專利名稱：一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及列車安全信號(hào)檢測(cè)與處理及安全行駛監(jiān)測(cè)技術(shù)，具體涉及一種基于振 動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法。
背景技術(shù)：
隨著高速鐵路的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的超聲傷損探測(cè)技術(shù)由于傷損探測(cè)速度的限制無(wú) 法滿足高速鐵路的探傷要求，需求探索新型高速鐵路探傷技術(shù)。鋼軌在使用的過(guò)程中，會(huì)發(fā)生折斷、裂紋及其它影響和限制鋼軌使用性能的傷損 形式，即為鋼軌傷損。鋼軌傷損的種類很多，常見的有磨耗、剝離及軌頭核傷、軌腰螺孔裂紋 等。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(dòng)過(guò)程中以及通過(guò)鋼軌接縫、彎道和道岔時(shí)，對(duì)鋼軌造成強(qiáng)烈的摩 擦、擠壓、彎曲和沖擊作用，它們的長(zhǎng)期反復(fù)作用，鋼軌極易產(chǎn)生疲勞裂紋，裂紋一旦產(chǎn)生就 易于快速擴(kuò)展，從而造成鋼軌折斷等重大惡性事故。高速列車對(duì)鋼軌的摩擦、擠壓、彎曲和 沖擊等力作用更加突出，因此高速鐵路鋼軌更容易產(chǎn)生裂紋，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(yùn)行，必須縮短高速鐵路的檢測(cè)周期，同時(shí)由于高速 鐵路的行車密度大、車速高，傳統(tǒng)的探傷速度很難滿足高速鐵路的需求。目前基于超聲波的鋼軌探傷依然是在軌探傷的主要設(shè)備，絕大多數(shù)研究集中在如 何對(duì)現(xiàn)有超聲探傷儀的檢測(cè)速度的提高和功能增強(qiáng)上。國(guó)外鋼軌探傷主要使用大型探傷車，小型設(shè)備一般只用來(lái)復(fù)查大型探傷車的檢測(cè) 結(jié)果。探傷車探傷速度大多在20-50km/h。德國(guó)、美國(guó)、法國(guó)、澳大利亞、俄羅斯等國(guó)都可以 設(shè)計(jì)和生產(chǎn)鋼軌探傷車，比較典型的如美國(guó)Pandrol Jackson公司的SYS1000。Sperry公 司研制的鋼軌探傷車，具有超聲和磁感兩個(gè)互補(bǔ)的測(cè)試系統(tǒng)，既可以連續(xù)探傷，也可以停頓 探傷，該車的缺陷探測(cè)的可靠性大于90%。Harsco公司的新系統(tǒng)10K利用了最新的技術(shù)，使 探傷更迅速、更靈活，兩項(xiàng)新技術(shù)分別是利用陣列技術(shù)的自動(dòng)對(duì)中技術(shù)和利用側(cè)打換能器 來(lái)探測(cè)軌頭垂直劈裂。Dapco公司研制的探傷車將高速計(jì)算機(jī)和模式識(shí)別與分類方面的人 工智能技術(shù)結(jié)合在一起，同時(shí)利用全球定位系統(tǒng)使缺陷的定位更準(zhǔn)確。俄羅斯近幾年研制 了 “ABNK0H-01”型超聲波探傷車，它從發(fā)聲原理、接收和判傷方法與俄舊式探傷車不同，能 較好地檢出螺孔裂紋和軌底疲勞裂紋，該型號(hào)探傷車將逐步替代俄舊式探傷車。一些針對(duì) 于高速鐵路傷損探測(cè)的新技術(shù)也已在歐美一些高等學(xué)校開始探索性研究工作，如美國(guó)賓夕 法尼亞州立大學(xué)和英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院等開展的低頻表面波裂紋傷損檢測(cè)和激光超聲檢測(cè) 技術(shù)等。在我國(guó)，鐵路是最早開展無(wú)損檢測(cè)工作的部門之一，1950年鐵道部引進(jìn)瑞士生產(chǎn) 的共振式超聲波探傷儀檢查鋼軌，是公認(rèn)的我國(guó)超聲波探傷的開端。經(jīng)過(guò)50多年的努力， 鋼軌探傷已取得長(zhǎng)足發(fā)展，經(jīng)國(guó)內(nèi)與國(guó)外合作，己經(jīng)能生產(chǎn)大型探傷車，并開發(fā)研制了一系 列探傷小車，還先后制定了鋼軌探傷儀和專用探頭的技術(shù)條件以及鋼軌探傷管理規(guī)則等。目前，我國(guó)鋼軌的探傷主要采用超聲波檢測(cè)方法，設(shè)備主要有大型探傷車和小型探傷儀。存在的主要問題有(1)手推式人工探傷小車探傷作業(yè)效率低。其檢測(cè)速度一般 為纊3mk/h，每天的作業(yè)量為一個(gè)區(qū)間(一般為7-10km)。這種手推式探傷小車，探傷速度 太低，不能適應(yīng)高速運(yùn)營(yíng)要求；(2)手工鋼軌探傷作業(yè)方式需要投入大量的人力；(3)與 手推式鋼軌探傷小車相比，進(jìn)口大型探傷車檢測(cè)軌頭核傷的靈敏度要低10dB左右，檢出率 低，誤判率高。而隨著列車速度的提高，核傷成為影響運(yùn)輸安全的巨大隱患，對(duì)核傷的檢出變得 更為重要。歐美等國(guó)鋼軌中的核傷主要是由于白點(diǎn)造成的，核傷主要存在于鋼軌軌頭中央； 而我國(guó)鋼軌的核傷主要是由于夾雜和表面擦傷等引起的，又多存在于軌頭內(nèi)側(cè)，現(xiàn)有探傷 設(shè)備很難檢測(cè)。傅立葉變換是傳統(tǒng)的信號(hào)分析方法，是一種全局的變換，所處理的信號(hào)需要滿足 線性、平穩(wěn)性和Dirichlet等條件。而對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)，目前較常用的分析方法有短時(shí)傅立 葉變換、Wigner-Ville分布、小波分析等，它們都是以傅立葉變換為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的，因此 同樣受到傅立葉變換局限性的影響。