一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法及装置制造方法及图纸

一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法及装置，属于铁路安全监测与防护技术领域，本发明专利技术为解决现有的测量设备检测高铁钢轨伤损情况时会严重影响列车运行效率的问题。本发明专利技术方法包括：步骤一、通过振动加速度传感器采集高铁钢轨的振动信号，并对所述振动信号进行经验模态分解，获取n个IMF分量和一个残差；步骤二、计算步骤一获取的n个IMF分量与分解之前采集到的振动信号的相关性系数ui(i＝1，2，...，n)，选取相关性系数ui大于阈值λ的IMF分量作为伤损特征信息IMF；步骤三、分别计算步骤二获取的伤损特征信息IMF的功率谱密度，步骤四、根据步骤三获取的伤损特征信息IMF的功率谱密度确定高铁钢轨伤损部位，完成高铁钢轨伤损的探测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法及装置，属于铁路安全监测与防护

技术介绍
铁路是交通运输的大动脉，对国民经济的发展起着十分重要的作用。随着列车运行速度的不断提高及密度和载重的加大，特别是高铁的飞速发展，对现有的铁路钢轨探伤方式提出了新的挑战。现有的铁路钢轨探伤是以大型钢轨探伤车为主、小型钢轨探伤仪为辅的探伤模式。而目前国内钢轨探伤车的速度很低(一般为50-80公里/小时)，但高铁的时速却在 250-350公里/小时之间，当这些设备对钢轨进行检测时将占用高铁线路，严重地影响了列车运行的效率。同时，小型钢轨探伤仪多为人推探伤，只能进行局部范围内有限的低速检测。显然，现有的探伤方法、探伤设备、探伤速度远远不能满足高铁发展的需要。
技术实现思路
本专利技术目的是为了解决现有的测量设备检测高铁钢轨伤损情况时会严重影响列车运行效率的问题，提供了一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法及装置。本专利技术所述一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法包括以下步骤步骤一、通过振动加速度传感器采集高铁钢轨的振动信号，并对所述振动信号进行经验模态分解，获取η个IMF分量和一个残差；IMF为内固模态函数；步骤二、计算步骤一获取的η个IMF分量与分解之前采集到的振动信号的相关性系数Ui(i = 1,2, ...，n)，选取相关性系数1^大于阈值λ的IMF分量作为伤损特征信息 IMF ；步骤三、分别计算步骤二获取的伤损特征信息IMF的功率谱密度，步骤四、根据步骤三获取的伤损特征信息IMF的功率谱密度确定高铁钢轨伤损部位，完成高铁钢轨伤损的探测。基于上述一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法的装置它包括振动加速度传感器、信号转换电路、经验模态分解模块、伤损特征信息提取模块、伤损特征信息的功率密度获取模块和高铁钢轨的伤损部位判定模块，设置在高铁钢轨上的振动加速度传感器检测高铁钢轨的伤损信息，并输出给信号转换电路，信号转换电路将接收的模拟信号转换为数字形式的输入伤损振动信号为x(t)并输出给经验模态分解模块，经验模态分解模块将输入伤损振动信号为X (t)进行处理，将获取的η个IMF分量输出给伤损特征信息提取模块，伤损特征信息提取模块将满足伤损条件的IMF分量输出给伤损特征信息的功率密度获取模块，伤损特征信息的功率密度获取模块计算出每个包含伤损特征的IMF分量的功率密度，并输出给高铁钢轨的伤损部位判定模块，高铁钢轨的伤损部位判定模块根据各IMF分量的功率密度判断被测高铁钢轨的伤损部位。本专利技术的优点1)针对现有钢轨探伤方式效率较低的情况，在基于铁路沿线振动传感器的基础上，有效的利用了实时振动信号并挖掘出特征信息，提出了一种详细的伤损判断方法及装置，可实现对整个路段的钢轨进行实时探测的目的。