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    基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)

    2022-04-12 08:31:02李百泉趙永鋼
    關(guān)鍵詞:狀態(tài)參數(shù)貨運(yùn)車輪

    王 鵬,李百泉,趙永鋼

    (1.國(guó)能鐵路裝備有限責(zé)任公司,北京 100048;2.哈爾濱國(guó)鐵科技集團(tuán)股份有限公司,黑龍江 哈爾濱 150006;3.天津哈威克科技有限公司,天津 301799)

    1 引言

    鐵路貨運(yùn)列車最為重要的部件之一就是車輪,車輪在貨運(yùn)列車運(yùn)行過程中占據(jù)重要的地位[1]。現(xiàn)階段,我國(guó)的客運(yùn)列車重點(diǎn)朝著高速以及舒適化的方向發(fā)展,貨運(yùn)列車則以重載為發(fā)展方向。輪對(duì)是決定貨運(yùn)列車能否正常運(yùn)行的重要組件,對(duì)其進(jìn)行缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)[2-3]是有效確保貨運(yùn)列車安全運(yùn)行的重要措施之一。科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,促使車輪的安全面臨著十分嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者已經(jīng)針對(duì)該方面內(nèi)容展開研究。

    近年來,相關(guān)學(xué)者重點(diǎn)針對(duì)貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)方法進(jìn)行了研究,但是經(jīng)過具體的分析可知,現(xiàn)階段我國(guó)的鐵路車輛段修一直處于手工階段,主要使用第四種檢測(cè)器以及輪徑尺等工具實(shí)現(xiàn)測(cè)量。針對(duì)貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷檢測(cè)也主要采用人工進(jìn)行觀測(cè),在必要的情況下能夠進(jìn)行人工測(cè)量,但是這會(huì)增加勞動(dòng)者的工作強(qiáng)度,降低整體的工作效率,同時(shí)不同測(cè)量者在測(cè)量的過程中會(huì)產(chǎn)生不同程度的誤差,對(duì)測(cè)量精度以及可靠性產(chǎn)生影響。

    劉晶等人提出基于聲音信號(hào)Teager能量算子解調(diào)的貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)檢測(cè)方法,該方法對(duì)貨運(yùn)列車車輪對(duì)進(jìn)行聲音信號(hào)采集,通過Teager 能量算子對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行解調(diào)處理,得到貨運(yùn)列車車輪對(duì)信號(hào)的瞬時(shí)能量波形,通過包絡(luò)譜分析完成貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)檢測(cè)[4]。陳慶等人提出基于位移傳感器的貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)檢測(cè)方法,該方法通過上位機(jī)處理采集到的貨運(yùn)列車車輪對(duì)數(shù)據(jù)信息,計(jì)算貨運(yùn)列車車輪對(duì)橢圓化參數(shù),在制動(dòng)工況下對(duì)貨運(yùn)列車車輪對(duì)的橢圓化情況進(jìn)行檢測(cè),得到貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)檢測(cè)結(jié)果[5]。隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步以及發(fā)展,現(xiàn)階段已有的技術(shù)已經(jīng)無法滿足貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)檢測(cè)的需求。結(jié)合上述分析,提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)方法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法具有較高的檢測(cè)精度,同時(shí)適應(yīng)性較強(qiáng)。

    2 缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)

    貨運(yùn)列車車輪對(duì)故障一般發(fā)生在軸承部位,因此本文主要針對(duì)貨運(yùn)列車車輪對(duì)軸承缺陷狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行檢測(cè),研究所用圖像為鐵路科研所提供。

    2.1 圖像預(yù)處理

    通過計(jì)算輸入輪對(duì)圖像的初始數(shù)據(jù),經(jīng)過多種不同的操作得到滿意的圖像預(yù)處理結(jié)果。實(shí)際上就是將一幅圖像的像素位置映射到新的圖像當(dāng)中,同時(shí)對(duì)其進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、拉伸等操作,使其完成空間變換[6-8]。

    在圖像進(jìn)行預(yù)處理的過程中,需要針對(duì)圖像進(jìn)行幾何變換,具體的操作步驟如下所示:

    (1) 將圖像內(nèi)的坐標(biāo)進(jìn)行空間轉(zhuǎn)換;

    (2) 灰度內(nèi)插,實(shí)際上就是針對(duì)經(jīng)過空間變換的圖像像素賦予新的幅度值,其中坐標(biāo)變換能夠轉(zhuǎn)換為以下的形式:

    式中,(v,w)代表原始圖像中像素的坐標(biāo);(x,y)表示變換后圖像中像素的坐標(biāo)。較為常見的空間坐標(biāo)變換之一則是仿射[9],具體的表現(xiàn)形式如下所示:

