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申请/专利权人：卡斯柯信号有限公司

摘要：本发明涉及一种列车ATO控车故障检测方法、装置、设备及介质，该方法包括以下步骤：步骤S1、建立ATO控车内部预测模型；步骤S2、建立列车运行时的虚拟阻力模型；步骤S3、使用卡尔曼滤波估计虚拟阻力；步骤S4、基于直方图技术统计无故障时虚拟阻力分布；步骤S5、对列车运行时的虚拟阻力估计值进行滑动平均；步骤S6、当虚拟阻力平均值异常时给出ATO控车预警。与现有技术相比，本发明具有能够实时地从ATO角度对列车运行过程中牵引制动单元故障做出预警，同时能够定量给出故障等级等优点。

主权项：1.一种列车ATO控车故障检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、建立ATO控车内部预测模型；步骤S2、建立列车运行时的虚拟阻力模型；步骤S3、使用卡尔曼滤波估计虚拟阻力；步骤S4、基于直方图技术统计无故障时虚拟阻力分布；步骤S5、对列车运行时的虚拟阻力估计值进行滑动平均；步骤S6、当虚拟阻力平均值异常时给出ATO控车预警；所述的步骤S1具体为：所述ATO控车内部预测模型用一阶时延模型来描述，连续系统模型的参数公式如1所示： 其中，Μs是ATO输出控制等级μt的拉氏变换表达式，Fs是ATO控车内部预测模型加速度ft的拉氏变换表达式，K是稳态增益，T是系统响应时间，τ是系统纯延时；引入零阶保持器，对上述连续系统时延模型进行Z变换，车载ATO控制周期是TA，得到ATO软件使用的内部预测模型，如公式2所示：fk＝alpha*fk-1+K*1-alpha*μk-n-12其中，fk是ATO控车内部预测模型加速度ft的离散表达式，μk-n-1是输出控制等级μt的离散表达式，alpha是离散时间常数，计算公式如下：alpha＝exp-TAT3n是控制周期的整数倍纯延时，计算公式如下：n＝floorτT4其中floor运算的含义是向下取整，下标k、k-1和k-n-1表示ATO控制时刻，省略了控制周期TA；所述的步骤S2具体为：建立列车动力学方程，计算公式如下；ft+gt+rt＝at5其中ft是ATO控车内部预测模型加速度，gt是列车车身范围由于重力作用引起的等效坡度加速度，rt是列车运行过程中的虚拟阻力加速度，at是列车加速度；为简化计算，认为每个时刻的虚拟阻力值是恒定的，把速度vt和虚拟阻力rt作为状态变量，因此有如下公式， 其中表示列车加速度at，是阻力的变化率；按照ATO控制周期进行离散化，得到如下状态空间形式表示的方程， 其中uk表示预测模型加速度和坡度加速度之和，TA为车载ATO的控制周期，vk表示估计的列车速度，rk表示估计的虚拟阻力；所述的步骤S3具体为：先建立动态过程模型及测量过程模型，动态过程模型如公式8所示，xk＝Axk-1+Buk-1+wk8其中，xk是状态向量，vk表示估计的列车速度，rk表示估计的虚拟阻力，A是状态转移矩阵，TA为车载ATO的控制周期，B是控制输入矩阵，uk-1表示k-1时刻的预测模型加速度和坡度加速度之和，wk是过程噪声向量，ω1表示估计速度噪声，ω2表示估计虚拟阻力噪声；测量过程模型如公式9所示，zk＝Hxk+υk9其中，zk表示测量到的列车速度，H表示测量矩阵，H＝[10]，υk表示测量噪声；基于卡尔曼滤波算法的估计过程如公式10所示， 其中，xk表示状态向量， 表示预估状态向量，P表示状态向量的误差协方差矩阵，初始取值为二维单位矩阵， 表示预估状态向量的误差协方差矩阵，Q表示过程噪声协方差矩阵，这里Q取值R表示测量噪声方差，这里R取值0.2，K表示卡尔曼增益，I2×2表示二维单位矩阵，A′、H′分别表示状态转移矩阵A和测量矩阵H的转置矩阵；通过公式10的计算，从含有噪声的、存在建模不确定因素的动力学模型计算结果中获得相对平稳的、能够反映列车控车异常状态的虚拟阻力；所述的步骤S4具体为：首先统计列车无故障运行记录，对虚拟阻力估计值使用直方图技术获得相应的频率分布，再基于核密度估计方法获得虚拟阻力的概率密度函数，最后得到列车正常运行时的虚拟阻力阈值；所述的步骤S5中的滑动平均计算如下： 其中表示估计虚拟阻力的滑动平均值，m是滑动窗口周期，rk-j表示k-j时刻的虚拟阻力估计值。

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