[發明專利]一種基于改進長短時記憶網絡的鋼軌裂紋聲發射信號檢測方法

有效

• 申請號: 201811029067.2
• 申請日: 2018-09-05
• 公開（公告）號: CN110879253B
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 章欣;王康偉;郝秋實;王艷;沈毅
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G01N29/14
• 分類號: G01N29/14;G01N29/44
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于改進長短時記憶網絡的鋼軌裂紋聲發射信號檢測方法，其特征在于它包括如下步驟：

步驟一：將原始信號x(t)分割并歸一化得到訓練數據集z₁(t)及測試集z_test(t)，對應標簽為y₁(t)與y_test(t)；

步驟二：四層單步預測LSTM前向網絡P_NN1搭建及結構參數初始化；

步驟三：將一段短時間內典型背景噪聲信號分割得到的數據集z₁(t)輸入LSTM網絡訓練后獲得對背景噪聲的最佳單步預測模型

步驟四：將測試樣本z_test(t)輸入背景噪聲預測模型對原始信號進行預測，得到預測的背景噪聲成分輸出用測試集信號的標簽y_test(t)減去預測背景噪聲得誤差信號e₁(t)；

步驟五：從誤差信號e₁(t)中選取長度為n₂的裂紋信號峰值部分，構成新訓練數據集z₂(t)，訓練與P_NN1具有相同結構的LSTM網絡模型P_NN2用于對裂紋信號預測；

步驟六：將全部誤差信號e₁(t)輸入裂紋模型預測得到去噪裂紋信號的初步估計用誤差信號e₁(t)減去去噪裂紋信號的初步估計得到異常誤差信號e₂(t)；

步驟七：通過求局部極大值及線性插值求上包絡，對e₁(t)及e₂(t)分別求上包絡e_envelope1(t)與e_envelope2(t)，并將二者的上包絡做差，用于消除其中的異常噪聲成分，得到最終檢測到的裂紋事件

2.根據權利要求1所述的一種基于改進長短時記憶網絡的鋼軌裂紋聲發射信號檢測方法，其特征在于所述的步驟一為：數據集分割并預處理，具體方法如下：

采集鐵路現場列車行駛時產生的含噪裂紋聲發射信號x(t)，設原始信號中包含的總采樣點數為N，從原始信號中截取長度為n₁的連續背景噪聲數據作為訓練集，將訓練集數據有重疊地連續分割長度為n_seg的信號樣本x₁(t)，分割方式如下式所示：

而為使LSTM網絡提取樣本中的時序結構特征并對樣本作出單步預測，截取樣本后的第一個點會作為對應第i個樣本的訓練標簽，對截取后獲得的含噪裂紋信號做得歸一化預處理得到可輸入網絡的訓練數據集z₁(t)及訓練數據的標簽集y₁(t)，

z₁(t)＝x₁(t)/max(abs(x₁(t)))∈[-1,1]，y₁(t)＝x_i+nseg-1/max(abs(x₁(t)))∈[-1,1]；

其中，max(·)代表求向量最大值，abs(·)代表求取向量元素絕對值，i為信號樣本在訓練集中的序號；采用同樣的方法對長度為N的整體原始信號進行分割后歸一化得到測試集z_test(t)∈[-1,1]及測試標簽集y_test(t)∈[-1,1]。