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OA北大核心CSCDCSTPCD
Automatic Fault Recognition for Key Parts of Train Based on Multi-feature Fusion and BP-AdaBoost Algorithm
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…查看全部>>
An automatic fault recognition method was proposed for the fault detection of the fastening bolts and dust collectors based on multi-feature fusion and BP-AdaBoost algorithm.Firstly,the local binary pattern (LBP),histogram of oriented gradient (HOG) and Haar-like features of the faulty and non-faulty areas were extracted.Then,the principal component analysis (PCA) was used to define the contribution of different features to the fault recognition accuracy,the…查看全部>>
孙国栋;汤汉兵;林凯;张杨;赵大兴
湖北工业大学机械工程学院,武汉,430068湖北工业大学机械工程学院,武汉,430068湖北工业大学机械工程学院,武汉,430068南京大学计算机科学与技术系,南京,210023湖北工业大学机械工程学院,武汉,430068
信息技术与安全科学
集尘器安全链锁紧螺栓特征融合BP-AdaBoost算法
dust collectorfastening boltfeature fusionBP-AdaBoost algorithm
《中国机械工程》 2017 (21)
基于层次特征提取与几何模型辅助的货车故障轨边图像识别方法研究
2588-2594,7
国家自然科学基金资助项目(51775177,51205115)
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