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申请/专利权人：福州大学

摘要：本发明涉及一种基于轨道侧振动加速度的轨道板变形识别方法，包括以下步骤：步骤S1:获取原始轨侧振动信号数据；步骤S2:对轨侧振动信号数据进行处理，转化为有相同时间长度的数据子集；步骤S3:基于局部均值分解方法，获取原始轨侧振动信号数据的特征参数向量矩阵；步骤S4:构建随机森林模型，并基于特征参数向量矩阵训练，得到训练后的随机森林；步骤S5:获取实时轨侧振动信号数据，并根据训练后的随机森林进行分类，完成对轨道板缺陷信息的识别。本发明能够有效提取出检测轨道板变形的关键信息，快速、准确地识别轨道板的变形。

主权项：1.一种基于轨道侧振动加速度的轨道板变形识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:获取原始轨侧振动信号数据；步骤S2:对轨侧振动信号数据进行处理，转化为有相同时间长度的数据子集；步骤S3:基于局部均值分解方法，获取原始轨侧振动信号数据的特征参数向量矩阵；步骤S4:构建随机森林模型，并基于特征参数向量矩阵训练，得到训练后的随机森林；步骤S5:获取实时轨侧振动信号数据，并根据训练后的随机森林进行分类，完成对轨道板缺陷信息的识别；所述步骤S2具体为：通过数据截取、小波阈值去噪、固定窗分割的方法，将原始轨侧振动信号数据转化为具有相同时间长度的数据子集；所述步骤S3具体为：步骤S31:计算原始信号xt的所有局部极值点Ni，并推导出所有相邻的局部极值点Ni和Ni+1的均值： 将对应Ni与Ni+1之间的所有均值点mi用一条直线连接，得到局部均值线，然后用滑动平均法对局部均值线进行平滑，得到局部均值函数m11t；步骤S32：由相邻的局部极值Ni和Ni+1得到局部幅值ai: 同理，将对应的Ni与Ni+1之间的所有局部幅值ai用一条直线连接，得到局部幅值线，然后用滑动平均法对局部幅值线进行平滑，得到包络估计函数a11t；步骤S33：将局部均值函数m11t与原始信号xt分离，得:h11t＝xt-m11t步骤S34：将h11t与包络估计函数a11t相除解调h11t，得: 对s11t重复S31和S32的步骤，得到s11t的包络估计函数a12t；直到a12t＝1，此时说明s11t是一个调频信号；设s1nt经过n次迭代得到，则s1nt的包络估计函数a1n+1t满足a1n+1t＝1，迭代过程可描述为：h11t＝xt-m11th12t＝s11t-m12th1nt＝s1n-1t-m1nt式中：s11t＝h12ta11ts12t＝h12ta12ts1nt＝h1nta1nt迭代终止条件为： 步骤S35：将迭代过程中得到的包络估计函数相乘得到包络信号a1t： 步骤S36：原始信号的第一个PF由包络信号a1t与纯调频信号s1nt相乘得到:PF1t＝a1ts1nt步骤S37：将PF1t与原始信号xt分离，得到残差信号u1t，残差信号u1t作为原始信号重复k次，直到ukt为单调函数：u1t＝xt-PF1tu2t＝u1t-PF2t...ukt＝uk-1t-PFkt此时，原始信号xt分解完成为k个分量信号和1个残差函数ukt： 步骤S37：为了量化PF与原始信号的关联度，引入Pearson相关系数： 式中：X表示原始数据，Y表示PF；步骤S38：计算振动信号的时域特征参数；步骤S39：计算振动信号的1个时频域特征参数，选择特征PFs的能量熵作为损伤识别特征之一；首先计算第q个特征PF的能量Eq： 式中：l是特征PF的长度；计算这些有效特征PF的总能量： 特征PF的能量熵为: 式中：是第q个特征PF的能量相对于总能量熵的百分比；通过特征PF中提取的5个时域特征和1个时频域特征，最后组成了特征参数向量矩阵；所述时域特征参数包括：峰-峰值：Vp-p＝maxPFq-minPFq方差：均方根：形状系数：波峰因素：C＝maxPFqPFrms式中：PFq代表第q个特征PF，为特征PF的均值，r为特征PF的个数。

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