[发明专利]一种用于列车轴承轨边声学故障检测的声源分离方法

说明书

本发明涉及一种用于列车轴承轨边声学故障检测的声源分离方法，使用安装在铁轨两侧的麦克风采集列车高速通过时轮对轴承发出的故障声音信号，作为轨边检测信号x(t)，对该检测信号的处理步骤为：(1)构建过完备参数化多普勒调制谐波原子库Datom＝{S₀(i),i＝1,2…n}；(2)将采集信号x(t)在构建好的过完备原子库Datom中进行稀疏分解得到投影原子库Datom2＝{S₁(j),j＝1,2…m}及投影系数K＝{k(j),j＝1,2,…,m}；(3)根据麦克风到轮对轴承的横向距离和纵向距离从原子库Datom2中筛选符合要求的原子Datom3＝{S₂(k),k＝1,2…N1}并进行线性叠加后得到重构信号sig。本发明可用于列车轴承故障声学故障检测，与传统数字滤波方法相比具有能够消除带内噪声的优点。

技术领域

本发明涉及高速列车轮对轴承轨边声学故障诊断技术，具体涉及一种使用参数化多普勒调制谐波原子稀疏分解与信号重构的列车轮对轴承轨边声学故障信号声源分离方法，用于从轨边信号中分离出轮对轴承声音信号。

背景技术

列车在高速运行时轮对轴承发出的声音信号中蕴含了与其健康状况密切相关的信息，在轨边安装麦克风采集声音信号并通过信号处理手段可以进行轮对轴承有效的故障诊断，具有非接触式监测的特点。然而，轨边信号中掺杂了来自列车其他部件发出的声信号，给有效的故障诊断带来了困难。常见的去噪方法是使用数字滤波器，例如ButterWorth带通滤波。然而这种滤波器只能在频域对信号进行过滤，对于与轴承特征频带相同的带内噪声无法消除。因此去噪效果不佳，导致诊断结果不准确。

发明内容

本发明技术可以解决的问题：克服现有技术不足，提供一种用于列车轴承轨边声学故障检测的声源分离方法，用于列车轴承故障声学故障检测，具有能够消除带内噪声的优点，有效提升了去噪效果和故障诊断的准确性。

本发明技术解决方案：一种用于列车轴承轨边声学故障检测的声源分离方法，使用安装在铁轨两侧的麦克风采集列车高速通过时轮对轴承发出的故障声音信号，作为检测信号x(t)，实现步骤如下：

步骤1：构建过完备参数化多普勒调制谐波原子库Datom：

Datom＝{S₀(i),i＝1,2,…,n}；其中S₀(i)为原子集合，i为每个原子对应序号；

步骤2：将轨边检测信号x(t)在步骤1中构建的Datom中进行稀疏分解得到投影原子库Datom2：

Datom2＝{S₁(j),i＝1,2…m}；其中S₁(i)为分解信号得到的原子集合；

及每个投影原子对应的投影矩阵系数C：

C＝{C(j)^opt,j＝1,2,…,m}，其中C(j)^opt投影系数集合，j为投影原子对应的投影系数序号，

及每个投影原子对应的参数集合：

Γ^opt＝{r^j,X₀^j,V^j,f_c^j},j＝1,2,…,m；其中r^j,X₀^j,V^j,f_c^j分别为匹配分解得到符合麦克风距离声源纵向距离集合、麦克风距离声源初始横向距离集合、声源初始速度集合、声源震荡频率集合，j为投影原子所对应相关参数参数的序号；

步骤3：根据麦克风到轮对轴承的横向距离和纵向距离从步骤(1-2)中得到的投影原子库Datom2中筛选符合要求的原子Datom3：