基于BEMD-IPSO-SVM的 扣件完损状态检测

摘要：

扣件的完损状态关乎铁路系统的安危,而传统检测算法运算复杂且精度不足,为进一步提升检测性能,提出基于BEMD-IPSO-SVM的扣件完损状态检测算法.该算法首先对初始化的扣件图像进行二维经验模态分解,提取固有模态函数的频谱特征,通过改进粒子群算法优化支持向量机来实现检测分类,达到了简化运算,增强泛化性,提升识别准确度的目的.通过实验仿真得出平均检测准确率可达95.15％,证明该算法在扣件检测方面切实可行.

关键词：二维经验模态分解、改进粒子群算法、支持向量机、扣件检测

所属期刊栏目：16

分类号：U216.3(铁路线路工程)

资助基金：甘肃省高等学校科研资助项目2018C-11;甘肃省国际合作重点研发计划17YF1WA158;甘肃省自然科学基金资助项目18JR3RA107;甘肃省科技计划资助项目18CX3ZA604

在线出版日期：2019-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：780-787