多传感器特征决策融合的钢轨裂纹识别方法

• 作者: 刘文波 杜晨琛 陈旺才
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 漏磁信号 多传感器 特征决策融合 钢轨裂纹识别
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 数据采集及信号处理
• 页码范围: 157-160
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3568字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2017.11.034

摘要

随着高速铁路的快速发展,钢轨裂纹的有效检测对于铁路安全运行具有重要的意义.针对基于漏磁信号的钢轨裂纹识别问题,采用多传感器特征决策融合技术,在对漏磁信号进行了时域和频域的多特征提取与融合的基础上,同时对多传感器信号进行决策融合,设计了一种基于支持向量机(SVM)的多传感器信息融合分类器.利用人工裂纹的实测漏磁信号进行实验,相比于提取单一特征和利用单一传感器信号进行识别,提出的方法取得了更好裂纹识别效果,平均识别率达到98％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文波	南京航空航天大学自动化学院	102	951	15.0	27.0
2	陈旺才	南京航空航天大学自动化学院	3	7	1.0	2.0
3	杜晨琛	南京航空航天大学自动化学院	3	7	1.0	2.0