的規(guī)范化波形進(jìn)行逐點(diǎn)統(tǒng)計(jì)，·得到某測點(diǎn)的動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化波形。I. 3可以針對特殊車型以及軸承類型生成更為細(xì)化的測點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化波形，此時(shí)只需將1.1中的數(shù)據(jù)按車型及軸承類型分組；I. 4將提取的測點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化波形及特征參數(shù)與紅外中心同類設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化波形及特征參數(shù)比較，確認(rèn)正確性。I. 5測點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化波形可以根據(jù)需要進(jìn)行定時(shí)、定量或?qū)崟r(shí)動態(tài)生成。生成基于測點(diǎn)的動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化波形的原因是標(biāo)準(zhǔn)波形與測點(diǎn)設(shè)備有一定的相關(guān)性，若采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)波形將使得正常波形與標(biāo)準(zhǔn)波形間的差異較大，不利于門檻值的設(shè)定，不利于基于正常波形模型的評判；一個(gè)潛在的運(yùn)用是，通過某測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形與紅外中心其他同類設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)波形的對比，可以判斷測點(diǎn)設(shè)備狀態(tài)、指導(dǎo)測點(diǎn)設(shè)備的調(diào)整、檢修。進(jìn)一步的依據(jù)正常波形模型的鐵路軸承紅外波形智能識別方法，依據(jù)波形連續(xù)性、波寬、中心、以及與測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形的相關(guān)、對應(yīng)插值點(diǎn)最大幅值差進(jìn)行軸溫超限紅外波形評判。2. I對軸溫超限紅外波形，按I. I的方法確認(rèn)其是否為基本正常波形；2. 2若是基本正常波形則類似I. 2測點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)波形生產(chǎn)的步驟，提取波寬、中心并生成當(dāng)前波形的規(guī)范化波形；2. 3計(jì)算當(dāng)前規(guī)范波形與測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化波形的相關(guān)系數(shù)、對應(yīng)插值點(diǎn)幅值差的最大值；2. 4根據(jù)2. 1、2. 2、2. 3的結(jié)果——是否基本正常、波寬、中心位置、相關(guān)系數(shù)及對應(yīng)插值點(diǎn)幅值差的最大值評判波形正確與否。另外，為了更加具體地說明本發(fā)明的技術(shù)效果，并明確本方法的技術(shù)方案，收集了大秦鐵路2007年7月30日到2010年11月6日微、強(qiáng)、激熱報(bào)警及處理信息進(jìn)行對比評估。樣本總數(shù)16228，其中的223個(gè)強(qiáng)、激熱報(bào)警樣本，在實(shí)際運(yùn)用中經(jīng)過人工干預(yù)(波形人工判斷、運(yùn)行調(diào)度等)，有121個(gè)報(bào)警進(jìn)行了攔停及反饋。以下從強(qiáng)激熱報(bào)警樣本、攔停樣本的波形智能評判結(jié)果構(gòu)成、評判結(jié)果反饋情況統(tǒng)計(jì)兩個(gè)方面對本文提出的波形智能評判效果進(jìn)行評估。考慮到實(shí)際運(yùn)用，評判參數(shù)(中心、波寬、相關(guān)系數(shù)、逐點(diǎn)差最大值等)采用了區(qū)間設(shè)置，即增加了評判不確定類，該類波形需要人工進(jìn)行再確認(rèn)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的各參數(shù)分布，可以確定評判的區(qū)間，以此為參數(shù)對223個(gè)強(qiáng)激熱報(bào)警樣本、121個(gè)攔停樣本進(jìn)行了智能判別，結(jié)果如表I :表I強(qiáng)激熱及紅外人工攔停樣本智能識別結(jié)果對比
權(quán)利要求
1.一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法，其特征在于，所述的方法包括如下的步驟 (1)預(yù)設(shè)基準(zhǔn)歸一化溫度Y。； (2)將軸承通過時(shí)軸溫超限的當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線與所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl比較，得到所有不小于所述基準(zhǔn)歸一化溫度\的測溫點(diǎn)的位置； (3)若獲得的所有不小于所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl的測溫點(diǎn)位置連續(xù)，且不包含紅外歸一化溫度曲線的起點(diǎn)或終點(diǎn)，則進(jìn)行⑷的操作，否則直接判為異常波形； (4)對所述當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線進(jìn)行固定模式的插值，獲得該當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線的規(guī)范化波形曲線及其特征參數(shù)； (5)將當(dāng)前歸一化溫度曲線的規(guī)范化波形曲線及特征參數(shù)與測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線及測點(diǎn)特征參數(shù)進(jìn)行比較評判。