一种基于双麦克风的列车轴承轨边声学信号主动降噪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双麦克风的列车轴承轨边声学信号主动降噪方法，在铁轨旁放置两个麦克风，主麦克风正对轮对轴承，参考麦克风正对轮轨接触处，且两麦克风在同一垂线上，双麦克风同步采集轮对轴承发出的声音、轮轨接触噪声和背景噪声。然后对参考麦克风采集到的信号进行反调制与再调制处理，使得两麦克风采集到的噪声信号的多普勒畸变规律一致。最后运用最小均方算法完成列车轴承轨边声学信号的主动降噪。本发明专利技术采用双麦克风实现列车轴承轨边声学信号的去噪，具有使用麦克风数量较少、可消除带内噪声、自适应主动降噪的优点，能够有效提高列车轴承轨边声学信号的信噪比。本发明专利技术可用于列车轴承轨边声学故障诊断。

An active noise reduction method based on dual microphone for acoustic signal of train bearing rail edge

【技术实现步骤摘要】
一种基于双麦克风的列车轴承轨边声学信号主动降噪方法
本专利技术属于高速列车轴承故障诊断领域，尤其涉及一种基于双麦克风的列车轴承轨边声学信号主动降噪方法。
技术介绍
列车作为世界范围内的一种重要交通运输工具，其安全运行直接关系到财产安全和乘客生命安全，而轮对轴承作为列车的关键部件，其健康状态的实时监测诊断尤为重要。轨边声学诊断技术利用放置在铁轨两侧的麦克风采集列车通过时轴承发出的声音信号，通过信号处理获取轴承健康状况信息。但由于轴承在故障早期发出的声音信号较为微弱，常被噪声淹没，给精确诊断带来了困难。在轨边声学诊断系统中，一般麦克风正对列车轴承放置，轮轨接触噪声距离麦克风较近，其信号能量也较大，因此消除轮轨接触噪声是提高轴承轨边信号信噪比的有效途径。在信号处理领域，传统的数字滤波技术难以消除带内噪声，并且容易造成目标声源信息失真的现象，去噪效果有待进一步提高。另一方面，现有的阵列方案使用的麦克风数量较多，阵列信号处理算法复杂，使用的指向性滤波器存在旁瓣，去噪效果有待提升。
技术实现思路
针对以上技术存在的不足，本专利技术提出一种基于双麦克风的列车轴承轨边声学信号主动降噪方法，方法中使用两个放置在铁轨旁的麦克风采集声信号，其中主麦克风正对轮对轴承，参考麦克风正对轮轨接触处，且两麦克风在同一垂直面上，列车通过时双麦克风同步采集轮对轴承发出的声音、轮轨接触噪声和背景噪声。然后对参考麦克风采集到的信号进行反调制与再调制处理，使得两麦克风采集到的噪声信号的多普勒畸变规律一致。最后运用最小均方算法将主麦克风中的噪声成分主动剔除，实现信号的去噪。本方法与现有的麦克风阵列技术相比，使用麦克风数量较少。同时具有可消除带内噪声、简单有效的优点，由于采用了主动降噪策略，方法具有自适应性，能够有效提高列车轴承轨边声学信号的信噪比。本专利技术可用于列车轴承轨边声学故障诊断。本专利技术采用的技术方案为：基于双麦克风的列车轴承轨边声学信号主动降噪方法，实现步骤如下：步骤(1-1)、在列车轨道旁边放置两个麦克风，其中主麦克风正对轮对轴承，参考麦克风正对列车与轮轨接触处，且两个麦克风在同一垂直面上。当列车高速通过时，两个麦克风同步采集轮对轴承发出的声音信号、轮轨接触噪声和背景噪声，主麦克风采集到的信号为pre(t)，参考麦克风采集到的信号为ref(t)。步骤(1-2)、对参考麦克风采集到的信号ref(t)在时域和频域上进行反调制信号处理得到信号ref_correct(t)，然后对信号ref_correct(t)进行再调制处理得到信号ref_modulate(t)，使参考麦克风与主麦克风采集到的声信号多普勒畸变规律一致。