铁路隧道二次衬砌敲击检查声音特征分析及智能识别

摘要：

为实现铁路隧道二次衬砌背后空洞智能诊断,基于声音识别技术,建立隧道空洞敲击检查声音智能识别模型.收集645段检查锤敲击衬砌的声音样本,运用信号特征分析的基本方法,分析有空洞和无空洞状态下声音信号的时域和频域特征,并提取24维梅尔频率倒谱系数作为机器学习数据集.用主成分分析法降维,经混合粒子群算法优化的支持向量机训练后,建立铁路隧道空洞敲击检查声音智能识别模型,将该模型应用于实际铁路隧道验证其有效性.建立的声音识别模型训练时长为31 s,准确率达95.56％,且能准确对实际工程中的声音样本做出分类.研究结果表明:对2种状态下的声音样本时域特征和频域特征进行对比和分析,不同状态下短时能量和声纹都出现明显的不同.运用PCA-混合PSO-SVM建立的声音识别模型,有着较高的准确率和较快的训练速度,能够根据敲击检查声音准确判断出隧道背后是否存在空洞,如何根据声音特征判断衬砌背后空洞的大小和深度等,将是下一步研究的重点.目前铁路隧道快速无损检测还无法大范围普及,人工检查仍是使用最广泛的检查方法,通过研究敲击检查声音智能识别,为隧道智能化诊断做出新的探索,对加快人工检查速度、提高信息化程度和实现无纸化作业有着重要的意义.

关键词：铁路隧道工程、声音识别、梅尔频率倒谱系数、主成分分析、混合粒子群优化算法、支持向量机

所属期刊栏目：19

分类号：U25(铁路隧道工程)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;兰州市科技计划资助项目

在线出版日期：2022-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1997-2004