一种列车走行部声音检测及识别方法技术

本发明专利技术公开了一种列车走行部声音检测及识别方法，包括：判断是否存在列车驶入；在列车驶入时基于分别设置于车底及车侧的二维阵列麦克风采集列车的全车声音信号；基于小波阈值去噪方法对声音信号进行降噪后，基于波束形成算法处理滤波后的声音信号并生成二维阵列麦克风中每个阵元的阵列信号；基于每个阵元的位置参数对阵列信号进行波束合成后生成空间声场分布图。本发明专利技术基于分别设置于车底及车侧的二维阵列麦克风采集列车的全车声音信号，在滤波、时域、频域处理算法的基础上，融合了波束合成、时频分析、主频成分分析等方法，将检测项点及特征类型进一步扩大，实现了车辆走行部健康状态的声学科学化监测及评估。状态的声学科学化监测及评估。状态的声学科学化监测及评估。

【技术实现步骤摘要】
一种列车走行部声音检测及识别方法


[0001]本专利技术涉及列车走行部检测
，具体涉及一种列车走行部声音检测及识别方法。

技术介绍

[0002]城市轨道交通列车运行过程中由于各种原因，走行部各组成部分会产生异常振动及异常声音。在一定程度上，异音严重影响了列车的有序运行和运行安全。
[0003]目前列车在高速运行中主要利用随车机械师的人耳来听诊动车组的异音，但由于人耳的疲劳对声音感知与辨识存在随机性和不确定性，其人耳听诊的结果可靠性往往较低；而国内目前现有的列车走行部声音检测系统检测对象多是集中在车辆两侧滚动轴承，没有完全覆盖车底走行部其他关键部件。
[0004]综上所述，传统的列车走行部异音检测方法存在检测精度差和检测范围小的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供一种列车走行部声音检测及识别方法，通过改进数据采集及处理方法，解决了传统的列车走行部异音检测方法存在的检测精度差和检测范围小的问题。
[0006]为解决以上问题，本专利技术的技术方案为采用一种列车走行部声音检测及识别方法，包括：判断是否存在列车驶入；在列车驶入时基于分别设置于车底及车侧的二维阵列麦克风采集列车的全车声音信号，所述列车的全车声音信号由所述二维阵列麦克风中每个阵元采集的声音信号构成；基于小波阈值去噪方法对所述声音信号进行降噪后，基于波束形成算法处理滤波后的所述声音信号并生成所述二维阵列麦克风中每个阵元的阵列信号；基于每个阵元的位置参数对所述阵列信号进行波束合成后生成空间声场分布图。
[0007]可选地，基于小波阈值去噪方法对所述声音信号进行降噪，包括：提取声音信号中的环境噪音信号；分别提取所述二维阵列麦克风中每个阵元采集的声音信号；基于所述小波阈值去噪方法和环境噪音信号分别对每个阵元采集的声音信号进行降噪。
[0008]可选地，基于每个阵元的位置参数对所述阵列信号进行波束合成后生成空间声场分布图，包括：基于每个阵元的位置参数确定阵元相较于所述列车的扫描点的方位和距离信息后，基于所述方位和距离信息生成每个阵元的加权向量；基于球面波的辐射和衰减规律计算声音信号到达每个阵元的时延和衰减后，通过波束合成对每个阵元的阵列信号进行时延补偿和幅度补偿；基于每个阵元补偿后的阵列信号及其对应的加权向量生成所述空间声场分布图。
[0009]可选地，在采集列车的全车声音信号之前，判断车底及车侧的二维阵列麦克风是否存在损坏通道，若存在损坏通道则生成故障提示。
[0010]可选地，车底二维阵列麦克风被配置为：由按照多组线性设置的阵列式全频段麦
克风构成。
[0011]可选地，车侧二维阵列麦克风被配置为：由按照二维十字阵列方式设置的多个全频段麦克风构成，分别设置于列车轨道两侧。
[0012]可选地，采集列车的全车声音信号时，能够通过计轴信号处理及全车信号截取的方式将采集的全车声音信号划分为多段与轮对编号对应的声音信号。
[0013]本专利技术的首要改进之处为提供的列车走行部声音检测及识别方法，通过分别设置于车底及车侧的二维阵列麦克风采集列车的全车声音信号，在滤波、时域、频域处理算法的基础上，融合了波束合成、时频分析、主频成分分析等方法，将检测项点及特征类型进一步扩大。实现了车辆走行部健康状态的声学科学化监测及评估，解决了传统的列车走行部异音检测方法存在的检测精度差和检测范围小的问题。
附图说明
[0014]图1是本专利技术的列车走行部声音检测及识别方法的简化单元连接图；
[0015]图2是本专利技术的空间声场分布图的计算方法的简化示意图。
具体实施方式
[0016]为了使本领域的技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步的详细说明。
