本發(fā)明涉及光纖傳感
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是一種基于分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的鐵路健康監(jiān)測(cè)方法。
背景技術(shù)：
：鐵路運(yùn)營(yíng)安全性一直是關(guān)系到經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人身安全的重大問(wèn)題。為了保障鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩c暢通，提高運(yùn)營(yíng)效率，對(duì)鐵路健康狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)十分必要。然而目前采用的電類傳感元件防潮防濕能力和抗電磁干擾能力較差，在惡劣的監(jiān)測(cè)條件下表現(xiàn)不穩(wěn)定，當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間用在復(fù)雜監(jiān)測(cè)環(huán)境下時(shí)，容易發(fā)生零點(diǎn)漂移等故障，極大的影響了監(jiān)測(cè)結(jié)果的可靠性；另一方面，電信號(hào)在信道中的傳輸距離很短，很難組建成大規(guī)模的傳感網(wǎng)絡(luò)，難以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)。分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)作為一種新型的安防監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，不僅具有抗電磁干擾、抗腐蝕、靈敏度高等特點(diǎn)，而且具有隱蔽性好、報(bào)警定位精確、數(shù)據(jù)處理相對(duì)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，適合用于大范圍、長(zhǎng)距離實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。將相位敏感光時(shí)域反射儀(Φ-OTDR)作為光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的一種優(yōu)選方案，具有響應(yīng)速度快和能夠?qū)崿F(xiàn)多點(diǎn)監(jiān)測(cè)等明顯的優(yōu)點(diǎn)。相比于布里淵散射光和拉曼散射光測(cè)量振動(dòng)，Φ-OTDR無(wú)需多次的累加平均，因而響應(yīng)速度快；與偏振光時(shí)域反射計(jì)(POTDR)相比，采用Φ-OTDR在列車后方不會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)噪聲底，可以實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。從2000年以來(lái)在全國(guó)鐵路干線中，伴隨著鋼軌的鋪設(shè)，沿線鋪設(shè)了大量通信光纖，到今天已經(jīng)基本形成依靠光纖為傳輸媒介的通信網(wǎng)絡(luò)。利用鐵路沿線鋪設(shè)的既有通信光纖，而不依托于專門鋪設(shè)傳感光纖，能夠節(jié)約大量購(gòu)置傳感光纖的成本，便于施工，可以組建成大規(guī)模的傳感網(wǎng)絡(luò)。但信光纖往往防止在與鋼軌有一定距離的線纜槽內(nèi)，并不直接接觸鋼軌和路基，與鋼軌保持一定距離，振動(dòng)耦合到光纖上的效率較低，這導(dǎo)致對(duì)靈敏度的要求更加苛刻。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足而提供一種基于分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的鐵路健康監(jiān)測(cè)方法，本發(fā)明使用分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)對(duì)鐵路沿線鋪設(shè)的通信光纖進(jìn)行檢測(cè)，得到大量的光纖振動(dòng)曲線數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)；把新測(cè)量的處理數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析可以實(shí)現(xiàn)對(duì)鐵路健康安全進