基于加权移动平均技术的动车组轮对间歇性过蠕滑检测与隔离
信号处理
2020-05-15 v1
摘要
轮对间歇性过蠕滑（WIOs），即空转或滑行，会降低动车组（EMUs）的整体牵引与制动性能。然而，由于其幅值小、持续时间短，难以检测与隔离。本文提出一种称为变元-最小值差（VMD）的新指标和一种称为加权移动平均（WMA）的新技术。二者结合，即 WMA-VMD 指标，用于实时检测与隔离 WIOs。与现有对时间窗内样本赋予相等权重的移动平均（MA）技术不同，WMA 利用相关性信息寻找最优权向量（OWV），从而更好地提升指标的鲁棒性与灵敏度。证明了 WMA-VMD 指标 OWV 的唯一性，并揭示了 OWV 的性质。OWV 具有对称结构，且当数据独立时等权方案最优。这解释了现有基于 MA 的方法的原理。给出了 WMA-VMD 指标的 WIO 可检测性与可隔离性条件，进而分析了两个非线性、不连续算子 和 的性质。基于实际运行数据与某 EMU 的硬件在环平台开展了实验研究，表明所开发方法有效。
引用
@article{arxiv.2005.06845,
title = {Detection and Isolation of Wheelset Intermittent Over-creeps for Electric Multiple Units Based on a Weighted Moving Average Technique},
author = {Yinghong Zhao and Xiao He and Donghua Zhou and Michael G. Pecht},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.06845},
year = {2020}
}