具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件上，它可以直接在另一个元件上或者间接设置在另一个元件上；当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至另一个元件上。

需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”、“若干个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

须知，本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本申请可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本申请所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本申请所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

本申请实施例采用递进的方式撰写。

本发明主要应用于轨道工程车辆的监测场景中，具体应用时，还可以应用在其他的场景，不做具体说明。本发明的实施例中均以轨道工程车辆为例进行说明。

参阅图1，本发明实施例提供一种轨道工程车辆走行传动部的监测方法，包括：

101、在轨道工程车辆投入运行之前，获取轨道工程车辆走行传动部的初始车辆振动加速度信息；

本实施例中，在轨道工程车辆投入运行使用之前，例如运行前的5个小时内，在轨道交通行业规定和操作规范的允许下完成尽可能多的运行状态，通过加速度传感器采集走行传动部各个关键部件的振动加速度信号。走行传动部件包括有：第一传动轴、弹性联轴器、柴油机、液力传动箱、第二传动轴、二级车轴齿轮箱、转向架、第三传动轴、一级车轴齿轮箱、分动箱和空压机。加速度传感器采用的是压电式加速度传感器，压电式加速度传感器又选用双向加速度传感器和单向加速度传感器这两种，优选为双向加速度传感器。

102、根据初始车辆振动加速度信息，分析得到初始状态标志CI指标；

本实施例中，根据步骤101中的描述，根据试运行阶段的车辆振动加速度信息，进行分析处理得到轨道工程车辆走行传动部件的初始状态标志(Conditions Indicator，CI)指标，具体包括：

可选的，根据初始车辆振动加速度信息，进行特征统计得到统计特征，统计特征包括均方根值、峰值、偏斜度、峭度、波形因子、脉冲因子、峰值因子、偏斜度、峭度、重心频率和/或均方根频率；

计算统计特征，得到初始CI指标。

103、根据初始CI指标，得到报警阈值计算公式；

本实施例中，根据初始CI指标，形成最初的输入样本，进行计算分析得到报警阈值计算公式。

104、当轨道工程车辆投入使用之后，获取轨道工程车辆走行传动部的实时车辆振动加速度信息；

本实施例中，当轨道工程车辆投入使用之后，获取轨道工程车辆走行传动部的实时车辆振动加速度信号，具体包括：

可选的，在轨道工程车辆的设计寿命的预置时间段内，设定固定时间的采集周期；

在每一个采集周期内，采集轨道工程车辆走行传动部的实时车辆振动加速度信息。

105、根据报警阈值计算公式及实时车辆振动加速度信息，得到实时报警阈值；

本实施例中，将实时车辆振动加速度信息带入到报警阈值计算公式中，可以得到实时报警阈值。

106、根据实时报警阈值得到报警监测阈值，依据报警监测阈值对轨道工程车辆走行传动部进行报警监测识别。

本实施例中，根据实时报警阈值得到报警监测阈值后，系统依据报警监测阈值和实时采集数据比对分析，对轨道工程车辆走行传动部进行监测，进行报警识别。

本发明实施例中，轨道工程车辆走行传动部的监测系统，以轨道工程车辆走行传动部的关键部件(例如：轴箱轴承、齿轮箱、传动轴、空压机等)为重点监测对象，使用加速度传感器实时监测，可实现监测预警、故障诊断，进一步保障行车安全，还降低了操作人员的劳动强度。

对图1中实施例的步骤103的根据初始CI指标，得到报警阈值计算公式进行详细说明，如图2所示，图2为本发明实施例提供的报警阈值计算公式示意图，包括：

201、对初始CI指标进行归一化处理，得到归一化初始CI指标；

本实施例中，CI指标是有时间序列的，对每一个初始CI指标按照时间序列，进行归一化指标表达式处理，归一化指标表达式为：

其中，i＝1,2,...,11，表示CI指标的编号，j＝1,2,...,n表示CI指标的时间序列，CIⁱ表示第i个CI指标，表示第i个CI指标的第j个数值，GCI表示归一化后的CI指标。

202、通过超球体支持向量机将归一化初始CI指标进行融合，得到健康标志HI指标；

本实施例中，通过超球体支持向量机表达式将归一化初始CI指标进行融合，包括：

利用超球体支持向量机表达式：

||X_j-c||²≤r²+ξ_j

其中X为轨道工程车辆投入运行前的输入样本，由GCI构成；c为超球体球心，r为超球体半径，F为正则化系数，ξ_j为松弛变量，引入拉格朗日系数α_i≥0,γ_i≥0，将超球体支持向量机表达式求最小值问题转化为对偶二次规划问题：

其中，X_j、X_k表示不相同的任意输入样本，(X_j,X_K)表示X_j和X_k的内积。引入核函数φ(X)将原始数据映射X到高维空间，为此，用K<X_j,X_k>＝φ(X_j)·φ(X_k)代替(X_j·X_k)，并求解方程，得到以下超球体球心表达式和超球体半径表达式：

再根据某个样本Z，可以得到球心的距离为：

最终得到健康标志(Health indicator，HI)指标表达式：

203、计算得到健康标志HI指标的概率分布函数；

在本实施例中，计算得到健康标志HI指标的概率分布函数，包括：

将HI指标进行M等分，其概率密度函数表达式为：

其中为HI指标的等间隔增量，num[m·ΔHI,(m+1)·ΔHI]为区间[m·ΔHI,(m+1)·ΔHI]之间的HI指标数量，num[min(HI),max(HI)]为HI指标的总数；

