[发明专利]一种基于时域二维特性的振动源识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于时域二维特性的振动源识别方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1.对当前振动源在多个报警点的振动信号进行去噪处理；

步骤2.对经去噪处理后的振动信号进行门限检测，并根据门限检测的结果确定各振动信号的占空比；

步骤3.根据平均幅度差函数获取所述振动信号的过均值频数；

步骤4.根据所述振动信号的占空比及过均值频数生成时域二维特征向量，并将所述时域二维特征向量作为待分类样本输入随机向量函数连接RVFL网络；

步骤5.对所述RVFL网络中的所述待分类样本进行参数训练，并根据所述参数训练的结果判断当前振动源是否为行车振动源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤1-1.在光纤传感系统的各报警点检测到振动源时，接收各报警点发送的振动信号，其中，各报警点的设置位置不同；

步骤1-2.对各所述振动信号进行小波去噪处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤2-1.对经去噪处理后的振动信号进行门限检测，得到振动信号超过第一门限值的全部振动信号所在的报警点；

步骤2-2.根据所述振动信号超过第一门限值的全部振动信号所在的报警点的个数，计算各所述振动信号的占空比ratio：

式(1)中，r为所述振动信号超过第一门限值的全部振动信号所在的报警点的个数，d为各所述振动信号的长度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：

步骤3-1.对所述振动信号进行滤波处理；

步骤3-2.根据平均幅度差AMDF函数计算得到经滤波处理后的振动信号的平均幅度差；

步骤3-3.根据所述振动信号的平均幅度差，确定所述振动信号的过均值频数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤3-2包括：

根据平均幅度差AMDF函数计算得到经滤波处理后的振动信号的平均幅度差F(k)：

式(2)中，x为所述振动信号，M为滑窗长度，m为M中的某一值；k为平均幅差函数的第k位。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤3-3包括：

步骤3-3a：根据振动信号的平均幅度差值的数量p确定所述振动信号的平均幅度差序列的平均值μ；

步骤3-3b：根据所述平均幅度差序列的平均值μ，确定过均值序列d_m；

步骤3-3c：根据所述过均值序列d_m，获取所述振动信号的过均值频数freq：

式(3)中，α_m为判断过均值序列第m个与第m+1个数值的乘积，当乘积小于0时，则α_m为1，否则α_m为0。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4包括：

步骤4-1.根据所述振动信号的占空比及过均值频数生成时域二维特征向量e：

e＝[ratio freq]^T (4)

式(4)中，ratio为各所述振动信号的占空比；freq为所述振动信号的过均值频数；

步骤4-2.将所述时域二维特征向量e作为待分类样本输入随机向量函数连接RVFL网络。