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公开(公告)号：CN114330455B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210006200.2
申请日：2022-01-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的钢轨声发射信号快速高精度重构方法，所述方法为：一、将采集到的钢轨声发射信号进行3层的小波包变换，得到多尺度数据集，通过构建高斯随机矩阵，对多尺度数据集进行随机采样，获得测量值矩阵；二、基于K‑SVD构建多尺度模块化字典，利用SAMP对多尺度数据集进行重构，通过计算重构测量值与原始测量值之间的峭度差；三、利用重构前后多尺度数据集的峭度偏差，自适应的对多尺度字典中性能差的模块进行局部更新，在满足重构信号的精度要求后，利用小波反变换，获取高精度的重构钢轨声发射信号。本发明能有效实现钢轨声发射信号的快速、高精度的压缩与重构，为钢轨结构健康监测中的裂纹信号分析提供指导。
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公开(公告)号：CN115236208B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210735400.1
申请日：2022-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N29/44 , G01N29/14 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于信息增强与变步长稀疏表达的钢轨健康监测方法，首先基于奇异值分解算法改进了一种带有双层汉克尔(Hankel)矩阵及能量补偿的伤损信息增强算法，将采集到的声发射信号中的非稳态信号与伤损信号分离；随后，利用残差内积的拐点，对SAMP算法的迭代步长进行自适应调整，提高对真实伤损信号的重构精度；最后，通过信号的短时能量对单位时间窗内信号的信息熵进行自适应加权，实现对钢轨结构健康状态的准确评价，利用构建的结构健康指数划分出三个钢轨的健康阶段。该方法能够实时准确的对监测钢轨的结构健康状态，并为钢轨的维护与更换提供数据支撑及理论指导。
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公开(公告)号：CN115236208A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210735400.1
申请日：2022-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信息增强与变步长稀疏表达的钢轨健康监测方法，首先基于奇异值分解算法改进了一种带有双层汉克尔(Hankerl)矩阵及能量补偿的伤损信息增强算法，将采集到的声发射信号中的非稳态信号与伤损信号分离；随后，利用残差内积的拐点，对SAMP算法的迭代步长进行自适应调整，提高对真实伤损信号的重构精度；最后，通过信号的短时能量对单位时间窗内信号的信息熵进行自适应加权，实现对钢轨结构健康状态的准确评价，利用构建的结构健康指数划分出三个钢轨的健康阶段。该方法能够实时准确的对监测钢轨的结构健康状态，并为钢轨的维护与更换提供数据支撑及理论指导。
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公开(公告)号：CN118916836B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411024027.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G01N29/04 , G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种基于字典融合增强的车载钢轨伤损声发射检测方法，首先提出了一种镜像扩展的自适应局部均值分解算法用于重构多通道数据集，以消除信号中的随机噪声，通过镜像扩展和自适应调整滑动步长，平衡地保留了信号的局部细节和全局特征，避免了端点效应和模态混叠。同时，开发了一种创新的基于Cramér's V系数的相关性约束增强型字典融合算法用于训练统一的字典，融合多通道信号中的冗余有效信息，进一步消除WRRN。最后，从重构的融合信号中提取样本熵包络，构建自适应阈值，以准确检测伤损，提示工作人员及时维护钢轨。该方法能有效增强伤损特性，检测被噪声淹没的伤损信号，为钢轨伤损分析和评估提供指导。
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公开(公告)号：CN116660382A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310606990.2
申请日：2023-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双层滤波和综合健康指数的钢轨结构健康监测方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：依据电磁声发射信号特有的频谱能量分布情况，对原始声发射数据集进行滤波处理，排除干扰信号；步骤二：逐个计算各组信号之间的综合相关性指标，衡量不同信号的相关程度，排除与电磁声发射信号具有相同频谱能量分布的噪声信号；步骤三：从每组电磁声发射信号提取重心频率和Escort‑Tsallis熵两种特征，并据此构建综合健康指数，实现钢轨结构健康精确监测。本发明运算速率快，监测精准，裂纹分类准确。在高铁钢轨结构健康实时监测领域，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：CN114330455A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210006200.2
申请日：2022-01-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的钢轨声发射信号快速高精度重构方法，所述方法为：一、将采集到的钢轨声发射信号进行3层的小波包变换，得到多尺度数据集，通过构建高斯随机矩阵，对多尺度数据集进行随机采样，获得测量值矩阵；二、基于K‑SVD构建多尺度模块化字典，利用SAMP对多尺度数据集进行重构，通过计算重构测量值与原始测量值之间的峭度差；三、利用重构前后多尺度数据集的峭度偏差，自适应的对多尺度字典中性能差的模块进行局部更新，在满足重构信号的精度要求后，利用小波反变换，获取高精度的重构钢轨声发射信号。本发明能有效实现钢轨声发射信号的快速、高精度的压缩与重构，为钢轨结构健康监测中的裂纹信号分析提供指导。
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公开(公告)号：CN118916836A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411024027.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G01N29/04 , G01N29/44
Abstract: 本发明公开了一种基于字典融合增强的车载钢轨伤损声发射检测方法，首先提出了一种镜像扩展的自适应局部均值分解算法用于重构多通道数据集，以消除信号中的随机噪声，通过镜像扩展和自适应调整滑动步长，平衡地保留了信号的局部细节和全局特征，避免了端点效应和模态混叠。同时，开发了一种创新的基于Cramér's V系数的相关性约束增强型字典融合算法用于训练统一的字典，融合多通道信号中的冗余有效信息，进一步消除WRRN。最后，从重构的融合信号中提取样本熵包络，构建自适应阈值，以准确检测伤损，提示工作人员及时维护钢轨。该方法能有效增强伤损特性，检测被噪声淹没的伤损信号，为钢轨伤损分析和评估提供指导。
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公开(公告)号：CN116821737B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310676504.4
申请日：2023-06-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于改进弱监督多特征融合的裂纹声发射信号识别方法，所述方法包括如下步骤：一：加载从具有不同裂纹的钢轨获得的声发射信号，从这些声发射信号中提取25维特征，依据K‑means算法对特征进行聚类处理，根据聚类精度进行特征筛选，获得能够有效区分不同裂纹信息的特征集；二：将特征集输入到SCNN‑LSTM深度学习模型中，结合弱监督学习标签进行多特征融合，获得钢轨健康指数；三：依据钢轨健康指数的特性，构建自适应钢轨裂纹识别阈值，准确判别来自四段具有不同裂纹的钢轨的声发射信号，完成钢轨裂纹声发射信号识别。本发明运算速率快，识别精度高，在高铁钢轨裂纹伤损识别领域，具有很高的社会意义和经济价值。
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公开(公告)号：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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公开(公告)号：CN119125323A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411122496.X
申请日：2024-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N29/44 , B61K9/08 , B61K9/10 , G01N29/04 , G01N29/14 , G06F18/15 , G06F18/28 , G06F18/25 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于动态时间规整的字典融合钢轨伤损定位方法，所述方法中，车轮滚动距离是通过将多通道AE信号分割成峰值检测帧并计算相邻帧之间的时间差来估算的。同时，多通道AE信号会训练子字典和先前工作中的基准字典。基于改进DTW的多字典SR算法经过创新，通过子字典加权合成了统一的融合字典，增强了损伤特征信息，减少了大部分WRRN。在此过程中，创新的ADTW‑SDM算法体现了字典原子的全局特征，并通过Mahalanobis距离的二阶差值精确评估原子间的相似性。设计了一种双特征自适应阈值，用于检测和定位钢轨上的损坏。本发明为后续基于先进AE技术的大范围钢轨伤损精确检测与定位提供指导。
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