[发明专利]一种基于振动信号小波阈值降噪的高速道岔伤损识别方法

权利要求书

1.一种基于振动信号小波阈值降噪的高速道岔伤损识别方法，包括的步骤有，采集道岔振动信号、提取道岔振动信号特征、分类识别道岔伤损，其特征在于：在提取道岔振动信号特征之前，先从采集的道岔振动信号中提取有效道岔振动信号，并对有效道岔振动信号采用小波阈值方法降噪；所述的提取有效道岔振动信号和采用小波阈值方法降噪的具体做法如下：

(1)提取有效道岔振动信号：对采集到的道岔振动信号进行自动端点检测，确定出车轮经过测点时对应振动信号的起始点和终止点；选出任一对起始点和终止点之间的道岔振动信号，作为有效道岔振动信号x(k)，其中k＝1，2，…，N，N为该对起始点和终止点之间的道岔振动信号包含数据的总个数；

(2)采用小波阈值方法降噪：

(2a)信号的小波分解：采用阶数为14的Daubechies小波对有效道岔振动信号x(k)进行J层小波分解，得到J个细节系数向量d₁，d₂，…，d_J和一个近似系数向量c_J，其中小波分解层数J由自相关系数峰态特征自适应确定；

(2b)对分解的细节系数进行量化：首先对有效道岔振动信号x(k)采用启发式阈值估计准则计算量化阈值λ，然后根据阈值λ对步骤(2a)得到的J个细节系数向量d₁，d₂，…，d_J进行量化得到量化后的细节系数向量对近似系数向量c_J不做处理；

(2c)信号的小波重构：由量化后的J个细节系数向量和一个近似系数向量c_J进行小波重构，重构后的信号即为降噪后的有效道岔振动信号

2.根据权利要求1所述的一种基于振动信号小波阈值降噪的高速道岔伤损识别方法，其特征在于：所述步骤(1)中对采集到的道岔振动信号进行自动端点检测的方法为短时能量自动端点检测方法，采用的帧长L＝0.16F_s，相邻帧重叠长度其中F_s为采集道岔振动信号的采样频率。

3.根据权利要求1所述的一种基于振动信号小波阈值降噪的高速道岔伤损识别方法，其特征在于：所述步骤(2a)中的小波分解层数J由自相关系数峰态特征自适应确定的具体步骤如下：

初始化分解层数j＝1；

将x(k)进行j层分解得到j个细节系数向量d₁，d₂，…，d_j和一个近似系数向量c_j；将第j层细节系数向量d_j进行单支小波重构得到第j层重构信号f_j(k)；计算第j层重构信号f_j(k)的自相关系数R(m)，R(m)=Σk=1N-m(fj(k)-f‾j)(fj(k+m)-f‾j)Σk=1N(fj(k)-f‾j)2,]]>其中，为f_j(k)的均值，m＝0，1，2，…，N-1；再计算第j层重构信号f_j(k)的自相关系数R(m)的峰态系数ξ，其中，μ为R(m)的均值，μ=1NΣm=0N-1R(m),]]>s为R(m)的标准差，s=1NΣm=0N-1(R(m)-μ)2;]]>

比较峰态系数ξ与设定的经验阈值T＝46.176，若ξ≤T或j＝10，则得到小波分解的最佳层数J，J＝j；否则，令j＝j+1，重新进行上段的操作。

4.根据权利要求1所述的一种基于振动信号小波阈值降噪的高速道岔伤损识别方法，其特征在于：所述步骤(2b)中，根据阈值λ对步骤(2a)得到的J个细节系数向量d₁，d₂，…，d_J进行量化得到量化后的细节系数向量的计算公式是：

d^j,i=sign(dj,i)(|dj,i|-λ),|dj,i|≥λ0,|dj,i|<λ]]>

其中，d_j，i为第j层细节系数向量d_J的第i个数据元素，为量化后的第j层细节系数向量的第i个数据元素，j＝1，2，…，J，为第j层细节系数向量数据元素的个数，表示对向下取整，sign(·)为符号函数。