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摘要：本发明涉及无损检测技术领域，尤其涉及一种基于VMD‑KF的道岔轨头损伤振动特征提取方法，包括：借助轨头与道岔的接头处的冲击，初步选取存在多处冲击的信号段用于分析；基于VMD得到冲击振动的平稳化本征模函数IMF分量，从低阶IMF分量中提取轮对信息确定列车速度，估计损伤信号的分布范围；基于KF，从包含冲击振动的高阶IMF分量中提取损伤导致的振动信号；最后，基于希尔伯特黄变换HTT提取损伤振动信号的特征。本发明用以监测和分析道岔区间振动特性，对保证轮对和道岔结构完整性具有重要意义；解决了常规方法对非平稳振动信号处理时难以提取和分析的问题。

主权项：1.一种基于VMD-KF的道岔轨头损伤振动特征提取方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤S1、初步选取原始信号：借助轨头与道岔的接头处的冲击，初步选取用于分析的信号；步骤S2、VMD分解：基于VMD分解的各阶IMF中获取列车准确速度和包含损伤振动的分量；步骤S3、信号增强：基于KF，从包含冲击振动的高阶IMF分量中提取损伤振动信号；步骤S4、特征提取：基于HTT提取损伤振动信号的特征；在步骤S2中，具体包括：步骤S201、对选取的信号进行VMD分解，设定初始分解层数、惩罚因子α和带宽参数τ；步骤S202、求解VMD分解的各阶IMF中心频率；步骤S203、通过希尔伯特黄变换获取模态的单边频谱： 其中，δt为迪利克雷函数，*为卷积运算，uk是各分解模态分量；步骤S204、通过加入指数型调整模态分量的频谱到基带： 其中，δt为迪利克雷函数，uk是各分解模态分量；步骤S205、通过求解公式步骤S204移频信号的梯度平方L2范数获取各个模态的带宽，根据约束条件建立最优变分模型： 其中，K为模态分量个数，wk为各分解模态分量uk的中心频率，δt为迪利克雷函数；步骤S206、引入Lagrange乘法算子和二次惩罚因子求解步骤S205的模型，其中，为了保证在高斯噪声背景下的信号重构精度，α需为足够大的正数，Lagrange乘法算子的表达式为： 其中，uk是各分解模态分量，λt、ft是输入信号，wk为各分解模态分量uk的中心频率；步骤S207、基于交替方向乘子算法，交替更迭代新{ukt}、{wk}和λt来求解扩展的拉格朗日表达式“鞍点”，直到满足迭代的停止条件；此时，变分模型取得最优解，输入信号ft被分解为K个有限带宽IMF分量；步骤S208、从低阶IMF分量中提取和分析幅值较大冲击信号的波峰特征，提取轮对信息确定列车速度，进一步缩小损伤振动信号的分布范围；在步骤S3中，具体包括：步骤S301、采用KF法对包含噪声和振动高频IMF4分量进行滤波和微弱信号增强，就可得到纯净的损伤振动信号；步骤S302、假设yn为包含噪声和冲击振动IMF分量，sn为纯净的冲击振动信号，dn为噪声信号，那么三者的关系可表示为：yn＝sn+dn,0≤n≤N-1其中，n为数据点数，N为帧长；步骤S303、对步骤S302的两边进行傅里叶变换，得：Yω＝Sω+Dω步骤S304、假设sn和dn为相互独立的信号，那么Sω和Dω也为相互独立的信号，可推导出：E||Sω|2|＝E||Yω|2|-E||Dω|2|其中，Yω、Sω和Dω分别为yn、sn和dn的短时功率谱；步骤S305、对于某一帧内IMF分量的短时平稳过程，有：|Sω|2＝|Yω|2-λdω其中，λdω为|Dω|2在寂静段的统计平均值；步骤S306、因此经KF法后的冲击振动信号幅度可表示为： 在步骤S4中，具体包括：步骤S401、对KF分解得到的各个IMF分量进行逐一Hilbert变换： 式中，Re表示常量，i表示求和运算数值，j是虚数单位，φit为相位、αit为振幅、ωit为频率；φit、αit和ωit都是时间的函数；步骤S402、公式S401中xt的Hilbert幅值谱为： 步骤S403、xt的边界谱为： 步骤S404、瞬时能量密度为：IEt＝∫ωHω,t2dω步骤S405、利用可得到信号的时频特征。

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百度查询： 南通大学 一种基于VMD-KF的道岔轨头损伤振动特征提取方法