【技术实现步骤摘要】
一种基于光纤振动信号的在线列车识别及速度估计方法
本专利技术涉及一种基于光纤振动信号的在线列车识别及速度估计方法,属于数据驱动型故障诊断领域。
技术介绍
近年来,随着我国高铁事业的飞速发展,高铁里程不断增加,铁路沿线的安全防护已经成为亟需解决的关键问题。非法破坏或穿越铁路护栏、在轨道上放置异物等危险或恶意行为,都会给铁路运营埋下严重的安全隐患,对社会公共财产造成巨大损失。现阶段,为了实现入侵检测,普遍采用的方法有光波对射探测、脉冲电子围栏探测、振动电缆探测、振动光纤探测、视频智能分析技术等。其中,光波对射维护成本较高,容易被障碍物干扰;脉冲电子围栏安装维护成本较高,会产生无线干扰;振动电缆易受电磁干扰,不耐腐蚀;视频智能分析技术成本较高且容易受天气影响;相比之下,振动光纤探测安装和维护成本较低,且不受电磁干扰,抗腐蚀,具有较多的优良性能。但是它容易受到列车振动的影响,因此,在振动光纤探测的应用中,识别并隔离列车信号成为了首要问题。列车信号相对于安静路况而言可以认定为异常事件,也就是“故障”;因此,对列车信号的识别及速度估计可以运用故障诊断领域的方法来解决。由于列车 ...
【技术保护点】
1.一种基于光纤振动信号的在线列车识别及速度估计方法,其特征在于:包括如下步骤:(1)将每个采样点采集到光纤振动信号经过平滑滤波后通过短时傅里叶变换,获得用于数据分类的特征值能量熵;(2)通过无监督学习算法离线计算得到阈值后,在线将每个采样点的特征值进行分类,判断是否存在疑似列车的信号;(3)通过对列车特征进行建模,在疑似列车的信号里寻找满足列车特征模型的信号;(4)通过对列车信号进行改进的全局分段多项式拟合,获得列车的实时位置和速度。
【技术特征摘要】
1.一种基于光纤振动信号的在线列车识别及速度估计方法,其特征在于:包括如下步骤:(1)将每个采样点采集到光纤振动信号经过平滑滤波后通过短时傅里叶变换,获得用于数据分类的特征值能量熵;(2)通过无监督学习算法离线计算得到阈值后,在线将每个采样点的特征值进行分类,判断是否存在疑似列车的信号;(3)通过对列车特征进行建模,在疑似列车的信号里寻找满足列车特征模型的信号;(4)通过对列车信号进行改进的全局分段多项式拟合,获得列车的实时位置和速度。2.根据权利要求书1所述的一种基于光纤振动信号的在线列车识别及速度估计方法,其特征在于:步骤(1)中所述时频变换包括滤波、短时傅里叶变换及改进的能量熵计算。3.根据权利要求书2所述的一种基于光纤振动信号的在线列车识别及速度估计方法,其特征在于:所述滤波过程如下:输入:原始光纤信号ai,j,其中i为采样点序号,j为采样时间过程:Step1:设置权重系数σ1,在实际测试中为0.5Step2:ai,j′=σ1ai,j-1+(1-σ1)ai,j,其中j>1输出:抑制噪声影响的时域信号矩阵ai,j′所述短时傅里叶变换由各个采样点滤波后的光纤振动信号获得其相应的时频特征,其过程如下:Step1:设置窗函数g1(t...
【专利技术属性】
技术研发人员:何苏道,陈复扬,徐宁,闫啸岳,沙宇,
申请(专利权)人:南京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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