張亞東，華春蓉，董大偉，閆兵，魯志文，謝逍

（西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，成都610031）

張亞東，華春蓉，董大偉，閆兵，魯志文，謝逍

（西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，成都610031）

針對車輛（輪式車、履帶式車）引起的地震動信號中，具有非平穩(wěn)、非高斯性特征相互重疊的實(shí)際情況，研究了地面活動目標(biāo)產(chǎn)生的地震動信號特性；從理論上說明了維譜可消除車輛引起的地震動信號中的高斯白噪聲或有色噪聲，在將維譜分析和小波包能量譜相結(jié)合的基礎(chǔ)上，提出一種特征提取方法，以便區(qū)分不同的車輛目標(biāo)。在時(shí)頻域構(gòu)建以維譜和小波包能量譜作為地震動信號的聯(lián)合特征向量，建立以訓(xùn)練誤差為目標(biāo)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類器；然后對兩類車輛信號進(jìn)行識別。地震動信號的車輛實(shí)測數(shù)據(jù)表明，該方法能夠準(zhǔn)確和有效地識別車輛引起的地震動信號。

振動與波；地震動信號；維譜；小波包能量譜；特征提?。荒Ｊ阶R別

地面目標(biāo)的震動特性是目標(biāo)識別的重要特性指標(biāo)。地面目標(biāo)激勵下產(chǎn)生的地震動信號，主要是縱波、橫波和瑞雷波等組成。研究表明，當(dāng)震源位于地表時(shí)，瑞雷波由于能量最強(qiáng)，在自由表面?zhèn)鞑タ烨覀鞑ゾ嚯x較遠(yuǎn)等特性，更適合于遠(yuǎn)距離地面運(yùn)動目標(biāo)的探測與識別[1]。所以本文應(yīng)用瑞雷波進(jìn)行地震動目標(biāo)探測與識別。

車輛產(chǎn)生的地震動信號特征主要取決于目標(biāo)的運(yùn)動狀態(tài)、目標(biāo)距傳感器的距離和地質(zhì)條件等[2]。對于車輛目標(biāo)的特征提取與識別，文獻(xiàn)[2—3]在水泥路面進(jìn)行試驗(yàn)，運(yùn)用傅里葉分析提取目標(biāo)引起的地震動信號的主要頻率及對應(yīng)的幅值相對大小作為特征參數(shù)。但頻域提取的特征參數(shù)易受信噪比的影響，不能有效識別車輛引起的地震動信號。文獻(xiàn)[4]應(yīng)用車輛引起的聲音信號和地震動信號的功率譜估計(jì)法聯(lián)合提取目標(biāo)運(yùn)動特征，不能有效提取由于非高斯信號引起的地震動信號的頻率成分，識別精度不高。文獻(xiàn)[5—6]在時(shí)頻域應(yīng)用短時(shí)傅里葉變換對地震動信號進(jìn)行特征提取，但此方法只適合分析所有特征尺度大致相同的信號，窗口沒有自適應(yīng)性，對于非平穩(wěn)的地震動信號，識別精度只有65%左右。文獻(xiàn)[6]應(yīng)用小波包變換對地震動信號進(jìn)行多層分解，構(gòu)建以各頻段能量序列為表征各車輛信號的特征向量，其缺陷是對非高斯信號特征提取及識別不高，在分析這些信號時(shí)，它們不能從信號中提取由于非高斯帶來的信息。

高階統(tǒng)計(jì)量(Higher-Order Statistics)中的3階累積量對角切片的Fourier變換—維譜[7]，是3階譜中的一種特殊情況，它即保留了高階譜可抑制加性高斯噪聲的優(yōu)良特性，又簡化計(jì)算量，便于實(shí)際應(yīng)用。加之維譜對低頻分量的加強(qiáng)作用，對提取信號中較弱的低頻分量將特別有效。因此，可以利用譜圖中被加強(qiáng)的低頻成分，獲得目標(biāo)地震動信號的有效信息，提取信號中非高斯成分，達(dá)到目標(biāo)識別的目的。而小波分析可以把信號分解到任意精細(xì)的頻帶上，適合于分析地震動信號中的非平穩(wěn)成分。

對于輪式車、履帶式車運(yùn)動引起的地震動信號的特性，瑞雷波在傳播過程中易受環(huán)境干擾，車輛產(chǎn)生的地震動信號即有環(huán)境干擾引起的高斯噪聲又有地震動信號引起的非高斯噪聲成分[8]。這就意味著所提取的特征不可避免地受地表復(fù)雜的噪聲干擾，必然會影響目標(biāo)的識別和分類的效果。鑒于以上車輛引起的地震動信號的復(fù)雜性與單一特征提取的局限性，本文提出了一種基于維譜—小波包的聯(lián)合特征參數(shù)提取方法。通過把高階統(tǒng)計(jì)量與小波分析結(jié)合起來，能夠多方面提取信號的特征參數(shù)向量。建立以訓(xùn)練誤差為目標(biāo)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類器對兩類車輛信號進(jìn)行識別。