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題采用以下技術(shù)方案：根據(jù)本發(fā)明提出的一種基于分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的鐵路健康監(jiān)測(cè)方法，包括以下步驟：步驟一、利用鐵路沿線鋪設(shè)的既有通信光纖進(jìn)行傳感，捕獲鐵路沿線各處在列車經(jīng)過(guò)后的振動(dòng)信息沿時(shí)間和空間的二維分布情況；將所測(cè)量得到的光纖振動(dòng)曲線數(shù)據(jù)按時(shí)間軸組織為一灰度表示強(qiáng)度的瀑布圖，該瀑布圖的橫坐標(biāo)為光纖長(zhǎng)度信息、縱坐標(biāo)為時(shí)間長(zhǎng)度信息；步驟二、對(duì)有列車駛過(guò)的時(shí)間段所對(duì)應(yīng)的瀑布圖進(jìn)行濾波，采用基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的邊緣提取算法提取列車駛過(guò)被測(cè)鋼軌的軌跡圖，軌跡圖內(nèi)包含輪軌振動(dòng)關(guān)系數(shù)據(jù)；在軌跡圖中劃分出軌跡前后兩個(gè)范圍，這兩個(gè)范圍內(nèi)包含鋼軌振動(dòng)數(shù)據(jù)；步驟三、對(duì)輪軌振動(dòng)關(guān)系數(shù)據(jù)和鋼軌振動(dòng)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行時(shí)頻分析處理，提取出輪軌振動(dòng)特征頻譜和鋼軌諧振特征頻譜，將輪軌振動(dòng)特征頻譜和鋼軌諧振特征頻譜再分別經(jīng)過(guò)特征頻譜提取算法，得到輪軌振動(dòng)特征頻率和鋼軌諧振特征頻率；步驟四、對(duì)無(wú)列車駛過(guò)的時(shí)間段所對(duì)應(yīng)的瀑布圖進(jìn)行時(shí)域分析處理，提取背景噪聲的特征頻譜，將背景噪聲的特征頻譜再經(jīng)過(guò)特征頻譜提取算法，得到背景噪聲的特征頻率；步驟五、在鐵軌和車輪的表面均無(wú)損傷的情況下，重復(fù)步驟一至步驟四，建立輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和背景噪聲數(shù)據(jù)庫(kù)；將輪軌振動(dòng)特征頻率和鋼軌諧振特征頻率與對(duì)應(yīng)的列車型號(hào)和鋼軌路段信息存儲(chǔ)在輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中；將背景噪聲的特征頻率與鋼軌路段信息存儲(chǔ)在背景噪聲數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟六、將步驟三中得到的輪軌振動(dòng)特征頻率和鋼軌諧振特征頻率與步驟五建立的輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較；具體如下：601、當(dāng)輪軌振動(dòng)特征頻率與輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的輪軌振動(dòng)特征頻率的差異在預(yù)設(shè)允許范圍內(nèi)，且鋼軌諧振特征頻率與輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的鋼軌諧振特征頻率的差距也在預(yù)設(shè)允許范圍內(nèi)；則將該組數(shù)據(jù)標(biāo)記為觀察狀態(tài)存入輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)；602、當(dāng)輪軌振動(dòng)特征頻率與輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的輪軌振動(dòng)特征頻率的差異不在預(yù)設(shè)允許范圍內(nèi)，或者鋼軌諧振特征頻率與輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的鋼軌諧振特征頻率的差距不在預(yù)設(shè)允許范圍內(nèi)時(shí)，若整條鐵路的輪軌振動(dòng)特征頻率均變化，則是列車輪子出現(xiàn)問(wèn)題，否則，則是鋼軌出現(xiàn)問(wèn)題，將該組數(shù)據(jù)標(biāo)記為報(bào)警狀態(tài)存入輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，并將列車輪子出現(xiàn)問(wèn)題的信息、鋼軌出現(xiàn)問(wèn)題的信息傳輸給監(jiān)測(cè)人員；步驟七、將步驟四中得到的背景噪聲的特征頻率與背景噪聲數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，對(duì)背景噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，分析鋼軌隨外部環(huán)境的變化情況，從而得到其老化規(guī)律和預(yù)測(cè)壽命信息。