一种齿轨异常监测方法

文档序号:37829624发布日期:2024-04-30 17:39阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种齿轨异常监测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的齿轨异常监测方法,其特征在于,将所述s4中全程振动信号集或全程声音信号集命为全程信号集,将异常振动信号或异常声音信号命为异常信号,将振动信号或声音信号命为子信号,则s4中两个筛选过程均包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的齿轨异常监测方法,其特征在于,所述s41中计算全程信号集的数据水平因子的公式为:

4.根据权利要求3所述的齿轨异常监测方法,其特征在于,所述s42中计算全程信号集中子信号的数据水平因子的公式为:

5.根据权利要求4所述的齿轨异常监测方法,其特征在于,所述s43中距离的计算公式为:

6.根据权利要求1所述的齿轨异常监测方法,其特征在于,所述s6包括以下分步骤:

7.根据权利要求6所述的齿轨异常监测方法,其特征在于,所述s62中分别对振动频域信号和声音频域信号提取幅值均值的公式均为:

8.根据权利要求6所述的齿轨异常监测方法,其特征在于,所述分类模型包括:第一输入层、第二输入层、第一子分类层、第二子分类层和分类输出层;

9.根据权利要求8所述的齿轨异常监测方法,其特征在于,所述第一输入层和第二输入层的表达式均为:

10.根据权利要求9所述的齿轨异常监测方法,其特征在于,所述分类输出层的表达式为:


技术总结
本发明公开了一种齿轨异常监测方法,属于齿轨异常监测技术领域,本发明中采用振动传感器采集振动信号,同时采用宽频声音传感器采集声音信号,并构建行驶全程后的振动信号集和声音信号集,进行信号初筛,从中筛选出异常振动信号和异常声音信号,为了提高异常监测的精度,本发明对异常位置取并集,从而根据每个异常齿轨位置处的振动信号和声音信号,进行齿轨异常类型分类。本发明相比于人工方式,具备实时监测的优点,且基于传感数据进行精细化分析,提高了异常监测的精度。

技术研发人员:张擎,赵宝鹏,李嘉楠,陈飚,刘刚,刘伟萍,高畅,张云,丁波,廖思雨,石锐,龙小兰,张梦羽
受保护的技术使用者:四川交通职业技术学院
技术研发日:
技术公布日:2024/4/29
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