radioelectronicsИзвестия высших учебных заведений России. РадиоэлектроникаJournal of the Russian Universities. Radioelectronics1993-89852658-4794Saint Petersburg Electrotechnical University10.32603/1993-8985-2024-27-1-6-16radioelectronics-836Research ArticleРАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ПЕРЕДАЧИ, ПРИЕМА И ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВRADIO ELECTRONIC FACILITIES FOR SIGNAL TRANSMISSION, RECEPTION AND PROCESSINGМетоды обработки сигналов акселерометров на железнодорожном транспорте с использованием вейвлет-преобразованияTechniques for Accelerometer Reading Processing on Railway Transport Using Wavelet TransformБоронахинА. М.BoronakhinA. M.

Боронахин Александр Михайлович – доктор технических наук (2013), профессор (2020), профессор кафедры лазерных измерительных и навигационных систем, декан факультета информационно-измерительных и биотехнических систем 

ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург

Alexander M. Boronakhin, Dr Sci. (Eng.) (2013), Professor (2020) of the Department of Laser Measurement and Navigation Systems 

5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197002

AMBoronahin@etu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9294-8338БольшаковаА. В.BolshakovaA. V.

Большакова Александра Васильевна ‒ магистр по направлению "Приборостроение" (2019), ассистент кафедры лазерных измерительных и навигационных систем

ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург

Alexandra V. Bolshakova, Master in instrumentation engineering (2019), Assistant Professor of the Department of Laser Measurement and Navigation Systems 

5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197002

   

avbolshakova@etu.ruКлионскийД. М.KlionskiyD.  M.

Клионский Дмитрий Михайлович ‒ кандидат технических наук (2013), доцент (2017), доцент кафедры информационных систем, а также кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ

ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург

Dmitry M. Klionskiy, Cand. Sci. (2013), Associate Professor (2017) Associate Professor of the Department of Information Systems and Department of Software Engineering and Computer Applications 

5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197002

   

klio2003@list.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6722-9211ЛарионовД. Ю.LarionovD. Yu.

Ларионов Даниил Юрьевич – кандидат технических наук (2016), доцент кафедры лазерных измерительных и навигационных систем

ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург

Daniil Yu. Larionov, Cand. Sci. (2016) Associate Professor of the Department of Laser Measurement and Navigation Systems 

5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197002

   

lariondan@yandex.ruШалымовР. В.ShalymovR. V.

Шалымов Роман Вадимович – кандидат технических наук (2014), доцент кафедры лазерных измерительных и навигационных систем

ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург

Roman V. Shalymov, Cand. Sci. (2014) Associate Professor of the Department of Laser Measurement and Navigation Systems 

5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197002

   

rvshalymov@etu.ruСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)РоссияSaint Petersburg Electrotechnical UniversityRussian Federation202429022024271616Copyright © Боронахин А.М., Большакова А.В., Клионский Д.М., Ларионов Д.Ю., Шалымов Р.В., 20242024Боронахин А.М., Большакова А.В., Клионский Д.М., Ларионов Д.Ю., Шалымов Р.В.Boronakhin A.M., Bolshakova A.V., Klionskiy D.M., Larionov D.Y., Shalymov R.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://re.eltech.ru/jour/article/view/836Введение

Введение. Вопросы безопасности железнодорожного транспорта напрямую связаны с состоянием железнодорожного полотна, а также поверхности колес вагонов. Одной из причин возникновения нештатных ситуаций на железной дороге могут быть различные дефекты, например неровности рельсового пути, поэтому актуальной является задача измерения и расчета коротких и импульсных неровностей. Важным также является проведение совместного анализа сигналов виброускорений акселерометров с целью исследования типов и размеров неровностей рельсового пути.

Цель работы

Цель работы. Разработка алгоритма поиска дефектов поверхности катания рельса по показаниям акселерометров с вертикальной измерительной осью, установленных на буксовых узлах колесной тележки вагона.

Материалы и методы

Материалы и методы. В рамках проведенного исследования использовались методы вейвлетпреобразования и вейвлет-обработки сигналов, включая дискретное вейвлет-преобразование и непрерывное вейвлет-преобразование, а также частотно-временной анализ на основе фурье-спектрограммы и непрерывной вейвлет-скалограммы. Данные методы обеспечивают частотно-временную локализацию событий в сигнале, в том числе обнаружение дефектов железнодорожного полотна и определение его параметров.

Результаты

Результаты. Предложены алгоритмы обработки и анализа вибрационных сигналов с помощью непрерывного и дискретного вейвлет-преобразования. Показано, что дискретное вейвлет-преобразование эффективно при проведении мультиразрешающего и мультиполосного анализа сигналов виброускорений, а непрерывное вейвлет-преобразование и вейвлет-скалограмма позволяют выявлять дефекты рельсового пути и определять их параметры. Относительная погрешность определения глубины неровности улучшилась на 18 %, а абсолютная погрешность определения длины неровности уменьшилась в 7 раз.

