肖迪,胡大銀,蔣昌輝,王皓
(中國鐵路成都局集團有限公司成都電務段,成都 610081)
ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機是結(jié)合國內(nèi)鐵路快速發(fā)展需求研究獲取的新型道岔轉(zhuǎn)換系統(tǒng),該設(shè)備的運行能夠?qū)崿F(xiàn)對動心軌轍叉、尖軌狀態(tài)以及位置的直觀反映,同時也能夠?qū)Ω鞣N信號、規(guī)則內(nèi)外鎖閉道岔實時鎖閉以及轉(zhuǎn)換等處理[1,2],具有十分廣闊的應用前景。為了實現(xiàn)對該設(shè)備的合理利用,確保ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機設(shè)備的合理利用以及有效維護等,對其應用展開研究就顯得十分有必要。
相關(guān)專家在該方面也取得了較為顯著的研究成果,例如周俊偉等人[3]重點針對ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機出現(xiàn)的故障問題進行了全面的總結(jié)以及歸納,并且結(jié)合相關(guān)理論完成ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機故障檢測;于勇[4]等人重點針對ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機產(chǎn)生故障的原理進行分析以及處理,確保整個設(shè)備的穩(wěn)定運行;陳永剛[5]重點分析了ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機的工作原理以及特性,針對系統(tǒng)故障進行分析,同時總結(jié)ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機故障檢測方案。
上述方法已經(jīng)取得了較為滿意的研究成果,但是并沒有重點針對ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動故障檢測方面的研究,在此基礎(chǔ)上,本文結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析方法,提出一種ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動故障檢測方法,研究結(jié)果表明,所提方法能夠獲取較為滿意的檢測結(jié)果。
灰色關(guān)聯(lián)分析方法主要是選取幾種影響能力較強的幾何曲線進行對比,其中幾何曲線的形狀越接近,則說明兩者之間具有較強的關(guān)聯(lián)程度。以上分析在數(shù)據(jù)量十分少的狀態(tài)下,重點針對數(shù)據(jù)的不確定性以及完整性等進行預測以及分析。
ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動和傳統(tǒng)機械傳動系統(tǒng)相比,前者相對穩(wěn)定,并且不會對零件產(chǎn)生任何的損耗。相關(guān)研究結(jié)果表明,ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置在抗沖擊、耐疲勞等方面具有十分明顯的優(yōu)勢。所以,本文結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析方法對ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置進行傳動故障檢測,以提升系統(tǒng)的故障辨識度。
分析ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動原理圖可知,電機轉(zhuǎn)動利用聯(lián)軸器帶動油泵逆時針旋轉(zhuǎn),完成吸油以及移動等相關(guān)操作。
ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機油壓監(jiān)測模塊主要是由以下幾個部件組成:
1)采集機;
2)油壓傳感器。
在左、右油腔中分別安裝一個對應的油壓監(jiān)測傳感器,實現(xiàn)對油路系統(tǒng)工作壓力的監(jiān)測,設(shè)定監(jiān)測精度為0.1 MPa,測量范圍設(shè)定在0~20 MPa。
油缸的作用力計算式能夠表示為以下的形式:
式中:
F—作用力,單位為N;
A—活塞受壓面積,單位為cm2;
P—液壓油壓力,單位為MPa。
ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機動作過程能夠為劃分為五個不同的階段,分別為:
1)內(nèi)鎖解鎖;
2)外鎖解鎖;
3)轉(zhuǎn)換;
4)外鎖鎖閉;
5)內(nèi)鎖鎖閉。
其中輸入數(shù)據(jù)包主要包含3行以及k列電流值,則數(shù)據(jù)排列的矩陣形式如下公式所示:
將ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動時間設(shè)定為T,微機監(jiān)控系統(tǒng)采集時間間隔設(shè)定為0.04 s,其中采樣點的數(shù)量能夠表示為以下的形式:
通常情況下,ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動時間大約為8 s左右,所以正常情況下,人為的不當操作以及設(shè)備老化則會對數(shù)據(jù)采集過程造成十分惡劣的影響。
在輸入數(shù)據(jù)之前,需要對不良數(shù)據(jù)以及進行處理以及識別。使用樣本的統(tǒng)計指標以及設(shè)定的閾值來確定是否存在異常數(shù)據(jù),以下給出詳細的處理過程:
如果設(shè)定N=T/0.04,利用以下公式計算采樣序列的均值以及方差,即:
結(jié)合以上公式以及3σ原理對非采樣數(shù)據(jù)進行判斷,設(shè)定ε代表閾值,取值范圍在1到1.5之間,則:
如果數(shù)據(jù)滿足公式(7)的條件,則說明Xi為壞數(shù)據(jù),能夠通過以下公式完成對應的執(zhí)行修正:
其中:
針對壞數(shù)據(jù)進行識別以及處理,同時對新采樣的數(shù)據(jù)集進行歸一化處理,經(jīng)過歸一化處理的數(shù)據(jù)矩陣設(shè)定為IR,則有:
其中:
結(jié)合上述分析可知,能夠準確反映系統(tǒng)行為的數(shù)據(jù)序列被稱為關(guān)聯(lián)矩陣,在實際應用的過程中,會隨著故障的持續(xù)累積而不斷進行完善。
其中對系統(tǒng)產(chǎn)生影響的行為被稱為比較級數(shù)[6]。將ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動故障曲線根據(jù)不同的階段進行特征值提取,獲取對應的關(guān)聯(lián)序列能夠表示為以下的形式:
關(guān)聯(lián)矩陣如公式(13)所示:
為了有效解決傳統(tǒng)模型存在的依賴性較強等問題,提出一種全新的模型,該模型能夠很好地被應用在時間序列預測上。
采用長短期記憶模型中的圖形水平代表隱藏層中神經(jīng)網(wǎng)絡的狀態(tài)C。信息流能夠十分輕易地流轉(zhuǎn)且保持不變,并且狀態(tài)C的變化會受到ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置中三個控制門[7,8]的影響。三個控制門分別為:
1)輸入門;
2)輸出門;
3)遺忘門。
其中遺忘門主要適用于判斷細胞中丟棄的信息,選取對應的控制門進行函數(shù)讀取。其中“遺忘門”的計算式能夠表示為以下的形式:
式中:
hk—當前時刻的輸出。以下使用對應的兩條信息進行狀態(tài)更新,如公式(15)、(16)所示:
最新更新的狀態(tài)C能夠表示為以下的形式:
ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置的輸出部分[9]能夠表示為以下的形式:
ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置中各個節(jié)點的輸出值計算式如下所示:
不同輸出層的輸出能夠表示為以下的形式:
在進行特征提取的過程中,不同ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動故障特征值的維度存在一定的差異,同時無法將其進行對比。在上述分析的基礎(chǔ)上,需要對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理[10],則無量綱化矩陣能夠表示為以下的形式:
利用以下公式分別計算不同子序列以及母序列在相同時間段的絕對值,其中關(guān)聯(lián)系數(shù)能夠表示為以下的形式:
為了獲取更加詳細的對比結(jié)果,需要將關(guān)聯(lián)系數(shù)進行統(tǒng)計,同時計算其平均值,則能夠獲取對應的關(guān)聯(lián)度:
針對于ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動過程中出現(xiàn)的故障,同時對特征向量進行提取,并且計算各個矩陣之間關(guān)聯(lián)度取值的大小,以達到ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動故障檢測的目的。
為了驗證所提ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動故障檢測方法的綜合有效性,需要進行仿真實驗,實驗環(huán)境為:CPU為Intel(R)Core(TM)i3-380 M 2.53 GHz,內(nèi)存為2.0 GB,顯存為1.0 GB,操作系統(tǒng)為Cent OS6.8,實驗環(huán)境Opencv2.4.9。
為了驗證檢測效果的好壞,以下選取漏檢率以及誤檢率作為評價指標,兩個指標的取值越低,則說明檢測效果越理想;反之,則說明檢測效果不理想。以下給出了三種方法的具體實驗對比結(jié)果。
由表1可以看出,本文方法的漏檢率一直保持在很低的狀態(tài),而文獻[4]方法和文獻[5]方法的漏檢率隨著輸出節(jié)點數(shù)量的增加在小幅度的上漲。
由表2可以看出,本文方法的誤檢率一直很低,但是文獻[4]方法和文獻[5]方法的誤檢率隨著輸出節(jié)點數(shù)量的增加也在增加。
綜合分析兩個表格的實驗數(shù)據(jù)可知,相比傳統(tǒng)方法,本文所提方法的漏檢率以及誤檢率明顯較低,這充分說明了所提方法具有較好的檢測效果。
為了更進一步驗證所提方法的有效性,以下需要對比各個方法的檢測時間,具體的對比結(jié)果如圖1所示。
表1 不同檢測方法的漏檢率
表2 不同檢測方法的誤檢率
圖1 不同檢測方法的檢測時間對比結(jié)果
分析圖1中不同檢測方法的檢測時間對比結(jié)果可知,本文所提方法的檢測時間明顯低于傳統(tǒng)方法,這說明所提方法能夠以較快的速度完成ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動故障檢測。
針對傳統(tǒng)方法存在檢測效果不理想、檢測時間較長等問題,設(shè)計并提出ZYJ7電液轉(zhuǎn)轍機鉤鎖裝置傳動故障檢測方法。仿真實驗結(jié)果表明,所提方法能夠有效提升檢測精度,同時降低檢測時間,具有較強的適應性。