    在整個(gè)變換的過程中,由于整個(gè)矩陣中不同元素的取值完全不同,所以重點(diǎn)需要針對(duì)其中一組坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行尺度旋轉(zhuǎn)以及平移等操作。

    由于不同的噪聲分別來自不同的地方,所以能夠通過噪聲來源將噪聲進(jìn)行劃分。但是最為系統(tǒng)的分類方式就是通過概率密度函數(shù)進(jìn)行劃分,即:

    (1) 高斯噪聲:

    高斯噪聲主要是指概率密度函數(shù)服從高斯分布的噪聲,它也被稱為正態(tài)噪聲[10-11],方便對(duì)其進(jìn)行處理,其中概率密度函數(shù)分布模式如下所示:

    (2) 瑞利噪聲:

    概率函數(shù)從瑞利分布的噪聲即為瑞利噪聲,即:

    針對(duì)不同類型的噪聲,需要選取不同的去噪方法,圖像去噪方法有很多種。圖像預(yù)處理的流程如圖1所示。

    圖1 圖像預(yù)處理具體操作流程

    根據(jù)圖1得到圖像預(yù)處理的步驟為:

    (1) 通過小波包進(jìn)行去噪處理,同時(shí)有效保留圖像目標(biāo)中重要的邊界信息;

    (2) 將灰度圖像進(jìn)行二值處理,為后續(xù)貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷精準(zhǔn)定位以及檢測(cè)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

    在小波分析的基礎(chǔ)上,產(chǎn)生了小波包分析,它重點(diǎn)針對(duì)小波分析沒有進(jìn)行分解的高頻部分進(jìn)行進(jìn)一步完善,提供一種更好的圖像去噪方法。通過被分析信號(hào)的特征,選取和其對(duì)應(yīng)的頻帶,使其和信號(hào)頻譜更加匹配。

    通過小波包對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理,能夠有效刪除圖像中的噪聲,同時(shí)有效保留圖像中重要的信息。將Symlets 作為小波基函數(shù),數(shù)據(jù)熵作為評(píng)價(jià)指標(biāo),分別將不同層次的分解數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值處理以及小波重構(gòu),得到去噪后的圖像。

    在圖像分割中,較為常用的一項(xiàng)分割技術(shù)即為閾值分割,閾值分割在處理前期,需要選取一個(gè)或者多個(gè)閾值進(jìn)行對(duì)比,通常情況下,一幅圖像能夠劃分多個(gè)明確的部分。

    采用Outs 進(jìn)行分割時(shí),需要將圖像中的信息劃分為兩部分,分別為:

    (1) 背景;

    (2) 目標(biāo)。

    其中處理過程就是得到對(duì)兩者進(jìn)行區(qū)分的閾值,通過該閾值,能夠?qū)D像中各個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行判斷。

    經(jīng)過預(yù)處理之后的圖像需要進(jìn)行客觀評(píng)價(jià),一般情況下采用信噪比的方法,但是由于在實(shí)際操作的過程中,需要針對(duì)噪聲進(jìn)行去除,所以需要選取對(duì)應(yīng)的計(jì)算式模型,其中計(jì)算模型能夠表示為以下的形式:

    其中:

    在上述分析的基礎(chǔ)上,已經(jīng)有效刪除了圖像中大部分的高斯噪聲,以下需要針對(duì)整幅圖像進(jìn)行二值化處理,有效刪除圖像中的背景噪聲。如果設(shè)定閾值為TH,圖像中任意一點(diǎn)的灰度值為f(i,j)。在實(shí)際計(jì)算的過程中,需要結(jié)合Otsu方法進(jìn)行閾值計(jì)算,即:

    2.2 周期干擾性去除

    在信號(hào)的處理領(lǐng)域中,通過互相關(guān)函數(shù)進(jìn)行兩個(gè)信號(hào)之間相似程度的描述。設(shè)定兩個(gè)連續(xù)的信號(hào)分別為x(t)和y(t),結(jié)合互相關(guān)函數(shù)的相關(guān)定義,能夠獲取以下的計(jì)算式:

    式中,τ代表延遲時(shí)間;N代表采樣點(diǎn)的數(shù)量。

    由于貨運(yùn)列車的部分車輪型號(hào)含有輻板孔,針對(duì)檢測(cè)結(jié)果能夠產(chǎn)生較強(qiáng)的干擾,所以需要有效刪除輻板孔回波干擾。

