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原文传递圆形阵列短时分析用于列车轴承道旁声学信号分离与校正的理论研究

论文题名：	圆形阵列短时分析用于列车轴承道旁声学信号分离与校正的理论研究
关键词：	高速列车;轮动轴承故障;道旁声学信号;状态评估
摘要：	随着机械装备的规模日趋庞大，性能日趋优越、功能日趋繁多、结构和运行环境日趋复杂，机械装备故障所带来的后果也日趋严重。发展针对性的机械装备故障诊断技术以保障机械装备长期安全平稳运行具有非常重大的意义。高速铁路运输作为中国国民经济的命脉产业，保障高速列车安全、平稳、不间断运行是高速铁路运行面临的一大难题。在诸多种类的列车故障中，列车轮动轴承故障是列车故障的主要类型。是以，发展列车轮对轴承故障诊断技术意义极为重大。同时，鉴于道旁声学诊断系统具有非接触测量、早期故障预警以及低成本等优势，发展列车轴承道旁声学诊断系统符合中国的基本国情。然而，道旁声学诊断系统接收的信号成分相对复杂，其不仅受到高强度的环境背景噪声的干扰，同时该接收信号中还存在严重的多普勒畸变以及多声源混叠现象，这些因素致使基于道旁声学信号的列车轴承状态监测与故障诊断困难重重。另一方面，鉴于中国漫长的高速铁路，为了实现对高速铁路的监测的全面覆盖，需要进一步降低道旁声学诊断系统的成本。针对上述问题，本文以圆形麦克风阵列为道旁信号接收手段，通过采用短时麦克风阵列技术，得到信噪比相对较高的分离和校正的无畸变的道旁声学信号，并以此为基础实现高可靠性的列车轴承状态评估，最终尝试研制快速、准确、低成本的列车轴承道旁声学诊断系统。　　本文首先详细的介绍了列车轴承道旁阵列声学信号的获取过程，同时对该信号获取过程中涉及到的轴承的类型及相关故障特征信息、实验平台的详细信息以及通过实验平台获取的静态声学信号和动态的道旁声学信号等信息进行了详细阐述，通过观察接收的道旁声学信号的时频分布，证明了道旁阵列的接收信号中存在严重的多普勒畸变和声源混叠现象。接收声源的混叠畸变特性加剧了准确故障诊断的难度。此外，本文中对基于单麦克风以及麦克风线阵的混叠畸变的声学信号的分离校正的局限性进行了简单的探讨，指出了发展基于圆形麦克风阵列的道旁混叠畸变声学信号分离校正技术的必要性。　　随后，针对道旁阵列接收信号中存在的混叠畸变，本文基于道旁声学诊断的基本模型提出了短时斜投影的空间指向性滤波方法用于圆形阵列接收的混叠畸变声学信号的分离和校正。该方法首先根据空间运动目标声源的斜投影矩阵构造相应的运动目标声源中心位置的指向性滤波器，通过该滤波器获取不同的运动目标声源的时间中心，随后基于该时间中心以及运动目标声源的运动速度信息，构造短时斜投影空间指向性滤波器实现对空间混叠畸变声学信号的分离和校正。模拟仿真和实验验证均表明了该方法能够较为彻底地分离和校正混叠畸变声源。同时由于该方法充分利用了运动目标声源的空间位置信息，方法的适用性更为广泛。　　紧接着，针对道旁圆形阵列接收信号中的多普勒畸变，本文基于上述建立的基本模型提出了短时稀疏奇异值分解方法用于校正圆形阵列接收信号中的多普勒畸变。该方法首先通过构造完备的空间导向矩阵将导向矩阵的稀疏性转换为原始声源信号的稀疏性，随后利用短时稀疏奇异值分解方法计算出运动目标声源的空间位置随时间的变换规律，并结合基本模型的基本参数，得到运动目标声源的发射时刻与麦克风阵列接收时刻的关系用于插值拟合重采样，最终将插值重采样的信号在时域重排获得无畸变的校正信号。模拟仿真和实验验证的结果均表明了该方法能够有效校正道旁获取的畸变声学信号。此外，由于采用了圆形麦克风阵列使得方法能够实现二维空间的定位，为分辨同轴声源提供了可能。另一方面，相对于其他的阵列多普勒畸变校正方法，该方法对无需准确的估计声源的数量，且具有更强的环境适应性以及更大实际运用潜力。　　最终，考虑到中国铁路运输的基本国情，为了进一步降低道旁声学诊断系统的成本的同时提升系统的诊断速度，本文提出了一种道旁多普勒畸变信号的在线校正方法的并嵌入实现于自主设计的嵌入式系统中。该嵌入式系统首先通过简化的圆形麦克风阵列技术或必要的传感器获得监测目标声源的运动参数并输入嵌入式系统中，随后通过在嵌入式系统中在线实现简化的非等间隔采样实现对麦克风接收的多普勒畸变信号的在线校正，并在此基础上结合在线包络方法获取校正信号的包络以供进一步的故障诊断。仿真和实验验证均验证了方法的有效性，同时该方法的成功实现于嵌入式系统、也进一步说明了该方法的优越性能。通过探讨多普勒畸变校正的嵌入式实现，为快速、低成本的高速列车轴承道旁声学诊断系统的实现提供了一种新的可能方向。　　本文以道旁圆形麦克风阵列接收的混叠畸变信号为研究对象，通过研究基于短时阵列技术的混叠畸变信号的分离和校正技术，并最终尝试于嵌入式系统中在线实现多普勒畸变信号的校正，为准确、快速、低成本的高速列车轴承道旁声学诊断系统的研究提供了一定的研究基础，具有一定的参考价值。
作者：	欧阳可赛
专业：	仪器科学与技术
导师：	孔凡让;郑津津;何清波
授予学位：	博士
授予学位单位：	中国科学技术大学
学位年度：	2018
正文语种：	中文