高速列车双通道速度传感器故障检测与隔离研究

高速列车双通道速度传感器在随列车高速运行时受粉尘、振动、温度变化等因素影响,易出现车轴故障检测虚漏警或误诊等问题。现阶段工程中常利用测试对比等方法检测速度传感器状态,但无法及时监测且易产生虚报警。因此,利用改进主元分析法(PCA)和改进重构贡献图法(IRBCP)建立全新的速度传感器故障检测隔离系统。首先,利用可检测故障幅值选择合适的故障检测统计量并细化,再利用基于组合最大化思想的改进重构贡献图法,确保单故障、多故障均可隔离。以高速列车双通道速度传感器为例,实验验证了所提的策略能够满足常见速度传感器故障的检测隔离需求,准确有效。

基于神经网络的地铁列车速度传感器故障诊断方法

为了改善城市轨道交通列车设备安装空间和确保列车运行安全,提出一种基于径向基神经网络的双通道速度传感器在线故障检测诊断方法。通过建立双通道速度传感器神经网络故障检测模型,提出3种故障检测策略,并且对模型进行调试试验。试验结果表明所提出的方法能够准确检测传感器故障,为地铁列车提出一种新的故障检测方法。