高速道岔振動(dòng)數(shù)據(jù)修復(fù)與傷損識(shí)別研究.pdf

1、高速道岔是鐵路線路的重要部件，同時(shí)也是軌道上的薄弱部分，與列車運(yùn)行速度和安全性能密切相關(guān)。因此，研究道岔傷損識(shí)別對(duì)保障列車高效、安全運(yùn)行具有重要意義。
　　列車過岔產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)具有拾取方便、測(cè)量方式靈活、適用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，蘊(yùn)含了豐富的道岔傷損信息，對(duì)其進(jìn)行分析，可提取出有效的傷損特征信息。鑒于以上分析，本文對(duì)基于振動(dòng)信號(hào)的道岔傷損識(shí)別方法進(jìn)行了研究。此外，在振動(dòng)信號(hào)采集過程中，可能因傳感器故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，影響傷損識(shí)別的準(zhǔn)確性。

2、因此，本文還研究了一種基于壓縮感知理論的振動(dòng)數(shù)據(jù)修復(fù)方法。
　　本文主要研究內(nèi)容可概述如下:
　　(1)針對(duì)道岔振動(dòng)信號(hào)丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)問題，提出基于K-奇異值分解和ROMP的道岔振動(dòng)數(shù)據(jù)修復(fù)方法。該方法參考?jí)嚎s感知中的數(shù)據(jù)重構(gòu)思想，構(gòu)造符合道岔數(shù)據(jù)丟失模型的觀測(cè)矩陣，并利用K-奇異值分解訓(xùn)練出能有效對(duì)信號(hào)稀疏表示的字典，最后選擇重構(gòu)速度快、重構(gòu)精度高的ROMP算法對(duì)信號(hào)重建。根據(jù)道岔振動(dòng)信號(hào)特點(diǎn)，選擇時(shí)域和頻域統(tǒng)計(jì)特征作為評(píng)價(jià)

3、指標(biāo)。實(shí)測(cè)道岔振動(dòng)信號(hào)的修復(fù)結(jié)果表明，本文方法可有效改善信號(hào)的時(shí)頻域統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，且修復(fù)效果優(yōu)于傳統(tǒng)的基于DCT正交基和OMP的重構(gòu)方法。
　　(2)針對(duì)道岔裂紋傷損特征提取和狀態(tài)監(jiān)測(cè)問題，提出基于CEEMD奇異熵和LSSVM的高速道岔裂紋傷損識(shí)別方法。該方法充分利用CEEMD分析非平穩(wěn)信號(hào)的優(yōu)勢(shì)和奇異熵度量序列復(fù)雜度的功能，提取出的IMF奇異熵能較好的反映道岔傷損特征。不同測(cè)點(diǎn)的特征融合又減小了單一測(cè)點(diǎn)傷損特征信息的不確定性和模糊性