专利名称：基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测装置和方法
技术领域：
本发明涉及铁路钢轨伤损的探测装置和方法，尤其是对于高速铁路的钢轨伤损探测。
背景技术：
随着我国铁路运输的大力建设，特别是高铁的飞速发展，铁路运输的安全显得越来越重要。由于伤损探测速度的限制，传统的超声伤损探测技术及模式无法满足高速铁路的探伤要求，新型高速铁路探伤技术的研究迫在眉睫。钢轨在使用的过程中，会发生折断、裂纹及其它伤损形式，即为钢轨伤损。钢轨伤损的种类很多，常见的有磨耗、剥离及轨头核伤、轨腰螺孔裂纹等，钢轨伤损是断轨的主要原因，是影响行车安全的重要隐患，列车出轨事故主要由钢轨断裂产生。但是，由于钢轨的各种伤损形式使其表现出的伤损特征较为复杂。通过研究发现， 在基于铁路沿线相应的轨道传感器网络，对钢轨的振动信号进行测量和分析时，一些伤损频率接近的伤损情况，目前只能通过幅值来判断，伤损区分效果不理想。因此，利用希尔伯特-黄变换(HHT)对幅频特性的分析在研究中只能用于伤损信号的初步分析和基本判断。现有的探伤技术对伤损频率接近的伤损情况只能通过幅值来判断，此种办法判断出的结果存在伤损特征难以区分的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有的探伤技术对伤损频率接近的伤损情况只能通过幅值来判断，此种办法判断出的结果存在伤损特征难以区分的问题，提供一种基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测装置和方法。基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测装置，它包括振动加速度传感器阵列、信号转换电路、信号特征提取模块、伤损匹配模块和伤损判别模块，布置在被测钢轨上的振动加速度传感器阵列的采集信号输出端连接在信号转换电路的信号输入端，信号转换电路的信号输出端连接在信号特征提取模块的信号输入端，信号特征提取模块的信号输出端连接在伤损匹配模块的信号输入端，伤损匹配模块的信号输出端连接在伤损判别模块的信号输入端。基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测方法，具体步骤如下步骤一振动加速度传感器阵列采集到被测钢轨的原始振动信号S (t)；步骤二 信号转换电路转换原始振动信号S(t)为振动信号x(t)；步骤三将振动信号x(t)进行HHT分解，得到各阶内固模态函数和残差，记为Cl， c2, . . . cn以及r，然后进行相应的希尔伯特变换，得到频率与幅值之间的幅频信号h(w)；步骤四利用HHT分析所得到频率幅值之间的幅频信号h(w)，结合相应的测量点和伤损种类建立伤损信号的三维张量；步骤五利用非负张量分解对构建的三维张量信号x。lass进行分解，提取相应的伤损特征信息，得到每种典型伤损情况相应的特征向量，实测振动信号的特征向量通过与典型伤损情况特征向量的对比，判断出伤损的存在及其位置。本发明与现有技术相比具有如下优点针对现有的探伤技术对伤损频率接近的伤损情况只能通过幅值来判断，伤损特征难以区分的问题，结合HHT和非负张量分解(NTF)各自的优点对振动伤损信号的伤损特征进行了充分的提取；利用HHT对信号时间尺度的自适应能力，较好地处理了非平稳、非线性的钢轨振动信号；并结合NTF进行隐含在振动信号中的具有被识别能力的特征信息二次提取，确定伤损的存在及其位置，保障高铁列车安全高效的运行。
图1为本发明检测装置的结构示意图，图2为本发明的流程图，图3为希尔伯特-黄变换流程图，图4为均勻分布的九个测量点的示意图，图5为幅频信号构建二维信号示意图其中行代表五个测量点，列分别代表各频率点，图6为利用伤损类别构建三维信号示意图，图7为非负张量分解流程图，图8为钢轨振动传感器测点布置示意图，图9为三种不同的伤损在钢轨上的位置，6为轨头、7为轨腰、8为轨底，图10为无损钢轨振动信号的各阶IMF和残差，图11为无损钢轨振动信号的幅频信号h (w)，图12为实际伤损类别和伤损识别分类图，实心圆点为对伤损判别的类别，空心圆为实际伤损的类别。
具体实施例方式具体实施方式
