[發(fā)明專利]一種基于聲學的鋼軌螺栓松動檢測裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210798522.5 | 申請日: | 2022-07-06 |
| 公開(公告)號: | CN115127797A | 公開(公告)日: | 2022-09-30 |
| 發(fā)明(設計)人: | 盧偉;馬驊;江興盟 | 申請(專利權)人: | 鄭州鐵路職業(yè)技術學院 |
| 主分類號: | G01M13/00 | 分類號: | G01M13/00;G01L5/24;B61K9/08;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 鄭州博派知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙) 41137 | 代理人: | 榮永輝 |
| 地址: | 451460 河南*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 聲學 鋼軌 螺栓 松動 檢測 裝置 | ||
本發(fā)明提供一種基于聲學的鋼軌螺栓松動檢測裝置,屬于螺栓故障檢測技術領域,具體包括:聲音采集模塊,聲學信號前端處理模塊,聲學信號分類模塊;聲音采集模塊負責將鋼軌螺栓敲擊聲音信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,并將數(shù)字信號傳遞給聲學信號前端處理模塊;聲學信號前端處理模塊負責對數(shù)字信號進行噪聲濾除,得到濾除數(shù)字信號,并將濾除數(shù)字信號傳輸給聲學信號分類模塊,其中噪聲濾除根據(jù)鋼軌螺栓周邊環(huán)境噪聲類型,對周邊噪聲進行分類型濾除,周邊環(huán)境噪聲類型包括腳步聲、車鳴笛聲、以及風噪聲;聲學信號分類模塊負責根據(jù)濾除數(shù)字信號,采用分類算法,輸出故障分類結果,從而進一步提升了去噪的精度,提高了最終的檢測精度。
技術領域
本發(fā)明屬于螺栓故障檢測技術領域,尤其涉及一種基于聲學的鋼軌螺栓松動檢測裝置。
背景技術
隨著鐵路運營里程不斷延伸,鐵路正在逐步改變?nèi)藗兊某鲂蟹绞胶蜕罘绞剑貏e是高速鐵路迅速發(fā)展,現(xiàn)已成為人們出行的首選。螺栓因其結構簡單、標準統(tǒng)一、安裝方便等優(yōu)點,在高速鐵路領域得到廣泛應用。螺栓連接作為固定鋼軌和連接鋼軌上各部件并使它們各自安全有效運行的關鍵性因素,在維護列車安全運行中同樣扮演著重要角色。通常同一型號的螺栓安裝位置以及受力情況不盡相同,因此在螺栓設計的過程中會預先給出一定的安全系數(shù)來盡可能的保證其在使用時能夠安全可靠。但由于使用環(huán)境、安裝情況等眾多因素的影響,確保螺栓百分百安全可靠仍然十分困難,一旦工作狀態(tài)下的螺栓發(fā)生失效,尤其重要部件的螺栓發(fā)生失效,將會產(chǎn)生難以估量的損失。
在論文《基于小波時頻圖與輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的螺栓連接損傷識別》中作者卓德兵通過采用聲音信號,提出了結合小波時頻圖與輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡MobileNetv2優(yōu)勢的螺栓松動識別方法。該方法通過對采集到的聲音信號進行預處理和連續(xù)小波變換得到小波時頻圖,以小波時頻圖作為樣本對輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡MobileNetv2進行訓練,從而實現(xiàn)螺栓松動聲音信號的識別,但是在高速鐵路領域中,通過敲擊螺栓得到的聲音信號較為微弱,若不能針對性的對螺栓周邊環(huán)境中的噪音進行分類型濾除,充分考慮最常見的鐵路螺栓檢測背景中的腳步、車鳴笛聲、以及風噪聲的噪聲,類型不全或者沒有類型區(qū)分,有可能會導致濾波效果不好或者對檢測目標信號的誤傷,從而使得最終的檢測精度過差。
針對上述技術問題,本發(fā)明提供了一種基于聲學的鋼軌螺栓松動檢測裝置。
發(fā)明內(nèi)容
為實現(xiàn)本發(fā)明目的,本發(fā)明采用如下技術方案:
根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供了一種基于聲學的鋼軌螺栓松動檢測裝置。
一種基于聲學的鋼軌螺栓松動檢測裝置,其特征在于,具體包括:
聲音采集模塊,聲學信號前端處理模塊,聲學信號分類模塊;
所述聲音采集模塊負責將鋼軌螺栓敲擊聲音信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,并將所述數(shù)字信號傳遞給所述聲學信號前端處理模塊;
所述聲學信號前端處理模塊負責對所述數(shù)字信號進行噪聲濾除,得到濾除數(shù)字信號,并將所述濾除數(shù)字信號傳輸給聲學信號分類模塊,其中所述噪聲濾除根據(jù)所述鋼軌螺栓周邊環(huán)境噪聲類型,對所述周邊噪聲進行分類型濾除,所述周邊環(huán)境噪聲類型包括腳步聲、車鳴笛聲、以及風噪聲;
所述聲學信號分類模塊負責根據(jù)所述濾除數(shù)字信號,采用分類算法,輸出故障分類結果。
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