步骤(1-3)、采用最小均方算法进行主动降噪。所述步骤(1-2)中，参考麦克风采集到的信号ref(t)进行反调制信号处理环节的步骤如下：步骤(2-1)、根据声源发声时间序列te＝{0,1/fs,2/fs,…(N-1)/fs}计算参考麦克风采集信号的时间序列其中，N为麦克风采集到的信号长度，fs为参考麦克风采集到的声音信号的采样频率，s为信号起始时刻声源距离参考麦克风的水平距离，v为列车运动速度，r2b为列车运动过程中轮轨接触处与参考麦克风之间的最短距离，c为声音在空气中的传播速度。步骤(2-2)、在频域上对参考麦克风采集到的信号ref(t)进行反调制处理：以参考麦克风采集到的信号ref(t)为y变量，以td1(t)为x变量，tr1为插值x变量进行三次样条插值拟合取样，得到序列xp。其中td1(t)＝te+R1(0)/c，R1(0)为信号起始时刻轮轨接触处与参考麦克风的距离，其值为步骤(2-3)、在时域上对参考麦克风采集到的信号进行反调制处理：ref_correct(t)＝xp*A1，其中R1为列车轮轨接触处与参考麦克风之间的实时距离，θ1为轮轨接触处与参考麦克风的连线和列车运动方向之间的实时夹角，M为马赫数M＝v/c，r2b为列车运动过程中轮轨接触处与参考麦克风之间的最短距离。所述步骤(1-2)中，反调制处理之后的信号ref_correct(t)进行再调制信号处理环节的步骤如下：步骤(3-1)、在时域上对反调制之后得到的信号ref_correct(t)再调制：其中r1b为车轮运动过程中轮轨接触处与主麦克风之间的最短距离，R2为轮轨接触处与主麦克风之间的实时距离，θ2为轮轨接触处与主麦克风的连线和列车运动方向之间的实时夹角。步骤(3-2)、在频域上对反调制之后的信号进行再调制，记主麦克风采集信号的时间序列以tr2为x变量，td2(t)为插值x变量，ref_mod_1(t)为y变量进行三次样条插值拟合取样，其中td2(t)＝te+R2(0)/c，R2(0)为信号起始时刻轮轨接触处与主麦克风的距离，其值为得到再调制处理之后的信号ref_modulate(t)。所述步骤(1-3)中，运用最小均方算法实现去噪的步骤如下：步骤(4-1)、主麦克风采集信号pre(t)作为主通道输入信号p(t)，信号ref_modulate(t)作为参考通道输入信号r(t)。步骤(4-2)、参考通道输入信号r(t)经LMS自适应滤波器之后的输出信号为r′(t)，具体操作表达式如下：r′(t)＝WT(t)r(t)W(t+1)＝W(t)+2μe(t)r(t)e(t)＝p(t)-r′(t)上述公式中μ为步长因子，p(t)为主通道输入信号，W(t)为权系数向量，W(t+1)为滤波器权值更新函数，e(t)为主通道输入信号与参考通道输出信号之差，也就是误差信号，亦即最终输出的去噪之后的信号。本专利技术与现有技术相比的优点在于：与现有的麦克风阵列技术方案相比，麦克风数量减少，处理算法更简洁，易于实现；与传统的数字滤波技术相比，本专利技术可以消除带内噪声，同时能够实现自适应滤波；与现有技术相比，由于采用主动降噪，能够有效提高列车轴承轨边声学信号的信噪比；提出的反调制与再调制信号处理环节可使双麦克风采集到的声信号多普勒畸变规律一致，结合LMS算法可有效完成声音信号去噪。附图说明图1为本专利技术一种基于双麦克风的列车轴承轨边声学信号主动降噪方法的基本流程图；图2为单声源-单麦克风轨边检测系统示意图；图3为麦克风与声源的相对位置示意图。