CN116039698B - 一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于轨道健康检测技术领域，公开了一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法，包括：将待检测轨道线路截取一段作为试验线路；对试验线路进行分段，调整每段试验线路轨道几何参数，每次调整后均对列车行驶在试验线路上的轮轨噪声进行采集；提取轮轨噪声的特征，并通过试验线路轮轨噪声的总体特征建立评价指标；将待检测轨道线路上采集到的轮轨噪声的特征与评价指标进行比较，从而判断轨道线路的健康状况。本发明结合轨道和车轮的因素，通过对轮轨噪声进行采集和分析，将轨道线路健康（主要是中波不平顺）与轮轨噪声特征进行关联，为后续通过轮轨噪声数据送入轮轨耦合动力学模型建立更加完善的钢轨健康状况评价体系奠定基础。
Description
技术领域
本发明属于轨道健康检测技术领域，尤其涉及一种利用车轮与轨道接触发出的噪声进行轨道健康检测的方法。
背景技术
轮轨接触噪声在轨道交通常见噪声中所占比重较大，是极其重要的噪声来源。轮轨表面出现不连续的几何缺陷、粗糙度大小不同、钢轨表面波磨或不平顺等原因使得列车在运行过程中出现较高频率的振动或者列车经过曲线段时相互摩擦振动辐射于空气中，这些均会产生轮轨噪声。
目前，国内针对轮轨噪声的研究主要集中在噪声的产生机理、产生模型及如何降噪等方面，将轮轨噪声应用于轨道几何参数变化判断的研究较少。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法，通过采集、分析轮轨噪声找出轨道线路缺陷与轮轨噪声之间的关联性，从而检测轨道线路的健康。
为解决以上技术问题，本发明的技术方案为采用一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法包括：
将待检测轨道线路截取一段作为试验线路；
对试验线路进行分段，调整每段试验线路轨道几何参数，每次调整后均对列车行驶在试验线路上的轮轨噪声进行采集。
提取轮轨噪声的特征，并通过试验线路轮轨噪声的总体特征建立评价指标；
将待检测轨道线路上采集到的轮轨噪声的特征与评价指标进行比较，从而判断轨道线路的健康状况。
作为一种改进，所述轨道几何参数包括左右轨高低和轨距。
作为一种进一步的改进，调整每段试验线路轨道左右轨高低的方法为：
将试验线路至少分为2段，各段试验线路统一为某侧高于另一侧，且各段试验路线轨道高低差值不同。
作为另一种更进一步的改进，调整每段试验线路轨道轨距的方法为：
将试验线路至少分为3段，并将各段试验路线分别调整成低风险轨距、中风险轨距、高风险轨距。
作为一种改进，对轮轨噪声进行采集的方法包括：
利用支架将两个麦克风阵列固定到列车底部的H型横梁上，分别对左右两侧的轮轨噪声进行采集；所述麦克风阵列为16元十字MEMS硅麦克风阵列，且阵列中心点与轮轨接触点的距离大于0.7m。
作为一种改进，所述支架包括用于与H型横梁连接的夹板、与夹板连接的L型梁；所述L型梁上固定有横梁，所述麦克风阵列连接在横梁两端；还包括用于调节麦克风阵列的周向调节轴和俯仰调节板。
作为一种改进，所述提取轮轨噪声的特征的方法包括：
对轮轨噪声进行趋势项消除；
对消除趋势项后的轮轨噪声进行滤波；
对滤波后的轮轨噪声进行分帧加窗；
提取每帧轮轨噪声的特征，并将特征拼合为整段轮轨噪声的整体特征。
作为一种改进，对于调整左右轨高低后采集的左右轨的轮轨噪声分别进行小波包特征提取；对于调整轨距后采集的轮轨噪声进行频域特征提取。
作为一种改进，所述评价指标的建立方法包括：
将左右轨的轮轨噪声小波包特征提取后的结果进行对比，寻找高频分量迁移的区域；
根据高频分量迁移来判断钢轨高低差异带来的风险性。
作为一种改进，所述评价指标的建立方法包括：
