一种基于几何-数值自适应权重融合和指数基尼熵的改进型多传感器轨道损伤检测方法

《MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING》：An improved multi-sensor rail damage detection method based on geometric-numerical adaptive weight fusion and exponential Gini entropy

　　

宋清华|沈毅|张欣|崔家忠|常永奇|宋树志|董鹏飞|袁宇辰

摘要

铁路运输是影响经济的重要支柱，及时检测潜在的铁路损伤对于保障其运营安全至关重要。然而，大多数现有方法依赖于单一传感器，这导致检测范围有限且信号质量稳定性较差。进而降低了检测的准确性和可靠性，尤其是在存在多处损伤的情况下。为了解决这些问题，本文提出了一种改进的声发射（AE）检测方法，该方法基于多传感器信号几何-数值自适应权重融合（GNAWF）和指数基尼熵（EGE）技术。GNAWF通过结合来自衰减效应模型的几何衰减权重和基于相似性指标的数值相似性权重，有效减少了通道间的衰减偏差和波形失真，从而提高了信号的可信度和与损伤相关的信息质量。通过将基于香农熵的分布敏感度因子与基尼指数相结合来计算EGE特征，实现了对频谱变化的双重敏感性，进而提升了检测精度。该方法通过车载铁路损伤检测实验平台进行了验证，并与主流的信号融合、特征提取和损伤检测方法进行了对比。结果表明，所提出的方法在所有评估指标上均表现出显著的优势。