一种利用声纹AI技术识别轨道车辆轮对缺陷的方法技术

本发明专利技术提供了一种利用声纹AI技术识别轨道车辆轮对缺陷的方法，利用AI技术在大量的故障音频样本中找到共同的声纹特征，使得对一些轮对内部缺陷也十分敏感；采用在线检测的方式，每个车次、每台机车，在正常运行的过程中，都会得到检测；本发明专利技术使得轮对检测频率是人工监测方式的几倍乃至几十倍系统全自动运行，不需要人工干预，大大减少工时，降低检修人员劳动强度；发现故障能够自动记录并报警，通知检修人员及时处理，将事故扼杀在萌芽状态，大大提高车辆运行安全性。解决了现有铁路行业针对轮对缺陷检测方法存在的周期过长，不能满足时刻处于运行状况中的列车检修要求及其容易出现发生漏检的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种利用声纹AI技术识别轨道车辆轮对缺陷的方法
本专利技术公开一种利用声纹AI技术识别轨道车辆轮对缺陷的方法，属于轨道车辆安全检测

技术介绍
机车轮对是轨道车辆行走部件中最重要的部件之一，机车全部重量通过轴颈、轮对支撑在钢轨上，轮对滚动使机车前进。轨道车辆运行时，轮对与钢轨的黏着产生牵引力，制动时产生制动力。轮对行经钢轨接头、道岔时，承受来自于钢轨的垂向和侧向冲击力。在上述过程中，都有可能对轮对造成损伤，形成轮对缺陷。常有的损伤表现形式为：轮缘及踏面的磨耗、裂纹，轮缘缺损、踏面擦伤、剥离、缺损、局部深入、踏面外侧碾宽等，这些损伤都可能造成安全事故，直接影响运行安全。当前铁路行业针对轮对缺陷所采取的措施及不足之处：1.在轨道车辆厂修、段修时逐个轮对进行人工探伤和检测。这种方式检修周期过长，不能满足时刻处于运行状况中的列车检修要求。2.对车辆段运营中的轨道车辆，采取日常入库后的静态观察和检测。这种方式需要检修职工在客车每次入库后逐辆逐个轮对进行检测，一方面劳动强度极大，另一方面难以发现轮对隐蔽处的缺陷和轮对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用声纹AI技术识别轨道车辆轮对缺陷的方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)选择经人工检测已经确定存在轮对缺陷的地铁车辆，作为声纹故障模型的AI训练输入源，在轨道立面位置，安装微型拾音器采集轮对经过时的声纹信息；/n2)将采集到的声纹进行分帧处理，分帧的目的是将宏观上不平稳的音频信号，转换为微观上平稳的，可以进行数学处理的“声纹帧信号”，具体参数为：每帧10-30ms,帧间隔10ms；/n3)对取得的声纹帧信号进行加窗操作，其目的在于让每帧信号的振幅在两端渐变到0，以此来提高分辨率；窗函数如下：/n

【技术特征摘要】
1.一种利用声纹AI技术识别轨道车辆轮对缺陷的方法，其特征在于包括以下步骤：
1)选择经人工检测已经确定存在轮对缺陷的地铁车辆，作为声纹故障模型的AI训练输入源，在轨道立面位置，安装微型拾音器采集轮对经过时的声纹信息；
2)将采集到的声纹进行分帧处理，分帧的目的是将宏观上不平稳的音频信号，转换为微观上平稳的，可以进行数学处理的“声纹帧信号”，具体参数为：每帧10-30ms,帧间隔10ms；
3)对取得的声纹帧信号进行加窗操作，其目的在于让每帧信号的振幅在两端渐变到0，以此来提高分辨率；窗函数如下：



式中：n为窗函数的长度；w[n]为n阶向量，包含了窗函数的n个系数；N为旁瓣峰值；
4)对声纹帧进行预加重处理，其目的在于减少尖锐噪声影响，提升高频部分，预加重公式为：
y[n]＝x[n]-α·x[n-1]0.9＜α＜1.0
式中：n为处理时刻；y[n]为n时刻经过加重处理的声纹；x[n]为n时刻的声纹采样值；α为预加重系数；
5)通过公式计算获取声纹数据的短时能量，其目的在于提取音频数据特征，我们采用对数法来获取短时能量：



式中：E为所要求得的声纹短时能量值；i为当前处理的声纹帧；x[i]为i时刻声纹帧傅里叶变换值；N为总声纹帧数；
6)通过公式计算获取声纹数据的过零率，其目的在于提取一帧声纹中，信号波形穿过横轴(零电平)的次数，我们采用对数法来获取声纹过零率：



式中：Z为所求的当前声纹帧的过零率；sgn[]为符号函...

【专利技术属性】
技术研发人员：周昕，张贺，
申请(专利权)人：吉林省运捷轨道科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：吉林;22