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申请/专利权人：中铁九局集团第一建设有限公司;中铁九局集团有限公司

摘要：本发明属于数据处理技术领域，公开了一种无砟轨道结构状态智能监测方法，如下：将采集的每个采样点的无砟轨道加速度信号进行分解，得到多个分量信号及残差项信号；计算每个分量信号与下一层分量信号之间的强度差异程度；根据强度差异程度筛选出低频分量信号；计算低频分量信号的幅值衰减系数；根据每个采样点在所有低频分量信号中周期信号的峭度，结合残差项信号计算每个采样点的基线漂移水平；根据基线漂移水平、幅值衰减系数，计算每个采样点的噪声强度；根据噪声强度自适应调节高斯滤波算法的滤波核参数，采用高斯滤波算法对无砟轨道加速度信号进行高斯滤波；利用信号降噪后的无砟轨道加速度信号进行异常状态监测。

主权项：1.一种无砟轨道结构状态智能监测方法，其特征在于：所述方法包括步骤如下：采集若干个采样点的无砟轨道加速度信号；将每个采样点的无砟轨道加速度信号进行分解，得到多个分量信号以及残差项信号；根据分量信号内的极值点，计算每个分量信号与其对应的下一层分量信号之间的强度差异程度；根据强度差异程度筛选出低频分量信号，根据低频分量信号中的所有极值点，计算得到低频分量信号的幅值衰减系数；根据每个采样点在所有低频分量信号中所有周期信号的峭度，并结合残差项信号计算每个采样点的基线漂移水平；根据得到的基线漂移水平、幅值衰减系数，计算每个采样点的噪声强度；根据噪声强度对高斯滤波算法的滤波核参数进行自适应调节，采用完成自适应调节的高斯滤波算法，对无砟轨道加速度信号进行高斯滤波，实现信号降噪；利用信号降噪后的无砟轨道加速度信号进行异常状态监测；其中，强度差异程度的获取方法为：获取每个分量信号的所有极值点，包括极大值点和极小值点；计算每个分量信号内所有相邻极值点之间的平均时间间隔，以所述平均时间间隔的倒数作为当前分量信号的主要频率；根据各个极值点的幅值绝对值，计算每个分量信号中所有极值点的平均绝对幅值；根据平均绝对幅值、主要频率计算每个分量信号的强度特征；计算每个分量信号与其对应的下一层分量信号之间的强度特征的差值，并进行归一化处理，得到每个分量信号与其对应的下一层分量信号之间的强度差异程度，并由此得到多个强度差异程度；其中，强度差异程度的计算公式为： 式中：表示分量信号内所有相邻极值点之间的平均时间间隔，用来表示分量信号的主要频率；表示分量信号中的第个极值点；表示极值点的幅值绝对值；表示分量信号内极值点的数量；表示分量信号内所有极值点的平均绝对幅值；表示分量信号的强度特征；表示分量信号内极值点的数量；表示分量信号的下一层分量信号的强度特征；表示归一化函数；表示分量信号和下一层分量信号之间的强度差异程度。

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