基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测装置和方法

摘要

基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测装置和方法，涉及高铁钢轨的伤损探测装置和方法，解决了现有的探伤技术对伤损频率接近的伤损情况只能通过幅值来判断，伤损特征难以区分的问题，基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测装置，包括振动加速度传感器阵列、信号转换电路、信号特征提取模块、伤损匹配模块和伤损判别模块；基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测方法，包括：步骤一：采集钢轨的原始振动信号；步骤二：转换原始信号为振动信号；步骤三：将振动信号进行HHT分解；步骤四：利用得到频率幅值之间的幅频信号，建立伤损信号的三维张量；步骤五：利用非负张量分解对构建的三维张量信号分解，提取特征信息；用于高铁钢轨伤损探测。

主权项

1.基于非负张量分解振动特征的钢轨伤损探测方法，其特征是它包括具体步骤如下：步骤一：振动加速度传感器阵列(1)采集到被测钢轨的原始振动信号S(t)；步骤二：信号转换电路(2)转换原始振动信号S(t)为振动信号x(t)；步骤三：将振动信号x(t)进行希尔伯特-黄变换分解，得到各阶内固模态函数和残差，记为：c₁,c₂,...c_n以及r，然后进行相应的希尔伯特变换，得到频率与幅值之间的幅频信号h(w)；步骤四：利用希尔伯特-黄变换分析所得到频率幅值之间的幅频信号h(w)，结合相应的测量点和伤损种类建立伤损信号的三维张量；步骤五：利用非负张量分解对构建的三维张量信号x^{frequency×point×class}进行分解，提取相应的伤损特征信息，得到每种典型伤损情况相应的特征向量，实测振动信号的特征向量通过与典型伤损情况特征向量的对比，判断出伤损的存在及其位置；步骤五包括的子步骤如下：通过步骤四建立的三维张量信号表示为：X^{frequency×point×class}=G×₁A⁽¹⁾×₂A⁽²⁾×₃A⁽³⁾其中G,A⁽¹⁾,A⁽²⁾,A⁽³⁾≥0，利用非负张量分解对其进行分解；子步骤1、随机初始化A⁽ⁿ⁾，n=1,2,3；算最小化的最小均方误差C_new=‖X_(n)-A⁽ⁿ⁾Z^(n)T‖²，其中：X_(n)为原始信号，$Z^{\left(n\right)}=A^{\left(N\right)}|\otimes |A^{(N-1)}|\otimes |...|\otimes |A^{(n+1)}|\otimes |A^{(n-1)}|\otimes |...|\otimes |A^{\left(1\right)},n=1,2,3;$子步骤2、迭代求解并计算C_new=‖X_(n)-A⁽ⁿ⁾Z^(n)T‖²，n=1,2,3；子步骤3、判断δ为误差精度要求，成立则C_old=C_new，继续执行子步骤2；不成立则执行子步骤4；子步骤4、得到满足要求的A⁽¹⁾,A⁽²⁾,A⁽³⁾矩阵；其中：A⁽¹⁾,A⁽²⁾为新的基底，其物理意义分别代表频率和测量点；A⁽³⁾为伤损类别的特征系数矩阵，其中每一行是一个特征向量，对应一种伤损情况；通过与典型伤损情况特征向量的对比，判断出伤损的存在及其位置。