摘要
本发明涉及列车故障检测领域,公开了一种基于模型驱动的高速列车悬挂系统故障检测方法。本发明基于机车车辆整车滚动振动试验台,模拟车辆在真实线路上的运行情况,将实测轨道谱作为机车车辆整车滚动振动试验台滚轮的激振可以最大化还原车辆的真实运行场景;采用变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波器对车辆数学模型进行状态向量估计,通过累积和控制图算法和/或主成分分析算法对残差进行持续监控,具备出色的噪声自适应能力并提高对小幅变化的敏感度,进而实现对实际车辆悬挂系统故障的准确检测。
技术关键词
系统故障检测方法
高速列车悬挂
滚动振动试验台
机车车辆
特征值
加速度
传感器
协方差矩阵
变分贝叶斯
车体地板
整车
列车故障检测
数学模型
卡尔曼滤波
贡献率
主成分分析算法
警报
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图像差异检测方法
孪生神经网络
图像检测模型
分块
基准
短期电力负荷预测
序列
多元线性回归模型
信号处理技术
门控循环单元
异常流量检测
深度学习模型
特征值
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多模态
患者康复训练
解码模型
训练集数据
运动
康复设备