[發明專利]一種基于多分類器自適應加權的鋼軌裂紋識別方法

在審

• 申請號: 201710931032.7
• 申請日: 2017-10-09
• 公開（公告）號: CN107818335A
• 公開（公告）日: 2018-03-20
• 發明（設計）人: 陳旺才;劉文波;朱海霞;張陸唯
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙)32204
• 代理人: 李玉平

1.一種基于多分類器自適應加權的鋼軌裂紋識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：對不同通道不同方向的漏磁信號進行時域、頻域和時頻域特征的提取，并將以上特征組合生成特征向量；

步驟2：按步驟1提取不同通道不同方向的漏磁信號的訓練樣本特征向量，分別訓練不同通道不同方向漏磁信號對應的SVM分類器；

步驟3：對于未知類別的鋼軌裂紋，將其對應的不同通道不同方向的漏磁信號按照步驟1提取測試樣本特征向量，分別送入步驟2中對應通道對應方向的訓練好的SVM分類器中，得到該鋼軌裂紋在不同SVM分類器下屬于不同類別的后驗概率值；

步驟4：利用步驟3中基于不同通道不同方向漏磁信號得到的該裂紋屬于不同種類裂紋的后驗概率，計算不同分類器的香農熵，依次衡量該SVM分類器對于該裂紋的可分性能力的大小，并以此計算不同分類器融合識別時的融合權重的大小；

步驟5：利用步驟4中得到的不同分類器的融合權重大小，對多分類器的鋼軌裂紋識別結果進行自適應加權融合識別，得到基于多分類器自適應加權的鋼軌裂紋識別結果。

2.如權利要求1所述的基于多分類器自適應加權的鋼軌裂紋識別方法，其特征在于，步驟1：對來自不同通道不同方向的漏磁信號x_mfl(n),n＝1,2,…,N，其中N為漏磁信號的采樣點數，提取時域、頻域和時頻域特征。

其中漏磁信號的時域特征有：

(1)漏磁信號的峰峰值Y_p

(2)漏磁信號的峰峰距X_p

(3)漏磁信號的面積S

(4)漏磁信號的能量E

(5)微分漏磁信號的峰峰值DY_pp

(6)微分漏磁信號的峰峰距DX_pp

(7)漏磁信號的偏度ske

(8)漏磁信號的峰度kur

漏磁信號的頻域特征包括漏磁信號x_mfl(n),n＝1,2,…，N的功率譜P；

漏磁信號的時頻域特征：首先利用db6小波對漏磁信號做3級小波分解，然后分別計算小波變換系數a₃、d₂和d₃的標準差作為漏磁信號的時頻域特征w₁、w₂和w₃。

3.如權利要求1所述的基于多分類器自適應加權的鋼軌裂紋識別方法，其特征在于，完成特征的提取后，將所有的時域特征、功率譜特征的前一半和所有的時頻域特征組合生成特征向量F。

4.如權利要求1所述的基于多分類器自適應加權的鋼軌裂紋識別方法，其特征在于，對于C通道三維霍爾漏磁傳感器陣列采集到的漏磁信號，按步驟1提取不同通道不同方向的漏磁信號的訓練樣本特征向量F₁,F₂,…,F_(C-1)×3+3，分別訓練不同通道不同方向漏磁信號對應的SVM分類器SVM1,SVM2,…,SVM(C-1)×3+3。

5.如權利要求1所述的基于多分類器自適應加權的鋼軌裂紋識別方法，其特征在于，對于一個未知類型的鋼軌裂紋，利用C通道三維霍爾漏磁傳感器陣列將得到來自不同通道不同方向的(C-1)×3+3的漏磁信號x_{mfl_1},x_{mfl_2},…,x_{mfl_(C-1)×3+3}，按照步驟1提取測試樣本特征向量，分別送入步驟2中對應通道對應方向的訓練好的SVM分類器SVM1,SVM2,…,SVM(C-1)×3+3中，得到該鋼軌裂紋在不同SVM分類器下屬于不同類別的后驗概率值p_ij,i＝1,2,…,(C-1)×3+3；j＝1,2,…,M，可以得到該裂紋不同通道不同方向的漏磁信號共同的后驗概率輸出矩陣P。