提出了一种基于智能传感器技术的铁路轴温监测系统。引入灰度模型算法结合最小二乘法偏移原理,提出了融合权重参数的二乘灰度模型列车轴温分析及预警算法,有效解决了原始算法于极值点大概率误差过大的问题,提升了短时间预测的准确度。对比实验结果显示,该算法可以有效监测列车轴温,故障预警的准确率对比其他算法平均提高了7%左右,平均误差小于2%,具备较高的工程研究及应用推广价值。

轴温是识别列车故障的关键指标之一,实时监测轴温变化并对故障及时预警对车辆检修、机车行车安全具有重要意义。在温度采集方面,采用射频识别(RFID)标签实现无源温度监测,分别设置数字信号处理芯片以及射频芯片控制信号的收发,实时、准确采集货运机车的轴温。在预警算法方面,采用回归系数算法进行车轴故障预警,结合采集的轴温变化数据,分析影响温度的成分因子,并经过特征降维处理后与温差实现多元线性回归拟合运算,获得回归系数后,使用改进的支持向量机模型进行故障预警。实验结果显示,该预警算法可以结合机车的运行速度、工况环境等,实现对故障的综合判断并预警,预警准确率可达97.67%。