一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法，其步驟為：一、高速鐵路鋼軌上安裝振動和聲學(xué)傳感器，結(jié)合無線節(jié)點處理器構(gòu)成一個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，實時測量鋼軌振動信號和聲頻信號；二、根據(jù)軌道實際結(jié)構(gòu)，采用有限元方法構(gòu)建軌道振動模型和聲學(xué)模型，得到典型鋼軌傷損的振動和聲頻信號；三、利用希爾伯特-黃變換對信號進行預(yù)處理；四、融合振動和聲學(xué)信號建立振動、聲頻和傷損種類三維張量；五、利用非負張量分解提取傷損種類特征系數(shù)；六、利用相關(guān)向量機建立傷損識別規(guī)則并對實時測量信號進行分類，確定傷損類型。本發(fā)明實現(xiàn)了高速鐵路鋼軌傷損實時檢測，保障高速鐵路安全運行。
【專利說明】一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種高速鐵路鋼軌傷損的檢測方法，尤其是一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著我國鐵路運輸?shù)拇罅ㄔO(shè)，特別是高速鐵路的飛速發(fā)展，鐵路運輸?shù)陌踩@得越來越重要。由于傷損檢測速度的限制，傳統(tǒng)的超聲傷損探測技術(shù)及模式無法滿足高速鐵路的探傷要求，新型高速鐵路探傷技術(shù)的研究迫在眉睫。
[0003]鋼軌在使用的過程中，會發(fā)生折斷、裂紋及其它傷損形式，即為鋼軌傷損。鋼軌傷損是斷軌的主要原因，是影響行車安全的重要隱患，列車出軌事故主要由鋼軌斷裂產(chǎn)生。列車在加速和制動過程中以及通過鋼軌接縫、彎道和道岔時，長期產(chǎn)生對鋼軌的強烈摩擦、擠壓、彎曲和沖擊，鋼軌極易產(chǎn)生疲勞裂紋，裂紋一旦產(chǎn)生就易于快速擴展，從而造成鋼軌折斷等重大惡性事故。高速列車對鋼軌的摩擦、擠壓、彎曲和沖擊等作用更加突出，使其產(chǎn)生裂紋的概率大大增加，而且從裂紋發(fā)展到鋼軌斷裂的速度更快。為了保證高速鐵路的安全運行，必須縮短高速鐵路的檢測周期。另外高速鐵路的行車密度大、車速高，現(xiàn)有的以大型探傷車為主、小型探傷儀為輔的鐵路鋼軌探傷模式對鋼軌進行檢測時將占用高鐵線路，嚴重的影響了列車運行的效率。同時，小型鋼軌探傷儀也只能進行局部范圍內(nèi)有限的檢測。傳統(tǒng)的探傷方式很難滿足高速鐵路的需求，為此必須盡快開發(fā)快速、準確、實時的高速鐵路探傷技術(shù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法，實時、準確的獲取鋼軌傷損信息。
[0005]本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的:
[0006]步驟一:在高速鐵路軌道鋼軌上安裝振動傳感器和聲學(xué)傳感器，結(jié)合無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點處理器相連構(gòu)成一個高速鐵路沿線的分布式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，對鋼軌振動信號和聲頻信號進行實時采集；
[0007]步驟二:根據(jù)軌道實際結(jié)構(gòu)，采用有限元方法構(gòu)建軌道振動模型和聲學(xué)模型，得到典型鋼軌傷損的振動和聲頻信號；
[0008]步驟三:利用希爾伯特-黃變換對采集到的信號進行預(yù)處理，獲得信號的希爾伯特邊際譜；
[0009]步驟四:融合振動和聲學(xué)信號建立振動、聲頻和傷損種類三維張量；
[0010]步驟五:利用非負張量分解方法對三維張量進行分解，提取典型鋼軌傷損的傷損種類特征系數(shù)；
[0011]步驟六:使用步驟五提取的傷損特征系數(shù)對相關(guān)向量機進行訓(xùn)練，建立傷損識別規(guī)則并對實時測量到的振動和聲頻信號進行分類，確定傷損類型。
[0012]由于鋼軌傷損會帶來振動信號和聲頻信號的變化，這些信號中包含著傷損的信息，本發(fā)明通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實時檢測軌道鋼軌傷損的振動和聲頻信號，利用希爾伯特-黃變換(Hi Ibert一Huang Transform, HHT)進行信號預(yù)處理、非負張量分解(Non—negativeTensor FactoriZation,NTF)進行多維數(shù)據(jù)的特征提取和相關(guān)向量機(RelevanceVector Machine, RVM)對傷損進行識別分類，快速、準確獲取鋼軌傷損實時信息，從而保障高速鐵路的安全運行。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點:
[0013](I)針對目前鋼軌的探傷方式多為探傷車和探傷儀，本發(fā)明通過建立軌道沿線探傷無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對高速鐵路鋼軌傷損狀況的實時監(jiān)測；
[0014](2)通過建立鋼軌有限元模型以獲得各種典型傷損情況下的特征信號，用于建立相應(yīng)的鋼軌傷損分類器，為實測信號的傷損分類提供傷損判斷準則；
[0015](3)充分發(fā)揮HHT分析非線性、非平穩(wěn)信號的高效性，對信號進行預(yù)處理，以減少傳輸數(shù)據(jù)量，提高節(jié)點工作效率；