高階譜是一種處理非線性非高斯信號的有力工具，高階累積量的多維傅里葉變換定義為高階譜(或稱多譜)。在功率譜的頻率范圍內(nèi)，高階譜可以抑制高斯噪聲，分辨率高，并能得到信號低頻分量、相位和非線性等有用信息[9]。高階譜中的3階譜（也稱雙譜）階數(shù)最低，又包含了高階譜的所有特征，所以本文采用基于雙譜對角切片的維譜進(jìn)行車輛信號特征提取。

設(shè)有隨機(jī)變量x(t)(x(t)∈R)，其三階累積量C3x(τ1,τ2)的對角切片C3x(τ,τ)(τ1=τ2=τ)的Fourier變換定義為維譜C(ω)：

其具體計(jì)算公式如下

X(ω)為x(t)的Fourier變換，X?(ω)為X(ω)的復(fù)共軛。

設(shè)原始信號為{x1,x2,···,xN=KM}共K段，每段的長度是M，計(jì)算維譜的算法步驟為：

（1）對每段數(shù)據(jù)均值化；

（2）分別計(jì)算每段數(shù)據(jù)的3階累積量

式中

（3）對“每段”數(shù)據(jù)的c(i)(τ)取平均，得

加入高斯白噪聲，噪聲信號用n(t)=10×ran dn獲得，其中randn產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)。圖1中給出的是信號頻率分別為50 Hz，100 Hz的正弦信號和高斯白噪聲的疊加，由于噪聲過大，信噪比低，信號完全淹沒在噪聲中，信號原始成分在時(shí)域圖中無法分辨。

圖1 仿真信號時(shí)域波形

圖2 仿真信號頻譜分析

2 基于小波包能量的特征提取

對車輛激勵下引起的地震動信號采用傳統(tǒng)傅里葉分析方法可知，車輛引起的地震動信號頻率集中在150 Hz以內(nèi)的低頻范圍。根據(jù)功率譜無法準(zhǔn)確區(qū)分不同類型的車輛，又小波包能量譜在不同頻率頻段分布不同，可采用小波包能量譜的方法對地震動信號進(jìn)行特征提取。對車輛引起的地震動信號以采樣率2 000 Hz（滿足后續(xù)目標(biāo)定位精度要求的最低采樣率，本文不涉及目標(biāo)定位算法）采集信號，基于小波包能量譜的特征提取的基本思路為：

圖3 仿真信號維譜分析

（1）運(yùn)用“抽點(diǎn)法”進(jìn)行降采樣處理，若采樣率為2 000 Hz，可每4個(gè)點(diǎn)抽取1個(gè)點(diǎn)，得到以采樣頻率為500 Hz的信號。降采樣的目的：減少小波分析運(yùn)算量，滿足硬件實(shí)時(shí)處理要求；

（2）進(jìn)行1級小波分解，得到降采樣后的二級近似信號和細(xì)節(jié)信號；

（3）將第二級分解的近似信號再進(jìn)行4級小波包分解，得到每個(gè)頻段8 Hz的信號能量。4級小波包分解的原因?yàn)椋焊鶕?jù)車輛信號頻譜分析特性，輪式車、履帶式車的主要頻譜差異不大，小波包分解對應(yīng)的每個(gè)頻段應(yīng)盡量小，即分解層數(shù)越大越好；又根據(jù)硬件實(shí)時(shí)處理的需要，小波包分解層數(shù)應(yīng)盡量少。根據(jù)以上分析，又通過大量后續(xù)試驗(yàn)，得到每個(gè)頻段8 Hz最能反映車輛信號引起的地震動信號特性；

（4）進(jìn)行能量歸一化處理；

（5）將上述歸一化小波包能量作為地震動信號特征向量，將其作為后續(xù)分類器輸入。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

為了驗(yàn)證本文提出的特征提取方法，需要有效采集目標(biāo)產(chǎn)生的地震動信號。為此設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，圖4為試驗(yàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖。

圖4 采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

由于地震動傳感器對地面目標(biāo)激勵下引起的地震動信號具有靈敏度高，抗高過載強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，本系統(tǒng)選用此傳感器進(jìn)行外場測試。通過地震動傳感器把車輛引起的地震波轉(zhuǎn)化為電壓信號，在通過信號調(diào)理電路器完成信號的放大濾波、A/D轉(zhuǎn)換等處理，數(shù)據(jù)采集卡采用成都佳儀公司的USB 2080采集卡完成多路信號采集，PC機(jī)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)運(yùn)用本項(xiàng)目組開發(fā)的采集系統(tǒng)軟件，完成信號采集、部分信號處理和實(shí)時(shí)保存等功能。

