高速道岔振动数据修复与伤损识别研究

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1、力“遺乂攀＆ＳＯＵＴＨＷＥＳＴＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ？谓■±＾Ｕ｝＾ＸＭＭＡＳＴＥＲＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ＿ｃ－－穩论文题目：高速道盆振动数据修复与伤损识别研究丨＿…年级二－二级：零姓名：…＿＿请学位＿：工学领士专业：信号与信息处理冷＂：指导教师：王小敏教授——；二零－五年五月＾＾＾国内图书分类号：Ｕ２１３６密级．：公幵国际图书分类号：６２５６２９；西南交通大学研究生学位论文高速道盆振动数据修复与伤损识别研

2、究年级二〇一二级姓名陈虹吃申请学位级别工学硕士专业信号与信息处理指导教师王小敏教授二零一五年五月ＣｌａｓｓｉｆｉｅｄＩｎｄｅｘ；Ｕ２１３．６Ｕ．Ｄ．Ｃ２２９：６５６；ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅＴｈｅｓｉｓｇＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＨＩＧＨ－ＳＰＥＥＤＴＵＲＮＯＵＴＶＩＢＲＡＴＩＯＮＳＩＧＮＡＬＲＥＣＯＶＥＲＹＡＮＤＦＬＡＷＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＧｒａｄｅ：２０１２Ｃ

3、ａｎｄｉｄａｔｅ；ＨｏｎｉＣｈｅｎｇｙＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｇｒｅｅＡｐｐｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒＳｅｃｉａｌｔ：ＳｉｎａｌａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｏｃｅｓｓｉｎｐｙｇｐｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＸｉａｏｍｉｎＷａｎｇｐＭａ２０１５ｙ，西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本学位论文的全部或部分

4、内容编入有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１．，在年解密后适用本授权书。保密口一２．不保密ｔ／。使用本授权书。“”（请在以上方框内打Ｖ）学位论文作者签名：指导教师签名：曰期：：曰期Ｃ月西南交通大学硕士研究生学位论文第丨页西南交通大学学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：－（１）针对道盆振动信号丢失数据恢复问题，提出基于Ｋ奇异值分解和ＲＯＭＰ的道盆数据修复方法。该方法参考压缩感知中的数据重

5、构思想，构造符－合道盆数据丢失模型的观测矩阵，并利用Ｋ奇异值分解训练出能有效对信号稀疏表示的字典。最后选择重构速度快、重构精度高的ＲＯＭＰ算法对信号重建。根据道盆振动信号的特点，选择时域和频域统计特征作为评价指标。对实测道盆振动信号的修复结果表明，本文方法可有效改善信号的时频域统计指标，且修复效果优于传统的基于ＤＣＴ正交基和ＯＭＰ的重构方法。（２）针对道盆裂纹伤损特征提取和状态监测问题，提出基于ＣＥＥＭＤ奇异熵和ＬＳＳＶＭ的高速道盆裂纹伤损识别方法。该方法充分利用ＣＥＥＭＤ分析非平稳信号的优势和奇

6、异熵度量序列复杂度的功能，提取出的ＩＭＦ奇异炮能较好的反映道忿伤损特征一。不同测点的特征融合又减小了单测点伤损特征信息的不确定性和模糊性。最后采用ＬＳＳＶＭ分类器对样本数据进行训练测试。模拟实验平台的振动信号分析结果表明，本文方法比基于ＥＭＤ、ＥＥＭＤ方法等具有更好的识别效果。此外，，，在信噪比高于２０ｄＢ时本文方法受噪声影响小算法稳定性好。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得到的成果，。除文中已经注明引用的内容外本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成

7、果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明一切法律责任将由。本人完全了解违反上述声明所引起的本人承担。学位论文作者签名：曰期：ｙ月＞＞円西南交通大学硕士研究生学位论文第丨Ｉ页摘要高速道盆是铁路线路的重要部件，同时也是轨道上的薄弱部分，与列车运行速度和安全性能密切相关。因此，研究道盆伤损识别对保障列车高效、安全运行具有重要意义。列车过盆产生的振动信号具有拾取方便、测量方式灵活、适用范围广等优点，，，蕴含了丰富的道盆伤损信息对其进行分析可提取出有效的伤损特征信

8、息。鉴于以上分析，本文基于振动信号的道盆伤损识别方法进行了研究。此外，，影响伤损识别，在振动信号采集过程中可能因传感器故障导致数据丢失一的准确性。因此，本文还研究了种基于压缩感知理论的振动数据修复方法。本文主要研究内容可概述如下：－（１）针对道盆