[发明专利]基于D-S证据理论的信息融合的列车悬挂系统故障分离方法

摘要

本发明涉及基于D-S证据理论的信息融合的列车悬挂系统故障分离方法，该方法包括如下步骤：1）在列车车体设置传感器、并获取列车运行时各个位置的加速度信号；2）建立车辆模型，获得列车运行时故障信号的时域、频域信息；3）根据所述车辆模型建立列车运行时的故障特征库，进行相似性匹配运算，得到各信度函数分配值；4）根据步骤3中计算得到的各证据的信度函数分配值，计算所有证据联合作用下的基本信度分配值，最后依据一定的决策准则判定故障发生的部位和类型。本发明实时性更强，检测单元结构简单，只由加速度传感器构成，不易受外界因素干扰，装置可靠性高。

主权项

基于D‑S证据理论的信息融合的列车悬挂系统故障分离方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1）在列车车体设置加速度传感器、角加速度传感器和转向架加速度传感器，并获取列车运行时各个位置的加速度信号；2）建立车辆模型，并在该车辆模型中按照步骤1中的传感器布设位置设置相应的传感器，利用车辆模型对步骤1中的加速度信号进行分析，获得列车运行时故障信号的时域、频域信息；3）根据所述车辆模型建立列车运行时的故障特征库，将步骤2中的故障信号的时域、频域信息于故障特征库中的信息进行相似性匹配算法，得到各信度函数分配值；4）根据步骤3中计算得到的各证据的信度函数分配值，按照D‑S证据理论的组合规则公式，计算所有证据联合作用下的基本信度分配值，最后依据一定的决策准则判定故障发生的部位和类型。