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自从轨道交通诞生以来，断轨就一直是影响铁路轨道交通安全的首要问题。断轨可能造成列车出轨、倾覆等重大事故，引起人员伤亡和巨额财产损失。而现有的断轨检测方法，无法长期在线检测，对现场环境要求较高，实时性差以及价格昂贵，亟需发展超声导波实时断轨检测系统。 本论文主要对超声导波实时断轨检测系统中所涉及的算法进行研究，包括信号去噪、频谱分析及细化和回波时间确定等算法，目的使得断轨确定更准确，断轨定位更精准。由于该系统中超声波信号是一种非线性非平稳微弱信号，容易受噪声影响，为达到好的去噪效果，本文根据传统小波软硬阈值函数不足，提出了一种新的小波阈值去噪算法，相对传统软、硬以及折中阈值函数法，该方法使得去噪后信号信噪比提高4％-25%，均方误差降低10%-20%，并且信号幅值更接近实际信号。根据小波去噪不足，本论文还采用小波新阈值函数和经验模态分解相结合的方法对超声导波信号去噪，对比EMD、小波阈值以及EMD-小波阈值等方法，发现，EMD-小波新阈值去噪效果最好，尤其是在噪声特别严重的时候，信噪比大幅度提升。确定钢轨是否断裂，主要通过对接收到的超声导波信号做快速傅里叶变换得到信号的幅值和频率来判断，但FFT频率分辨率很难提高，使得结果不够准确，论文采用CZT和zoom-FFT对信号频谱细化，在算法复杂度相同的情况下，使得谱分析后信号频率和幅值更接近真实信号；在断轨定位中采用超声回波法测量断轨位置，其中尤为关键是确定回波时间，论文采用定时器法、直接互相关法和包络法确定回波时间，结果发现，三种方法断轨位置误差分别为±6m、±2.5m和±1.5m，论文最终采用包络法确定回波时间。 论文采用MATLAB及DSP TMS320F2812对该系统中采用算法建模仿真及硬件验证，可以发现，超声导波实时断轨检测算法在检测钢轨是否断裂准确率高，断轨定位误差小，有很大应用价值。