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公开(公告)号：CN112730628A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110155082.7
申请日：2021-02-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于不平等距离优化聚类算法的伤损裂纹声发射信号检测方法，涉及伤损裂纹信号处理与检测领域的方法，解决了传统裂纹信号检测方法速度慢、效率低的问题。本发明的步骤为：一、加载原始声发射信号，获得噪声声发射信号；二、对噪声声发射信号提取γ倒谱系数特征，依据自适应鲁棒系数对其进行筛选；三、将噪声信号特征聚类，计算各特征到各聚类质心的距离，计算各聚类的不平等优化距离值；提取待测声发射信号的γ倒谱系数特征，依照步骤二选择待测信号特征，计算各特征到各聚类质心的距离，依据不平距离优化判别算法，判别待测信号。本发明运算速率快，检测精度高。在高铁钢轨与车轮伤损裂纹检测领域，具有很高的社会意义和经济价值。
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公开(公告)号：CN109752461B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201711089462.5
申请日：2017-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种改进的分段式调节的最小均方反卷积钢轨裂纹信号复原方法，本发明解决了通过声发射探头激励出与钢轨断裂过程相同特性的声发射信号问题。本发明步骤为：一、将已知脉冲信号由声发射探头输入钢轨；二、输出与输入做FFT变换，二者频谱相除得系统特性初值；三、对系统特性最小均方滤波；四、重复步骤三至还原误差小于预设值，输出系统脉冲响应；五、由裂纹信号与系统脉冲响应反卷积得反演信号。六、根据钢轨不同频率段衰减程度设定权值，将反演信号时域成分加权叠加得最终输入信号。本发明用分段调节最小均方反卷积方法在钢轨中反演出裂纹声发射信号，改进了现有声发射测试中裂纹源模拟方法，更加安全易于实施，有较强的理论与工程实际意义。
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公开(公告)号：CN110758456A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911084741.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B61K9/08
Abstract: 本发明涉及一种轮轨健康状态监测系统及方法，包括：多个安装在钢轨侧面上的传感器，其中每个传感器被设置成能够采集该位置的信号；多个信号处理单元，被设置成能够处理多个传感器采集的信号，包含所述监测方法、信号预处理、信号去噪、伤损检测、伤损分类、伤损定位、伤损严重程度评估和轮轨使用寿命预测等程序模块，用于实现轮轨健康状态监测；一个轮轨健康状态监测控制中心，包括控制、显示和预警单元；以及多个传感器与信号处理单元之间、多个信号处理单元之间和多个信号处理单元与监测控制中心之间的数据传输。本发明适用于不同轮轨接触状态、行车速度、载重等情况下的轮轨健康状态全过程监测。
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公开(公告)号：CN104777230B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510178893.3
申请日：2015-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N29/14
Abstract: 一种基于声发射技术的车载移动式高速铁路钢轨伤损检测系统与检测方法，属于铁路钢轨安全监测技术领域。所述检测系统由单轮交替检测子系统、多轮同步检测子系统、车载信号采集与处理平台组成，所述单轮交替检测子系统由若干个均匀分布在车轮圆周上的传感器组成，每一个传感器对应一个扇形区域，扇形区域的圆心角为θ，所有传感器的扇形区域覆盖整个圆周；所述多轮同步检测子系统由若干个单轮交替检测子系统组成；所述车载信号采集与处理平台安装于列车上，各传感器通过同轴屏蔽电缆与车轮轴端的导电滑环相连接，导电滑环的输出端与车载信号采集与处理平台相连接。本发明能够实现高速铁路钢轨伤损的高效监测，并降低检测成本。
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公开(公告)号：CN112730628B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110155082.7
申请日：2021-02-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于不平等距离优化聚类算法的伤损裂纹声发射信号检测方法，涉及伤损裂纹信号处理与检测领域的方法，解决了传统裂纹信号检测方法速度慢、效率低的问题。本发明的步骤为：一、加载原始声发射信号，获得噪声声发射信号；二、对噪声声发射信号提取γ倒谱系数特征，依据自适应鲁棒系数对其进行筛选；三、将噪声信号特征聚类，计算各特征到各聚类质心的距离，计算各聚类的不平等优化距离值；提取待测声发射信号的γ倒谱系数特征，依照步骤二选择待测信号特征，计算各特征到各聚类质心的距离，依据不平距离优化判别算法，判别待测信号。本发明运算速率快，检测精度高。在高铁钢轨与车轮伤损裂纹检测领域，具有很高的社会意义和经济价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110879253B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201811029067.2