Заключение

Заключение. Применение дискретного преобразования Фурье и фурье-спектрограммы к анализу сигналов виброускорений обеспечивает хорошее разрешение в частотной области, однако при этом затруднительным является разделение компонент во временной и частотно-временной областях. Ключевой является именно частотновременная локализация. Непрерывное вейвлет-преобразование обеспечивает достаточное разрешение в низкочастотной области для локализации компонент, а также качественной и количественной визуализации дефектов.

Introduction

Introduction. Safety issues of railway transport are inevitably connected with the condition of railway tracks and railway wheels. Various defects, such as irregularities of the railway track, may lead to emergencies and incidents. Therefore, it is important to measure and calculate short and impulse irregularities. A joint analysis of vibration acceleration signals is needed in order to study the types and size of railway track irregularities.

Aim

Aim. Development of an algorithm for irregularity search based on accelerometer readings with the vertical measurement axis.

Materials and methods

Materials and methods. The research encompassed wavelet transformation and wavelet-based signal processing including discrete-time signal processing and continuous wavelet processing. In addition, time-frequency analysis based on Fourier transform and continuous wavelet scalogram was used. These methods provide for time-frequency localization for irregularity detection and measurement.

Results

Results. Algorithms for vibrational signal processing using the continuous and discrete-time wavelet transform are proposed. The results show that the discrete wavelet transform is effective for multiresolution and multiband analysis, and continuous wavelet transform and wavelet scalogram allows extraction of irregularities and determination of their parameters. The relative error for irregularity depth was improved by 18 %, and the absolute error for irregularity length determinations was reduced by 7 times.

Conclusion

Conclusion. Application of the discrete Fourier transform and Fourier spectrogram provides for fine resolution in the frequency domain. However, separation of signal components in the time-frequency domain is impeded. The continuous-time wavelet transform ensures sufficient resolution in the low-frequency domain for component localization and visualization of irregularities.