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法，其特征在于，形成所述測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線的步驟包括 (1)預(yù)設(shè)基準(zhǔn)歸一化溫度Y。； (2)將測點(diǎn)的紅外歸一化溫度曲線與所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl比較，得到所有不小于所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl的測溫點(diǎn)的位置； (3)若獲得的所有不小于所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl的測溫點(diǎn)位置連續(xù)，且不包含紅外歸一化溫度曲線的起點(diǎn)或終點(diǎn)，則進(jìn)行(4)的操作； (4)對所述某紅外歸一化溫度曲線進(jìn)行固定模式的插值，獲得該當(dāng)前紅外歸一化溫度曲線的規(guī)范化波形曲線及其特征參數(shù)； (5)對該測點(diǎn)指定條件的所述規(guī)范化波形曲線進(jìn)行逐點(diǎn)統(tǒng)計(jì)，得到測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線； (6)對該測點(diǎn)指定條件的所述規(guī)范化波形曲線特征參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到測點(diǎn)特征參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法，其特征在于，若標(biāo)識測溫點(diǎn)位置為橫坐標(biāo)X、測溫點(diǎn)對應(yīng)歸一化溫度為縱坐標(biāo)Y，所述的固定模式插值的步驟包括 (1)得到紅外歸一化溫度曲線相對所述基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl的正穿越點(diǎn)(Χο+,Υο)及負(fù)穿越點(diǎn)(X。-，Y0)； (2)對紅外歸一化溫度曲線在正負(fù)穿越點(diǎn)橫坐標(biāo)[Xtl+,X0J之間進(jìn)行η點(diǎn)等間距插值，生成規(guī)范化波形曲線。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法，其特征在于，所述的對紅外歸一化溫度曲線在正負(fù)穿越點(diǎn)橫坐標(biāo)[Xtl+, X0J之間進(jìn)行η點(diǎn)等間距插值，η取值在18-24之間。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法，其特征在于，所述的提取的特征參數(shù)包括 (1)規(guī)范化波形曲線中心(XQ++XQ_)/2； (2)規(guī)范化波形曲線寬度(Xq_-Xq+)/2。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法，其特征在于，所述的當(dāng)前規(guī)范化波形曲線與測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線進(jìn)行比較評判包括對應(yīng)插值點(diǎn)的最大幅值差以及曲線間的相關(guān)系數(shù)的比較。
7.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法，其特征在于，所述的測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形 曲線在達(dá)到預(yù)設(shè)的時(shí)間閥值或數(shù)量閥值時(shí)進(jìn)行更新且與紅外中心存儲的同類設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)波形進(jìn)行及特征參數(shù)比對確認(rèn)，所述的當(dāng)前規(guī)范化波形曲線及特征參數(shù)均與對應(yīng)測點(diǎn)最新更新確認(rèn)的測點(diǎn)動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形曲線及特征參數(shù)進(jìn)行比較評判。
8.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法，其特征在于，可以針對不同車型以及軸承類型生成用以實(shí)現(xiàn)更為細(xì)化的識別的參數(shù)更精確的測點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化波形。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法，其特征在于，所述的基準(zhǔn)歸一化溫度Ytl取值在50-70之間。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種判斷軸承故障的檢測識別方法，更具體地說，是指一種鐵路軸承紅外波形智能識別的方法。該方法基于具體測點(diǎn)的動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)波形，在處理方法上對紅外波形采用了一次橫向“掃描”替代了原有方法中多次的豎向“掃描”，反映了正常紅外波形區(qū)別異常波形的本質(zhì)。通過采用上述的技術(shù)方案，本發(fā)明提供了一種基于波形特征的智能識別方法，方法規(guī)范、簡潔、效果良好，能在效果優(yōu)于或不次于人工識別的前提下，有效減小工作量。
文檔編號B61K9/06GK102837711SQ20111016693
公開日2012年12月26日 申請日期2011年6月21日 優(yōu)先權(quán)日2011年6月21日
發(fā)明者曾宇清, 扈海軍, 于衛(wèi)東 申請人:中國鐵道科學(xué)研究院機(jī)車車輛研究所