[发明专利]一种基于振动和声频复合信号的高速铁路钢轨伤损实时检测方法

权利要求书

1.一种基于振动和声频复合信号的高速铁路钢轨伤损实时检测方法，其特征在于所述方法步骤如下：

步骤一：在高速铁路轨道钢轨上安装振动传感器和声学传感器，结合无线网络节点处理器相连构成一个高速铁路沿线的分布式无线传感器网络，对钢轨振动信号和声频信号进行实时采集；

步骤二：根据轨道实际结构，采用有限元方法构建轨道振动模型和声学模型，得到典型钢轨伤损的振动和声频信号；

步骤三：利用希尔伯特-黄变换对采集到的信号进行预处理，获得信号的希尔伯特边际谱；

步骤四：融合振动和声学信号建立振动、声频和伤损种类三维张量；

步骤五：利用非负张量分解方法对三维张量进行分解，提取典型钢轨伤损的伤损种类特征系数；

步骤六：使用步骤五提取的伤损特征系数对相关向量机进行训练，建立伤损识别规则并对实时测量到的振动和声频信号进行分类，确定伤损类型。

2.根据权利要求1所述的一种基于振动和声频复合信号的高速铁路钢轨伤损实时检测方法，其特征在于所述步骤一的具体步骤如下：

若干个振动传感器和声学传感器安装在高速铁路轨道钢轨侧部，并将两种传感器连接到无线节点处理器构成一个高速铁路沿线的分布式无线传感器网络，在列车经过时，振动传感器对列车激励产生的垂向轨道振动信号进行采集，声学传感器采集轮轨声频特征的信息，并将采集到信号进行预处理后通过无线传感器网络发送到信息处理中心或巡检探伤车。

3.根据权利要求1所述的一种基于振动和声频复合信号的高速铁路钢轨伤损实时检测方法，其特征在于所述步骤二中，采用有限元建模方法建立钢轨三维有限元模型，得到典型伤损的振动和声频信号。

4.根据权利要求1所述的一种基于振动和声频复合信号的高速铁路钢轨伤损实时检测方法，其特征在于所述步骤三的具体步骤如下：

步骤1)、找出振动或者声频信号x(t)的极大值和极小值；

步骤2)、通过三次样条插值方法分别生成信号的局部极大值和局部极小值包络；

步骤3)、将信号的局部极大值包络和局部极小值包络相加求平均，得到局部包络均值m(t)；

步骤4)、从信号中减去局部包络均值：h(t)=x(t)-m(t)；

步骤5)、判断h(t)是否满足IMF的条件：条件一、在整个函数中，极值点的数目与穿越零点的数目相等，或者只相差1；条件二、在任意时刻，由极值包络线所定义的包络均值为零；如果满足，得到第一个IMF c₁(t)，同时定义残差项：r₁(t)=x(t)-c₁(t)，执行步骤6)，如果不满足，将信号h(t)执行步骤1)到步骤4)；

步骤6)、将残差作为待分解的信号继续应用上述筛选过程分解出各个IMFc_i(t)，i=1，…，n，分解至r为常函数、单调函数或只具有一个极值点的函数时，分解结束，得到x(t)如下形式的分解：其中，残差项r代表了信号x(t)的基本趋势；

步骡7)、对上述得到的x(t)分解形式进行希尔伯特变换，构造解析信号，表示为极坐标形式，并取实部，得希尔伯特谱H(w，t)：其中a_i(t)和w_i(t)都是时间t的函数，a_i(t)为幅值函数，w_i(t)为相位函数，Re为求实运算，反应了时间t、相位w和H(w，t)之间的关系：

步骤8)、结合H(w,t)=ReΣi=1nai(t)ej∫wi(t)dt]]>从0到T积分h(w)=∫0TH(w,t)dt,]]>T为原始信号长度，得到的h(w)为希尔伯特边际谱。