2)利用EMD对信号时间尺度的自适应能力，较好地处理了非平稳、非线性的钢轨振动信号；并且通过相应的PSD计算，从中振动信号中准确地获得钢轨伤损特征频率。其中，利用相关性分析提取出包含主要伤损特征信息的IMF的方法，防止了 EMD分解中低频范围内引入无关IMF的干扰，以进一步精确分析伤损特征。附图说明图1为本专利技术的流程图；图2为钢轨振动信号检测装置结构示意图；图3为经验模态分解(EMD)流程图；图4为钢轨振动传感器测点布置图；图5为三种不同的伤损在钢轨上的位置；图6为无损钢轨振动信号的各阶IMF和残差；图7为无损钢轨振动信号的第一阶IMF及其相应PSD ；图8为轨头伤损时钢轨振动信号的第一阶IMF及其相应PSD ；图9为轨底伤损时钢轨振动信号的第一阶IMF及其相应PSD ；图10为轨腰伤损时钢轨振动信号的第一阶IMF及其相应PSD ；图11为无损以及三种不同位置损伤振动信号的PSD图。具体实施例方式具体实施方式一下面结合图1、图2和图5说明本实施方式，本专利技术针对现有的探伤技术和探伤机制无法满足高速铁路的探伤需求，采用一种新的基于振动信号特征提取的高速列车伤损探测方法。通过在铁路沿线建立相应的轨道伤损探测传感器网络，来测量钢轨振动信号，并对信号进行预处理、发送给探伤车或特定的信息中心；探伤车或信息中心接收到信号后，利用经验模态分解(EMD)对接收到的振动信号进行分解，从而得到相应的内固模态函数(IMF)，所得到的各阶IMF分量包含了钢轨伤损的特征信息(该特征信息包含无损和有损，而有损又包含伤损位置、程度等信息)。在EMD分解过程中，往往部分IMF分量明显反映伤损特征，而其它IMF分量基本不反映伤损特征或反映不明显，为此需要选取与分解之前信号相关性较大的IMF对其特征进行分析并提取相应的特征。通过计算包含伤损特征信息IMF的功率谱密度(PSD)，研究PSD和钢轨损伤的关系，从中得出伤损的频率范围和特征。最后，建立钢轨损伤的存在及其位置的判断准则。本专利技术通过以上方法提出一种针对高铁伤损钢轨的实时探测的具体方法和装置， 也就是利用铁路沿线的振动传感器获得其振动信号，通过对该信号进行EMD分解和相关 IMF的PSD计算，得到相应的钢轨伤损特征，然后对伤损特征进行分析并建立钢轨伤损判断准则。本专利技术改变了以往传统的铁路钢轨探伤模式，不仅提高了探伤的效率，而且能做到对整个路段钢轨的实时探测。本实施方式所述一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法包括以下步骤步骤一、通过振动加速度传感器采集高铁钢轨的振动信号，并对所述振动信号进行经验模态分解，获取η个IMF分量和一个残差；步骤二、计算步骤一获取的η个IMF分量与分解之前采集到的振动信号的相关性系数Ui(i = 1，2，. . .，η)，选取相关性系数Ui大于阈值λ的IMF分量作为包含伤损特征信息的IMF ；步骤三、分别计算步骤二获取的伤损特征信息IMF的功率谱密度，功率谱密度简写为PSD ；步骤四、根据步骤三获取的伤损特征信息IMF的功率谱密度确定高铁钢轨伤损部位，完成高铁钢轨伤损的探测。高铁钢轨的伤损可以发生在不同的位置，比如轨头、轨腰和轨底，具体参见图5所示。步骤一中通过振动加速度传感器采集它的振动信号，分析这些振动信号中的异常情况。步骤二中大于阈值λ的相关性系数Ui可以是一个或多个，如为一个，则将该IMF 分量作为包含伤损特征信息的IMF分量，如为多个，则将这些IMF分量都作为包含伤损特征信息的IMF分量。步骤三中选择其中包含伤损特征信息的IMF并计算其PSD，然后，研究其PSD和钢轨损伤的关系，从中得出不同位置伤损的频率范围和特征，建立损伤的存在及其位置的判断准则。参见图2所示，与被测试钢轨相连的振动传感器装置，与该传感器相连的信号转换电路，以及连接于该信号转换电路的微型计算机，然后通过计算机进行伤损的匹配，确立伤损准则。其中，传感器测量的振动信号经过转换后，可以通过有线直接连接到附近检测中心的计算机，也可以通过无线网络发送到检测中心。