基于路圖特征和SVM的鋼軌裂紋識別

冷強; 劉文波; 趙旭東; 杜晨琛; 王平 南京航空航天大學自動化學院; 江蘇南京211106

關鍵詞:漏磁檢測 路圖 svm 鋼軌裂紋識別 

摘要:為了進一步提升鋼軌裂紋的識別精度,從新特征的角度出發,提出一種基于路圖特征和支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的鋼軌裂紋識別方法。該方法基于圖信號處理與圖譜理論,計算由鋼軌裂紋時域漏磁(Magnetic Flux Leakage,MFL)信號轉換得到的路圖信號的“時域”和“頻域”統計量作為鋼軌裂紋MFL信號的特征訓練SVM分類器,有效實現了不同缺陷參數的鋼軌裂紋識別。基于鋼軌裂紋漏磁檢測平臺實測數據驗證所提方法的有效性。實驗結果表明,相比于傳統漏磁信號特征,采用路圖特征在鋼軌裂紋識別中的精度更高、穩定性更好。

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