[发明专利]钢轨周期性擦伤识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种钢轨周期性擦伤识别方法及装置，其中该方法包括：根据待检测钢轨的车辆动态响应数据，确定车辆轴箱振动加速度信号的信号包络；对信号包络进行滤除趋势项处理，得到目标信号；通过CEEMDAN算法，对目标信号进行分解，得到目标信号的多阶本征模态分量；根据多阶本征模态分量，确定车辆动态响应信号的重构信号；对重构信号进行CWD分析，确定待检测钢轨是否存在周期性擦伤。本发明可实现钢轨周期性擦伤的有效识别，提升钢轨周期性擦伤识别的准确性和识别效率。

技术领域

本发明涉及铁路工务技术领域，尤其涉及钢轨周期性擦伤识别方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

钢轨能够引导机车车辆车轮前进并承载其巨大压力，是轨道结构的主要组成部件，其状态影响列车行驶的平稳性和稳定性。钢轨表面擦伤是一种重要的钢轨伤损形式，如不及早整治可能会导致裂纹及掉块发生，严重影响线路运行品质。钢轨擦伤多数由轮轨摩擦接触产生，主要分为两类：一类是钢轨局部区段出现的点擦伤或局部区段擦伤，呈现非周期性特征；另一类钢轨擦伤会以轮径长度等间隔出现，呈现典型的周期性特征。其中，钢轨的周期性擦伤会对列车轮对、转向架以及轨道结构产生周期性激励，严重时可能导致结构零部件松弛或裂纹，降低其使用寿命。而准确有效的钢轨周期性擦伤诊断技术能够及时识别钢轨周期性擦伤区段，指导现场作业人员进行养护维修，为铁路运输提供可靠保障。

现阶段的钢轨周期性擦伤诊断方法均基于机器视觉与图像处理技术，尚无法应用于未装备轨道图像采集系统的现有高速综合检测列车上，且上述方法在钢轨周期性擦伤识别方面无较强的针对性，并不能准确识别钢轨的周期性擦伤，导致钢轨周期性擦伤识别的准确性和识别效率较为低下。

发明内容

本发明实施例提供一种钢轨周期性擦伤识别方法，用以实现钢轨周期性擦伤的有效识别，提升钢轨周期性擦伤识别的准确性和识别效率，该方法包括：

根据待检测钢轨的车辆动态响应数据，确定车辆轴箱振动加速度信号的信号包络；

对信号包络进行滤除趋势项处理，得到目标信号；

通过CEEMDAN算法，对目标信号进行分解，得到目标信号的多阶本征模态分量；

根据多阶本征模态分量，确定车辆动态响应信号的重构信号；

对重构信号进行CWD分析，确定待检测钢轨是否存在周期性擦伤。

本发明实施例还提供一种钢轨周期性擦伤识别装置，用以实现钢轨周期性擦伤的有效识别，提升钢轨周期性擦伤识别的准确性和识别效率，该装置包括：

信号包络确定模块，用于根据待检测钢轨的车辆动态响应数据，确定车辆轴箱振动加速度信号的信号包络；

滤除趋势项处理模块，用于对信号包络进行滤除趋势项处理，得到目标信号；

CEEMDAN分解模块，用于通过CEEMDAN算法，对目标信号进行分解，得到目标信号的多阶本征模态分量；

重构模块，用于根据多阶本征模态分量，确定车辆动态响应信号的重构信号；

CWD分析模块，用于对重构信号进行CWD分析，确定待检测钢轨是否存在周期性擦伤。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述钢轨周期性擦伤识别方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述钢轨周期性擦伤识别方法。