基于多特征融合和BP-AdaBoost算法的列车关键零件故障自动识别

摘要：

针对列车集尘器和安全链锁紧螺栓的故障检测,提出了一种基于多特征融合和BP-AdaBoost的故障自动识别算法.首先提取故障区域与非故障区域的局部二进制模式(LBP)、方向梯度直方图(HOG)和Haar-like三类特征;其次利用主成分分析(PCA)定义不同特征对故障识别准确率的贡献值,并据此对这三种特征进行降维和融合;再次利用融合特征来训练BP-AdaBoost分类器;最后用训练好的分类器结合不同的识别算法,对集尘器和安全链锁紧螺栓的故障进行定位和识别.实验结果表明,该算法能较好地识别两种不同故障,故障识别率高,误检率和漏检率低,对于光照不均和遮挡情况有一定的鲁棒性.

关键词：集尘器、安全链锁紧螺栓、特征融合、BP-AdaBoost算法

所属期刊栏目：28

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51775177,51205115

在线出版日期：2018-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2588-2594