外場試驗(yàn)測試工況：微風(fēng)，氣溫28°C左右，在自然土質(zhì)路面進(jìn)行試驗(yàn)，周圍無明顯干擾源。由于考慮到后續(xù)定位要求，采樣頻率2 000 Hz。傳感器布點(diǎn)如圖5所示，布點(diǎn)說明：圖中正三角形的布置以及圓圈部分是為了后續(xù)聯(lián)合特征定位需要，本文不涉及定位部分。本文中運(yùn)用4個(gè)傳感器聯(lián)合進(jìn)行目標(biāo)識別，也是一種提高識別精度的方法。其中，a=20 m，c=80 m，d=20 m。

圖5 車輛識別與定位布點(diǎn)示意圖

圖6 近處信號維譜分析

圖7 遠(yuǎn)處信號維譜分析

圖8為對輪式車和履帶式車在近處產(chǎn)生的地震動信號的小波包能量譜分析，由圖可知輪式車近處信號在3—4、6—7頻段能量明顯比其他頻段能量強(qiáng)，而履帶式車近處信號在第3頻段、第7—8頻段能量最強(qiáng)。

圖8 近處信號小波包能量特征分布

圖9為對輪式車和履帶式車在遠(yuǎn)處產(chǎn)生的地震動信號的小波包能量譜分析，由圖可知輪式車和履帶式車信號的低頻段小波包能量都明顯增強(qiáng)，輪式車信號在第2、4和第7頻段能量強(qiáng)，而履帶式車信號在第2頻段和第4頻段能量相當(dāng)，其他頻段能量很弱。可見基于小波分解—小波包能量算法的特征提取能很好的區(qū)別輪式車和履帶式車。

圖9 遠(yuǎn)處信號小波包能量特征分布

表1 基于維譜與小波包分解能量特征的聯(lián)合識別結(jié)果

表1 基于維譜與小波包分解能量特征的聯(lián)合識別結(jié)果

目標(biāo)樣本識別正確樣本數(shù)識別錯(cuò)誤樣本數(shù)正確識別率輪式車48 39 9 81.25%履帶車56 48 8 85.71%

4 結(jié)語

針對車輛（輪式車、履帶式車）引起的地震動信號的非平穩(wěn)性及非高斯性特征相互重疊的實(shí)際情況，本文提出的基于維譜和小波變換—小波包能量譜方法可有效抑制車輛引起的地震動信號的非平穩(wěn)性及非高斯性特征重疊情況。聯(lián)合提取出的特征參數(shù)作為地震動信號的特征向量，輸入以訓(xùn)練誤差為目標(biāo)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，識別率達(dá)到81.25%以上。可見此方法能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行目標(biāo)特征提取并對地震動信號進(jìn)行有效地識別。本文的研究為輪式車、履帶式車間的特征提取及識別提供了新途徑，對推動遠(yuǎn)距離車輛間的目標(biāo)檢測及識別方法的發(fā)展有著重要意義。

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Feature Extraction Method of Seism ic Signals Based onDimensional Spectrum and Wavelet Packet Energy

ZHANG Ya-dong,HUA Chun-rong,DONG Da-wei, YAN Bing,LU Zhi-wen,XIE Xiao

(College of Mechanical Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)

Aiming at the problem of the overlap of non-stationary and non-Gaussian characteristics in seismic signals generated by vehicles(wheeled vehicles and tracked vehicles),the features of seismic signals generated by ground moving targets are studied.It is elaborated theoretically that thedimensional spectrum can elim inate Gaussian white noise or colored noise in vehicle induced seismic signals.A feature extraction method combining thedimensional spectrum analysis with wavelet packet energy spectrum is proposed to distinguish different vehicle targets.At first,the joint eigenvectors ofdimensional spectrum and wavelet packet energy spectrum are constructed in time-frequency domains as the seism ic signals.Then,the BP neural network pattern classifier with error training as a target is established to identify the two types of vehicle signals.The results of field experiments show that this method can identify the seismic signals effectively and accurately.

vibration and wave;seism ic signal;dimensional spectrum;wavelet packet energy spectrum;feature extraction;pattern recognition

TB52；TN911.6

A

10.3969/j.issn.1006-1335.2014.01.037

1006-1355(2014)01-0164-05

2012-05-03

張亞東（1987-)，男，甘肅省會寧縣人，在讀碩士生，目前從事車輛噪聲與振動控制研究。

華春蓉(1975-)，女，副教授，博士，主要從事噪聲與振動控制、內(nèi)燃機(jī)故障診斷與專家系統(tǒng)等方面的研究。

E-mail:Aliyzyd@163.com