短時(shí)傅立葉變換算法簡(jiǎn)單，但依賴于傳統(tǒng)的傅立葉譜 分析，并且窗函數(shù)尺寸固定，所以必須假設(shè)待分析數(shù)據(jù)是分段平穩(wěn)的，而這種假設(shè)一般很難 被證明；Wigner- Ville分布克服了短時(shí)傅立葉變換的部分缺點(diǎn)，但在分析多分量信號(hào)時(shí)， 存在著嚴(yán)重的干擾項(xiàng)，限制了其使用范圍；小波分析實(shí)際上是一種可調(diào)窗的傅立葉譜分析 方法，是目前流行的非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)分析方法，但由于小波分析的結(jié)果嚴(yán)重的依賴小波基 函數(shù)的選取，因此不同的信號(hào)往往需要采用不同的小波基函數(shù)，從而限制其有效地應(yīng)用。希爾伯特-黃變換(Hilbert-HuangTransform - HHT)是 1998 年由在 NASA 工作 的美籍華人科學(xué)家Norden E. Huang提出的一種依據(jù)數(shù)據(jù)本身的時(shí)間尺度特征來(lái)對(duì)信號(hào)進(jìn) 行分解的方法，與傅立葉及小波等依賴于先驗(yàn)函數(shù)基的分解方法相比，有效地克服了傅立 葉變換中測(cè)不準(zhǔn)原理的限制，更適用于處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)，從而可以獲得信號(hào)任意時(shí) 刻的頻率分布，提供更高的時(shí)頻域分辨能力。HHT認(rèn)為任何信號(hào)都是由基本信號(hào)——本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function -IMF)相互疊加組成。基于這樣的思想，提出信號(hào)分析或特征提取可以分成兩個(gè)步驟，即
經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition - EMD)就是把復(fù)雜的信號(hào)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)?態(tài)分解方法分解成若干個(gè)IMF ；
希爾伯特譜分析(Hilbert Spectrum Analysis - HSA)對(duì)IMF進(jìn)行變換，得到每一 個(gè)隨時(shí)間變化的瞬時(shí)頻率和振幅，雖后求得時(shí)間_頻率_振幅的三維譜分布，稱為Hilbert譜。這一方法已在實(shí)際中得到了有效的應(yīng)用，其信號(hào)分解過(guò)程由信號(hào)本身驅(qū)動(dòng)，具有 完全自適應(yīng)性，并且分解所得的IMF分量信號(hào)具有物理可實(shí)現(xiàn)性，更符合客觀世界的實(shí)際 情況。由于HHT面對(duì)非線性非平穩(wěn)信號(hào)，因此在分類時(shí)需要進(jìn)行非線性相關(guān)分 析。相關(guān)性分析一直以來(lái)是數(shù)據(jù)分析、故障診斷的常用方法。最常用的是線性相關(guān)系 數(shù)，然而線性相關(guān)系數(shù)只能精確度量變量之間的線性相關(guān)程度，這就意味著即使變量、
T有著強(qiáng)的非線性相關(guān)性(二次關(guān)系)，度量結(jié)果仍存在/^=0。因此，人們采用互信息 (Mutual Informational)來(lái)度量變量之間的非線性相關(guān)性?；バ畔⑹且环N廣義的相關(guān)性 度量方法，它可以描述任何的相互關(guān)系，既包括線性的，也包括非線性的。但是，從互信息的定義中可以看出，它的值并不是在一個(gè)確定的閉區(qū)間內(nèi)，這一點(diǎn)與相關(guān)系數(shù)表示線性相關(guān) 性的方式不同，相關(guān)系數(shù)以閉區(qū)間W，l]中的值來(lái)表示兩個(gè)變量間線性相關(guān)的程度，其中0 表示最弱的線性相關(guān)，1表示最強(qiáng)的。因此，考慮兩個(gè)離散變量JT和r，變量取值的個(gè)數(shù)設(shè) 為*，該值通常由可以獲得的數(shù)據(jù)的量來(lái)確定；變量可取的狀態(tài)數(shù)設(shè)為i。狀態(tài)的分布由以 下的方式來(lái)確定
1)將變量I和:r的數(shù)據(jù)分別按大小順序排列；
2)變量對(duì)I和r分布網(wǎng)格劃分為6個(gè)JV7A個(gè)值組成的狀態(tài)；
3)將變量對(duì)x^llj (x^^),……，放入ftxfi的二維狀態(tài)格中。 經(jīng)過(guò)以上處理之后，對(duì)于變量I和:T的任意狀態(tài)i，其概率為Ff =雙身/雙變
量JT和y的聯(lián)合概率為Pu =、IN，其中II,是在第個(gè)二維狀態(tài)格中變量對(duì)的個(gè)數(shù)。 則非線性相關(guān)系數(shù)定義為
r(x； T)^ir(x)+ir(r)-Hr(x, r)⑴
其中，為變量f改進(jìn)的信息熵，其定義如下
b
HT{X)二 -Pi(2)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)于高速列車鐵軌損傷的存在性和程度判斷困難的問題，通過(guò)結(jié)合經(jīng)驗(yàn) 模態(tài)分解和相關(guān)性分析，提出一種自適應(yīng)的快速診斷方法，即基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)HHT分 析和瞬時(shí)頻率特征提取的高速列車軌道探傷方法。本發(fā)明的目的是通過(guò)以下具體方法實(shí)現(xiàn) 的
步驟一采集振動(dòng)傳感器和聲頻傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)，并分別進(jìn)行 濾波處理，得到反映軌道傷損、軌道固有頻率以及與列車運(yùn)行相關(guān)的振動(dòng)信號(hào)和噪聲信 號(hào)；
所述振動(dòng)傳感器和聲頻傳感器安裝在待檢測(cè)的列車軌道段中的測(cè)試點(diǎn)位置，所述振動(dòng) 傳感器和聲頻傳感器分別用于采集列車軌道的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)，
