[发明专利]一种钢轨裂纹声发射信号去噪及特征提取方法

权利要求书

1.一种钢轨裂纹声发射信号去噪及特征提取方法，其特征在于，包括步骤：

S100：由监测分机将采集到的数据进行预处理得到采集信号；

S200：采用FFT方法对采集信号进行独立源数目估计；

S300：对采集信号进行升维得到感知信号，直到总感知信号满足所估计的独立源数目；步骤S300具体包括步骤：

S301：对采集信号进行Gabor变换，得到幅度系数和相位系数；

S302：对所述相位系数进行重构；

S303：对所述幅度系数和重构后的相位系数进行Gabor逆变换，得到新的感知信号；

S304：重复步骤S301至S303，得到不同的感知信号，直到总感知信号满足所述独立源数目终止；

S400：对感知信号进行独立成分分析，得到独立源信号；

S500：对独立源信号通过自适应匹配方法进行幅度恢复；

所述自适应匹配方法包括步骤：

S501：以独立源信号为叠加源信号源，采集信号为叠加目的信号，建立误差的代价函数；

S502：求解代价函数的导数；

S503：设置初值和迭代终止条件，开始迭代；

S504：满足迭代终止条件则终止迭代，不满足则继续迭代；

S505：输出各个独立源信号的幅度；

S600：对恢复后的独立源信号通过奇异值分解方法进行分类，并判断每个独立源信号是否具有声发射信号；

S700：如果为有声发射信号，求解声发射信号的数字特征，并根据数字特征进行响应，并通过监控主机发送至监控中心；如果没有声发射信号则排除此独立源信号。

2.根据权利要求1所述的一种钢轨裂纹声发射信号去噪及特征提取方法，其特征在于，步骤S100中的预处理方法采用信号中心化处理方法；采用压电能量法采集钢轨声发射信号。

3.根据权利要求1所述的一种钢轨裂纹声发射信号去噪及特征提取方法，其特征在于，步骤S300中升维方法采用Gabor变换。

4.根据权利要求1所述的一种钢轨裂纹声发射信号去噪及特征提取方法，其特征在于，步骤S600中的奇异值分解方法进包括步骤：

S601：求解各独立源信号的各数字特征，形成一个数字特征矩阵；

S602：然后对所述数字特征矩阵进行奇异值分解，并根据分解后特征进行分类。

5.根据权利要求4所述的一种钢轨裂纹声发射信号去噪及特征提取方法，其特征在于，所述数字特征包括幅度、时间和时空分布。