车站运行列车异音检测方法

论文摘要

针对运行列车异音检测的高实时性和高准确率要求,提出一种改进的最小值控制递归平均噪声估计算法(minima controlled recursive averaging, MCRA)和一种以改进能熵比值为特征值的异音检测算法。根据无法提取纯净行车音频和列车运行环境噪声变化大的特点,改进MCRA算法中最优平滑因子及功率谱最小值跟踪算法,有效解决MCRA算法中存在的噪声估计延时问题和噪声功率谱估计不准确问题。针对异常类型较多的特点,采用改进的能熵比检测算法,有效识别四类异常情况。实验结果表明,结合上述两种方法能够有效确定异常车厢和异常行驶类型,准确率达91%。

论文目录

• 0 引 言
• 1 车站运行列车的异音检测方法
• 2 异音检测方法关键步骤介绍
•   2.1 改进的最小值控制的递归平均算法
•     2.1.1 最小值控制的递归平均算法 （MCRA）
•     2.1.2 改进的最小值控制的递归平均算法
•   2.2 改进的谱减法
•   2.3 行车起止时刻及车厢分离方法
•     2.3.1 能熵比端点检测法
•     2.3.2 车头车厢分离方法
•   2.4 改进的能熵比检测法
•     2.4.1 四类行车异常样本分析
•     2.4.2 改进的能熵比检测法
• 3 实验验证
•   3.1 实验样本准备
•   3.2 降噪性能验证实验
•   3.3 异常检测性能验证实验
• 4 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张宏睿,马秀荣,单云龙

关键词: 噪声估计,最小值控制递归平均算法,谱减法,异常声音,能熵比检测法

来源: 计算机应用与软件 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 铁路运输

单位: 天津理工大学电气电子工程学院

基金: 天津市科技创新专项基金项目(10FDZDGX00400)

分类号: U270.16

页码: 130-137+171

总页数: 9

文件大小: 2920K

下载量: 72