一结合图1说明本实施方式，基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测装置，它包括振动加速度传感器阵列1、信号转换电路2、信号特征提取模块3、伤损匹配模块4和伤损判别模块5，布置在被测钢轨上的振动加速度传感器阵列1的采集信号输出端连接在信号转换电路2的信号输入端，信号转换电路2的信号输出端连接在信号特征提取模块3的信号输入端，信号特征提取模块3的信号输出端连接在伤损匹配模块4的信号输入端，伤损匹配模块4的信号输出端连接在伤损判别模块5的信号输入端。
具体实施方式
二 结合图2说明本实施方式，本实施方式的具体步骤如下步骤一振动加速度传感器阵列1采集到被测钢轨的原始振动信号S(t)；步骤二 信号转换电路2转换原始振动信号S(t)为振动信号x(t)；步骤三将振动信号χ (t)进行HHT分解，得到各阶内固模态函数(IMF)和残差，记为ci，c2，. . . cn以及r，n为自然数，然后进行相应的希尔伯特变换，得到频率与幅值之间的幅频信号h (w)；步骤四利用HHT分析所得到频率幅值之间的幅频信号h(w)，结合相应的测量点和伤损种类建立伤损信号的三维张量；步骤五利用非负张量分解对构建的三维张量信号xM xP-tX。lass进行分解，提取相应的伤损特征信息，得到每种典型伤损情况相应的特征向量，实测钢轨振动信号的特征向量通过与典型伤损情况特征向量的对比，判断出伤损的存在及其位置。
具体实施方式
三结合图3说明本实施方式，具体实施方式
二的步骤三包括的子步骤如下子步骤1、找出X(t)的极大值和极小值；
子步骤2、通过三次样条插值方法分别生成信号的局部极大值和局部极小值包子步骤3、将信号的局部极大值包络和局部极小值包络相加求平均，得到局部包络均值m(t)；子步骤4、从信号中减去局部包络均值h(t) = 1(0_!11(0，继续对11(0执行几次上述筛选过程，直到满足IMF的两个条件条件一、在整个函数中，极值点的数目与穿越零点的数目相等，或者只相差1 ；条件二、在任意时刻，由极值包络线所定义的包络均值为零；这样得到第一个IMF C1 (t)，同时定义残差项:Γι (t) = x(t)-Cl(t)；子步骤5、将残差作为待分解的信号继续应用上述筛选过程分解出各个IMF， Ci (t), i = 1，…，n，分解至r为常函数、或单调函数、或只具有一个极值点的函数时，分解结束；得到x(t)如下形式的分解χ(0 = Σ;>,(0 + 〃，其中，残差项r代表了信号x(t)的基本趋势；子步骤6、对上述得到的x(t)分解形式进行希尔伯特变换，构造解析信号，表示为
极坐标形式，并取实部，得希尔伯特谱H(W，t) .H(WJ) ^ta.^e^ ；子步骤7、结合
权利要求
1.基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测装置，其特征是它包括振动加速度传感器阵列(1)、信号转换电路O)、信号特征提取模块(3)、伤损匹配模块(4)和伤损判别模块 (5)，布置在被测钢轨上的振动加速度传感器阵列(1)的采集信号输出端连接在信号转换电路O)的信号输入端，信号转换电路O)的信号输出端连接在信号特征提取模块(3)的信号输入端，信号特征提取模块C3)的信号输出端连接在伤损匹配模块(4)的信号输入端， 伤损匹配模块的信号输出端连接在伤损判别模块(5)的信号输入端。
2.基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测方法，其特征是它包括具体步骤如下 步骤一振动加速度传感器阵列(1)采集到被测钢轨的原始振动信号S (t)； 步骤二 信号转换电路( 转换原始振动信号S(t)为振动信号x(t)；步骤三将振动信号x(t)进行HHT分解，得到各阶内固模态函数和残差，记为Cl， c2, . . . cn以及r，然后进行相应的希尔伯特变换，得到频率与幅值之间的幅频信号h(w)；步骤四利用HHT分析所得到频率幅值之间的幅频信号h (w)，结合相应的测量点和伤损种类建立伤损信号的三维张量；步骤五利用非负张量分解对构建的三维张量信号进行分解，提取相应的伤损特征信息，得到每种典型伤损情况相应的特征向量，实测振动信号的特征向量通过与典型伤损情况特征向量的对比，判断出伤损的存在及其位置。