[0017]如图1所示，一种列车走行部声音检测及识别方法，包括：
[0018]S1：判断是否存在列车驶入。
[0019]进一步的，在采集列车的全车声音信号之前，判断车底及车侧的二维阵列麦克风是否存在损坏通道，若存在损坏通道则生成故障提示。
[0020]S2：在列车驶入时基于分别设置于车底及车侧的二维阵列麦克风采集列车的全车声音信号，所述列车的全车声音信号由所述二维阵列麦克风中每个阵元采集的声音信号构成。
[0021]进一步的，车底二维阵列麦克风被配置为：由按照多组线性设置的阵列式全频段麦克风构成；车侧二维阵列麦克风被配置为：由按照二维十字阵列方式设置的多个全频段麦克风构成，分别设置于列车轨道两侧。
[0022]更进一步的，采集列车的全车声音信号时，能够通过计轴信号处理及全车信号截取的方式将采集的全车声音信号划分为多段与轮对编号对应的声音信号。其中，实现计轴信号处理及全车信号截取的方法可以是：在轨边的车侧的二维阵列麦克风前后设置间隔一定的车轮触发传感器，当车辆经过本系统后，车轮触发传感器会依次被触发而产生高电平，该信号以二进制格式转换并单独保存，即为所述计轴信号，在触发传感器输出对应最后一位轮对编号的计轴信号时，基于第一位计轴信号和最后一位轮对编号的计轴信号之间对应的声音信号作为所述全车声音信号。
[0023]S3：基于小波阈值去噪方法对所述声音信号进行降噪后，基于波束形成算法处理滤波后的所述声音信号并生成所述二维阵列麦克风中每个阵元的阵列信号。
[0024]进一步的，由于数据预处理首先是排除环境噪声干扰，涉及到滤波算法，传统常见算法包括小波阈值、维纳滤波、自适应滤波、带通滤波等。而本方法的检测对象特征频段事
先未知，故带通滤波不可用；传统的小波阈值去噪中阈值设定较难固定，过大或过小均会导致去噪效果不理想，单一门限很难掌控。因此，为解决上述问题，本专利技术的基于小波阈值去噪方法对声音信号进行降噪的具体步骤包括：提取声音信号中的环境噪音信号；分别提取所述二维阵列麦克风中每个阵元采集的声音信号；基于所述小波阈值去噪方法和环境噪音信号分别对每个阵元采集的声音信号进行降噪。本专利技术通过利用隧道内过车噪声的可加性、局部平稳性及噪声与信号之间不相关性的特性，通过提取实时的环境噪音信号作为小波阈值去噪方法的阈值，有效提升了去噪效果，将带噪信号经过处理后能够提升信噪比约6dB。
[0025]S4：基于每个阵元的位置参数对所述阵列信号进行波束合成后生成空间声场分布图。
[0026]进一步的，阵列信号实际上是对每个声学麦克风传感器上的信号加以一定的权重，线性组合成所有的传感器上面的信号，以检验从某个特定角度到达的信号的过程。如果声源距离麦克风接受之间的距离满足近场条件，计算过程中不仅要对声源的方向进行定位，还要对距离进行扫描。而本申请通过将扫描点的方位和距离信息加入到加权当中来，对声源进行定位，进而形成所述空间声场分布图。具体的，基于每个阵元的位置参数对所述阵列信号进行波束合成后生成空间声场分布图，包括：基于每个阵元的位置参数确定阵元相较于所述列车的扫描点的方位和距离信息后，基于所述方位和距离信息生成每个阵元的加权向量；基于球面波的辐射和衰本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种列车走行部声音检测及识别方法，其特征在于，包括：判断是否存在列车驶入；在列车驶入时基于分别设置于车底及车侧的二维阵列麦克风采集列车的全车声音信号，所述列车的全车声音信号由所述二维阵列麦克风中每个阵元采集的声音信号构成；基于小波阈值去噪方法对所述声音信号进行降噪后，基于波束形成算法处理滤波后的所述声音信号并生成所述二维阵列麦克风中每个阵元的阵列信号；基于每个阵元的位置参数对所述阵列信号进行波束合成后生成空间声场分布图。2.根据权利要求1所述的走行部声音检测及识别方法，其特征在于，基于小波阈值去噪方法对所述声音信号进行降噪，包括：提取声音信号中的环境噪音信号；分别提取所述二维阵列麦克风中每个阵元采集的声音信号；基于所述小波阈值去噪方法和环境噪音信号分别对每个阵元采集的声音信号进行降噪。3.根据权利要求1所述的走行部声音检测及识别方法，其特征在于，基于每个阵元的位置参数对所述阵列信号进行波束合成后生成空间声场分布图，包括：基于每个阵元的位置参数确定阵元相较于所述列车的扫描点的方位和距离信息后...

【专利技术属性】
技术研发人员：王贵东，王勇，黄丹丹，王启，赵晨阳，张萌，
申请(专利权)人：成都轨道交通产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：