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所属单位：自动化学院
发表刊物：测控技术
关键字：漏磁检测;路图;SVM;钢轨裂纹识别;
摘要：为了进一步提升钢轨裂纹的识别精度,从新特征的角度出发,提出一种基于路图特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的钢轨裂纹识别方法。该方法基于图信号处理与图谱理论,计算由钢轨裂纹时域漏磁(Magnetic Flux Leakage,MFL)信号转换得到的路图信号的"时域"和"频域"统计量作为钢轨裂纹MFL信号的特征训练SVM分类器,有效实现了不同缺陷参数的钢轨裂纹识别。基于钢轨裂纹漏磁检测平台实测数据验证所提方法的有效性。实验结果表明,相比于传统漏磁信号特征,采用路图特征在钢轨裂纹识别中的精度更高、稳定性更好。
ISSN号：1000-8829
是否译文：否
发表时间：2019-10-18
合写作者：冷强,,杜晨琛,王平
通讯作者：刘文波