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提出基于置信图的扣件子图快速定位算法,即基于概率图模型构建扣件子图邻域纹理图和初始引导图与被定位图之间的置信图,并通过计算置信图的最大极值点实现对扣件子图中心点的快速定位。在此基础上,针对无砟轨道扣件缺陷样本相对稀缺的问题,提出基于半监督深度学习的扣件缺陷图像识别方法,即首先采用稀疏自编码(SAE)网络在无标签的数据集进行迭代学习获得扣件子图稀疏表征,然后将训练好的SAE网络连接softmax层组成分类网络,最后在有人工类别标注的小数据集进行二次训练及参数微调获得最终的识别模型。通过在装配WJ-7型扣件的CTRS-Ⅰ和WJ-8型扣件的CTRS-Ⅱ型无砟轨道图像进行应用测试和方法验证。结果表明:该方法可快速精确定位扣件并识别扣件缺失、弹条折断、弹条移位3类缺陷,有效检出率达95%以上。 相似文献
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现有高速铁路轨道动态检测主要采用基于加速度计和测距传感器数据的惯性基准法,由于加速度计具有信噪比低、积分漂移大等特点,限制了其在轨道长波不平顺和低速下的测量精度,因此提出基于互补滤波的轨道不平顺动态测量方法。首先,优化系统硬件结构,在转向架前后安装测距传感器;其次,采用轨面上"两点弦"测量模型,推导基于光纤陀螺仪数据的角速度测量法;通过测量系统传递函数的幅频特性分析,发现角速度测量法在测量30 m以内的短波不平顺时存在衰减,为此提出互补滤波方法,即对加速度测量法与角速度测量法进行融合计算;最后,用轨道-车辆动力学仿真对3种方法的精度进行实例分析。结果表明:相较于角速度测量法,互补滤波测量法有效补偿了其在测量30 m以内的短波不平顺时存在的高频衰减的不足;相较于加速度测量法,互补滤波测量法将平均精度提高了24%~80%,因而它具有噪声敏感度低、受检测速度影响小等优点。 相似文献
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高效且准确地对长波轨道不平顺进行监测是轨道几何测量领域的难点。分析两类惯性基准动态检测方法的测量误差来源,认为转向架与轨道间的“冲角”是造成长波不平顺测量精度损失的重要因素;为此,重新设计检测系统硬件结构,引入点头陀螺仪传感器和测距组件,在轨道平面建立“短弦”测量模型,推导基于误差状态扩展卡尔曼滤波估计的俯仰轨道倾角测量算法;通过补偿滤波与空间域积分等信号处理方法,计算长波高低轨道不平顺。现场试验表明:该方法有效复原7~200 m以内的长波高低不平顺;当截止波长为200 m时,相比传统的惯性基准法,平均精度增加了81%~88%,且受检测速度影响小;统计系统重复检测误差的95%分位数在1.5 mm以内,在大跨度桥梁形变与路基沉降监测等领域具有较好的应用前景。 相似文献
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