[发明专利]一种基于振动信号小波阈值降噪的高速道岔伤损识别方法

摘要

本发明公开了一种基于振动信号小波阈值降噪的高速道岔伤损识别方法，用于高速道岔伤损监测系统中对道岔断裂、裂纹、核伤等工况进行识别。该方法包括如下步骤：采集道岔振动信号、提取道岔振动信号特征、分类识别道岔伤损。在提取道岔振动信号特征之前，对道岔振动信号进行基于短时能量的自动端点检测，根据检测端点提取有效振动信号；对提取的有效振动信号采用小波阈值降噪得到伤损识别所需的有效数据。本发明方法对抑制噪声干扰有明显的效果，能有效地提高基于振动信号的道岔伤损识别的识别率和实时性，在高速铁路道岔伤损监测中具有广泛的应用前景。

主权项

1.一种基于振动信号小波阈值降噪的高速道岔伤损识别方法，包括的步骤有，采集道岔振动信号、提取道岔振动信号特征、分类识别道岔伤损，其特征在于：在提取道岔振动信号特征之前，先从采集的道岔振动信号中提取有效道岔振动信号，并对有效道岔振动信号采用小波阈值方法降噪；所述的提取有效道岔振动信号和采用小波阈值方法降噪的具体做法如下：(1)提取有效道岔振动信号：对采集到的道岔振动信号进行自动端点检测，确定出车轮经过测点时对应振动信号的起始点和终止点；选出任一对起始点和终止点之间的道岔振动信号，作为有效道岔振动信号x(k)，其中k＝1，2，…，N，N为该对起始点和终止点之间的道岔振动信号包含数据的总个数；(2)采用小波阈值方法降噪：(2a)信号的小波分解：采用阶数为14的Daubechies小波对有效道岔振动信号x(k)进行J层小波分解，得到J个细节系数向量d₁，d₂，…，d_J和一个近似系数向量c_J，其中小波分解层数J由自相关系数峰态特征自适应确定；(2b)对分解的细节系数进行量化：首先对有效道岔振动信号x(k)采用启发式阈值估计准则计算量化阈值λ，然后根据阈值λ对步骤(2a)得到的J个细节系数向量d₁，d₂，…，d_J进行量化得到量化后的细节系数向量对近似系数向量c_J不做处理；(2c)信号的小波重构：由量化后的J个细节系数向量和一个近似系数向量c_J进行小波重构，重构后的信号即为降噪后的有效道岔振动信号