一种铁路高速轴承运行监测系统

技术领域

本发明涉及轴承参数检测技术领域，尤其涉及一种铁路高速轴承运行监测系统。

背景技术

对于铁道车辆设备来说，作为关键部件的高速轴承需要定期检查以防止因磨耗或破损而引起的异常情况的发生。以往，通常采用利用专业检查人员通过目视来确认各构成部件的磨耗程度及有无破损等的人工检查方式进行定期查验，但是此种方式一来需要反复拆机作业并组装，花费大量劳动，从而导致大幅度增加设备的维护、管理等维护经费的问题的产生；且单纯依靠人工检查其检测的可靠性不佳。

因此，为了消除上述检查方式所发的的异常情况，提出了利用传感器检测在轴承旋转时产生的声音和振动信号，通过分析该信号来判断有无异常的信息；前述分析过程一般由设置在车载机箱主板结构进行存储或者分析(其与传感器输出的接口连接并采集数据)，该监测形式存在一定的问题：其一，作为本地监测端，每一监测位置设置一个监测机构，且为了不影响轴承装置等的振动而需要在距离轴承装置一定距离内的位置上，且由于数量较大，因此不仅需要占用有限的车载空间且每一监测数据包都要进行分析，这就严重占用车载系统的内存运行空间，影响机车正常的运行过程；其二，若是仅在车上完成监测数据采集，由远程中心进行分析，虽然释放了车载系统的内存运行空间，但是难以保证监测过程的实时性不能启动实时监测的目的，存在一定的滞后性，会产生实用性不佳的问题。

发明内容

基于此，本发明特提出了一种铁路高速轴承运行监测系统以解决上述技术问题。

一种铁路高速轴承运行监测系统，其特征在于，包括：

多个数据采集单元，该每一数据采集单元设置轴承监测位置上，用于周期性采集轴承运行状态数据；

第一数据通信单元，配置于所述数据采集单元侧，用于周期性向本地车载终端发送第一通信数据；所述第一通信数据至少包括：某一数据采集单元在某一采样周期内所采集到的轴承运行状态数据以及位置跟踪分析编号，所述位置跟踪分析编号用于表征所述轴承运行状态数据与轴承监测位置的位置信息的绑定关系，即当前的轴承运行状态数据来源于哪个轴承监测位置；

本地车载终端，与多个第一数据通信单元进行通信，其能够以第一通信数据内的身份识别信息为识别标识，为每一接收到的第一通信数据配置独立的模拟运行环境，并基于给定的运行策略对第一通信数据的轴承运行状态数据进行信号检测分析处理以确定是否出现故障；同时本地车载终端还能够同步将所接收到的第一通信数据通过第二数据通信单元发送至远程分析中心并接收远程分析中心下发的故障预测结果，并确定是否需要故障报警；

远程分析中心，通过第三数据通信单元与所述第二数据通信单元通讯，其能够以持续对来自同一身份识别信息的第一通信数据进行故障预测分析，形成故障预测结果后下发。

可选的，在其中一个实施例中，所述数据采集单元包括但不限于下述类型传感器中的一种或者多种组合应用；所述传感器类型包括声发射传感器、基于共振的加速度传感器以应力波能量传感器。

可选的，在其中一个实施例中，所述本地车载终端，能够同时与多个第一数据通信单元进行通信，其在与各个第一数据通信单元进行通信过程中，按照所识别出的识别标识以及数量，为每一识别标识分配出相互独立的模拟运行环境，基于给定的运行策略在各自所分配的模拟运行环境下调用故障特征分析模拟程序，以对进行独立的故障分析过程即对第一通信数据的轴承运行状态数据进行信号检测分析处理以确定是否出现故障。

可选的，在其中一个实施例中，所述本地车载终端为每一识别标识分配出相互独立的模拟运行环境的过程包括：在获取上传的通信应用请求信息即识别标识时，判断是否该识别标识属于预设的运行环境分配列表中的注册用户，是则直接为该用户提供独立的独立运行环境并下发独立运行权限，以便于调用对应的故障特征分析模拟程序；否则将每一未存储在运行环境分配列表中的识别标识标记为注册法用户后再为该用户提供独立的独立本地运行环境并下发独立运行权限。