作為本發(fā)明所述一種基于分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的鐵路健康監(jiān)測(cè)方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，所述步驟二中的濾波方法為小波分解去噪。作為本發(fā)明所述一種基于分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的鐵路健康監(jiān)測(cè)方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，時(shí)頻分析處理的方法為短時(shí)傅里葉變換或小波分析。作為本發(fā)明所述一種基于分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的鐵路健康監(jiān)測(cè)方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，特征頻譜提取算法為基于最小二乘法的多項(xiàng)式擬合方法。作為本發(fā)明所述一種基于分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的鐵路健康監(jiān)測(cè)方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，采用分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)對(duì)鐵路沿線鋪設(shè)的既有通信光纖進(jìn)行傳感。作為本發(fā)明所述一種基于分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的鐵路健康監(jiān)測(cè)方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)是Φ-OTDR系統(tǒng)。作為本發(fā)明所述一種基于分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的鐵路健康監(jiān)測(cè)方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，分析步驟二中得到的軌跡在空間軸和時(shí)間軸的位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)列車的定位，測(cè)量出速度和加速度。本發(fā)明采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下技術(shù)效果：(1)采用分布式光纖傳感系統(tǒng)來(lái)測(cè)量周圍的振動(dòng)，能夠?qū)崿F(xiàn)長(zhǎng)距離、高密度、快速響應(yīng)的實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)，同時(shí)傳感器無(wú)需與鋼軌直接接觸，具備很好的防潮防濕能力和抗電磁干擾能力，在長(zhǎng)期穩(wěn)定性能在惡劣的監(jiān)測(cè)條件下均表現(xiàn)優(yōu)良；本發(fā)明使用鐵路中現(xiàn)有的通信光纖，組建成大規(guī)模的抗干擾強(qiáng)的光纖傳感網(wǎng)絡(luò)省，去布置新的光纖網(wǎng)絡(luò)的成本；(3)采用分布式光纖傳感系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)列車進(jìn)行定位，對(duì)速度和加速度進(jìn)行測(cè)量；能夠?qū)α熊嚭弯撥夁M(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，出現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)發(fā)現(xiàn)，并報(bào)警給列車調(diào)度員，在事故發(fā)生之前及時(shí)檢修排除安全隱患，保證鐵路健康檢測(cè)。附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明的流程圖。