步驟二 采用信號(hào)分解或頻率分析方法，提取振動(dòng)和聲頻信號(hào)所包含的各種與傷
損、振動(dòng)及噪聲相關(guān)的信息特征，分別獲得振動(dòng)信號(hào)特征信息和聲頻信號(hào)特征信息 ca ,進(jìn)而獲得振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣1廠和聲頻信號(hào)的IMF矩陣
⑴)=L…， ；
步驟三采用非線性相關(guān)分析方法分別分析步驟二獲得的振動(dòng)信號(hào)的IMF矩 陣C vJ 0)和監(jiān)督振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣F衫、聲頻信號(hào)的IMF矩陣cai (/)與監(jiān)督聲頻信號(hào)的IMF矩陣^如(^),分別獲得振動(dòng)信號(hào)的非線性相 關(guān)系數(shù)曲線NCC {C^i^.C^-Q ))和聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線
NCC{Cai{t)3Csi (0) ’
步驟四、分別分析步驟三獲得的兩條非相關(guān)性曲線信息，分別獲得兩條非線性相關(guān)系 數(shù)曲線的最小值，獲得振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值i^CC”*、和聲頻信號(hào)的非線
性相關(guān)系數(shù)最小值YCCd* ；
步驟五、將獲得的振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值C中所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣
中的信息、和聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣中的信息
進(jìn)行數(shù)據(jù)遜合獲得損傷系數(shù)S ；在經(jīng)驗(yàn)列車軌道的鐵軌傷存在程度表中查詢獲得與獲得 的損傷系數(shù)ff最接近的數(shù)據(jù)，最終確定待檢測(cè)的列車軌道段的損傷程度。針對(duì)于如何解決高速輪軌列車的傷損探測(cè)問題，我們注意到
列車輪軌和軌道相互作用既有滾動(dòng)又有摩擦，是一個(gè)較為復(fù)雜的耦合動(dòng)力學(xué)問題。列 車行進(jìn)時(shí)，由于軌道的不平順、鐵軌的接頭、經(jīng)過(guò)的橋梁、輪軌及軌道的磨損和傷損都將造 成列車及路軌的振動(dòng)，這種振動(dòng)直接反映了造成振動(dòng)成因的特性，同時(shí)結(jié)構(gòu)振動(dòng)與聲輻射 也有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系。理論上，可以通過(guò)有限元和邊界元方法建立起振動(dòng)特性以及聲輻射 特性與造成振動(dòng)和聲輻射的因素之間的力學(xué)關(guān)系，這種關(guān)系往往是分布的、多維的，是非線 性、非平穩(wěn)過(guò)程。在振動(dòng)和聲場(chǎng)研究方面，可以利用ANSYS、SYSN0ISE等大型仿真分析軟件建立起 振動(dòng)特性、聲頻特性與造成其原因的各種因素之間的理論關(guān)系模型；可以通過(guò)布置于軌道 是下方的加速度傳感器測(cè)量軌道垂直振動(dòng)信號(hào)，可以通過(guò)布置于軌道附近的聲頻傳感器測(cè) 量聲頻信號(hào)，這種聲頻信號(hào)反映了軌道的側(cè)向振動(dòng)、列車的振動(dòng)等多種因素的綜合信息；將 振動(dòng)和聲頻傳感器沿軌道分段設(shè)置，并通過(guò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)形式連接起來(lái)，可以獲取沿路 多點(diǎn)的信息；HHT作為一種分析非平穩(wěn)非線性數(shù)據(jù)的有效方法，可以有效提取信號(hào)的固有 模態(tài)和瞬時(shí)頻率。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的主要優(yōu)點(diǎn)
1)本發(fā)明采用振動(dòng)和聲頻傳感器獲取鐵路軌道傷損信息。2)本發(fā)明所提出的分類方法利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解分別對(duì)聲頻信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行 分解，能得到不同時(shí)間尺度下的本征模態(tài)函數(shù)，即自適應(yīng)的得到不同時(shí)間尺度下的原始信 號(hào)的各個(gè)狀態(tài)，更能夠反映可能存在的損傷信息。3)本發(fā)明所提出的分類方法有利于非線性數(shù)據(jù)分析，方法速度快，并結(jié)合數(shù)據(jù)融 合算法，有利于本發(fā)明方法的推廣應(yīng)用。本發(fā)明的方法的思路是檢測(cè)軌道的振動(dòng)和聲頻信號(hào)，去除軌道正常振動(dòng)和噪聲信 號(hào)，提取、分析鋼軌傷損特征，并針對(duì)振動(dòng)和聲頻信號(hào)所體現(xiàn)的不同側(cè)面，利用瞬時(shí)頻率、信
8息融合及相關(guān)信息熵技術(shù)，快速、準(zhǔn)確獲取鋼軌傷損信息。


圖1為本發(fā)明的信號(hào)處理流程圖2為采集獲得的聲頻信號(hào)以及該聲頻信號(hào)的濾波結(jié)果； 圖3為采集獲得的振動(dòng)信號(hào)以及該振動(dòng)信號(hào)的濾波結(jié)果；
圖4為對(duì)圖2所示濾波后的聲頻信號(hào)進(jìn)行EMD分解后獲得的前四個(gè)IMF分量以及分解 殘留信號(hào)的波形示意圖5為對(duì)圖3所示濾波后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解后獲得的前四個(gè)IMF分量以及分解 殘留信號(hào)的波形示意圖6為振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線，橫坐標(biāo)表示振動(dòng)