可选的，在其中一个实施例中，所述本地车载终端，基于给定的运行策略在各自所分配的模拟运行环境下调用故障特征分析模拟程序，以对进行独立的故障分析过程包括：在所述本地运行环境下，确定出待调用的故障特征分析模拟程序对应的程序访问空间主地址，并以识别标识为标记查找出程序访问空间从地址，所述程序访问空间主地址与程序访问空间从地址具有对应的空间映射关系。

可选的，在其中一个实施例中，所述本地车载终端基于Docker技术或者git技术进行本地独立运行环境创建过程。

实施本发明实施例，将具有如下有益效果：

采用了上述技术之后，本发明能够在减少轴承监测结构占用空间的同时，实现不占用原有的本地车载终端运行内存的条件下，分布式并行地在该运行内存下各自独立运行各自故障模拟运行程序，批量化进行模拟仿真，充分利用分布式运行存储带来的速度和敏捷性，有效地提高了监测效率；且将初步的故障分析放在本地模拟运行，将运算复杂的预测分析过程通过远程中心进行预测分析，进一步降低对本地终端的性能需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

其中：

图1为一个实施例中实施技术流程图；

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。可以理解，本发明所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一元件称为第二元件，且类似地，可将第二元件为第一元件。第一元件和第二元件两者都是元件，但其不是同一元件。

在本实施例中，特提出了一种铁路高速轴承运行监测系统，如图1所示，该运行监测系统包括：

多个数据采集单元，该每一数据采集单元设置轴承监测位置上，用于周期性采集轴承运行状态数据；

第一数据通信单元，配置于所述数据采集单元侧，用于周期性向本地车载终端发送第一通信数据；所述第一通信数据至少包括：某一数据采集单元在某一采样周期内所采集到的轴承运行状态数据以及位置跟踪分析编号，所述位置跟踪分析编号用于表征所述轴承运行状态数据与轴承监测位置的位置信息的绑定关系，即当前的轴承运行状态数据来源于哪个轴承监测位置；

本地车载终端，与多个第一数据通信单元进行通信，其能够以第一通信数据内的身份识别信息为识别标识，为每一接收到的第一通信数据配置独立的模拟运行环境，并基于给定的运行策略对第一通信数据的轴承运行状态数据进行信号检测分析处理以确定是否出现故障；同时本地车载终端还能够同步将所接收到的第一通信数据通过第二数据通信单元发送至远程分析中心并接收远程分析中心下发的故障预测结果，并确定是否需要故障报警；

远程分析中心，通过第三数据通信单元与所述第二数据通信单元通讯，其能够以持续对来自同一身份识别信息的第一通信数据进行故障预测分析，形成故障预测结果后下发。

基于上述内容可知，本发明通过分布式并行地轴承监测机制能够在减少轴承监测结构占用空间的同时，实现不占用原有的本地车载终端运行内存的条件下，分布式并行地在该运行内存下各自独立运行各自故障模拟运行程序，批量化进行模拟仿真，充分利用分布式运行存储带来的速度和敏捷性，有效地提高了监测效率；且将初步的故障分析放在本地模拟运行，将运算复杂的预测分析过程通过远程中心进行预测分析，进一步降低对本地终端的性能需求。

其中，在一些具体的实施例中，所述数据采集单元的数量随着需要进行监测的轴承具体位置以及数量确定，即需要保证每一轴承监测位置上均设置对应的数据采集单元以按照给定的采样周期进行周期性采集轴承运行状态数据。优选的，所述轴承运行状态数据包括但不限于：轴承温度信号、振动信号以及应力波等在运行中产生的信息。

在一些更具体的实施例中，所述数据采集单元包括但不限于下述类型传感器中的一种或者多种组合应用；具体的，所述传感器包括温度传感器、声发射传感器或者基于共振的加速度传感器以采集轴承运行过程中的振动信号等；也可以是应力波能量传感器，以采集应力波信号，之所以考虑选择应力波能量传感器是由于应力波信号不受机械振动影响，其信号不仅排除了背景噪声，还具备丰富的高频信号成分(便于反馈内部不同部件的健康状况)以便于后续信号分析程序进行故障分析以及预测；且应力波传感器的监测位置没有具体的方向性要求，仅需保证在监测点位置处使得其只需要从轴承到固定它的外部壳体表面位置有一个传导路径即可，可降低安装和调试所需要的成本、复杂性且无需占用多余的安装空间。

