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基于PCA和SVM的货车故障检测  
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【英文题名】 The Fault Automatic Detection System Based on PCA and SVM
【作者】 曹份槟;
【导师】 阮秋琦;
【学位授予单位】 北京交通大学;
【学科专业名称】 信号与信息处理
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 北京交通大学
【网络出版投稿时间】 2011-07-20
【关键词】 PCA; SVM; 货车故障检测; TFDS;
【英文关键词】 PCA; SVM; Fault Detetion; TFDS;
【中文摘要】 摘要:一直以来,铁路货车的运行维修主要由人工完成,因此列检、技检质量容易受到职工素质、心理状态和人体疲劳程度等因素的影响,因此传统的列检方式给行车带来了很大的安全隐患,为了推进铁路现代化建设,提高列检的故障发现率,保障铁路运行安全,铁道部大力推广了一套自动安检系统,即货车运行故障图像动态检测系统(TFDS)。但是,当前的TFDS系统大部分依旧是由工人用肉眼浏览采集到的图片来完成故障识别的,TFDS系统仅仅是完成了货车故障图像的采集,传输,以及对故障图像进行了一些预处理,其并不能完成对故障图像的自动检测,判断。因此,TFDS系统的运行依旧会受到职工素质、心理状态和人体疲劳程度等因素的影响。因此研究如何利用TFDS系统采集到的图像,自动判断货车故障是否存在,对于保障铁路安全运行具有十分重要的意义。 本文的创新点主要体现在: 一、提出了一种在图像预处理后,采用PCA进行特征提取,SVM用于故障分类的故障自动识别算法,使用该算法使得我们对挡键丢失、枕簧折损、侧架立柱磨耗板破损这三种故障实现了0漏检率,以及误检率十分低,其中枕簧折损故障的误检率甚至达到了0,而侧架立柱磨耗板破损的误检率也仅1.8%,...
【英文摘要】 All along, the maintenance of the freight car was completed by men, so the fault detection quality was affected by the quality of workers, psychological state and human fatigue level, so the traditional fault detection way to is a big security risks to the traffic, in order to promote the modernization of the railway, improve the fault detection rate, protect the safety of railway operations, the Ministry of Railways promote a set of automatic security system, it is the Running Trouble of Freight Car Detect...
【更新日期】 2011-09-05

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导师:阮秋琦    导师单位:北京交通大学    学位授予单位:北京交通大学
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