车辆段不落轮镟床作业机械驱动主轴异常检测方法

陈津龙,石 航

(1.苏州市轨道交通集团有限公司,江苏 苏州 215004) (2.中铁第四勘察设计院集团有限公司,湖北 武汉 430063)

机械设备的正常运行对生产和生活的重要性不言而喻。车辆段不落轮镟床是铁路运输行业中的重要设备,其机械驱动主轴的异常检测与维护对于保障铁路运输的效率和安全极为重要。然而,由于现有技术的限制和多方因素的影响,传统的机械驱动主轴异常检测方法存在检测精度不高、实时性不强等问题,导致设备故障漏检或误检,给铁路运输带来一定的安全隐患。

近年来,一些学者针对机械驱动主轴异常检测展开了研究。文献[1]对复杂工况下传动装置状态监测的数据进行采集,并对其进行优化处理,从而提取出数据的峰值、斜率和频率特征,利用聚类算法构建异常检测模型,并对模型进行优化和分析,以实现对机械驱动主轴的异常检测。该方法的弊端是若参数选得不合适,可能导致聚类结果不准确,进而影响异常检测精度。文献[2]首先对获取的原始数据进行数据清洗,提取数据的统计特征和频域特征;然后在随机卷积核的作用下,对提取的特征进行优化处理,利用孤立森林算法构建相应的异常检测模型;最后通过调整模型参数,实现对柱塞泵异常状态的检测。该方法在利用随机卷积核对提取的特征进行优化处理时,涉及到多次迭代,增加了算法复杂度,导致检测效率较低。文献[3]首先将采集到的柱塞泵状……