[發(fā)明專利]一種基于支持向量機(jī)的鋼軌裂紋缺陷的識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010678436.1
• 申請(qǐng)日: 2020-07-14
• 公開（公告）號(hào): CN111767897B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周澄;鄧菲
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F18/213
• 分類號(hào): G06F18/213;G06F18/24;G06F18/2411;G06N20/10
• 代理公司: 上海漢聲知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31236
• 代理人: 黃超宇;胡晶

1.一種基于支持向量機(jī)的鋼軌裂紋缺陷的識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：通過實(shí)驗(yàn)得到鋼軌裂紋檢測(cè)信號(hào)，構(gòu)建樣本庫；

步驟2：對(duì)檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)分析，計(jì)算出損傷特征值表征缺陷程度；

所述步驟2包括：

步驟21：計(jì)算機(jī)對(duì)獲得的檢測(cè)信號(hào)利用Matlab軟件分別進(jìn)行信號(hào)處理，將對(duì)獲得的所有信號(hào)均采用同樣窗寬的矩形窗進(jìn)行截取，且截取的時(shí)間起點(diǎn)相同；

步驟22：將所有信號(hào)歸一化，截取信號(hào)中缺陷回波/散波，確定缺陷相關(guān)波包時(shí)間窗口；

步驟23：計(jì)算出信號(hào)變化指數(shù)、時(shí)域差、頻譜幅度差、頻域互相關(guān)值和均方根差5個(gè)損傷特征值，用于表征缺陷損傷程度，其中：

(1)信號(hào)變化指數(shù)的計(jì)算公式：

其中，b(t)表示無缺陷時(shí)對(duì)應(yīng)的基線信號(hào)，m(t)表示有缺陷時(shí)對(duì)應(yīng)的檢測(cè)信號(hào)，t₀和t₁是與所選信號(hào)時(shí)間窗口對(duì)應(yīng)的起始和截止時(shí)間，μ_b(t)和μ_m(t)是信號(hào)的平均值,而σ_b(t)和σ_m(t)是方差；

(2)時(shí)域差的計(jì)算公式：

其中，b(t)表示無缺陷時(shí)對(duì)應(yīng)的基線信號(hào)，m(t)表示有缺陷時(shí)對(duì)應(yīng)的檢測(cè)信號(hào)，t₀和t₁是與所選信號(hào)時(shí)間窗口對(duì)應(yīng)的起始和截止時(shí)間；

(3)頻譜幅度差的計(jì)算公式：

其中，b(t)表示無缺陷時(shí)對(duì)應(yīng)的基線信號(hào)，m(t)表示有缺陷時(shí)對(duì)應(yīng)的檢測(cè)信號(hào)，t₀和t₁是與所選信號(hào)時(shí)間窗口對(duì)應(yīng)的起始和截止時(shí)間，ω₀和ω₁是與所選頻譜窗口對(duì)應(yīng)的起始和截止頻率；

(4)頻域互相關(guān)值的計(jì)算公式：

其中，b(t)表示無缺陷時(shí)對(duì)應(yīng)的基線信號(hào)，m(t)表示有缺陷時(shí)對(duì)應(yīng)的檢測(cè)信號(hào)，t₀和t₁是與所選信號(hào)時(shí)間窗口對(duì)應(yīng)的起始和截止時(shí)間，ω₀和ω₁是與所選頻譜窗口對(duì)應(yīng)的起始和截止頻率；

(5)均方根差的計(jì)算公式：

其中，b(t)表示無缺陷時(shí)對(duì)應(yīng)的基線信號(hào)，m(t)表示有缺陷時(shí)對(duì)應(yīng)的檢測(cè)信號(hào)；

步驟3：以特征向量為輸入，建立SVM訓(xùn)練模型并通過迭代交叉驗(yàn)證確定SVM最優(yōu)參數(shù)；

所述步驟3包括：

步驟31：確定支持向量機(jī)的核函數(shù)，面對(duì)現(xiàn)實(shí)中多分類的問題，支持向量機(jī)通過引入核函數(shù)，將原始的空間映射到更高維的特征空間中，使得樣本在這個(gè)空間內(nèi)線性可分；

步驟32：通過迭代交叉驗(yàn)證，找到最佳的懲罰參數(shù)c的取值和核參數(shù)σ，在實(shí)際應(yīng)用支持向量機(jī)中，懲罰參數(shù)c的取值和核參數(shù)的取值決定了SVM的性能的優(yōu)劣；

步驟4：使用測(cè)試集測(cè)試模型，調(diào)整得到最佳的SVM模型；

步驟5：將實(shí)際工程中檢測(cè)到的鋼軌信號(hào)送入訓(xùn)練好的SVM模型中，實(shí)現(xiàn)從檢測(cè)信號(hào)與裂紋損傷程度的非線性關(guān)系到不同損傷等級(jí)的缺陷分類的映射，最終達(dá)到損傷程度的準(zhǔn)確識(shí)別和分類。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)的鋼軌裂紋缺陷的識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟1包括：

步驟11：將所選激勵(lì)頻率輸入任意函數(shù)發(fā)生器，任意函數(shù)發(fā)生器生成調(diào)制好的激勵(lì)信號(hào)；

步驟12：在鋼軌表面布置陶瓷壓電片，并用耦合劑使壓電片與鋼軌貼合；

步驟13：將陶瓷壓電片與任意函數(shù)發(fā)生器和示波器相連接，用于發(fā)送時(shí)作為發(fā)送元件，在接收時(shí)作為接收元件使用；

步驟14：示波器用于信號(hào)接收和顯示，導(dǎo)波沿軌頭、軌腰和軌底傳播時(shí)，遇到缺陷會(huì)發(fā)生反射、散射和模態(tài)轉(zhuǎn)換，產(chǎn)生攜帶局部缺陷特征的回波，經(jīng)導(dǎo)波激勵(lì)/接收裝置傳輸至示波器并將接收到的信號(hào)進(jìn)行保存并傳輸給計(jì)算機(jī)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)的鋼軌裂紋缺陷的識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟31中的核函數(shù)采用線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、Sigmoid核函數(shù)或RBF核函數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)的鋼軌裂紋缺陷的識(shí)別方法，其特征在于，步驟4包括：

使用測(cè)試集測(cè)試模型，看是否達(dá)到了預(yù)期的準(zhǔn)確率，如若沒有就繼續(xù)調(diào)整，如若達(dá)到了就確定模型。