一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统及方法与流程

本发明属于轨道交通安全，具体涉及一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统及方法。

背景技术：

1、随着高速铁路的快速发展，轨道安全问题日益突出。轨道异响是轨道安全的重要预警信号，有效的异响检测对于预防和减少轨道交通事故具有重要意义。然而，现有的异响检测系统多存在检测精度低、误报率高、实时性差等问题，无法满足高速铁路安全运营的需求。

2、在公开号为cn 107858883 b的中国专利中，公开了一种轨道系统安全状态综合监测及智能分析方法，该方法融合了三种传感监测技术，基于光纤光栅技术监测结构温度等低频数据，采用修正应力-应变技术监测钢轨横、垂向应力等高频数据，对于道岔尖轨等难以接触测量的敏感结构，利用视频感知技术观测结构大变形及表面状态，形成铁路轨道系统从外观到内在、从高频到低频的全天候系统监测。通过对采集的多源数据进行融合分析，可有效对轨道状态进行评估、诊断及预测，进而实现轨道安全状态及时预警。本发明测点布置合理，监测过程自动程度高，对线路状态评估准确，对异常情况预警及时，实现了铁路轨道系统服役的安全可控，为列车的安全、平稳运行提供了可靠保障。

3、本申请人在申请过程中发现，上述申请在使用过程中存在缺陷，列车在行驶过程中除了与轨道接触外，列车本身也会出现较多的问题，使用上述申请公开的监测方法无法对列车本身的故障进行判断，而且一般的列车故障检查需要在夜晚进行停车大检查，检查目的不确定，而且耗费时间多，无法做到快速准确地筛选出列车故障点。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统，包括：

4、声音采集模块，所述声音采集模块用于接收轨道车辆行驶过程中发出的声音；

5、声音处理模块，所述声音处理模块用于对采集的声音进行信号电路转换处理；

6、声音对比模块，所述声音对比模块对比采集声音和已存在声音，确定行车声音来源；

7、声源定位模块，确定行车声音来源后，根据车辆结构确定声源位置；

8、深度学习模块，所述深度学习模块用于根据已标记的声音为基础，通过深度学习，训练加强声音对比模块的准确性。

9、优选的，所述声音采集模块包括多个噪声传感器，所述噪声传感器安装位置分为司机室地板中央、普通车厢中央及两端和车厢连接处，所述普通车厢中央及两端的噪声传感器安装在车厢底部，所述普通车厢两端的噪声传感器安装在车轮组之间。

10、优选的，所述声音处理模块包括声音信号转换、声音数据预处理和声音特征提取。

11、优选的，所述声音对比模块用于对比采集声音特征和已标记声音特征，设置对比阈值x，采集声音特征与已标记声音特征之间的特征差异小于对比阈值x时，判定采集声音为已标记声音，采集声音特征与已标记声音特征之间的特征差异大于对比阈值x时，判定采集声音为新特征。

12、优选的，所述声源定位模块根据已标记声音特征，判定声音标记种类，进而确定列车声源部位，采集声音未被标记时，所述声源定位模块根据列车结构和噪声传感器，确定并标记列车异响声源位置。

13、优选的，所述深度学习模块构建有异响故障对应模型，异响故障对应模型以现有列车故障和对应异响为数据集，对异响进行特征提取及分类，在异响与车辆故障之间建立联系，通过深度学习技术，归类未标记异响及其对应故障，做出故障判断。

14、优选的，所述数据集中的现有列车故障和对应异响数据采用人工标记并输入深度学习模块。

15、一种基于高速轨道安全用定点异响检测方法，具体包括以下步骤：

16、s1、收集列车异响，在异响与列车对应故障之间建立标记联系，建立对应关系数据库；

17、s2、在高速轨道列车多个点位安装噪声传感器，通过噪声传感器采集列车行驶产生的异响；

18、s3、对采集声音进行处理，形成电信号；

19、s4、将采集声音电信号与已标记异响电信号作对比，判断采集声音对应的行车故障；

20、s5、采集声音电信号没有对应的已标记异响时，人工标记采集声音电信号对应的列车故障，建立相关联系，补充s1中对应关系数据库。

21、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

22、本发明通过设置声音采集模块、声音处理模块、声音对比模块、声源定位模块和深度学习模块，声音采集模块通过多个安装在列车上的噪声传感器采集列车在行驶过程中发出的声音，声音处理模块对采集的声音进行处理，将声音数据转化为电信号，同时去除一般行车声音的电信号，再将处理之后的采集声音电信号与已标记的声音电信号作对比，对比结果重合率高时，判定列车出现已标记声音电信号对应的故障，对比结果重合率低时，人工判定列车故障后，将采集声音与列车故障对应并输入数据库，深度学习模块依靠深度学习技术丰富数据库，同时增加声音对比模块的精确性，增加通过车辆异响判断列车故障的准确性，使用人员可以通过车辆行车异响快速判断车辆故障，能够有效减少车辆故障发生与维修之间的维护时间，提升列车组使用效率。

技术特征：

1.一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统，其特征在于：所述声音采集模块包括多个噪声传感器，所述噪声传感器安装位置分为司机室地板中央、普通车厢中央及两端和车厢连接处，所述普通车厢中央及两端的噪声传感器安装在车厢底部，所述普通车厢两端的噪声传感器安装在车轮组之间。

3.根据权利要求2所述的一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统，其特征在于：所述声音处理模块包括声音信号转换、声音数据预处理和声音特征提取。

4.根据权利要求3所述的一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统，其特征在于：所述声音对比模块用于对比采集声音特征和已标记声音特征，设置对比阈值x，采集声音特征与已标记声音特征之间的特征差异小于对比阈值x时，判定采集声音为已标记声音，采集声音特征与已标记声音特征之间的特征差异大于对比阈值x时，判定采集声音为新特征。

5.根据权利要求4所述的一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统，其特征在于：所述声源定位模块根据已标记声音特征，判定声音标记种类，进而确定列车声源部位，采集声音未被标记时，所述声源定位模块根据列车结构和噪声传感器，确定并标记列车异响声源位置。

6.根据权利要求1所述的一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统，其特征在于：所述深度学习模块构建有异响故障对应模型，异响故障对应模型以现有列车故障和对应异响为数据集，对异响进行特征提取及分类，在异响与车辆故障之间建立联系，通过深度学习技术，归类未标记异响及其对应故障，做出故障判断。

7.根据权利要求6所述的一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统，其特征在于：所述数据集中的现有列车故障和对应异响数据采用人工标记并输入深度学习模块。

8.一种基于高速轨道安全用定点异响检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

技术总结本发明涉及轨道交通安全领域，具体公开了一种基于高速轨道安全用定点异响检测系统及方法；本发明通过设置声音采集模块、声音处理模块、声音对比模块、声源定位模块和深度学习模块，声音采集模块通过多个安装在列车上的噪声传感器采集列车在行驶过程中发出的声音，声音处理模块将声音数据转化为电信号，将处理之后的采集声音电信号与已标记的声音电信号作对比，对比结果重合率高时，判定列车出现已标记声音电信号对应的故障，对比结果重合率低时，判定列车故障后，将采集声音与列车故障对应并输入数据库，深度学习模块依靠深度学习技术丰富数据库，同时增加声音对比模块的精确性，通过车辆行车异响快速判断车辆故障，有效减少车辆故障维护时间。技术研发人员：熊黎平,熊依婷受保护的技术使用者：东台斯杰普科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/4/22