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    基于加速度信號的吊弦斷裂檢測方法

    2020-09-05 07:00:30聶晶鑫
    工程數(shù)學(xué)學(xué)報 2020年4期
    關(guān)鍵詞:吊弦承力索電弓

    聶晶鑫

    (中鐵第一勘察設(shè)計院集團(tuán)有限公司,西安 710043)

    1 引言

    接觸網(wǎng)的工作狀態(tài)直接關(guān)系著列車的運行安全.接觸網(wǎng)沿線路露天架設(shè),長期受環(huán)境、氣候等自然因素以及車輛受電弓的沖擊作用,容易發(fā)生故障[1].吊弦是接觸網(wǎng)的關(guān)鍵部件,起著固定接觸線的作用.當(dāng)列車行駛時,受電弓作用于接觸線,引起吊弦和承力索的舞動.這種方式日復(fù)一日地運行,在交變應(yīng)力作用下可能發(fā)生吊弦斷裂事故,威脅行車安全,如武廣線在2011 年發(fā)現(xiàn)吊弦斷裂問題多達(dá)60 處[2].因此,對吊弦進(jìn)行在線監(jiān)測,及時發(fā)現(xiàn)吊弦故障,是保障接觸網(wǎng)安全的有力措施.

    近年來,國內(nèi)外針對接觸網(wǎng)運行狀態(tài),研究了基于多種技術(shù)的檢測方法,總體來說,可分為接觸式及非接觸式檢測方法.非接觸式方法通過圖像識別技術(shù)從外觀上發(fā)現(xiàn)吊弦故障.文獻(xiàn)[3]以4C 巡檢高清圖像為對象,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)接觸網(wǎng)七種關(guān)鍵區(qū)域(包括吊弦)的缺陷檢測,但這種方法的檢測精度有限,容易出現(xiàn)誤報和漏報.于是人們開始研究接觸式檢測方法.文獻(xiàn)[1]從接觸網(wǎng)—受電弓的耦合動力學(xué)角度出發(fā),分析了不同接觸網(wǎng)結(jié)構(gòu)故障的動力學(xué)響應(yīng)特征,運用支持向量機進(jìn)行故障特征識別.文獻(xiàn)[4]基于混合濾波器對含噪信號進(jìn)行消噪處理,對信號進(jìn)行小波變換,根據(jù)模極大值原理計算Lipschitz 指數(shù),實現(xiàn)斷線故障的檢測.但是這些方法故障識別率有待進(jìn)一步提高.

    本文建立蘭新高速鐵路弓網(wǎng)動態(tài)仿真模型[5],通過有限元方法對模型進(jìn)行求解,獲取在脈動風(fēng)和受電弓同時作用下的接觸網(wǎng)正常和發(fā)生故障時接觸線和承力索監(jiān)測點的加速度數(shù)據(jù),然后運用EEMD 提取加速度信號的多種特征,建立吊弦斷裂故障診斷L1/2-LR 模型.實驗結(jié)果表明,所建立的檢測模型,在脈動風(fēng)和受電弓共同作用工況下準(zhǔn)確率達(dá)到97.25%.

    2 數(shù)據(jù)仿真

    2.1 仿真模型

    本文對蘭新高鐵里程為K3066+568.795 ~K3065+588.795 的接觸網(wǎng)試驗段建立弓網(wǎng)動態(tài)仿真模型[5].受電弓的仿真使用三歸算質(zhì)量-阻尼-剛度模型,接觸網(wǎng)的相關(guān)設(shè)計參數(shù)如表1 所示.

    表1: 接觸網(wǎng)設(shè)計參數(shù)

    2.2 傳感器安裝

    接觸網(wǎng)每跨長度為50 米,共有9 個吊弦,每隔5 米在承力索和接觸線之間安裝有1 根吊弦.通過在接觸網(wǎng)上安裝加速度傳感器提取兩種工況下的接觸網(wǎng)力學(xué)響應(yīng),加速度傳感器的安裝位置如圖1 所示.

    圖1: 接觸網(wǎng)力學(xué)性能響應(yīng)數(shù)據(jù)提取點

    1#加速度傳感器:承力索上支持點1 內(nèi)側(cè)1m 處;

    2#加速度傳感器:承力索上支持點2 內(nèi)側(cè)1m 處;

    3#加速度傳感器:承力索上跨中位置;

    4#加速度傳感器:接觸線上跨中吊弦5 處;

    5#加速度傳感器:接觸線上跨中吊弦9 處.

    2.3 仿真工況

    為獲取1#~5#檢測點的加速度,本文對列車以250 km/h 的速度行駛時,接觸網(wǎng)試驗段受電弓和脈動風(fēng)同時作用下,吊弦無斷裂和21 跨的跨中位置吊弦斷裂兩種工況進(jìn)行仿真,獲取了400 組數(shù)據(jù),其中包括兩種工況各200 組.加速度傳感器的采樣頻率為277 Hz,每條樣本采集時間為17 秒,共4800 個數(shù)據(jù)點.每組數(shù)據(jù)包括5 個加速度傳感器所采集的垂直、水平方向振動加速度.

    3 基于EEMD 分解的特征提取

    通過對脈動風(fēng)和受電弓同時作用下,跨中吊弦斷裂及沒有斷裂情況下的加速度信號進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)傳感器采集的加速度信號數(shù)據(jù)是非線性非平穩(wěn)的,所以需要采用EEMD 方法,將原始信號數(shù)據(jù)分解為多個本征模態(tài)函數(shù),再提取本征模態(tài)函數(shù)的能量熵、平均熵和奇異熵特征.