具体实施方式二 下面结合图4说明本实施方式，本实施方式对实施方式一作进一步说明步骤一中通过振动加速度传感器采集高铁钢轨的振动信号，将振动加速度传感器设置在高铁钢轨的轨底上表面，且距离轨底外边缘d距离处，所述d的取值范围是 18mm 20mmo具体实施方式三下面结合图3说明本实施方式，本实施方式对实施方式一作进一步说明步骤一中获取η个IMF分量和一个残差的过程为设本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、通过振动加速度传感器采集高铁钢轨的振动信号，并对所述振动信号进行经验模态分解，获取ｎ个ＩＭＦ分量和一个残差；ＩＭＦ为内固模态函数；步骤二、计算步骤一获取的ｎ个ＩＭＦ分量与分解之前采集到的振动信号的相关性系数ｕｉ（ｉ＝１，２，．．．，ｎ），选取相关性系数ｕｉ大于阈值λ的ＩＭＦ分量作为伤损特征信息ＩＭＦ；步骤三、分别计算步骤二获取的伤损特征信息ＩＭＦ的功率谱密度，步骤四、根据步骤三获取的伤损特征信息ＩＭＦ的功率谱密度确定高铁钢轨伤损部位，完成高铁钢轨伤损的探测。

【技术特征摘要】
1.一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤 步骤一、通过振动加速度传感器采集高铁钢轨的振动信号，并对所述振动信号进行经验模态分解，获取η个IMF分量和一个残差；IMF为内固模态函数；步骤二、计算步骤一获取的η个IMF分量与分解之前采集到的振动信号的相关性系数 Ui (i = 1，2，...，11)，选取相关性系数1^大于阈值λ的IMF分量作为伤损特征信息IMF ； 步骤三、分别计算步骤二获取的伤损特征信息IMF的功率谱密度， 步骤四、根据步骤三获取的伤损特征信息IMF的功率谱密度确定高铁钢轨伤损部位， 完成高铁钢轨伤损的探测。2.根据权利要求1所述的一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法，其特征在于， 步骤一中通过振动加速度传感器采集高铁钢轨的振动信号，将振动加速度传感器设置在高铁钢轨的轨底上表面，且距离轨底外边缘d距离处，所述d的取值范围是18mm 20mm。3.根据权利要求1所述的一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法，其特征在于， 步骤一中获取η个IMF分量和一个残差的过程为设定输入伤损振动信号为x(t)，t = 1，2，· · ·，N，步骤11、IMF分解过程初始化η= 1，且满足关系式IV1U) =x(t)成立，其中ivJt) 为第(n-1)次分解后趋势函数；步骤12、筛选过程初始化，k= 1，且满足关系式hn(k_D (t) =Tn^1 (t)成立，其中hndt) 为第η次经验模态分解中经过第(k-Ι)次筛选后的剩余函数；步骤13、根据筛选程序获取经过第k次筛选后的剩余函数、⑴；步骤14、采用标准偏差准则判断步骤13获得的剩余函数hnk(t)是否满足本征模态函数IMF的条件，即(hn(k_O (O - hnk (O)2 / H2nik^ 0)是否小于阈值Hsd， 0. 2 彡 Hsd 彡 0. 3 ；判断结果为是，执行步骤15，判断结果为否，则k = k+Ι，然后执行步骤13， 步骤15、提取一个本征模态函数分量Cn (t) = hnk(t)；步骤16、获取输入伤损振动信号x(t)经过第η次经验模态分解的趋势函数rn(t)= Iv1 (t)-cn (t)；步骤17、判断趋势函数rn(t)是否为单调函数；判断结果为否，则η = η+1，然后执行步骤12，判断结果为是，完成提取过程，获得η个 IMF 分量{Cl(t), c2(t)-cn(t)}；和 1 个残差 RES:rn(t)。4.根据权利要求3所述的一种基于振动信号的高铁钢轨伤损探测方法，其特征在于， 步骤13中获取剩余函数hnk(t)的过程为步骤131、利用三次样条函数获取输入伤损振动信号x(t)经过第η次经验模态分解中经过第k-Ι次筛选后的剩余函数Kari) (t...

【专利技术属性】
技术研发人员：王艳，章欣，沈毅，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：93