信號(hào)的IMF分量的個(gè)數(shù)j，縱坐標(biāo)表示權(quán)重值a ；
圖7為聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線漢CC，橫坐標(biāo)表示振動(dòng)信
號(hào)的IMF分量的個(gè)數(shù)i，縱坐標(biāo)表示權(quán)重值v。
具體實(shí)施例方式具體實(shí)施方式
一本實(shí)施方式所述的一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷 損探測(cè)方法，它包括以下步驟
步驟一采集振動(dòng)傳感器和聲頻傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)，并分別進(jìn)行 濾波處理，得到反映軌道傷損、軌道固有頻率以及與列車運(yùn)行相關(guān)的振動(dòng)信號(hào)和噪聲信 號(hào)；
所述振動(dòng)傳感器和聲頻傳感器安裝在待檢測(cè)的列車軌道段中的測(cè)試點(diǎn)位置，所述振動(dòng) 傳感器和聲頻傳感器分別用于采集列車軌道的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)，
步驟二 采用信號(hào)分解或頻率分析方法，提取振動(dòng)和聲頻信號(hào)所包含的各種與傷
損、振動(dòng)及噪聲相關(guān)的信息特征，分別獲得振動(dòng)信號(hào)特征信息和聲頻信號(hào)特征信息 ca ,進(jìn)而獲得振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣13和聲頻信號(hào)的IMF矩陣
步驟三采用非線性相關(guān)分析方法分別分析步驟二獲得的振動(dòng)信號(hào)的IMF矩 陣0)和監(jiān)督振動(dòng)信號(hào)的IMF矩昨Cyj(t),頻信號(hào)的IMF矩陣
Cai (/)與監(jiān)督聲頻信號(hào)的IMF矩陣
分別獲得振動(dòng)信號(hào)的非線性相
關(guān)系數(shù)曲線漢cc))和聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線步驟四、分別分析步驟三獲得的兩條非相關(guān)性曲線信息，分別獲得兩條非線性相關(guān)系 數(shù)曲線的最小值，獲得振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值.YCCii*、和聲頻信號(hào)的非線
性相關(guān)系數(shù)最小值JVrC Cei* ；
步驟五、將獲得的振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值JSTC C爐所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣
中的信息、和聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值JVrCCei.所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣中的信息
進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得損傷系數(shù)5 ；在經(jīng)驗(yàn)列車軌道的鐵軌傷存在程度表中查詢獲得與獲得 的損傷系數(shù)《最接近的數(shù)據(jù)，最終確定待檢測(cè)的列車軌道段的損傷程度。本實(shí)施方式中，步驟二所述信號(hào)分解方法采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解實(shí)現(xiàn)，具體過(guò)程為
將采集并經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的振動(dòng)信號(hào)ν( >和聲頻信號(hào)分別進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分 解，第一層內(nèi)固模態(tài)函數(shù)IMF為采集噪聲信號(hào)，將振動(dòng)信號(hào)殘留C、作為特征信號(hào)重新分 解得到振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣(I)3 J = 1，--- ,W2，將聲頻信號(hào)殘留Ga作為特征信 號(hào)重新分解得到聲頻信號(hào)的IMF矩陣<^ -( )， = 1, ,H1。本實(shí)施方式中，步驟三中所述的監(jiān)督振動(dòng)信號(hào)監(jiān)督聲頻信號(hào)所述監(jiān)督振動(dòng)信號(hào)的 IMF矩陣^ryj(t)，是指對(duì)列車軌道無(wú)傷情況下采集獲得的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
之后獲得的IMF矩陣；所述的監(jiān)督聲頻信號(hào)的IMF矩陣h (/)，是指對(duì)列車軌道無(wú)傷
情況下采集獲得的聲頻信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解之后獲得的IMF矩陣。本實(shí)施方式中，步驟四中所述的振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線
NCC (Cv-(t)^Cig-(t))由多個(gè)振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)JVCCv連接而成，所述
NCC^i表示第j個(gè)IMF分量對(duì)應(yīng)的非線性相關(guān)系數(shù)，該系數(shù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值是v ；