    周期性信號(hào)具有十分廣泛的應(yīng)用,周期性干擾是帶輻板孔貨運(yùn)列車車輪檢測(cè)圖像的一個(gè)重要特征。

    二維圖像f(x,y)的二元周期函數(shù)能夠表示為以下的形式:

    針對(duì)周期性的干擾,需要將原始圖像在空間內(nèi)進(jìn)行拓展,將其拓展為原始圖像的兩倍;然后在中間得到整個(gè)周期圖像,將其和原始圖像相減,即可有效刪除周期性干擾。

    2.3 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的各種分析工具能夠在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及模型,這些模型以及關(guān)系能夠方面用于預(yù)測(cè)分析。數(shù)據(jù)挖掘包含多種不同的模型以及算法,在模型中,數(shù)據(jù)挖掘貫穿于整個(gè)檢測(cè)過程中,利用數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及數(shù)據(jù)挖掘等過程,通過檢測(cè)完成一個(gè)完整的貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)過程。

    (1) 將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析;

    (2) 將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;

    (3) 數(shù)據(jù)挖掘。

    貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)特征提取是進(jìn)行檢測(cè)的前提,選取合適的貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù),能夠最大程度地將缺陷參數(shù)以及非缺陷參數(shù)進(jìn)行分離,有效提升檢測(cè)精度。

    在進(jìn)行特征向量選取前期,需要明確檢測(cè)對(duì)象,然后針對(duì)相同的目標(biāo)進(jìn)行特征提取,但是由于不同目標(biāo)中含有不同的屬性,各個(gè)屬性分別對(duì)應(yīng)的不同的數(shù)值,導(dǎo)致特征向量中數(shù)據(jù)存在較大差別,所以在實(shí)現(xiàn)特征提取之后,需要對(duì)針對(duì)所提取特征向量的數(shù)值進(jìn)行處理,為提升檢測(cè)精度奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

    在上述分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),獲取貨運(yùn)列車車輪對(duì)的缺陷質(zhì)心以及面積,即:

    結(jié)合上述計(jì)算結(jié)果,能夠?qū)崿F(xiàn)原始數(shù)據(jù)中缺陷定位,同時(shí)達(dá)到貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)的目的。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)

    為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)方法的綜合有效性,需要進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)采用的計(jì)算機(jī)配置為IntelCore TMi52.93GHz,內(nèi)存4GB,操作系統(tǒng)為32 位Windows7旗艦版,實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Matlab2014a。

    3.1 漏檢率與誤檢率對(duì)比

    將人工模擬缺陷的貨運(yùn)列車車輪對(duì)作為仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試的對(duì)象,實(shí)驗(yàn)選取漏檢率以及誤檢率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),具體的實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如表1-表6所示。

    表1 所提方法的漏檢率變化情況

    表2 文獻(xiàn)[4]方法的漏檢率變化情況

    表3 文獻(xiàn)[5]方法的漏檢率變化情況

    表4 所提方法的誤檢率變化情況

    表5 文獻(xiàn)[4]方法的誤檢率變化情況

    表6 文獻(xiàn)[5]方法的誤檢率變化情況

    綜合分析以上表格中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,隨著訓(xùn)練樣本數(shù)量的持續(xù)增加,各種檢測(cè)方法的漏檢率以及誤檢率也在不斷變化,相比兩種文獻(xiàn)對(duì)比檢測(cè)方法,所提方法的誤檢率以及漏檢率明顯較低,這說明所提方法能夠獲取較為理想的檢測(cè)結(jié)果。

    3.2 響應(yīng)時(shí)間對(duì)比

    利用下圖詳細(xì)給出在不同實(shí)驗(yàn)次數(shù)下,各種檢測(cè)方法的響應(yīng)時(shí)間變化情況,如圖2所示。

    圖2 不同檢測(cè)方法的響應(yīng)時(shí)間對(duì)比結(jié)果

    綜合分析上圖中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,相比文獻(xiàn)對(duì)比方法,所提檢測(cè)方法的響應(yīng)時(shí)間明顯更低一些,所提檢測(cè)方法的最高響應(yīng)時(shí)間不超過0.30min,而兩種文獻(xiàn)對(duì)比檢測(cè)方法的最高響應(yīng)耗時(shí)分別達(dá)到0.49min、0.78min。因此充分說明所提出檢測(cè)方法具有更快的響應(yīng)速度。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    針對(duì)傳統(tǒng)的貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)方法存在檢測(cè)效果不理想以及響應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)等問題,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的貨運(yùn)列車車輪對(duì)缺陷狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)方法。通過具體的仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),全面驗(yàn)證了所提方法的有效性以及適應(yīng)性。

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