根据概率密度函数，得到对应的概率分布函数(probability distributionfunction，PDF)为：

204、根据概率分布函数，得到报警阈值计算公式。

在本实施例中，当概率分布函数PDF_m达到0.999时，对应地HI指标的最小值为报警阈值，报警阈值计算公式为:

HI_alarm＝{min(HI_m)|PDF_m＞＝0.999}。

对图1中实施例的步骤106中，实施例的采集周期为N个，N为大于1的正整数，根据实时报警阈值得到报警监测阈值，并依据报警监测阈值对轨道工程车辆走行传动部进行报警监测识别展开详细说明：

如图3所示，图3为本发明实施例提供的轨道工程车辆走行传动部报警监测识别示意图，包括：

301、根据报警阈值计算公式及初始CI指标，计算得到初始报警阈值，初始报警阈值作为第0个采集周期的实时报警阈值；

本实施例中，在轨道工程车辆投入运行之前，对初始CI指标，根据报警阈值计算公式，得到初始报警阈值作为初始的实时报警阈值。

302、将第M个采集周期与第M-1个采集周期的实时报警阈值进行比较，M为不小于1且不大于N的正整数；

本实施例中，在轨道工程车辆投入运行后，例如，将第一个采集周期生成的实时报警阈值与初始的实时报警阈值进行比较。

303、当第M个采集周期的实时报警阈值大于第M-1个采集周期的实时报警阈值时，将第M个采集周期的实时报警阈值作为报警监测阈值；

本实施例中，以步骤302举例为例，若第一个采集周期生成的实时报警阈值大于初始的实时报警阈值时，将第一个采集周期生成的实时报警阈值作为报警监测阈值。

304、当第M个采集周期的实时报警阈值不大于第M-1个采集周期的实时报警阈值时，将第M-1个采集周期的实时报警阈值作为报警监测阈值；

本实施例中，以步骤302举例为例，若第一个采集周期生成的实时报警阈值小于或等于初始的实时报警阈值时，将初始的实时报警阈值作为报警监测阈值。

305、依据报警监测阈值对轨道工程车辆走行传动部进行报警监测识别。

本实施例中，以报警监测阈值为标准，对下一采样周期的监测数据进行判断，实现轨道工程车辆走行传动部的报警监测。

以上实施例中详细说明了轨道工程车辆走行传动部的监测方法，下面对应用该轨道工程车辆走行传动部的监测系统进行说明。

如图4所示，本发明提供一种轨道工程车辆走行传动部的监测系统，包括：

获取模块401和监测服务器402；

获取模块401，用于在轨道工程车辆投入运行之前，获取轨道工程车辆走行传动部的初始车辆振动加速度信息；

监测服务器402，用于根据初始车辆振动加速度信息，分析得到初始状态标志CI指标；

监测服务器402，用于根据初始CI指标，得到报警阈值计算公式；

监测服务器402，用于当轨道工程车辆投入使用之后，获取轨道工程车辆走行传动部的实时车辆振动加速度信息；

监测服务器402，用于根据报警阈值计算公式及实时车辆振动加速度信息，得到实时报警阈值；

监测服务器402，用于根据实时报警阈值得到报警监测阈值，依据报警监测阈值对轨道工程车辆走行传动部进行报警监测识别。

本发明实施例中，轨道工程车辆走行传动部的监测系统，以轨道工程车辆走行传动部的关键部件(例如：轴箱轴承、齿轮箱、传动轴、空压机等)为重点监测对象，通过获取模块401获取信号，例如，使用加速度传感器采集实时数据，并利用监测服务器402实现监测预警、故障诊断，进一步保障行车安全，还降低了操作人员的劳动强度。

可选的，本发明的一些实施例中，

监测服务器402，还用于根据初始车辆振动加速度信息，进行特征统计得到统计特征，统计特征包括均方根值、峰值、偏斜度、峭度、波形因子、脉冲因子、峰值因子、偏斜度、峭度、重心频率和/或均方根频率；

监测服务器402，还用于计算统计特征，得到初始CI指标。

可选的，本发明的一些实施例中，

监测服务器402，还用于对初始CI指标进行归一化处理，得到归一化初始CI指标；

监测服务器402，还用于通过超球体支持向量机将归一化初始CI指标进行融合，得到健康标志HI指标；

监测服务器402，还用于计算得到健康标志HI指标的概率分布函数；

监测服务器402，还用于根据概率分布函数，得到报警阈值计算公式。

可选的，本发明的一些实施例中，

监测服务器402，还用于在轨道工程车辆的设计寿命的预置时间段内，设定固定时间的采集周期；

监测服务器402，还用于在每一个采集周期内，采集轨道工程车辆走行传动部的实时车辆振动加速度信息。

可选的，本发明的一些实施例中，

采集周期为N个，N为大于1的正整数，

监测服务器402，还用于根据报警阈值计算公式及初始CI指标，计算得到初始报警阈值，初始报警阈值作为第0个采集周期的实时报警阈值；

监测服务器402，还用于将第M个采集周期与第M-1个采集周期的实时报警阈值进行比较，M为不小于1且不大于N的正整数；

监测服务器402，还用于当第M个采集周期的实时报警阈值大于第M-1个采集周期的实时报警阈值时，将第M个采集周期的实时报警阈值作为报警监测阈值；

监测服务器402，还用于当第M个采集周期的实时报警阈值不大于第M-1个采集周期的实时报警阈值时，将第M-1个采集周期的实时报警阈值作为报警监测阈值；

监测服务器402，还用于依据报警监测阈值对轨道工程车辆走行传动部进行报警监测识别。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。