дефект рельсового путинепрерывное вейвлет-преобразованиедискретное вейвлетпреобразованиевиброускорениевиброперемещениевейвлет-скалограммаrailway track irregularitycontinuous wavelet transformdiscrete-time wavelet transformvibro accelerationvibrational movementwavelet scalogramИсследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-29-01428.The study was supported by the Russian Science Foundation grant No. 22-29-01428.ReferencesInertial System for Railway Track Diagnostics / А. M. Boronahin, E. D. Bokhman, Yu.V. Filatov, D. Yu. Larionov, L. N. Podgornaya, R. V. Shalymov // Symp. Inertial Sensors and Systems. Karlsruhe, Germany, 18–19 Sept. 2012. German Institute of Navigation (DGON), 2012. P. 17.1–17.20.Boronahin А. M., Bokhman E. D, Filatov Yu. V., Larionov D. Yu., Podgornaya L. N., Shalymov R. V. Inertial System for Railway Track Diagnostics. Symp. Inertial Sensors and Systems. Karlsruhe, Germany, 18– 19 Sept. 2012. German Institute of Navigation (DGON), 2012, pp. 17.1–17.20.Inertial Method of Railway Track Diagnostics Incorporating the Condition of Rolling Surfaces of the Railcar's Wheels / А. M. Boronahin, D. Yu. Larionov, L. N. Podgornaya, A. N. Tkachenko, R. V. Shalymov // 4th Intern. Conf. on Intelligent Transportation Engineering, ICITE 2019. Singapore, 05–07 Sept. 2019. IEEE, 2019. P. 49–53. doi: 10.1109/ICITE.2019.8880194Boronahin А. M., Larionov D. Yu., Podgornaya L. N., Tkachenko A. N., Shalymov R. V. Inertial Method of Railway Track Diagnostics Incorporating the Condition of Rolling Surfaces of the Railcar's Wheels. 4th Intern. Conf. on Intelligent Transportation Engineering, ICITE 2019. Singapore, 05–07 Sept. 2019. IEEE, 2019, pp. 49–53. doi: 10.1109/ICITE.2019.8880194Railway Track Diagnostics by Combined Kinematic and Vibroacoustic Analysis / A. V. Bolshakova, A. M. Boronakhin, D. M. Klionsky, D. Yu. Larionov, A. N. Tkachenko, R. V. Shalymov // Proc. of the 2022 Intern. Conf. on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&QM&IS). Saint Petersburg, Russia, 26–30 Sept. 2022. IEEE, 2022. P. 188–192. doi: 10.1109/ITQMIS56172.2022.9976711Bolshakova A. V., Boronakhin A. M., Klionsky D. M., Larionov D. Yu., Tkachenko A. N., Shalymov R. V. Railway Track Diagnostics by Combined Kinematic and Vibroacoustic Analysis. Proc. of the 2022 Intern. Conf. on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&QM&IS). Saint Petersburg, Russia, 26– 30 Sept. 2022. IEEE, 2022, pp. 188–192. doi: 10.1109/ITQMIS56172.2022.9976711Peculiarities of Vibration Signal Processing Techniques Application to Inertial Way Diagnostics / A. V. Bolshakova, A. M. Boronakhin, D. M. Klionsky, D. Yu. Larionov, A. N. Tkachenko, R. V. Shalymov // Proc. of the 2023 Intern. Conf. on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&QM&IS). Petrozavodsk, 25–29 Sept. 2023. IEEE Russia North West Section (в печати).Bolshakova A. V., Boronakhin A. M., Klionsky D. M., Larionov D. Yu., Tkachenko A. N., Shalymov R. V. Peculiarities of Vibration Signal Processing Techniques Application to Inertial Way Diagnostics. Proc. of the 2023 Intern. Conf. on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&QM&IS). Petrozavodsk, 25–29 Sept. 2023. IEEE Russia North West Section (in press).Geppener V. V., Klionsky D. M., Oreshko N. I. Classification of telemetric signals and their spectral density estimation with the help of wavelets // Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications. 2012. Vol. 22, № 4. P. 576–582. doi:10.1134/S1054661812040098Geppener V. V., Klionsky D. M., Oreshko N. I. Classification of Telemetric Signals and Their Spectral Density Estimation with the Help of Wavelets. Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications. 2012, vol. 22, no. 4, pp. 576–582. doi:10.1134/S1054661812040098Newland D. E. An Introduction to Random vibrations, spectral and wavelet analysis, 3rd ed. Harlow: Longman; New York: John Wiley, 1993. 477 p.Newland D. E. An Introduction to Random Vibrations, Spectral and Wavelet Analysis, 3rd ed. Harlow, Longman, and New York, John Wiley, 1993, 477 p.Percival D. B., Walden A. T. Wavelet methods for time series analysis. Cambridge: Cambridge University Press, 2000. 594 p.Percival D. B., Walden A. T. Wavelet Methods for Time Series Analysis. Cambridge, Cambridge University Press, 2000, 594 p.Newland D. E. Harmonic and musical wavelets. Proc. of the Royal Society of London (Mathematical and Physical Sciences). 1994. Vol. 444, № 1922. P. 605–620. doi: 10.1098/rspa.1994.0042Newland D. E. Harmonic and Musical Wavelets. Proc. of the Royal Society of London (Mathematical and Physical Sciences). 1994, vol. 444, no. 1922, pp. 605–620. doi: 10.1098/rspa.1994.0042Daubechies I. Ten lectures of wavelets. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992. 341 p.Daubechies I. Ten Lectures Of Wavelets. Philadelphia, Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992, 341 p.Mallat S. A wavelet tour of signal cessing. San Diego: Academic Press, 1998. 577 p.Mallat S. A Wavelet Tour of Signal Processing. San Diego, Academic Press, 1998, 577 p.Декомпозиция на эмпирические моды в цифровой обработке сигналов / Н. И. Орешко, Д. М. Клионский, В. В. Геппенер, А. В. Экало // СПб.: Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2013. 164 c.Oreshko N. I., Klionskiy D. M., Geppener V. V., Ekalo A. V. Decompositsia na empiricheskije modi v tsifrovoi obrabotke signalov [Empirical Mode Decomposition in Digital Signal Processing]. SPb, Izdvo SPbGETU "LETI", 2013, 164 p. (In Russ.)Клионский Д. М., Геппенер В. В. Технология Гильберта–Хуанга и ее применение в цифровой обработке сигналов. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2019. 150 c.Klionskiy D. M., Geppener V. V. Technologia Hilberta-Huanga I jee primenenie v tsifrovoi obrabotke signalov [Hilbert-Huang Technology and Its Applications in Digital Signal Processing]. SPb, Izd-vo SPbGETU "LETI", 2019, 150 p. (In Russ.)Chui C. K. An Introduction to Wavelets. Academic Press, 1992. 264 p.Chui C. K. An Introduction to Wavelets. Academic Press, 1992, 264 p.Смоленцев Н. К. Вейвлет-анализ в MATLAB. 3-е изд. М.: ДМК Пресс, 2010. 448 c.Smolentsev N. K. Wawelet analiz v Matlab [Wavelet Analysis in MATLAB]. 3rd ed. Moscow, DMK, 2010, 448 p. (In Russ.)Donoho D. L., Johnstone J. M. Minimax estimation via wavelet shrinkage // Annals of Statistics. 1998. Vol. 26, № 3. P. 879–921. doi: 10.1214/aos/1024691081Donoho D. L., Johnstone J. M. Minimax Estimation via Wavelet Shrinkage. Annals of Statistics. 1998, vol. 26, no. 3, pp. 879–921. doi: 10.1214/aos/1024691081

The authors declare that there are no conflicts of interest present.