其中，在一些具体的实施例中，第一数据通信单元与数据采集单元唯一对应配置，即其配置于所述数据采集单元侧，用于周期性向本地车载终端发送该数据采集单元所采集到的其所在轴承监测位置上的第一通信数据，所述第一通信数据除了需要包含所在轴承监测位置上的轴承运行状态数据，还需要一并在待发送的第一通信数据数据包内插入预先配置的位置跟踪分析编号，每一轴承监测位置对应唯一的位置跟踪分析编号，用于通过该位置跟踪分析编号表征所述轴承运行状态数据与轴承监测位置的位置信息之间的数据联系即所谓的绑定关系，以便于后续过程跟踪分析该轴承监测位置上的轴承运行状态，或者在远程分析中心进行数据分析后所确定的故障预测结果为预计该位置会发生故障或者已经发生故障，并通过本地车载终端确定是否需要故障报警，同时在本地车载终端上进行故障位置显示提醒操作。在一些更具体的实施例中，按照实际的轴承寿命预警监测需求，确定全部需要进行轴承寿命监测位置，假定数据为N个，同时为每一轴承寿命监测位置配置位置识别信息以给出对应的编码信息，如按照下述顺序设定编码，US

N＝((S&i)│S×i+A)×(S＝(S│(～i)))

其中，S为所在轴承监测位置上的轴承运行状态数据，轴承寿命监测位置(US

其中，在一些具体的实施例中，所述本地车载终端，能够同时与多个第一数据通信单元进行通信，其在与各个第一数据通信单元进行通信过程中，按照所识别出的识别标识(即第一通信数据内的身份识别信息-位置跟踪分析编号)以及数量，为每一识别标识分配出对应的互不干涉、相互独立的模拟运行环境，基于给定的运行策略在各自所分配的模拟运行环境下调用故障特征分析模拟程序，以对进行独立的故障分析过程即对第一通信数据的轴承运行状态数据进行信号检测分析处理以确定是否出现故障。

在一些更具体的实施例中，所述本地车载终端为每一识别标识分配出相互独立的模拟运行环境的过程包括：在获取上传的通信应用请求信息即识别标识时，判断是否该识别标识属于预设的运行环境分配列表中的注册用户，是则直接为该用户提供独立的独立运行环境并下发独立运行权限，以便于调用对应的故障特征分析模拟程序；否则将每一未存储在运行环境分配列表中的识别标识标记为注册法用户后再为该用户提供独立的独立本地运行环境并下发独立运行权限。所述运行环境分配列表为本地车载终端预先为每一注册用户对应识别标识配置各自对应的独立运行数据包，以使得用户在其提供独立的本地运行环境下调用相应的分析程序自主运行，并将运行数据存储在各自对应的程序访问空间地址下。

在一些更具体的实施例中，所述本地车载终端，基于给定的运行策略在各自所分配的模拟运行环境下调用故障特征分析模拟程序，以对进行独立的故障分析过程包括：在所述本地运行环境下，确定出待调用的故障特征分析模拟程序对应的程序访问空间主地址，并以识别标识为标记查找出程序访问空间从地址，所述程序访问空间主地址与程序访问空间从地址具有对应的空间映射关系。

空间映射关系模型为：设定程序访问空间主地址m，m共有32个字节，且程序访问空间从地址n，n共有32个字节，则第一空间映射关系函数为

其中，n

优选的，空间映射关系模型也可以为：设定程序访问空间主地址M，程序访问空间从地址N，则第二空间映射关系函数(下述均以十进制为例)为N＝M+(M&B)│((～M)&A)，A、B为常数，A为Ox10325476，B为Ox98BADCFEL，若M＝Ox67452301则M&B＝0(～M)&A＝10325476进而N＝Ox67452301+Ox10325476＝77777777，以确定程序访问空间主地址与程序访问空间从地址的空间映射关系。

