首页
|
官方网站
微博
|
高级检索
全部学科
医药、卫生
生物科学
工业技术
交通运输
航空、航天
环境科学、安全科学
自然科学总论
数理科学和化学
天文学、地球科学
农业科学
哲学、宗教
社会科学总论
政治、法律
军事
经济
历史、地理
语言、文字
文学
艺术
文化、科学、教育、体育
马列毛邓
全部专业
中文标题
英文标题
中文关键词
英文关键词
中文摘要
英文摘要
作者中文名
作者英文名
单位中文名
单位英文名
基金中文名
基金英文名
杂志中文名
杂志英文名
栏目中文名
栏目英文名
DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于支持向量机与最小二乘支持向量机的闸片识别及磨耗趋势预测
作者姓名:
李欣
作者单位:
中国铁路西安局集团有限公司机务处
摘 要:
针对检测动车组闸片剩余厚度的需求,设计闸片图像采集系统,通过高速相机与面阵光源的结合使用完成在线闸片图像的采集。介绍支持向量机(SVM)算法的概念,采用SVM对闸片边缘特征进行识别,进而检测剩余厚度。运用最小二乘支持向量机(LSSVM),将SVM的不等式约束变为等式约束,实现闸片剩余厚度的趋势预测。通过将LSSVM检测结果与现场人工测量结果进行对比,验证方法的可靠性。基于LSSVM算法精准预测闸片磨耗趋势,可提供更好的闸片状态修管理模式。
关 键 词:
动车组
闸片
磨耗
支持向量机
最小二乘支持向量机
趋势预测
本文献已被
CNKI
维普
等数据库收录!
设为首页
|
免责声明
|
关于勤云
|
加入收藏
Copyright
©
北京勤云科技发展有限公司
京ICP备09084417号-23
京公网安备 11010802026262号