将轮轨噪声频域特征提取后的结果，寻找主频集中位置；
根据主频集中位置来判断轨距带来的风险性。
本发明的有益之处在于：
现有的检测方法仅关注轨道本身的参数，并不全面。而本发明结合轨道和车轮的因素，通过对轮轨噪声进行采集和分析，将轨道线路健康（主要是中波不平顺）与轮轨噪声特征进行关联，为后续通过轮轨噪声数据送入轮轨耦合动力学模型建立更加完善的钢轨健康状况评价体系奠定基础。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为轮轨噪声采集装置的示意图。
图3为轮轨噪声采集装置使用状态图。
图4为右轨的轮轨噪声进行小波包特征提取后的特征图。
图5为左轨的轮轨噪声进行小波包特征提取后的特征图。
图中标记：1上夹板、2下夹板、3L型梁、4横梁、5周向调节轴、6俯仰调节板、7麦克风阵列、100H型横梁。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，本发明提供一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法，其特征在于包括：
S1将待检测轨道线路截取一段作为试验线路。
本实施例中，选待检测轨道路线中一段长600m的直线线路作为试验路线。当然试验路线的长度可以根据待检测轨道线路的长度来选择，试验路线的长度越长，结果就会趋于精准。
S2对试验线路进行分段，调整每段试验线路轨道几何参数，每次调整后均对列车行驶在试验线路上的轮轨噪声进行采集。
本实施例中，轨道几何参数选择的是左右轨高低和轨距。所谓轨道高低是指钢轨顶面垂直于轨道方向偏离钢轨顶面平均位置的偏差，分左右轨高低即左轨高低和右轨高低两种。所谓轨距是指同一轨道横截面内左右钢轨两轨距点之间的最短距离。轨道高低和轨距是造成中波不平顺的重要参数。
当然，也可以选择其他影响轨道线路健康的几何参数作为参考，只要其能与轮轨噪声相关联即可。
S21调整每段试验线路轨道左右轨高低的方法为：
将试验线路至少分为2段，各段试验线路统一为某侧高于另一侧，且各段试验路线轨道高低差值不同。本实施例中，试验线路被平均为分了6段每段100m，每一段均为左轨低于右轨，具体为第一段左轨高低1.77m右轨高低2.43m；第二段左轨高低1.42m右轨高低2.31m；第三段左轨高低1.49m右轨高低2.92m；第四段左轨高低3.31m右轨高低3.92m；第五段左轨高低2.59m右轨高低2.95m；第六段左轨高低2.5m右轨高低2.89m。
调整完毕后，采集列车通过试验线路时左右两侧的轮轨噪声。
S22调整每段试验线路轨道轨距的方法为：
将试验线路至少分为3段，并将各段试验路线分别调整成低风险轨距、中风险轨距、高风险轨距。本实施例中，试验路线被平均分为了3段每段200m，具体为第一段轨距0.65m为低风险；第二段轨距0.93m为高风险；第三段轨距0.71m为中风险。
调整完毕后，再一次采集列车通过试验线路时的轮轨噪声。
另外，如图2、图3所示，本发明中对轮轨噪声进行采集的方法包括：
利用支架将两个麦克风阵列固定到列车底部的H型横梁上，分别对左右两侧的轮轨噪声进行采集；所述麦克风阵列为16元十字MEMS硅麦克风阵列，且阵列中心点与轮轨接触点的距离大于0.7m。
具体地，所述支架包括用于与H型横梁100连接的上夹板1和下夹板2、与下夹板2连接的L型梁3；所述L型梁3上固定有横梁4，所述麦克风阵列7连接在横梁4两端；还包括用于调节麦克风阵列7的周向调节轴5和俯仰调节板6，通过周向调节轴5可以调节麦克风阵列7在水平方向的角度，通过俯仰调节板6可调节麦克风阵列7的俯仰角。