在其中一个实施例中，所述本地车载终端基于Docker技术或者git技术进行本地镜像运行环境创建过程。若采用git技术进行本地独立镜像运行环境创建，所述本地车载终端内本地Git服务程序收到调用指令后，对调用指令进行解析，以获取解析运行环境信息；其包括：软件类别、故障分析软件名称、版本信息等；将解析好的信息封装成数据包，通过内部通信方式发送给本地车载终端的控制单元的适配服务进程；此处提及的数据包，包括：故障分析软件运行参数信息数据包、故障分析软件控制信息数据包等；本地Git服务进程与适配服务进程确定网络通信连接存在后；本地Git服务进程将所述故障分析软件运行参数信息数据包的信息，解析成一个指定的目录结构并确定目录路径，依据故障分析软件控制信息数据包中的操作指令，对指定目录下的可执行程序进行指定操作；完成后，将所获取的数据以数据包的形式，通过适配服务进程返回获取的数据包内容。若采用Dockert技术进行本地独立镜像运行环境创建，所述本地车载终端内本地Docker服务进程在当前系统环境下，获取并执行Docker镜像运行脚本数据包，以为故障分析应用程序提供镜像运行环境，所述Docker镜像运行脚本数据包包括基础操作系统环境下所存储的故障分析应用程序对应的运行过程所涉及的程序访问空间主地址的目录路径以及在所述Docker镜像容器下的所存储的应用程序对应的镜像运行过程所涉及的程序访问空间从地址的目录路径；两个目录路径具有唯一映射关系，故障分析应用程序基于映射关系，从所述程序访问空间主地址的目录路径下映射获得，故障分析应用程序运行后为注册用户提供对应的故障分析服务；故障分析应用程序运行过程中将同步在原有操作系统环境下存储运行过程中产生的所有数据；该运行过程中产生的所有数据文件的存储过程均基于所述映射关系，将所有数据写入到操作系统环境对应的程序访问空间主地址的目录路径下。

优选的，所述故障分析应用程序可以为以SVM算法为识别分析机制的轴承故障损伤分析程序，也可以为基于LMD和Lempel_Ziv指标的为识别分析机制的轴承故障损伤分析程序、基于MRMD识别分析机制的轴承故障损伤分析程序等等。

在一些具体的实施例中，本地车载终端还能够同步将所接收到的第一通信数据通过第二数据通信单元发送至远程分析中心以存储在远程分析中心内进行备份存储，并作为预测分析所需的样本数据，由故障预测程序进行后续分析以获得故障预测结果，所述本地车载终端在接收到远程分析中心下发的故障预测结果后，对该故障预测结果进行分析评估，若确定故障预测结果中标识出某一位置跟踪分析编号对应的故障预测结果存在故障风险(如已经可能存在故障，或者下几个采样周期内可能存在故障等)，则进行故障报警，或进一步在本地车载终端的显示单元的界面上进行故障位置显示提醒。

在一些具体的实施例中，所述远程分析中心，通过第三数据通信单元与所述第二数据通信单元通讯以实时接收第一通信数据，并基于用户身份信息即位置跟踪分析编号，对该本地车载终端上传的全部第一通信数据进行分类存储(同一位置跟踪分析编号即为同一类别，即可确定出可进行数据关联)，以便于远程分析中心内调用内部预存的故障预测程序进行实时进行监控分析管理。在一些更具体的实施例中，针对同类别用户的各个运行数据类型进行再次分类存储，如按照轴承温度信号、振动信号以及应力波信号进行再次分类或者添加数据关联关系表，按照信号类别给出每一信号类别与其他用信号类别可进行数据关联整合的关联关系映射表，并基于该关联关系映射表进行数据关联整合并综合分析。

在一些具体的实施例中，所述远程分析中心，也能够基于本地车载终端相同的独立分布式控制原理，对内部运行环境进行镜像分配处理，并持续对来自同一身份识别信息的第一通信数据进行故障预测分析，形成故障预测结果后下发，其包括：1、为每一本地车载终端注册用户分配唯一的分配标识码即位置跟踪分析编号，并根据各个位置跟踪分析编号以及编号数量，以确定主进程的主访问空间地址以及从进程的数量；2、基于预设的空间映射关系表，为每一从进程分配从访问空间地址；3、依次分配主进程与从进程的数据运行关系链并进行数据存储，每一分配主进程与从进程的数据运行关系链并进行数据存储具体包括将主进程内待运行的镜像数据，迁移至从进程内运行并将运行过程中的运行数据按照给定的空间映射关系复制至主进程内进行封装整理成数据包，并将各个数据包拼接成一个存储目录路径，基于存储目录路径，故障预测程序能自主进行预测分析操作，将所获的故障预测结果同步下发(故障预测结果需添加位置跟踪分析编号，以便于本地车载终端分析处理)。

优选的，所述故障预测程序可以是基于PSO算法优化支持向量机参数的故障预测算法模型所形成的程序，也可以是基于聚类方法所获得的轴承损伤类型设计学习模型，亦或是栈式稀疏加噪自编码深度神经网络的滚动轴承损伤程度诊断学习模型。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。