所述聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線(cei (t)fcai (t))由多個(gè)聲頻信
號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)NCCai連接而成，所述NC Cei表示第i個(gè)IMF分量對(duì)應(yīng)的非線 性相關(guān)系數(shù)，該系數(shù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值是《本實(shí)施方式中，所述振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值MCCi^為 樹 CC 妒=m in (NCC (^(0,^.(0))，(3)
所述聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值為
本實(shí)施方式中，步驟五中，將獲得的振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值
所對(duì)應(yīng)的
矩陣中的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得振動(dòng)信號(hào)的融合權(quán)重值為
將獲得的聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣
中的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合獲得聲頻信號(hào)的融合權(quán)重值為
所述損傷系數(shù)5通過(guò)公式
序列最大值，Cfl-, (/ )灰示聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值對(duì)應(yīng)的聲頻信號(hào)的
矩陣中的數(shù)據(jù)，C爐(t)表示特振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值對(duì)應(yīng)的振動(dòng)信號(hào)的 IMF矩陣中的數(shù)據(jù)。上述實(shí)施方式是對(duì)某一段待檢測(cè)列車軌道段的損傷情況的檢測(cè)方法。當(dāng)需要對(duì)多 段列車軌道段進(jìn)行損傷情況檢測(cè)時(shí)，只需在多段列車軌道段上分別設(shè)置測(cè)試點(diǎn)，對(duì)于每個(gè) 測(cè)試點(diǎn)均可采用上述檢測(cè)方法獲得檢測(cè)結(jié)果。在工程實(shí)踐中，可以針對(duì)每一個(gè)測(cè)試點(diǎn)制作一個(gè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集和分析的裝置，實(shí) 現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)損傷探測(cè)，此時(shí)，通過(guò)傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)，可以就地在測(cè)量單元進(jìn) 行初步的濾波處理，濾波處理可以采用帶通濾波器，經(jīng)過(guò)濾波處理的振動(dòng)和聲頻信號(hào)，根據(jù) 測(cè)量單元的計(jì)算處理能力就地進(jìn)行分析，進(jìn)而獲得探測(cè)結(jié)果。還可以將傳感器采集到的振 動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)也可通過(guò)有線或無(wú)線方式送到信息中心或信號(hào)采集車，信號(hào)處理在信息 中心或者信號(hào)采集車上進(jìn)行，該種情況，所述振動(dòng)傳感器和聲頻傳感器可以采用無(wú)線傳感 器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效傳輸，并可以實(shí)現(xiàn)對(duì)列車軌道上多個(gè)測(cè)試點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集和分 析，進(jìn)而獲得多個(gè)測(cè)試點(diǎn)的損傷情況。
具體實(shí)施方式
二本實(shí)施方式是對(duì)具體實(shí)施方式
一所述的基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的 高速列車軌道傷損探測(cè)方法的進(jìn)一步說(shuō)明，步驟一中所述的振動(dòng)傳感器用于采集列車軌道 垂直方向的振動(dòng)信號(hào)；所述聲頻傳感器用于采集列車軌道即列車的橫向振動(dòng)及噪聲的合成信號(hào)。本實(shí)施方式中的振動(dòng)傳感器安裝于軌道下方，可以采用加速度傳感器實(shí)現(xiàn)。本實(shí)施方式中的聲頻傳感器安裝于鐵路軌道附件上。當(dāng)有列車經(jīng)過(guò)安裝有上述傳感器的測(cè)量點(diǎn)時(shí)振動(dòng)和聲頻信號(hào)的幅度會(huì)增大，也更 能激發(fā)出軌道傷損、軌道與列車振動(dòng)以及噪聲等信號(hào)特征。
具體實(shí)施方式
三本實(shí)施方式是對(duì)具體實(shí)施方式
一或二所述的基于振動(dòng)和聲頻信
號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法的進(jìn)一步說(shuō)明，本實(shí)施方式中，在步驟二中對(duì)采用信號(hào)的
分解方法采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD的方法，本實(shí)施方式采用的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD方法如下 將待分解的振動(dòng)信號(hào)或聲頻信號(hào)用I( )表示，