要实现声源定位，必须已知远近场、麦克风阵元数量及间距、阵列几何形状、阵列与声源之间位置关系等。地铁车辆车底空间近乎近场条件，算法需要考虑声波波阵面以球面波的形态进行辐射和衰减的规律。对各个阵元接收到的信号进行相应的时延补偿和幅度补偿之后得到聚焦波束的输出可以得到各个扫描点相应的功率输出。当扫描到目标位置时，各阵元接收到的复信号叠加是同相位的，此时的输出能量最大，最终在一张声图上会显示出一个峰值，就能清晰的显示出目标噪声源的位置，从而实现定位。本发明中，通过定位轮轨接触处，使得采集到是轮轨噪声得到强化而其他部位发出的声音被弱化。
S3提取轮轨噪声的特征，并通过试验线路轮轨噪声的总体特征建立评价指标。
其中提取轮轨噪声的特征的具体步骤包括：
S311对轮轨噪声进行趋势项消除。
轮轨噪声信号在获取后会存在基线漂移，可能是由于信号本身引起，也可能是采集装置引起。因此，在实际信号处理之前需要消除这种漂移。趋势项指的是记录中周期大于记录长度的频率成分，会使低频部分失真。
S312对消除趋势项后的轮轨噪声进行滤波。
由于轮轨噪声信号在时域中具有连续性，而杂声信号在时间域是不具有连续性的，那么有效轮轨噪声信号在小波域产生的小波系数会比杂声信号产生的小波系数大得多。通过信号特征设定阈值，当小波系数的绝对值小于给定的阈值时，令其为零，大于阈值时，令其减去阈值。该阈值法有效地保证了大的小波系数被保留，较小值被剔除，并做到系数在小波域上处于平滑状态。最后将阈值函数处理的小波系数进行重构，便可以得到去除杂声后的信号。采用小波系数整体连续性较好的软阈值法去除杂声，不会产生附加震荡。
S313对滤波后的轮轨噪声进行分帧加窗。
音频信号随时间变换产生变化，波形与频谱均会随着时间变化发生差异，被称为音频信号的时变性和非平稳性。对长时间的信号直接进行分析是无法得知变化细节，需要平稳的10~30ms内的音频，可以将其看作是一个准稳态过程，具有短时平稳特征。任何语音信号分解都必须建立在“短时”的基础之上，将一定数量的连续信号点归为一帧，每一帧视为平稳局部信号。另外分帧操作通常会设置固定大小重叠部分，本实施例中，帧移动的大小设定为每一帧长度的1/3到1/2。
S314提取每帧轮轨噪声的特征，并将特征拼合为整段轮轨噪声的整体特征。
现有技术中，对声音特征提取的方式是多种多样的，包括时域、频域、短时傅里叶变换（CWT）、梅尔倒谱细节分析、平均周期法、倍频程曲线、小波包树各频段能量占比。
S3141本实施例中，对于调整左右轨高低后采集的左右轨的轮轨噪声分别进行小波包特征提取，原因是左右轮轨噪声在小波分解结果中对比差异更加明显。图4为右轨的轮轨噪声进行小波包特征提取后的特征图，图5为左轨的轮轨噪声进行小波包特征提取后的特征图。
S3142另外本实施例中，对于调整轨距后采集的轮轨噪声进行频域特征提取。
在提取特征后，需要对特征进行分析从而建立起评价指标，用以对待检测线路上采集到的轮轨噪声进行评价，从而判断待检测路线的健康情况。
S321将左右轨的轮轨噪声小波包特征提取后的结果进行对比，寻找高频分量迁移的区域。
通过图4、图5中左右轨轮轨噪声特征进行对比，右轨高低值较左轨高低值高时，对应的频段分解后在1k~2k和2k~3k之间的占比分别为67.84%和28.06%（图5中圈起来的地方），比图5高低值较低的左轨（80.69%和16.31%）存在明显的高频迁移现象，即高频分量占比逐渐增加，从而可以得出高低不平顺能够引起轮轨噪声频率增加的结论。
因此根据高频分量分布来判断钢轨高低差异，评价指标为：当车速区间在某个区间如50km/h~100km/h内，通过寻找高频分量迁移的区域即高频分量迁移到2kHz~3kHz区域内，则说明该侧钢轨高低值较高，逼近安全限值。
在后续的判断步骤中，可以根据高频分量迁移来判断钢轨高低差异带来的风险性。
S322将轮轨噪声频域特征提取后的结果，寻找主频集中位置。本实施例中轨道轨距的调整为第一段0.65m、第二段0.93m、第三段0.71m。分别分析以上三个区段的数据，主要结论有：左轨频率成分不随轨距的变化而发生变化，右轨在第二段区间内出现了700Hz特征，相比于全线500Hz左右的基准有了增加，说明当轨距增加时，势必引起轨道与车轮的接触状态出现偏移，无论那一侧便宜严重，都会引起轮轨噪声高频成分的增加。
