一种基于多声发射事件概率的钢轨裂纹检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610803720.0
IPC分类号：G01N29/14;G01N29/44
申请日期：
2016-09-06
申请人：
哈尔滨工业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于多声发射事件概率的钢轨裂纹检测方法
申请号	CN201610803720.0	申请日期	2016-09-06
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-12-21	公开/公告号	CN106248801A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01N29/14 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01N （除免疫测定法以外包括酶或微生物的测量或试验入C12M，C12Q） G01N29/10 （转入G01N 29/07，G01N 29/09，G01N 29/11，G01N 29/12） G01N29/14 利用声波发射技术〔5，8〕	IPC分类号	G;0;1;N;2;9;/;1;4;;;G;0;1;N;2;9;/;4;4查看分类表>
申请人	哈尔滨工业大学	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工业大学	当前权利人	哈尔滨工业大学
发明人	章欣;王康伟;王艳;郝秋实;沈毅
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

一种基于多声发射事件概率的钢轨裂纹检测方法，本发明提出用卷积神经网络输出的相对概率作为声发射事件概率，解决了当前钢轨裂纹检测未充分利用样本间时序信息的问题。本发明的步骤为：一、加载声发射时域信号数据矩阵，对声发射信号做FFT变换及预处理，获得折叠为三维矩阵的频谱矩阵与标签向量。二、设定卷积网络结构参数及初始值。三、输入频谱矩阵，逐层计算迭代卷积神经网络模型误差，更新权值矩阵及偏置，进行特征提取，输出测试集分类结果及分类概率。四、基于多声发射事件概率对卷积神经网络输出修正，优化分类结果。本发明用多次声发射事件概率改进分类结果，提高了钢轨裂纹伤损的检测精度，有较强的理论与工程实际意义。

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