    3.1 EEMD 分解

    經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法(EMD)[6]將一個頻率不規(guī)則的波化為多個單一頻率的波加殘波的形式,單一頻率的波稱為本征模態(tài)函數(shù)(IMF),但EMD 存在模態(tài)混疊缺陷.為了克服這一問題,本文采用EEMD[7]進(jìn)行加速度信號特征提取.EEMD 分解以EMD 理論為基礎(chǔ),在原始信號中多次添加白噪聲.因為白噪聲具有均勻頻率分布特性,可以改變信號中極值點分布,有利于信號的抗混分解,有效地抑制了模式混淆.其分解步驟見算法1.

    算法1EEMD 分解

    輸入:原始信號

    輸出:多次分解下的平均IMF

    步驟3:獲得多次分解下的平均IMF,以消除各分量重殘余的白噪聲

    其中cj(t)為對原始信號進(jìn)行EEMD 分解后所得的第j 個IMF.

    3.2 信息熵特征

    將EEMD 和信息熵結(jié)合,能達(dá)到信息融合的目的,可有效地分析信號中的突變情況.這里主要采用IMF 的三種熵測度,即IMF 能量熵、IMF 奇異熵和IMF 平均熵[8].

    1) 能量熵的計算

    2) IMF 奇異熵

    表示第j 個IMF 分量的奇異熵,則整個信號的奇異熵定義為

    IMF 奇異熵反映信號經(jīng)EEMD 分解出的尺度空間中IMF 分量能量的分布的不確定性.如果信號比較簡單,能量就集中在少數(shù)幾個IMF 分量上,奇異熵就越??;如果信號比較復(fù)雜,能量就越分散,奇異熵就越大.

    3) 平均熵的計算

    IMF 平均熵體現(xiàn)信號在IMF 分量上的平均復(fù)雜度,與時間、頻率變化無關(guān).能量分布越是均勻,平均熵就越大.

    3.3 特征提取

    加速度信號經(jīng)過EEMD,形成多個本征函數(shù)IMF,計算各IMF 與原始信號的皮爾遜相關(guān)系數(shù),挑選出有效的IMF 分量.本文設(shè)置閾值為0.1,即取皮氏積矩相關(guān)系數(shù)大于0.1 的IMF 分量作為有效分量來計算IMF 熵特征.

    設(shè)X 和Y 為兩個向量,xi,yi(i = 1,2,··· ,N)為各自的分量,其皮氏積矩相關(guān)系數(shù)r 計算公式為

    應(yīng)用算法1,加速度信號經(jīng)過EEMD 分解為12 個IMF 分量.在受電弓和脈動風(fēng)同時作用下,各個加速度的IMF7–IMF12 分量和原信號的相關(guān)系數(shù)都小于0.1,可以忽略.因此選取經(jīng)EEMD 分解后的1 ~6 的IMF 分量.承力索支持點1 垂直加速度、承力索跨中垂直加速度、承力索支持點2 垂直加速度、承力索支持點1 水平加速度、承力索跨中水平加速度和承力索支持點2 水平加速度的IMF1–IMF6 分量與原信號的相關(guān)系數(shù)見表2.

    表2: IMF 分量與分解前信號的相關(guān)系數(shù)

    選取1#~5#傳感器的10 個加速度信號的1 ~6 的IMF 分量,計算其IMF 能量熵、IMF 奇異熵、IMF 平均熵,共30 個特征.

    4 吊弦斷裂檢測L1/2-LR 模型

    通過EEMD 分解提取的30 特征可能存在冗余的變量,所以需要進(jìn)行特征選擇,找到對故障識別具有顯著影響的變量進(jìn)行故障診斷.本文結(jié)合L1/2正則化很強的稀疏性和Logistic 回歸良好的分類性能,建立L1/2-LR[9-12]吊弦斷裂檢測模型.

    4.1 L1/2-LR 模型

    L1/2-LR 正則化優(yōu)化模型如下

    其中p 為向量x的維數(shù),N 為樣本個數(shù),xi=(xi1,xi2,··· ,xip)為第i 個樣本的屬性向量,yi為樣本xi的標(biāo)號,取值為?1 或1,分別代表樣本xi發(fā)生吊弦斷裂和未發(fā)生吊弦斷裂,w =(w0,w1,w2,··· ,wp)為待求未知向量,λ>0 為正則化常數(shù).

    4.2 L1/2-LR 模型求解算法

    L1/2-LR 分類模型是一種非凸優(yōu)化模型,可應(yīng)用閾值迭代算法求解.

    算法2L1/2-LR 的閾值迭代算法

    輸出:分類判別函數(shù)

    步驟1:初始化w0=(0,0,··· ,0)T,訓(xùn)練步數(shù)t=0;

    步驟2:按公式

    步驟3:令λ=λt,更新wt+1=Hλμ(Btμ),其中

    4.3 L1/2-LR 模型求解

    5 結(jié)論

    本文提出了一種基于加速度信號EEMD 的接觸網(wǎng)吊弦斷裂檢測方法.本方法通過對接觸網(wǎng)承力索和接觸線上采樣點的加速度信號進(jìn)行EEMD 分解、計算本征模態(tài)函數(shù),對其提取能量熵、平均熵和奇異熵,以這三種類型的熵特征建立了吊弦斷裂檢測L1/2-LR 模型.實驗表明,在脈動風(fēng)和受電弓同時作用的工況下,所得到的檢測方法對吊弦斷裂檢測的準(zhǔn)確率可達(dá)97.25%.本文提出的L1/2-LR 模型,具有變量選擇作用,發(fā)現(xiàn)只需采集承力索跨中位置處的垂直加速度和中水平加速度,分別計算其能量熵、平均熵,就可以以很高的精度和計算效率檢測跨中吊弦是否斷裂.

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