因此判断指标为：在相同的车速行驶条件，若每个单帧声音信号经过处理后的各频段分量占比相对比较一致，且主频（幅值最高的位置）主要集中在500Hz附近，则说明线路健康状况为良好。
在后续的判断步骤中，可以根据主频集中位置来判断轨距带来的风险性。
S4将待检测轨道线路上采集到的轮轨噪声的特征与评价指标进行比较，从而判断轨道线路的健康状况。
评价指标建立完毕后，可通过步骤2中采集轮轨噪声的方法对待检测线路的轮轨噪声进行采集，然后按照步骤S中对轮轨噪音的处理方法进行处理获取特征值，最后与步骤3中建立的评价指标进行对比从而判断待检测线路的以中波不平顺为代表的健康状况。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法，其特征在于，包括：
将待检测轨道线路截取一段作为试验线路；
对试验线路进行分段，调整每段试验线路轨道几何参数，每次调整后均对列车行驶在试验线路上的轮轨噪声进行采集；所述轨道几何参数包括左右轨高低和轨距；
提取轮轨噪声的特征，并通过试验线路轮轨噪声的总体特征建立评价指标；具体为：对于调整左右轨高低后采集的左右轨的轮轨噪声分别进行小波包特征提取；对于调整轨距后采集的轮轨噪声进行频域特征提取；
所述评价指标的建立方法包括：
将左右轨的轮轨噪声小波包特征提取后的结果进行对比，寻找高频分量迁移的区域；根据高频分量迁移来判断钢轨高低差异带来的风险性；
将待检测轨道线路上采集到的轮轨噪声的特征与评价指标进行比较，从而判断轨道线路的健康状况。
2.根据权利要求1所述的一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法，其特征在于，调整每段试验线路轨道左右轨高低的方法为：
将试验线路至少分为2段，各段试验线路统一为某侧高于另一侧，且各段试验路线轨道高低差值不同。
3.根据权利要求1所述的一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法，其特征在于，调整每段试验线路轨道轨距的方法为：
将试验线路至少分为3段，并将各段试验路线分别调整成低风险轨距、中风险轨距、高风险轨距。
4.根据权利要求1所述的一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法，其特征在于，对轮轨噪声进行采集的方法包括：
利用支架将两个麦克风阵列固定到列车底部的H型横梁上，分别对左右两侧的轮轨噪声进行采集；所述麦克风阵列为16元十字MEMS硅麦克风阵列，且阵列中心点与轮轨接触点的距离大于0.7m。
5.根据权利要求4所述的一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法，其特征在于，所述支架包括用于与H型横梁连接的夹板、与夹板连接的L型梁；所述L型梁上固定有横梁，所述麦克风阵列连接在横梁两端；还包括用于调节麦克风阵列的周向调节轴和俯仰调节板。
6.根据权利要求1所述的一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法，其特征在于，所述提取轮轨噪声的特征的方法包括：
对轮轨噪声进行趋势项消除；
对消除趋势项后的轮轨噪声进行滤波；
对滤波后的轮轨噪声进行分帧加窗；
提取每帧轮轨噪声的特征，并将特征拼合为整段轮轨噪声的整体特征。
7.根据权利要求1所述的一种利用声音特征进行轨道线路健康检测的方法，其特征在于，所述评价指标的建立方法还包括：
将轮轨噪声频域特征提取后的结果，寻找主频集中位置；
根据主频集中位置来判断轨距带来的风险性。
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