根據(jù)篩選程序獲取輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)第Η次經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的剩余趨勢(shì)函數(shù)中經(jīng)過(guò) 第次篩選后的剩余函數(shù)的過(guò)程為
步驟Cl、利用三次樣條函數(shù)獲取輸入信號(hào)X(Jf)經(jīng)過(guò)第 次經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的剩余趨 勢(shì)函數(shù)中經(jīng)過(guò)第^—；!次篩選后的剩余函數(shù)的上、下包絡(luò)；
步驟c2、計(jì)算所述剩余函數(shù)h吵—” (t)丨、下包絡(luò)曲線在各個(gè)■的均值
步驟c3、獲取輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)第 次本征模態(tài)函數(shù)分解的剩余趨勢(shì)函數(shù)中經(jīng)過(guò)第 次篩選后的剩余函數(shù)Aafe(Jf) = Asi^1J(O-ffl^i-DCO ；
當(dāng)所述代表振動(dòng)信號(hào)時(shí)，獲得的！^^( )就是振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣 (f)，7即為分解次數(shù)《；
當(dāng)所述代表聲頻信號(hào)時(shí)，獲得的Kk(t)就是聲頻信號(hào)的IMF矩陣CfriP)， i即為分解次數(shù)《。
具體實(shí)施方式
四下面結(jié)合圖1-圖7以及表1-表3對(duì)具體實(shí)施方式
一所述的技 術(shù)方案進(jìn)行進(jìn)一步說(shuō)明
步驟一利用沿列車軌道安裝的振動(dòng)和聲頻傳感器，采集列車軌道的振動(dòng)信號(hào)和聲頻 信號(hào)，采集獲得的振動(dòng)信號(hào)的波形參見圖2 (a)所示，采集獲得的聲頻信號(hào)的波形參見圖3 (b)所示;
并將獲得的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)進(jìn)行濾波處理，得到反映軌道傷損、軌道固有頻率以 及與列車運(yùn)行相關(guān)的振動(dòng)信號(hào)和噪聲信號(hào)；
對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波處理獲得的噪聲信號(hào)參見圖2 (c)所示，獲得的濾波結(jié)果參見圖 2 (c)所示；對(duì)聲頻信號(hào)進(jìn)行濾波處理獲得的噪聲信號(hào)參見圖3 (b)所示，獲得的濾波結(jié)果 參見圖3 (c)所示；
圖2、圖3中，橫坐標(biāo)為時(shí)間，單位為秒；縱坐標(biāo)為信號(hào)幅度，單位為經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后的分貝。步驟二 分別對(duì)步驟一獲得的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD，獲得振 動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣= 1,— ,Ii2和聲頻信號(hào)的IMF矩陣Cai ( ), = I3- ,M1 ；
圖4 (a)為待分解的振動(dòng)信號(hào)，圖4 (b)、(c)、(d) (f)為所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后獲得的前四個(gè)IMF分量的波形示意圖，圖4 (e)為EMD分解殘留信號(hào)；圖5 (a)為 待分解聲頻信號(hào)，圖5 (b)、(c)、(d) (f)為所述聲頻信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解獲得的前四個(gè) IMF分量的波形示意圖，圖5 (e)為EMD分解殘留信號(hào)。 步驟三采用非線性相關(guān)分析方法分析步驟二獲得的振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣 和監(jiān)督振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣^ν( ),獲得振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線
參見圖6所示；該曲線對(duì)應(yīng)的數(shù)值參見表1
表1
采用非線性相關(guān)分析方法分析步驟二獲得的聲頻信號(hào)的IMF矩陣Cei 與監(jiān)督聲頻信號(hào)的IMF矩陣Usi (/)，獲得聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線
NCC (Cei (t),Cai (/))參見圖7所示，該曲線對(duì)應(yīng)的數(shù)值參見表2所示
表2
步驟四、分別分析步驟三獲得的兩條非相關(guān)性曲線信息，分別獲得兩條非線性相 關(guān)系數(shù)曲線的最小值，獲得振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值.MC 、和聲頻信
號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值ICC ，從圖6和表1所示可知，振動(dòng)信號(hào)的非線性
相關(guān)曲線的拐點(diǎn)位于J* 二 2處，此處對(duì)應(yīng)的振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)的最小值
，權(quán)重值ν
；聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值
從圖7和表2可知，聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)曲線的最小值位于廣=3
處，此處對(duì)應(yīng)的聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)的最小值.