圖2是本發(fā)明光纖與鋼軌的空間關(guān)系圖。圖3是Φ-OTDR測(cè)到原始信號(hào)圖。圖4是處理后列車軌跡及前后區(qū)域圖。圖5a是輪軌頻率關(guān)系圖。圖5b是鋼軌特征頻率圖。圖6是鋼軌特征頻率沿著鋼軌分布圖。圖7是特征頻率變化頻率圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明：圖1是本發(fā)明的流程圖，一種基于分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的鐵路健康監(jiān)測(cè)方法，包括以下步驟：步驟一、利用鐵路沿線鋪設(shè)的既有通信光纖進(jìn)行傳感，捕獲鐵路沿線各處在列車經(jīng)過(guò)后的振動(dòng)信息沿時(shí)間和空間的二維分布情況。將所測(cè)量得到的光纖振動(dòng)曲線數(shù)據(jù)按時(shí)間軸組織為一灰度表示強(qiáng)度的瀑布圖，該瀑布圖的橫坐標(biāo)為光纖長(zhǎng)度信息、縱坐標(biāo)為時(shí)間長(zhǎng)度信息。步驟二、對(duì)有列車駛過(guò)的時(shí)間段所對(duì)應(yīng)的瀑布圖進(jìn)行濾波，采用基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的邊緣提取算法提取列車駛過(guò)被測(cè)鋼軌的軌跡圖，軌跡圖內(nèi)包含輪軌振動(dòng)關(guān)系數(shù)據(jù)；在軌跡圖中劃分出軌跡前后兩個(gè)范圍，這兩個(gè)范圍內(nèi)包含鋼軌振動(dòng)數(shù)據(jù)；步驟三、對(duì)輪軌振動(dòng)關(guān)系數(shù)據(jù)和鋼軌振動(dòng)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行時(shí)頻分析處理，提取出輪軌振動(dòng)特征頻譜和鋼軌諧振特征頻譜，將輪軌振動(dòng)特征頻譜和鋼軌諧振特征頻譜再分別經(jīng)過(guò)特征頻譜提取算法，得到輪軌振動(dòng)特征頻率和鋼軌諧振特征頻率；步驟四、對(duì)無(wú)列車駛過(guò)的時(shí)間段所對(duì)應(yīng)的瀑布圖進(jìn)行時(shí)域分析處理，提取背景噪聲的特征頻譜，將背景噪聲的特征頻譜再經(jīng)過(guò)特征頻譜提取算法，得到背景噪聲的特征頻率；步驟五、在鐵軌和車輪的表面均無(wú)損傷的情況下，重復(fù)步驟一至步驟四，建立輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和背景噪聲數(shù)據(jù)庫(kù)；將輪軌振動(dòng)特征頻率和鋼軌諧振特征頻率與對(duì)應(yīng)的列車型號(hào)和鋼軌路段信息存儲(chǔ)在輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中；將背景噪聲的特征頻率與鋼軌路段信息存儲(chǔ)在背景噪聲數(shù)據(jù)庫(kù)；步驟六、將步驟三中得到的輪軌振動(dòng)特征頻率和鋼軌諧振特征頻率與步驟五建立的輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較；具體如下：601、當(dāng)輪軌振動(dòng)特征頻率與輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的輪軌振動(dòng)特征頻率的差異在預(yù)設(shè)允許范圍內(nèi)，且鋼軌諧振特征頻率與輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的鋼軌諧振特征頻率的差距也在預(yù)設(shè)允許范圍內(nèi)；則將該組數(shù)據(jù)標(biāo)記為觀察狀態(tài)存入輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)；602、當(dāng)輪軌振動(dòng)特征頻率與輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的輪軌振動(dòng)特征頻率的差異不在預(yù)設(shè)允許范圍內(nèi)，或者鋼軌諧振特征頻率與輪軌關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的鋼軌諧振特征頻率的差距不在預(yù)設(shè)允許范圍內(nèi)時(shí)，若整條鐵路的輪軌振動(dòng)特征頻率均變化，則是列車輪子出現(xiàn)問(wèn)題，否則，則是鋼軌出現(xiàn)問(wèn)題，將該組數(shù)據(jù)標(biāo)記為報(bào)警狀態(tài)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，并將列車輪子出現(xiàn)問(wèn)題的信息、鋼軌出現(xiàn)問(wèn)題的信息傳輸給監(jiān)測(cè)人員；步驟七、將步驟四背景噪聲的特征頻率與背景噪聲數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，對(duì)背景噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，分析鋼軌隨外部環(huán)境的變化情況，從而得到其老化規(guī)律和預(yù)測(cè)壽命信息。