[0016](4)結(jié)合振動和聲頻信號構(gòu)造多維信號張量進行傷損特征系數(shù)提取，相對于單一使用一種類型的信號能更有效的提取隱含在數(shù)據(jù)中具有識別能力的特征，提高識別的準確性。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1為本發(fā)明的流程圖；
[0018]圖2為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0019]圖3為希爾伯特-黃變換(HHT)流程圖；
[0020]圖4為振動和聲頻信號構(gòu)建二維信號不意圖；
[0021]圖5為振動信號、聲頻信號和傷損種類三維張量構(gòu)建示意圖；
[0022]圖6為非負張量分解流程圖；
[0023]圖7為建立的軌道鋼軌有限元模型；
[0024]圖8為HHT分解后的各階MF和殘差。
【具體實施方式】
[0025]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步的說明，但并不局限于此，凡是對本發(fā)明技術(shù)方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍，均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍中。
[0026]【具體實施方式】一:本實施方式提供了一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法，如圖1所示，共分為六個步驟，具體步驟如下:
[0027]步驟一:在高速鐵路軌道鋼軌上安裝振動傳感器和聲學(xué)傳感器，結(jié)合無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點處理器構(gòu)成高速鐵路沿線的分布式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，對鋼軌振動信號和聲頻信號進行實時米集。
[0028]用于高速鐵路探傷的分布式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)包含兩類傳感器:振動傳感器和聲學(xué)傳感器。振動傳感器主要用于軌道垂直振動信號的采集，以獲取有無列車經(jīng)過時軌道自身以及列車經(jīng)過時輪軌相互作用所產(chǎn)生的各種振動信號，同時也包含鋼軌傷損所引起的振動特性變化；聲學(xué)傳感器主要用于軌道列車經(jīng)過時的聲頻的信號采集，它既包含各種振動所引起的噪聲信號，也包含列車經(jīng)過時輪軌之間的鋼軌傷損信息。
[0029]若干個振動傳感器和聲學(xué)傳感器安裝在鋼軌側(cè)部，將兩種傳感器連接到無線節(jié)點處理器，在列車經(jīng)過時，振動傳感器對列車激勵產(chǎn)生的垂向軌道振動信號進行采集，聲學(xué)傳感器采集包含輪軌聲頻特征的信息，無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點處理器對采集到的振動信號和聲頻信號進行預(yù)處理，并通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到信息處理中心或巡檢探傷車，無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點處理器同時還將負責(zé)有無列車時節(jié)點的工作狀態(tài)控制，以便節(jié)省能源、延長節(jié)點的使用壽命。信息處理中心或巡檢探傷車將接收到的信號通過傷損識別規(guī)則方法進行分類，判斷傷損的種類。其整個系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。
[0030]步驟二:根據(jù)軌道實際結(jié)構(gòu)，采用有限元方法構(gòu)建軌道振動模型和聲學(xué)模型，得到典型鋼軌傷損的振動和聲頻信號。
[0031]采用有限元建模方法建立鋼軌三維有限元模型(圖7)，得到典型傷損的振動和聲頻信號，為鋼軌傷損識別分類器的建立提供了樣本數(shù)據(jù)，為實測信號的傷損分類提供傷損判斷準則。有限元模型需要選擇合適的時間分辨率和空間分辨率，其時間間隔和單元長度公式如下:
【權(quán)利要求】
1.一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法，其特征在于所述方法步驟如下: 步驟一:在高速鐵路軌道鋼軌上安裝振動傳感器和聲學(xué)傳感器，結(jié)合無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點處理器相連構(gòu)成一個高速鐵路沿線的分布式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，對鋼軌振動信號和聲頻信號進行實時采集； 步驟二:根據(jù)軌道實際結(jié)構(gòu)，采用有限元方法構(gòu)建軌道振動模型和聲學(xué)模型，得到典型鋼軌傷損的振動和聲頻信號； 步驟三:利用希爾伯特-黃變換對采集到的信號進行預(yù)處理，獲得信號的希爾伯特邊際譜； 步驟四:融合振動和聲學(xué)信號建立振動、聲頻和傷損種類三維張量； 步驟五:利用非負張量分解方法對三維張量進行分解，提取典型鋼軌傷損的傷損種類特征系數(shù)； 