申请日：2018-09-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于改进长短时记忆网络的钢轨裂纹声发射信号检测方法，本发明解决了针对铁路现场复杂的噪声环境下，通过LSTM循环网络训练噪声模型实现自动滤除复杂噪声问题。本发明的主要步骤为基于相同结构的LSTM网络连续两次分别建立背景噪声的时序模型及裂纹信号时序模型，并对二者预测的误差信号取上包络做差，以去除其中的异常噪声，最终检测出含噪信号中包含的裂纹信号成分。本发明与现有技术相比，具有以下优点：1)该级联的时序模型可用于滤除产生机理未知的异常噪声；2)自动学习噪声模型，不需任何先验知识；3)在高速强噪背景下信号被噪声完全淹没时，本方法仍能有效检测出裂纹声发射信号。
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公开(公告)号：CN112362753A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011242659.X
申请日：2020-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于不平等距离优化聚类算法的伤损裂纹声发射信号检测方法，涉及伤损裂纹信号处理与检测领域的方法，解决了传统裂纹信号检测方法速度慢、效率低的问题。本发明的步骤为：一、加载原始声发射信号，获得噪声声发射信号；二、对噪声声发射信号提取γ倒谱系数特征，依据自适应鲁棒系数对其进行筛选；三、将噪声信号特征聚类，计算各特征到各聚类质心的距离，计算各聚类的不平等优化距离值；提取待测声发射信号的γ倒谱系数特征，依照步骤二选择待测信号特征，计算各特征到各聚类质心的距离，依据不平距离优化判别算法，判别待测信号。本发明运算速率快，检测精度高。在高铁钢轨与车轮伤损裂纹检测领域，具有很高的社会意义和经济价值。
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公开(公告)号：CN110879253A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201811029067.2
申请日：2018-09-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于改进长短时记忆网络的钢轨裂纹声发射信号检测方法，本发明解决了针对铁路现场复杂的噪声环境下，通过LSTM循环网络训练噪声模型实现自动滤除复杂噪声问题。本发明的主要步骤为基于相同结构的LSTM网络连续两次分别建立背景噪声的时序模型及裂纹信号时序模型，并对二者预测的误差信号取上包络做差，以去除其中的异常噪声，最终检测出含噪信号中包含的裂纹信号成分。本发明与现有技术相比，具有以下优点：1)该级联的时序模型可用于滤除产生机理未知的异常噪声；2)自动学习噪声模型，不需任何先验知识；3)在高速强噪背景下信号被噪声完全淹没时，本方法仍能有效检测出裂纹声发射信号。
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公开(公告)号：CN110717274A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910961806.X
申请日：2019-10-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种噪声描述方法，包括：噪声预处理模块，用于输出符合建模标准的噪声；分形维提取模块，用于提取所述符合建模标准的噪声的分形维；噪声建模模块，用于在所提取的分形维的基础上建立噪声的分形布朗运动模型。分形维提取模块还包括基于小波分解的分形维提取方法：对所述符合建模标准的噪声进行多层小波分解；对分解得到的各层小波系数方差取以2为底的对数；做出小波分解层数和小波系数方差对数的曲线；采用最小二乘法估计曲线的斜率并计算分形维。本发明具有如下优点：1)能够提取噪声的分形维；2)对不同运行速度下产生的噪声给出统一描述；3)同时确定噪声的统计、时域和频域特性。
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公开(公告)号：CN109752461A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201711089462.5
申请日：2017-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种改进的分段式调节的最小均方反卷积钢轨裂纹信号复原方法，本发明解决了通过声发射探头激励出与钢轨断裂过程相同特性的声发射信号问题。本发明步骤为：一、将已知脉冲信号由声发射探头输入钢轨；二、输出与输入做FFT变换，二者频谱相除得系统特性初值；三、对系统特性最小均方滤波；四、重复步骤三至还原误差小于预设值，输出系统脉冲响应；五、由裂纹信号与系统脉冲响应反卷积得反演信号。六、根据钢轨不同频率段衰减程度设定权值，将反演信号时域成分加权叠加得最终输入信号。本发明用分段调节最小均方反卷积方法在钢轨中反演出裂纹声发射信号，改进了现有声发射测试中裂纹源模拟方法，更加安全易于实施，有较强的理论与工程实际意义。
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