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摘要:
为了解决高铁接触网腕臂上U型抱箍螺母松脱问题,提出一种偏振成像与改进余弦算法结合的故障诊断方法.引入对比量互信息(MI)融合2个偏振参数,研究偏振技术的应用特性.提升小波融合规则中,在其低频系数中引入PCNN(Pulse Coupled Neural Network)耦合网络进行点火选择,高频系数以空间频率MSF特征量为比较,重构系数后融合偏振特征图与强度图像.将新图像变换为LBP旋转不变模式并将特征值映射到cosine向量中,通过手工设计提取特征对螺母进行状态检测.研究结果表明:该方法下偏振融合图像轮廓鲜明,纹理细节及各图像评价指标均有提高.通过对故障样本进行试验检测其准确率达到90.9%,对后期接触网系统检测技术具有参考意义.
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文献信息
篇名 基于偏振图像融合的接触网U型抱箍螺母松脱检测研究
来源期刊 铁道科学与工程学报 学科 交通运输
关键词 接触网 U型抱箍 偏振 小波融合 余弦相似
年,卷(期) 2021,(12) 所属期刊栏目 智能制造与装备|Intelligent Manufacturing and Equipment
研究方向 页码范围 3357-3366
页数 10页 分类号 U225|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20210034
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研究主题发展历程
节点文献
接触网
U型抱箍
偏振
小波融合
余弦相似
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
铁道科学与工程学报
月刊
1672-7029
43-1423/U
大16开
长沙市韶山南路22号
42-59
1979
chi
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4239
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