步驟六:使用步驟五提取的傷損特征系數(shù)對相關(guān)向量機進行訓(xùn)練，建立傷損識別規(guī)則并對實時測量到的振動和聲頻信號進行分類，確定傷損類型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法，其特征在于所述步驟一的具體步驟如下: 若干個振動傳感器和聲學(xué)傳感器安裝在高速鐵路軌道鋼軌側(cè)部，并將兩種傳感器連接到無線節(jié)點處理器構(gòu)成一個高速鐵路沿線的分布式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，在列車經(jīng)過時，振動傳感器對列車激勵產(chǎn)生的垂向軌道振動信號進行采集，聲學(xué)傳感器采集輪軌聲頻特征的信息，并將采集到信號進行預(yù)處理后通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到信息處理中心或巡檢探傷車。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法，其特征在于所述步驟二中，采用有限元建模方法建立鋼軌三維有限元模型，得到典型傷損的振動和聲頻信號。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法，其特征在于所述步驟三的具體步驟如下: 步驟I)、找出振動或者聲頻信號x(t)的極大值和極小值； 步驟2)、通過三次樣條插值方法分別生成信號的局部極大值和局部極小值包絡(luò)； 步驟3)、將信號的局部極大值包絡(luò)和局部極小值包絡(luò)相加求平均，得到局部包絡(luò)均值m(t)； 步驟4)、從信號中減去局部包絡(luò)均值:h (t) =x (t) -m (t)； 步驟5)、判斷h(t)是否滿足IMF的條件:條件一、在整個函數(shù)中，極值點的數(shù)目與穿越零點的數(shù)目相等，或者只相差I(lǐng) ;條件二、在任意時刻，由極值包絡(luò)線所定義的包絡(luò)均值為零；如果滿足，得到第一個MF C1 (t)，同時定義殘差項(t) =x (t) -C1 (t)，執(zhí)行步驟6)，如果不滿足，將信號h(t)執(zhí)行步驟I)到步驟4)； 步驟6)、將殘差作為待分解的信號繼續(xù)應(yīng)用上述篩選過程分解出各個頂Fci (t)，i=l,…，n，分解至r為常函數(shù)、單調(diào)函數(shù)或只具有一個極值點的函數(shù)時，分解結(jié)束，得到x(t)如下形式的分解JW = ZL1 c.(0 +「，其中，殘差項r代表了信號x(t)的基本趨勢； 步騾7)、對上述得到的x(t)分解形式進行希爾伯特變換，構(gòu)造解析信號，表示為極坐標形式，并取實部，得希爾伯特譜H(W，t):
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法，其特征在于所述步驟四的具體步驟如下: 步驟I)、振動傳感器對鋼軌上傷損振動信號進行測量，記為:Xl，并對其進行HHT變換得到希爾伯特邊際譜，記為:f\ ;聲學(xué)傳感器對鋼軌上傷損聲頻信號進行測量，記為:x2，并對其進行HHT變換得到希爾伯特邊際譜，記為:f2 ； 步驟2)、每個fi; (i=l，2)都是一維的信號，利用振動和聲頻的這2個一維信號構(gòu)建出一個二維信號記為:Xviteti°nX_stie，其中vibration代表振動信號值、acoustic代表聲頻信號值； 步驟3)、根據(jù)不同的傷損情況，即傷損種類構(gòu)建信號的第三維，記為:xVib—ustieXelass，其中Vibration代表振動信號值、acoustic代表聲頻信號值、class代表傷損種類。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法，其特征在于所述步驟五的具體步驟如下: 三維張量信號表示為:xvib?ti?Xa_stieXelass=GxiA(1)X2A(2)X3A(3)，其中 G，A(1), A(2)，A(3) > 0，進行非負張量分解，其步驟如下: 步驟I)、隨機初始化Αω(η=1，2，3)，計算最小化的最小均方誤差 Cnew=I |Χω-ΑωΖωτ| I2，其中:為原始信號…Xcl.、
7.根據(jù)權(quán)利要求1、4、5或6所述的一種基于振動和聲頻復(fù)合信號的高速鐵路鋼軌傷損實時檢測方法，其特征在于所述步驟六的具體步驟如下: 步驟I)、利用步驟二得到的典型傷損的振動和聲頻信號，并結(jié)合步驟三、步驟四和步驟五的信號處理方法得到特征向量系數(shù)；步驟2)、利用步驟I)的特征向量系數(shù)進行相關(guān)向量機訓(xùn)練，得到具有傷損識別分類的相關(guān)向量機，建立傷損識別規(guī)則； 步驟3)、通過軌道的分布式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，測量列車激勵下的鋼軌振動信號和聲頻信號，并對這些信號利用步驟三、步驟四和步驟五計算信號特征系數(shù)； 步驟4)、利用步驟2)中得到相關(guān)向量機對步驟3)中得到的信號特征系數(shù)進行分類，識別該實時測量信號的 傷損類型。
【文檔編號】G01N29/04GK103808801SQ201410093836
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2014年3月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月14日
【發(fā)明者】沈毅, 章欣, 王艷, 馮乃章, 孫明健 申請人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)