圖2是本發(fā)明光纖與鋼軌的空間關(guān)系圖，圖2中使用分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)對(duì)中國(guó)高速鐵路沿線鋪設(shè)的通信光纖進(jìn)行檢測(cè)，得到大量的光纖振動(dòng)曲線數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)顯示為灰度表示強(qiáng)度的瀑布圖，橫坐標(biāo)為光纖長(zhǎng)度信息和縱坐標(biāo)為曲線之間的時(shí)間長(zhǎng)度信息。提取其中由列車行駛產(chǎn)生的軌跡，并按照軌跡前、軌跡中和軌跡后劃分感興趣區(qū)域。圖3是Φ-OTDR測(cè)到原始信號(hào)圖，如圖3中的所示是兩輛列車行駛的軌跡圖，其中，橫坐標(biāo)是距離，縱坐標(biāo)是時(shí)間，在圖中可以隱約看到一條列車行駛過(guò)的軌跡，其中上下兩個(gè)區(qū)域中包含鋼軌的振動(dòng)信息。把圖3中列車行駛的軌跡中按照每組車輪之間的距離劃分區(qū)域，可以得到如圖4的示意圖，圖4是處理后列車軌跡及前后區(qū)域圖，每個(gè)區(qū)域中包含相應(yīng)車廂的車輪的健康信息。提取列車行駛軌跡，采用的是基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的邊緣提取算法。與基于二階過(guò)零點(diǎn)的邊緣檢測(cè)，和基于搜索的邊緣提取方法相比，具有對(duì)圖像中噪聲不敏感的特點(diǎn)，即在進(jìn)行邊緣提取時(shí)，一般都需要預(yù)先對(duì)原圖進(jìn)行降噪濾波以減少在邊緣提取時(shí)的誤判。動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DynamicProgramming-DP)是圖論中的一種有效的求解最短路的方法，該方法是由美國(guó)人R.E.Bellman在20世紀(jì)50年代初首次提出，其核心觀點(diǎn)是可以把多階段決策過(guò)程轉(zhuǎn)化為多個(gè)單階段問(wèn)題后進(jìn)行逐個(gè)求解，利用這個(gè)方法是可以獲得多階段決策過(guò)程的最優(yōu)解的。DP算法也可以被運(yùn)用到圖像處理中的邊緣提取問(wèn)題中，其關(guān)鍵是要把該問(wèn)題轉(zhuǎn)化成一個(gè)最短路問(wèn)題，然后運(yùn)用DP算法來(lái)通過(guò)回溯法求解。使用DP算法定位邊緣位置的方法可以分為兩步：建立圖及求解最短路徑：1)建立圖：以圖像I上的每個(gè)像素作為節(jié)點(diǎn)，以列為層，以每個(gè)像素與下一層中與其臨近最近的三個(gè)像素(圖像上下邊界為兩個(gè))之間的連線為邊。為每個(gè)邊分配一個(gè)權(quán)值，分別為：cost1(i,j)＝λ·w(I(i-1,j+1),I(i,j))+Cost(i-1,j+1),cost2(i,j)＝w(I(i-1,j),I(i,j))+Cost(i-1,j),cost3(i,j)＝λ·w(I(i-1,j-1),I(i,j))+Cost(i-1,j-1),其中λ是尺度因子，i，j分別代表圖像的x方向和y方向，且w(a,b)＝2×max(I)-a-b比較這三個(gè)權(quán)值后，將最小的權(quán)值賦予當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，使得當(dāng)前節(jié)點(diǎn)具有一個(gè)最小權(quán)值：Cost(i,j)mincost1(i,j),cost2(i,j),cost3(i,j)]]>該權(quán)值代表的是由前面各層傳遞到該節(jié)點(diǎn)的最小權(quán)值(最短距離)。在計(jì)算這個(gè)最小權(quán)值的同時(shí)，還需要為每個(gè)節(jié)點(diǎn)記錄另外一個(gè)參數(shù)：Path(i,j)=j+1,ifCost=cost1;j,ifCost=cost2;j-1,ifCost=cost3.]]