The invention discloses an adaptive learning correction method for Doppler acoustic signals. The method in the correction parameters of adaptive learning, track side Acoustics Based on the theory, by constructing a frequency shift operator and tone operator, realizes a pseudo correction of distorted signal spectrum, resonance band has no distortion and high convergence of energy transition benchmark, theoretically depicted to restore the trackside acoustic distortion from the physical, strengthen the adaptive learning mechanism of distortion correction; compared with other calibration methods, this algorithm can adaptively from the original sound signal in the study to the optimal correction parameters, thus realizing the complete signal distortion correction. The algorithm is robust and efficient, and is helpful for the on-line intelligent correction and diagnosis of the rail side acoustic system.
【技术实现步骤摘要】
一种多普勒声学信号的自适应学习校正方法
本专利技术属于轨边声学多普勒畸变校正领域,涉及一种多普勒声学信号的自适应学习校正方法,可以自适应学习到最优畸变校正参数,实现对多普列畸变声学信号的自适应校正学习,尤其适用于轮对轴承道旁声学诊断系统。
技术介绍
轨边声学诊断是一种以运动部件产生的声学信号为分析对象,具有非接触、多目标、无需停机等优点的高效监测诊断模式,在列车轮对轴承诊断中具有重要的应用价值与意义。通过轨边测量设备采集到的声学信号含有部件当前的健康信息,但实际中,由于列车以较高速度运行,移动部件产生的声学信号与道旁固定测量设备存在着相对运动,使得最终观测到的声学信号发生了畸变(也即多普勒畸变现象),给故障源的辨识与提取带来了困难。因此,对声学信号做多普勒校正分析对于轨边声学轴承故障诊断具有非常重要的意义。目前常用的多普勒校正方法主要分为两种,一种是利用瞬时频率脊线(InstantaneousFrequencyRidgeExtraction)或主成分相干分析等方法(如短时MUSIC算法)来获取信号接收角度序列,通过拟合来间接获取多普勒畸变参数,构造发射时间序列;另外一种是通过匹配追踪等贪婪迭代算法来大量搜索(如基于Laplace小波和谱相关估计的多普勒瞬态模型(DopplertransientmodelbasedontheLaplacewaveletandspectrumcorrelationassessment),来直接获取部分或全部多普勒畸变参数,实现对畸变信号的校正分析。前者是一种基于数据拟合的方法,鲁棒性受到一定的限制;后者在实时性方面存在比较大的 ...
【技术保护点】
一种多普勒声学信号的自适应学习校正方法,其特征在于:该方法包括如下步骤:步骤(1)、通过希尔伯特变换获取声测量信号的解析信号;步骤(2)、基于轨边声学理论,给定三个多普勒畸变参数:畸变中心时刻u,波速比M和共振频率位置k,构造该声场模型下的两种伪校正操作算子:频移算子H和声调算子G;步骤(3)、依据移频算子H对步骤(1)中的解析信号做频移操作运算,使频带向频率位置k处集中,实现对信号的多普勒畸变的频率伪校正,获取过渡基准项;步骤(4)、对步骤(3)中的过渡基准项做频谱分析,依据频带能量在共振频率位置k处聚集,计算该处共振频率窄带能量比并将其最大作为评价原则,设置频率窄带,带宽记为B,基于全局最优化算法对伪校正信号参数进行寻优,最后自适应学习到畸变校正参数;步骤(5)、通过最优畸变校正参数(u,M,k)
【技术特征摘要】
1.一种多普勒声学信号的自适应学习校正方法,其特征在于:该方法包括如下步骤:步骤(1)、通过希尔伯特变换获取声测量信号的解析信号;步骤(2)、基于轨边声学理论,给定三个多普勒畸变参数:畸变中心时刻u,波速比M和共振频率位置k,构造该声场模型下的两种伪校正操作算子:频移算子H和声调算子G;步骤(3)、依据移频算子H对步骤(1)中的解析信号做频移操作运算,使频带向频率位置k处集中,实现对信号的多普勒畸变的频率伪校正,获取过渡基准项;步骤(4)、对步骤(3)中的过渡基准项做频谱分析,依据频带能量在共振频率位置k处聚集,计算该处共振频率窄带能量比并将其最大作为评价原则,设置频率窄带,带宽记为B,基于全局最优化算法对伪校正信号参数进行寻优,最后自适应学习到畸变校正参数;步骤(5)、通过最优畸变校正参数(u,M,k)opt,获取声调算子G,实现对原始声压信号的声压伪校正,恢复声信号幅值;步骤(6)、通...
【专利技术属性】
技术研发人员:丁晓喜,何清波,
申请(专利权)人:中国科学技术大学,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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