3.根据权利要求2所述基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测方法，其特征在于步骤三包括的子步骤如下子步骤1、找出x(t)的极大值和极小值；子步骤2、通过三次样条插值方法分别生成信号的局部极大值和局部极小值包络； 子步骤3、将信号的局部极大值包络和局部极小值包络相加求平均，得到局部包络均值 m(t)；子步骤4、从信号中减去局部包络均值h(t) = 1(0_!11(0，继续对11(0执行几次上述筛选过程，直到满足IMF的两个条件一、在整个函数中，极值点的数目与穿越零点的数目相等，或者只相差1 ；二、在任意时刻，由极值包络线所定义的包络均值为零； 这样得到第一个IMF Cl(t)，同时定义残差项ri(t) =x(t)-Cl(t)； 子步骤5、将残差作为待分解的信号继续应用上述筛选过程分解出各个IMF，Ci (t)，i = 1，…，n，分解至r为常函数、或单调函数、或只具有一个极值点的函数时，分解结束；得到 x(t)如下形式的分解功)=1；>,(0 + 〃，其中，残差项r代表了信号x(t)的基本趋势； 子步骤6、对上述得到的x(t)分解形式进行希尔伯特变换，构造解析信号，表示为极坐标形式，并取实部，得希尔伯特谱H(w，t) -H(Wj) =；/=1子步骤7、结合〃= Reia,⑴冲；入0到T (原始信号长度)积分= \TH{w,t)dt，得/=1 /0到的h(w)为希尔伯特边际谱，反映了信号的幅度在整个频率段上随频率的变化情况。
4.根据权利要求2或3所述基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测方法，其特征在于步骤四包括的子步骤如下子步骤1、利用沿高铁钢轨均勻分布的五个测量点对发生在钢轨上伤损信号进行测量， 测量点(11)至(15)号，得到相应的振动信号，记为Sl，s2, s3, s4, S5，并对其进行HHT变换得到相应的幅频信号，记为f2, f3, f4，f5 ；子步骤2、每个fi; (i = 1,2,3,4,5)都是一维的幅频信号，利用这个五个一维信号构建出一个二维信号记为yx一.子步骤3、根据不同的伤损情况，即伤损种类构建信号的第三维，记为frequency Xpoint X class XO
5.根据权利要求2或3所述基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测方法，其特征在于步骤五包括的子步骤如下通过步骤四建立的三维张量信号表示为Xf xP-tx。lass = GXιΑ(1) χ, χ,⑶其中 G，Αω，Α(2)，Α(3)彡0，利用NTF对其进行分解；子步骤1、随机初始化Αω，η = 1,2,3 ；算最小化的最小均方误差Cnrat = | |Χ(η)-ΑωΖ(η) I2，其中X(n)为原始信号，z(")= 乂⑷丨 !^^-1)! !…! !^1+1)! !^1-1)! !…! !}1)，!！ = 1,2,3 ；d Z⑷)子步骤 2、迭代求解—，并计算 = I Ιχ(η)-Α(η)ζ(η)τ| Ι2，η= 1，2，3 ； 子步骤3、判断Qm<_>5，δ为误差精度要求，成立则C。ld = Cmw，继续执行子步骤2;new不成立则执行子步骤4 ；子步骤4、得到满足要求的A(1)，A(2)，A(3)矩阵；其中Αω，Α(2)为新的基底，其物理意义分别代表频率和测量点；Α 为伤损类别的特征系数矩阵，其中每一行是一个特征向量，对应一种伤损情况。
全文摘要
基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测装置和方法，涉及高铁钢轨的伤损探测装置和方法，解决了现有的探伤技术对伤损频率接近的伤损情况只能通过幅值来判断，伤损特征难以区分的问题，基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测装置，包括振动加速度传感器阵列、信号转换电路、信号特征提取模块、伤损匹配模块和伤损判别模块；基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测方法，包括步骤一采集钢轨的原始振动信号；步骤二转换原始信号为振动信号；步骤三将振动信号进行HHT分解；步骤四利用得到频率幅值之间的幅频信号，建立伤损信号的三维张量；步骤五利用非负张量分解对构建的三维张量信号分解，提取特征信息；用于高铁钢轨伤损探测。
文档编号G01N29/44GK102353717SQ20111017680
公开日2012年2月15日 申请日期2011年6月28日 优先权日2011年6月28日
发明者冯乃章, 沈毅, 王艳, 章欣 申请人:哈尔滨工业大学