[发明专利]轨道电路设备声谱故障诊断方法及系统

说明书

本发明提供了一种轨道电路设备声谱故障诊断方法及系统，包括：采集轨道电路设备发送器的声音数据和轨道电路设备接收器的数据；对声音数据进行梅尔频率倒谱系数分析或小波包分解以进行特征提取生成特征矩阵，进而对特征矩阵进行组合生成样本集；将样本集分为训练集和测试集，训练集用于支持向量机训练生成述支持向量机模型，测试集用于对支持向量机模型进行测试，确定模型的准确率；通过支持向量模型对轨道电路设备的声音数据进行分析，判断轨道电路设备发送器、接收器的故障状态。本发明将故障诊断转化为一种多分类问题，使用SVM算法实现了对其故障的检测，实现了故障中准确快速检测。

技术领域

本发明涉及声谱处理技术，具体地，涉及一种铁路轨道电路设备声谱故障诊断方法及系统。

背景技术

轨道电路是利用钢轨线路作为导体，绝缘节作为分割点构成的电路，是铁路信号系统中的重要设备。轨道电路设备的安全监测和维护是铁路中的重要工作。

轨道电路主要用于监督列车的占用，轨道区段的空闲检查。

ZPW-2000A型移频轨道电路是对UM71型轨道电路的改进与创新，采用电气绝缘节。ZPW-2000A型移频轨道电路应用与普速铁路的区间与高速铁路的站内与区间，应用非常广泛。

轨道电路设备多、线路复杂，一旦发生故障，往往难以快速查找到故障位置，需要按流程逐一排查，往往需要维修工作人员有丰富的经验。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种轨道电路设备声谱故障诊断方法，以实现轨道电路发送器、接收器的故障诊断。

本发明提供的轨道电路设备声谱故障诊断方法，包括如下步骤：

步骤S1：采集轨道电路设备发送器的声音数据，所述轨道电路设备发送器的声音数据包括发送器正常声音数据、发送器载频故障声音数据、发送器选型故障声音数据以及发送器低频故障声音数据，采集轨道电路设备接收器的数据，所述轨道电路设备接收器数据包括接收器正常状态声音数据、接收器载频故障声音数据以及接收器选型故障声音数据；

步骤S2：对所述声音数据进行梅尔频率倒谱系数分析或小波包分解以进行特征提取生成特征矩阵，进而对所述特征矩阵进行组合生成样本集；

步骤S3：将所述样本集分为训练集和测试集，所述训练集用于支持向量机训练生成述支持向量机模型，测试集用于对所述支持向量机模型进行测试，确定模型的准确率；

步骤S4：通过所述支持向量模型对轨道电路设备的声音数据进行分析，判断轨道电路设备发送器、接收器的故障状态。

优选地，在所述步骤S2中，进行所述梅尔倒谱系数分析时，包括如下步骤：

步骤S2011：对所述声音数据进行预加重处理，具体为，将声音数据经过高通滤波器进行滤波，H(z)＝1-bz^-1；

其中，H(z)为高通滤波器，b为预加重系数，取值在0.9-1；

步骤S2012：对预加重后的声音数据进行分帧处理，具体为，将256个采样点集合成一个观测单位，即一帧；

步骤S2013：对每一帧声音数据进行加窗处理，具体为，使用汉明窗进行每帧数据的平滑处理，

S’(n)＝0.54-0.46cos[2πn/(N-1)]；

其中，S’(n)为汉明窗，N是帧的大小256，0≤n≤N-1；

步骤S2014：对每一帧声音数据进行频域转换，通过傅里叶变换将时域信号映射到频域，然后转换为功率谱；

DFT变换：

功率谱：P(k)＝|s(k)|² 0≤k≤N