-
公开(公告)号：CN104751169A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510016567.2
申请日：2015-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种高铁钢轨伤损分类方法，其主要思想是：首先利用小波分析方法提取有损信号的时域和频域局部特征，对同一测量点结合不同车厢建立三维张量信号，将数据扩展到多维空间得到非负张量，采用交替最小二乘算法作为非负张量分解的迭代准则，接着引入奇异值分解对非负张量的初始化进行改进，利用改进的非负张量分解方法提取隐藏的特征，最后引入极限学习机算法实现对钢轨伤损的实时分类。本发明方法可以准确对钢轨伤损信号进行分类，提高了伤损分类的速度和准确性且具有较好鲁棒性。本发明提出的基于钢轨伤损分类方法优于已有方法，可以获得更好的识别效果，可以在钢轨伤损分类领域广泛应用。
-
公开(公告)号：CN104634872A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510016569.1
申请日：2015-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种高铁钢轨伤损在线监测方法，其主要思想是，在高速铁路轨道沿线，按一定的距离安装加速度传感器，采集钢轨的振动信号，并构成传感器网络；接着利用传感器节点的处理器对是否存在伤损进行判断，若存在伤损，则伤损的信号将通过传感器网络送到信息中心或者探伤车进行报警和进一步的处理，其特征在于，其中对伤损进行判断的方法是基于稀疏非负矩阵分解特征提取和支持向量机分类的，稀疏非负矩阵分解采用奇异值分解进行矩阵初始化，应用交替最小二乘算法进行迭代计算。本发明方法可以得到准确的高铁钢轨监测结果，提高了伤损判断的速度和伤损判断的准确性。本发明可以广泛应用于钢轨的伤损监测。
-
公开(公告)号：CN104751169B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510016567.2
申请日：2015-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种高铁钢轨伤损分类方法，其主要思想是：首先利用小波分析方法提取有损信号的时域和频域局部特征，对同一测量点结合不同车厢建立三维张量信号，将数据扩展到多维空间得到非负张量，采用交替最小二乘算法作为非负张量分解的迭代准则，接着引入奇异值分解对非负张量的初始化进行改进，利用改进的非负张量分解方法提取隐藏的特征，最后引入极限学习机算法实现对钢轨伤损的实时分类。本发明方法可以准确对钢轨伤损信号进行分类，提高了伤损分类的速度和准确性且具有较好鲁棒性。本发明提出的基于钢轨伤损分类方法优于已有方法，可以获得更好的识别效果，可以在钢轨伤损分类领域广泛应用。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.025 seconds)