其中，1表示主麦克风，2表示参考麦克风，a代表列车轴承，b表示轮轨接触处；图4为仿真信号示意图，其中，图4(a)为轴承声源信号频谱图，图4(b)为主麦克风采集到的信号频谱图；图4(c)轮轨噪声信号频谱图，图4(d)为参考麦克风采集到的信号频谱图；图5为参考麦克风采集信号反调制与再调制后的信号示意图，其中，图5(a)为参考麦克风采集到的信号反调制之后的信号示意图，图5(b)为反调制之后的信号再调制的信号示意图；图6为采用本文方法处理之后的结果与理论信号和传统方法的对比示意图，图6(a)为主麦克风实际采集到的信号频谱图，图6(b)为列车轴承理论畸变信号频谱图，图6(c)为传统的带通滤波去噪之本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双麦克风的列车轴承轨边声学信号主动降噪方法，其特征在于，实现步骤如下：/n步骤(1-1)、在列车轨道旁边放置两个麦克风，其中主麦克风正对轮对轴承，参考麦克风正对列车与轮轨接触处，且两个麦克风在同一垂直面上，当列车高速通过时，两个麦克风同步采集轮对轴承发出的声音信号、轮轨接触噪声和背景噪声，主麦克风采集到的信号为pre(t)，参考麦克风采集到的信号为ref(t)；/n步骤(1-2)、对参考麦克风采集到的信号ref(t)在时域和频域上进行反调制信号处理得到信号ref_correct(t)，然后对信号ref_correct(t)进行再调制处理得到信号ref_modulate(t)，使参考麦克风与主麦克风采集到的声信号多普勒畸变规律一致；/n步骤(1-3)、采用最小均方算法进行主动降噪。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于双麦克风的列车轴承轨边声学信号主动降噪方法，其特征在于，实现步骤如下：
步骤(1-1)、在列车轨道旁边放置两个麦克风，其中主麦克风正对轮对轴承，参考麦克风正对列车与轮轨接触处，且两个麦克风在同一垂直面上，当列车高速通过时，两个麦克风同步采集轮对轴承发出的声音信号、轮轨接触噪声和背景噪声，主麦克风采集到的信号为pre(t)，参考麦克风采集到的信号为ref(t)；
步骤(1-2)、对参考麦克风采集到的信号ref(t)在时域和频域上进行反调制信号处理得到信号ref_correct(t)，然后对信号ref_correct(t)进行再调制处理得到信号ref_modulate(t)，使参考麦克风与主麦克风采集到的声信号多普勒畸变规律一致；
步骤(1-3)、采用最小均方算法进行主动降噪。


2.根据权利要求1所述的一种基于双麦克风的列车轴承轨边声学信号主动降噪方法，其特征在于：所述步骤(1-2)中，参考麦克风采集到的信号ref(t)进行反调制信号处理环节的步骤如下：
步骤(2-1)、根据声源发声时间序列te＝{0，1/fs，2/fs，...(N-1)/fs}计算参考麦克风采集信号的时间序列其中，N为麦克风采集到的信号长度，fs为参考麦克风采集到的声音信号的采样频率，s为信号起始时刻声源距离参考麦克风的水平距离，v为列车运动速度，r2b为列车运动过程中轮轨接触处与参考麦克风之间的最短距离，c为声音在空气中的传播速度；
步骤(2-2)、在频域上对参考麦克风采集到的信号ref(t)进行反调制处理：以参考麦克风采集到的信号ref(t)为y变量，以td1(t)为x变量，tr1为插值x变量进行三次样条插值拟合取样，得到序列xp，其中td1(t)＝te+R1(0)/c，R1(0)为信号起始时刻轮轨接触处与参考麦克风的距离，其值为
步骤(2-3)、在时域上对参考麦克风采集到的信号进行反调制处理：ref_correct(t)＝xp*A1，其中R1为列车轮轨接触处与参考麦克风之...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘方，刘家庆，汪路，刘永斌，陆思良，琚斌，曹正，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34