[发明专利]一种基于宽频激励的道岔尖轨缺陷检测方法及系统

说明书

本发明提供一种基于宽频激励的道岔尖轨缺陷检测方法及系统，所述方法包括：获取尖轨两端的声波信号；计算所述声波信号的二次相关函数，提取所述二次相关函数的峰值与峰值因子；将所述峰值与峰值因子输入到SVM模型中；所述SVM模型基于所述峰值和峰值因子确定所述尖轨的状态，所述尖轨的状态包括正常及不同缺陷类型的分类。本发明将所需检测的尖轨看做一个系统，利用信号通过系统前后的变化来判断系统的完整性，对环境噪声以及其他干扰有较强的鲁棒性，且不论缺陷出现在轨头、轨底或者轨腰，只要有缺陷产生，尖轨跟端与尖端两个传感器采集到的信号的相关信息会发生改变，通过提取对缺陷敏感的特征并对特征进行分类可进行不同尖轨状态的监测。

技术领域

本发明属于道岔尖轨缺陷检测领域，特别涉及一种基于宽频激励的道岔尖轨缺陷检测方法及系统。

背景技术

道岔在铁路系统中具有举足轻重的地位，是列车进行变轨时的重要依托，使列车从一条线路变换至另一条线路。道岔中的尖轨属于可动部件和异形结构，由于缺少扣件按压而处于自由状态、并且承受列车强大冲击，极易导致列车发生脱轨事故。为保证列车更加安全的行驶，对尖轨缺陷检测尤为重要。

目前仅靠天窗点时间，工务使用探伤设备对道岔尖心轨进行裂纹、裂缝的检测，随着铁路的大面积铺设以及人员的缩编，对道岔尖心轨健康状态的监测越发迫切，急需一种可靠技术来实现道岔尖轨裂纹裂缝检测的技术。基于超声导波回波检测算法针对尖轨这种异形结构来说很难激励出单一模态，同时不同缺陷需要使用激励不同的模态，且铁路环境较为恶劣，该方法受噪声干扰较大，算法可靠性低。专利号为CN105136913B的发明提出“用于尖轨轨底缺陷检测的磁致伸缩式剪切导波换能器”其设计了一种针对轨底缺陷检测的换能器，该换能器激励的导波只对轨底缺陷敏感，而对尖轨轨腰、踏面等位置的缺陷无能为力；专利号为CN111242891A的发明提出“一种尖轨表面缺陷识别分类方法”，使用无人机监测图像预处理，再基于比例加强最大熵阈值算法的尖轨表面缺陷提取，最后利用深度森林方法实现小样本缺陷数据分类，基于机器视觉的方式只能检测出尖轨表面的缺陷，不能对内部、轨底等位置缺陷进行检测；专利号为CN111426756A的发明使用电磁导波换能器激励出高阶SH导波，通过对时域信号进行扫描成像来得到尖轨轨底缺陷成像图，该方法也只针对轨底缺陷进行检测。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种基于宽频激励的道岔尖轨缺陷检测方法。

一种基于宽频激励的道岔尖轨缺陷检测方法，所述方法包括：

获取尖轨两端的声波信号；

计算所述声波信号的二次相关函数，提取所述二次相关函数的峰值与峰值因子；

将所述峰值与峰值因子输入到SVM模型中；

所述SVM模型基于所述峰值和峰值因子确定所述尖轨的状态，所述尖轨的状态包括正常及不同缺陷类型的分类。

进一步地，通过以下步骤建立所述SVM模型：

建立M组样本，获取M组样本中尖轨两端的声波信号，计算M组样本中尖轨两端所述声波信号的二次相关函数，提取所述二次相关函数的峰值与峰值因子，得到M组峰值与峰值因子；

将M组峰值与峰值因子随机分为训练样本集与测试样本集，以训练样本集中的峰值与峰值因子为输入，建立SVM训练模型并通过核函数进行参数寻优，确定模型最优参数，将测试样本集中的峰值与峰值因子输入到SVM模型中进行分类测试，验证模型的准确度。

进一步地，M组样本包括完好状态下的尖轨样本组和不同缺陷状态下的尖轨样本组，其中，每一种缺陷状态下的尖轨样本有若干组。

进一步地，所述计算M组样本中尖轨两端所述声波信号的二次相关函数包括如下步骤：

计算尖轨完好状态下的声波信号的一次相关函数，作为基准相关值；