權(quán)重值 a=24. 3312。將獲得的振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)系數(shù)最小值ICC1^所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣中的信息和 聲頻信號(hào)的最小非相關(guān)系數(shù)YC Cffli-*所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣中的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，根
據(jù)
計(jì)算獲得= 03906，根據(jù)■，=獲得 ων = 0.6094
，則報(bào)裾
獲得獲得損傷系數(shù)s
=0.8456。在經(jīng)驗(yàn)列車軌道的鐵軌傷存在程度表中查詢獲得與獲得的損傷系數(shù)辦最接近的
數(shù)據(jù)，最終確定列車軌道的損傷存在性和程度。表3為列車軌道的鐵軌傷存在程度表， 表3
根據(jù)計(jì)算得到的辦值，查表3可知損傷存在且為一般程損傷，對(duì)應(yīng)實(shí)際損傷為鐵軌表 面劃傷。
權(quán)利要求
一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法，其特征在于，該探測(cè)方法包括以下步驟步驟一 采集振動(dòng)傳感器和聲頻傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)，并分別進(jìn)行濾波處理，得到反映軌道傷損、軌道固有頻率以及與列車運(yùn)行相關(guān)的振動(dòng)信號(hào)和噪聲信號(hào)；所述振動(dòng)傳感器和聲頻傳感器安裝在待檢測(cè)的列車軌道段中的測(cè)試點(diǎn)位置，所述振動(dòng)傳感器和聲頻傳感器分別用于采集列車軌道的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)，步驟二采用信號(hào)分解或頻率分析方法，提取振動(dòng)和聲頻信號(hào)所包含的各種與傷損、振動(dòng)及噪聲相關(guān)的信息特征，分別獲得振動(dòng)信號(hào)特征信息和聲頻信號(hào)特征信息，進(jìn)而獲得振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣和聲頻信號(hào)的IMF矩陣；步驟三采用非線性相關(guān)分析方法分別分析步驟二獲得的振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣和監(jiān)督振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣、聲頻信號(hào)的IMF矩陣與監(jiān)督聲頻信號(hào)的IMF矩陣，分別獲得振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線和聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線；步驟四、分別分析步驟三獲得的兩條非相關(guān)性曲線信息，分別獲得兩條非線性相關(guān)系數(shù)曲線的最小值，獲得振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值、和聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值； 步驟五、將獲得的振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣中的信息、和聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣中的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得損傷系數(shù)；在經(jīng)驗(yàn)列車軌道的鐵軌傷存在程度表中查詢獲得與獲得的損傷系數(shù)最接近的數(shù)據(jù)，最終確定待檢測(cè)的列車軌道段的損傷程度。428028dest_path_image001.jpg,79589dest_path_image002.jpg,187223dest_path_image003.jpg,582432dest_path_image004.jpg,193542dest_path_image005.jpg,343901dest_path_image006.jpg,610934dest_path_image007.jpg,606572dest_path_image008.jpg,275450dest_path_image009.jpg,599640dest_path_image010.jpg,88390dest_path_image011.jpg,153298dest_path_image012.jpg,676683dest_path_image013.jpg,903265dest_path_image014.jpg,207208dest_path_image015.jpg,747910dest_path_image015.jpg
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法，其 特征在于，步驟二所述信號(hào)分解方法采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解實(shí)現(xiàn)，具體過(guò)程為將采集并經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)a 分別進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分 解，第一層內(nèi)固模態(tài)函數(shù)IMF為采集噪聲信號(hào)，將振動(dòng)信號(hào)殘留Cv作為特征信號(hào)重新分 解得到振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣C^p)，/ = 1,— ，將聲頻信號(hào)殘留q作為特征信號(hào)重新分解得到聲頻信號(hào)的IMF矩=。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法， 其特征在于，步驟三中所述的監(jiān)督振動(dòng)信號(hào)監(jiān)督聲頻信號(hào)所述監(jiān)督振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣CVJ (/),是指對(duì)列車軌道無(wú)傷情況下采集獲得的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解之后獲得的IMF矩陣；所述的監(jiān)督聲頻信號(hào)的IMF矩陣^(/),是指對(duì)列車軌道無(wú)傷情況下采集獲得的聲頻信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解之后獲得的IMF矩陣。