>該參數(shù)記錄了取得最短路的所有可能的路徑。因此，最終獲得的圖中，節(jié)點(diǎn)處具有兩個(gè)參數(shù)，權(quán)值Cost及路徑Path。2)求解最短路：由建圖的過(guò)程可知，圖中最后一列記錄了這個(gè)圖的左側(cè)到右側(cè)的所有可能的最短路的長(zhǎng)度，因此求解唯一的最短路需首先在最后一列中定位最小的總權(quán)值Cost，然后再?gòu)暮蟮角暗刂饌€(gè)回溯相鄰節(jié)點(diǎn)?；厮葸^(guò)程由上面記錄的參數(shù)Path來(lái)決定，即當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的Path記錄的是上一層應(yīng)該回溯的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。由于求解過(guò)程是逐層回溯式的，因此保證了邊緣的連續(xù)性，可以有效地排除噪聲對(duì)線條的干擾。圖5a是輪軌頻率關(guān)系圖，圖5b是鋼軌特征頻率圖。選取某位置的數(shù)據(jù)如圖5a，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，如短時(shí)傅里葉變換的方式，針對(duì)鋼軌獨(dú)立諧振輪軌接觸振動(dòng)兩種不同的振動(dòng)進(jìn)行處理。短時(shí)傅里葉變換是研究非平穩(wěn)信號(hào)一種十分有效的方法，它建立在傳統(tǒng)傅里葉變換的基礎(chǔ)上，其基本思想是引入一個(gè)具有時(shí)頻局域性的窗函數(shù)γ(t)，讓它沿信號(hào)滑動(dòng)，對(duì)每一段被窗口截取的信號(hào)實(shí)行傅里葉變換，由于滑動(dòng)窗函數(shù)的位置引入了時(shí)間的信息，可以得到一個(gè)時(shí)變的頻率分析結(jié)果，這樣信號(hào)s(t)的短時(shí)傅里葉變換定義為STFT(t,ω)=∫-∞+∞s(τ)γ*(τ-t)exp(-jωτ)dτ]]>式中*代表復(fù)數(shù)的共軛，ω為脈沖角頻率，短時(shí)窗γ*(τ-t)有效地把信號(hào)限制在分析時(shí)間τ＝t附近輸出。短時(shí)傅里葉變換是信號(hào)s(t)在時(shí)間t附近的一個(gè)局部的頻譜。對(duì)于兩種特殊情況，當(dāng)窗函數(shù)選擇狄拉克函數(shù)：γ(t)=δ(t)⇒STFT(t,ω)=s(t)exp(-jωt)]]>此時(shí)短時(shí)傅里葉變換具有非常好的時(shí)間分辨率，但是很難提供較好的頻率分辨率，當(dāng)窗函數(shù)選擇常函數(shù)的時(shí)候，此時(shí)短時(shí)傅里葉變換變成了信號(hào)的傅里葉變換，它具有很好的頻率分辨率，但是它不提供任何時(shí)間分辨率:γ(t)=1⇒STFT(t,ω)=s(ω)]]>短時(shí)傅里葉變換有很多優(yōu)良性質(zhì)，它具有線性時(shí)移不變性、頻移不變性、帶通性、低通性、計(jì)算量小、其值取的模的平方代表了信號(hào)在時(shí)頻面上的能量的分布情況，這些性質(zhì)為研究光脈沖信號(hào)傳輸提供了理論依據(jù)。通過(guò)短時(shí)傅里葉變換可以得到圖5b，圖中橫坐標(biāo)為時(shí)間，縱坐標(biāo)為頻率。除了可以清晰看到兩條列車的軌跡外，還可以看到一些明顯的鋼軌諧振頻率點(diǎn)。為了得到相對(duì)準(zhǔn)確的諧振頻率，采用基于最小二乘法(LM算法)的多項(xiàng)式擬合。LM算法是一種求解非線性實(shí)數(shù)多元函數(shù)局部最小值的迭代算法，可以看作是最速下降法和高斯—牛頓法的結(jié)合，既有高斯—牛頓法的局部收斂性，又有最速下降法的全局特性。LM算法要求給定待擬合曲線系數(shù)a1，a2，a3的初始猜想值，在最大迭代次數(shù)不變的情況下，初始猜想值應(yīng)盡量接近最佳擬合參數(shù)所需要的初始值。在被估模型中，如被估參數(shù)與函數(shù)是非線性的關(guān)系時(shí)，就會(huì)轉(zhuǎn)變成一個(gè)非線性的最小二乘法問(wèn)題。針對(duì)非線性已知關(guān)系式的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題，目前一般采用兩種方法，一個(gè)是高斯牛頓法，還有一個(gè)就是LM算法。使用高斯牛頓法來(lái)確定非線性的待估模型中的參數(shù)，不僅可以實(shí)現(xiàn)參數(shù)的優(yōu)化和避免反復(fù)調(diào)整參數(shù)值，而且得到的參數(shù)的擬合精度也較高。