基于粗糙集理論的高速道岔損傷識別研究

◆摘? 要：粗糙集理論是現(xiàn)階段應(yīng)用效果極佳的損傷是識別方法，將粗糙集理論應(yīng)用于高速道岔損傷識別當(dāng)中，能夠提高損傷識別的工作效率與工作質(zhì)量，這對于幫助相關(guān)工作人員提取準(zhǔn)確的損傷信號是十分重要的?；诖耍疚闹饕芯炕诖植诩碚摰母咚俚啦頁p傷識別，希望對相關(guān)人員有所啟示。

◆關(guān)鍵詞：粗糙集理論;高速道岔;損傷識別

加強(qiáng)對高速道岔損傷識別的研究是十分有必要的，而基于粗糙集理論的高速道岔損傷識別研究能夠簡便損傷識別方法，幫助損傷識別減少損傷特征參量集中存在冗余特征量，簡化了算法的復(fù)雜度，這對于提升高速道岔損傷識別的識別效率及識別準(zhǔn)確度具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1相關(guān)理論概述

高速道岔是指高速鐵路上的岔，是高速鐵路的重要組成部分，其主要作用是幫助列車在高速形式的過程中轉(zhuǎn)變運(yùn)行方向，從而促使列車能夠順利的到達(dá)目標(biāo)地點(diǎn)。但高速道岔是鐵路軌道三大薄弱環(huán)節(jié)之一，列車在行駛的過程中將會對高速道岔產(chǎn)生強(qiáng)大的沖擊力。同時，岔道也很容易受到環(huán)境因素、人為因素的影響受到破壞，這就導(dǎo)致列車在經(jīng)過高速道岔的時候很容易出現(xiàn)問題，尤其是高速客專上，一旦高速岔道出現(xiàn)問題影響了列車的正常形式，則極易引發(fā)交通安全事故，這就對高速客專上乘客及工作人員的生命財(cái)產(chǎn)安全帶來了嚴(yán)重的威脅。粗糙集理論是一種不依賴于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析處理理論，在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程中，其主要應(yīng)用系統(tǒng)模型與相關(guān)知識對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，主要處理目標(biāo)是挖掘出數(shù)據(jù)本身所蘊(yùn)含的知識，并從知識中找尋有應(yīng)用價(jià)值的知識，并挖掘知識的相關(guān)聯(lián)性及具備的規(guī)律性?；诖植诩碚摰闹R挖掘能夠有效簡化冗余信息，能夠精煉提取其中蘊(yùn)含的知識，而知識最終也能夠運(yùn)用到被提取的物當(dāng)中。近年來，國內(nèi)對于粗糙集理論的研究越來越深入，在研究過程中發(fā)現(xiàn)，將粗糙集理論應(yīng)用于損傷識別中，能夠準(zhǔn)確識別損傷，且具有較好的應(yīng)用效果。由此可見，將粗糙集理論應(yīng)用于高速道岔損傷識別檢驗(yàn)當(dāng)中已經(jīng)成為了提高高速道岔損傷識別檢測效果與較長質(zhì)量的必然選擇。

2基于粗糙集理論的高速道岔損傷識別

2.1基于粗糙集理論的高速道岔損傷識別流程

基于粗糙集理論的高速道岔損傷識別是需要通過構(gòu)建模型來完成對損傷信息的識別，所構(gòu)建的模型為高速道岔的損傷振動特征。首先，需要用力錘激勵道岔并獲得高速道岔的振動信號，隨后根據(jù)振動信號提取特征振動信號，該特征振動信號便是高度道岔損傷部位的振動信號，待損傷振動信號提取完成后，需要根據(jù)信號的特征辨別道岔的損傷狀態(tài)，并形成能量特征描述，最后通過對能量特征描述的分析，尋找出更多的信號特征，從而將高速道岔的粗損傷信號全部的提取出來。

其次，粗糙集理論若想良好的應(yīng)用于高速道岔的損傷識別當(dāng)中，則需要與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，由于在實(shí)際損傷振動信號提取的過程中，提取的環(huán)境為室外，環(huán)境較為復(fù)雜，且高速道岔損傷的種類居多，損傷機(jī)理存在較大的不確定，且同一損傷機(jī)理可能存在不同的損傷表現(xiàn)形式，故而所提取的損傷振動信號也存在較大的不確定性，因此，需要利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對損傷振動信號的特征信號進(jìn)行聚類。粗糙集能夠利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)于粗損傷信號的數(shù)學(xué)參數(shù)來對損傷信號進(jìn)行進(jìn)一步提取，且在提取過程中，能夠幫助粗糙集剔除無關(guān)信號，并且能夠根據(jù)數(shù)學(xué)參數(shù)的計(jì)算結(jié)果探究出高速道岔的損傷情況，并將根據(jù)損傷數(shù)據(jù)對損傷情況進(jìn)行分類，通常情況下將對損傷情況的分類稱之為粗糙k-均值聚類。

最后，需要將粗糙k-均值聚類的結(jié)果與提取出來的振動特征損傷信號整合為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別模型，并在模型中導(dǎo)入未知道岔振動信號，未知道岔振動信號是指并非損傷信號和無損傷信號的信號，可能是由于環(huán)境、溫度因素導(dǎo)致的振動信號異常的結(jié)果，故而也需要將其導(dǎo)入，并最終在模型中輸出損傷信號的識別結(jié)果。

2.2噪聲對振動信號的影響

眾所周知，在實(shí)際對高速道岔進(jìn)行振動信號的提取過程中，噪聲是不可避免的影響因素，且噪聲會影響振動信號的提取結(jié)果，故而需要對噪聲的影響進(jìn)行分析。據(jù)筆者調(diào)查研究顯示，當(dāng)噪聲比大于20dB時，噪聲對振動信號提取的影響效果并不大，而當(dāng)噪聲比低于20dB時，噪聲將會導(dǎo)致信號提取衰弱，這是由于高速道岔振動信號提取時主要提取振動信號的高頻部分，且當(dāng)噪聲頻率過高時，則會導(dǎo)致噪聲的高頻部分對振動信號的高頻部分產(chǎn)生影響，最主要的影響便是識別率將會減小，故而損傷振動信號提取效果將會大打折扣，因此，需要在進(jìn)行高速道岔進(jìn)行振動信號的提取時需要對噪聲進(jìn)行處理，將噪聲盡量控制在20dB左右，從而減少噪聲對高速道岔進(jìn)行振動信號的提取的影響。

3結(jié)論

綜上所述，基于粗糙集理論的高速道岔損傷識別是現(xiàn)階段常用的高速道岔損傷識別方法，其主要是利用粗糙集理論與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，從而將提取到的損傷特征振動信號進(jìn)行分類，且在損傷特征針對信號的提取過程中，需要考慮噪聲對信號提取的影響，從而準(zhǔn)確的判斷出損傷的類型，以便于后續(xù)的維修工作順利開展。

參考文獻(xiàn)

[1]李金城，丁軍君，楊九河.高速道岔發(fā)展及研究現(xiàn)狀分析[J].鐵道標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)，2019，08（26）：155-157.

[2]莫蓉，魏斌斌，秦現(xiàn)生.粗糙集理論在關(guān)鍵功能零件識別中的應(yīng)用[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，01（27）：148-149.

作者簡介

洪慧鵬（1988.01-），性別：男，民族：漢，職稱：講師，學(xué)位：學(xué)士，研究方向：鐵道工程.