改进希尔伯特-黄变换方法在钢轨波磨检测中的应用

作者：吴传奇; 柴晓冬^*; 李立明; 郑树彬

来源：铁道标准设计, 2021, 65(09): 74-80.

DOI：10.13238/j.issn.1004-2954.202008090002

• 钢轨波磨
• Gocator传感器
• 小波变换
• 希尔伯特-黄变换
• 检测

针对现有钢轨波磨检测方式检测效率低,检测精度不高而致使检测难的情况,提出利用Gocator传感器获得钢轨波磨检测数据,再通过小波变换和改进希尔伯特-黄变换对检测数据进行处理及分析的新方法。该方法以钢轨波磨检测数据为研究对象,首先,采用Gocator传感器获得钢轨波磨检测数据;然后,使用含噪信号与降噪误差比法,将因车体振动等因素而产生的影响诊断准确性的噪声从所采数据中分离,利用小波变换和希尔伯特-黄变换对去除噪声后的数据进行处理及分析;最后结合时域和频域特征进行缺陷识别。通过仿真研究证明,含噪信号与降噪误差比法与总体平均经验模态分解的优越性。同时,实验研究表明,希尔伯特-黄变换相较于小波变换在钢轨波磨细微信号识别方面具有明显的优势,为钢轨波磨的诊断提供了一种切实可行的方法。

• 出版日期2021
• 单位上海工程技术大学