不過(guò)高斯牛頓法存在缺點(diǎn)，就是給定的參數(shù)的初始值如果不適當(dāng)，經(jīng)迭代函數(shù)作用后產(chǎn)生不收斂特性，就會(huì)出現(xiàn)發(fā)散的情況。而LM算法是最速下降法和高斯牛頓法相結(jié)合的產(chǎn)物，是在高斯牛頓法的基礎(chǔ)上引入阻尼因子演變得到的算法，因此它既有局部收斂特性，還具有全局特性。它的主要思想是求解非線性實(shí)數(shù)多元函數(shù)的局部最小值。利用LM算法來(lái)求解參數(shù)值時(shí)，要求給模型中的參數(shù)先設(shè)定一個(gè)初始值，在最大迭代次數(shù)不改變的條件下，要求初始值應(yīng)該盡可能的接近參數(shù)的最佳值。非線性關(guān)系式一般的表現(xiàn)形式為：y＝f(x1,x2...xi；a1,a2...ai)+ε式中，f是已知的非線性函數(shù)，x1,x2…xi表示有i個(gè)自變量，a1,a2…ai表示函數(shù)中有n個(gè)待估的未知參數(shù)，ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。LM算法的主要思想是在得出某點(diǎn)附近的線性化迭代公式，從而進(jìn)行一系列的迭代運(yùn)算，逐步求得最優(yōu)解。作LM算法具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：a.假定，ak的初始值為觀測(cè)值的初始逼近誤差Q0為：Q0(a1,a2,a3)=Σi=1M[f(xi,a1,a2,a3)-yi]2]]>b.根據(jù)：bij=ΣT=1M∂f(xT,a)∂ai∂f(xT,a)∂aj=bji,(i,j=1,2...n)]]>biy=ΣT=1M∂f(xT,a)∂ai(yT-f(xT,a))]]>計(jì)算bij,biy同時(shí)給定d的初始值。c.求解方程組(b11+d)Δ1+b12Δ2+...b1nΔn=b1yb21Δ1+(b22+d)Δ2+...b2nΔn=b2y......bn1Δ1+bn2Δ2+...(bnn+d)Δn=bny]]>并將ak修改為：d.再次計(jì)算f和y之間的逼近誤差Qi：Qi=Σi=1n[f(xi,a1Λ,a2Λ,a3Λ)-yi]2]]>e.將修改ak前后的誤差Qi-1和誤差Qi進(jìn)行大小比較，若Qi-1＜Qi得出若Qi-1＞Qi得出需要提高d值大小，重復(fù)步驟c、步驟d和步驟e。f.一直不斷的重復(fù)步驟b、步驟c、步驟d和步驟e，|Δk|直到值小于指定的允許誤差才完成了LM算法。從LM算法的實(shí)現(xiàn)步驟中可以看出，LM算法不僅避免了反復(fù)調(diào)整參數(shù)的值等一系列繁瑣工作，且因?yàn)樽枘嵋蜃觗的引入放寬了對(duì)初始值的限制，得到的數(shù)值是最佳擬合參數(shù)，使擬合精度提高不少。把擬合得到的諧振點(diǎn)頻率按照針對(duì)鋼軌獨(dú)立諧振和輪軌接觸振動(dòng)兩種振動(dòng)模式以及無(wú)車的時(shí)候背景噪聲分類保存，分類進(jìn)行數(shù)據(jù)建庫(kù)，作為健康對(duì)比的原始資料，典型的如圖6所示為鋼軌諧振特征頻率沿著鋼軌分布圖。在監(jiān)測(cè)過(guò)程中，對(duì)瑞利瑞利背向散射光信號(hào)采用以上短時(shí)傅里葉變換的方式進(jìn)行分析，得到頻率圖，對(duì)有用信號(hào)進(jìn)行分析和提取，提取出鋼軌獨(dú)立諧振和車輪與鋼軌接觸的兩種振動(dòng)頻率，與數(shù)據(jù)庫(kù)中健康數(shù)據(jù)對(duì)比分析，分別對(duì)以上兩種振動(dòng)進(jìn)行判斷分析，找到與數(shù)據(jù)庫(kù)中有不一致振動(dòng)頻率的位置，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼軌、路基和車輪實(shí)時(shí)的健康監(jiān)測(cè)，如圖7所示，相同位置發(fā)生鋼軌特征頻率微弱改變，主頻率不變，但次頻率變?nèi)?，說(shuō)明鋼軌出現(xiàn)小問(wèn)題，經(jīng)鐵路部門排查為溫度變化導(dǎo)致應(yīng)變改變，對(duì)鋼軌沒(méi)有太大影響。以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，不能認(rèn)定本發(fā)明的具體實(shí)施只局限于這些說(shuō)明。對(duì)于本發(fā)明所屬
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡(jiǎn)單推演或替代，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3