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法，其特征在于，步驟四中所述的振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線Jvcc由多個(gè)振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)連接而成，所述表示第j個(gè)IMF分量 對(duì)應(yīng)的非線性相關(guān)系數(shù)，該系數(shù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值是v ；所述聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)曲線NCC(/))由多個(gè)聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)iVCC'd連接而成，所述表示第i個(gè)IMF分量對(duì)應(yīng)的非線性相關(guān)系數(shù)，該系數(shù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值是《。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法，其特征在于，步驟四中所述的振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值為 所述聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值JVC 為
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法，其 特征在于，步驟五中，將獲得的振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值WCCf*所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣中的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得振動(dòng)信號(hào)的融合權(quán)重值為 =, 將獲得的聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值iV^CCd.所對(duì)應(yīng)的IMF矩陣中的信息 進(jìn)行數(shù)據(jù)融合獲得聲頻信號(hào)的融合權(quán)重值為一； 所述損傷系數(shù)5通過(guò)公式 5 = ma (1. — NCC^J) + (1. — NCC^)，獲得，其個(gè) flv=妒(？)|),，()表示求取離散序列最大值，Caf, 表示聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值對(duì)應(yīng)的聲頻信號(hào)的IMF矩陣中的數(shù)據(jù)，C爐(t)表示特振動(dòng)信號(hào)的非線性相關(guān)系數(shù)最小值對(duì)應(yīng)的振動(dòng)信號(hào)的 IMF矩陣中的數(shù)據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法，其 特征在于，步驟一中所述的振動(dòng)傳感器用于采集列車軌道垂直方向的振動(dòng)信號(hào)；所述聲頻 傳感器用于采集列車軌道即列車的橫向振動(dòng)及噪聲的合成信號(hào)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法，其 特征在于，所述振動(dòng)傳感器是加速度傳感器，所述振動(dòng)傳感器安裝于軌道下方。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法，其 特征在于，所述聲頻傳感器安裝于鐵路軌道附件上。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法， 其特征在于，在步驟二中對(duì)采用信號(hào)的分解方法采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD的方法，具體過(guò)程 為將待分解的振動(dòng)信號(hào)或聲頻信號(hào)用表示，根據(jù)篩選程序獲取輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)第H次經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的剩余趨勢(shì)函數(shù)中經(jīng)過(guò) 第^次篩選后的剩余函數(shù)為的過(guò)程為步驟cl、利用三次樣條函數(shù)獲取輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)第H次經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的剩余趨 勢(shì)函數(shù)中經(jīng)過(guò)第^—；！次篩選后的剩余函數(shù)辦^…—”^)的上、下包絡(luò)；步驟c2、計(jì)算所述剩余函數(shù)辦^^。(^)丨、下包絡(luò)曲線在各個(gè)■的均值步驟c3、獲取輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)第B次本征模態(tài)函數(shù)分解的剩余趨勢(shì)函數(shù)中經(jīng)過(guò)第 次篩選后的剩余函數(shù)A^OO = h^^iO-m^t-niO ；當(dāng)所述代表振動(dòng)信號(hào)時(shí)，獲得的&就是振動(dòng)信號(hào)的IMF矩陣<^#(/)，71卩為分解次數(shù)/7;當(dāng)所述代表聲頻信號(hào)時(shí)，獲得的h^ (t)就是聲頻信號(hào)的IMF矩陣。—(t)， i即為分解次數(shù)《。
全文摘要
一種基于振動(dòng)和聲頻信號(hào)的高速列車軌道傷損探測(cè)方法，屬于信號(hào)檢測(cè)與處理及安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，它解決了現(xiàn)有列車軌道探傷存在的探測(cè)速度慢、探傷方法單一的問題。所述方法為一、通過(guò)設(shè)置在列車軌道測(cè)試點(diǎn)上的傳感器采集列車軌道的振動(dòng)信號(hào)和聲頻信號(hào)；二、分別提取振動(dòng)和聲頻信號(hào)所包含的信息特征；三、采用非線性相關(guān)分析方法分別獲得振動(dòng)信號(hào)非線性相關(guān)曲線和聲頻信號(hào)的非線性相關(guān)曲線；四、分別分析步驟三獲得的兩條非相關(guān)性曲線信息，分別獲得兩條非線性相關(guān)系數(shù)曲線的最小值；五、將兩個(gè)最小值及其對(duì)應(yīng)的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得損傷系數(shù)，根據(jù)該系數(shù)查表獲得損傷程度。本發(fā)明適用于鐵路列車軌道傷損探測(cè)及列車運(yùn)行安全監(jiān)測(cè)。
文檔編號(hào)G01N29/50GK101900708SQ201010256309
公開日2010年12月1日 申請(qǐng)日期2010年8月18日 優(yōu)先權(quán)日2010年8月18日
發(fā)明者張敏, 沈志遠(yuǎn), 沈毅, 王艷 申請(qǐng)人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)