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基于数字图像处理的列车心盘螺栓故障诊断
| 论文题名： | 基于数字图像处理的列车心盘螺栓故障诊断 |
| 关键词： | 数字图像处理;列车心盘螺栓;故障诊断;模式识别 |
| 摘要： | 为了适应铁路的快速发展,利用高科技手段研发了货车运行故障动态图像检测(Trouble of Moving Freight Car Detection System,简称TFDS)系统,代替了传统的货车故障检测方式。TFDS系统通过软件系统与硬件设备的结合,对列车侧部与底部进行拍摄,得到各部件的图片,设计一系列故障诊断算法接入TFDS检测平台,即可实现对各故障的检测,避免了传统人工列检作业方式的种种缺点。 本课题根据TFDS系统提供的图片,利用数字图像处理技术,并结合模式识别思想,通过分析心盘螺栓故障部位特征,设计了一套高效、快速、识别率高的诊断算法,提高了TFDS系统的检测能力,丰富了TFDS系统的故障检测类型库。 心盘螺栓故障诊断算法设计分为两大部分:故障位置定位和故障判读。综合利用模式识别、数字图像处理等多种技术完成程序设计。利用C++Builder6.0作为设计平台,设计了系统控制软件、测试平台等多个模块。通过对样本图片的细致分析,抓住图片特点,明确设计思路,综合利用图像拼接、角点检测、图像分割、灰度映射等多种处理技术进行设计,最终完成了定位及故障判读工作。整体算法满足实时检测要求,检测结果分为直接故障和疑似故障。所有检测结果均利用可信度指标对故障程度进行区分。通过对故障判读顺序进行合理分配,使得运行速度有了明显提高,检测结果更加高效,准确。算法封装利用动态链接库完成,故障编码从数据库中读取,简化了故障编码的维护和完善工作,保证了算法的通用性,适用于铁道部所有探测站,不局限于单一路局。 论文最后描述了设计过程中以及后期的各项测试,验证了算法的可靠性。对算法的内存占用情况也进行了测试和控制,保证了算法程序的连续运行。 |
| 作者： | 叶连杰 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 杨旭东 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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