機(jī)車車底關(guān)鍵螺栓故障檢測技術(shù)研究.pdf

1、機(jī)車零部件中，螺栓起著固定各個部件與車體的重要作用。在機(jī)車運行過程中，車體振動、外力沖擊和疲勞銹蝕等因素的作用，螺栓可能出現(xiàn)丟失、松動等故障，危及行車安全。為了保障機(jī)車運行安全，除了利用定期檢修的方式，還可在鐵路軌道自動化設(shè)備進(jìn)行列車實時圖像狀態(tài)監(jiān)測，應(yīng)用于列車日常檢修。但由于車底部件結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對于關(guān)鍵螺栓故障的排查仍需人工判別，排查效率和可靠性極大地依賴于檢修人員的工作狀態(tài)，檢修質(zhì)量無法保持穩(wěn)定的水平，且難以評估。而目前，圖像識別技術(shù)

2、已廣泛運用于人臉識別、行人檢測和車輛檢測等領(lǐng)域，取得了一定成效，其對于機(jī)車運行故障圖像檢測的意義是可以預(yù)見的。本文基于結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)和圖像識別算法，針對HXD2C型貨車車底關(guān)鍵螺栓進(jìn)行了檢測算法的研究，實現(xiàn)了螺栓丟失故障識別系統(tǒng)功能，對于提高機(jī)車運行故障自動檢測水平具有指導(dǎo)參考的意義。
　　本文首先在調(diào)研圖像識別技術(shù)和螺栓故障檢測技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，對車底圖像進(jìn)行了圖像預(yù)處理算法研究，對兩類螺栓區(qū)域圖像進(jìn)行了定位算法

3、的研究和實現(xiàn)，為實現(xiàn)螺栓檢測算法制備了分類樣本庫。其次，本文重點研究了兩種基于圖像識別原理的螺栓檢測算法，分別是基于梯度直方圖(HOG)特征的支持向量機(jī)(SVM)螺栓檢測算法和基于Haar特征的Adaboost分類器螺栓檢測算法，并采用兩種算法實現(xiàn)了對鉤緩裝置擋板螺栓和心盤螺栓的檢測。最后，在對比分析兩類算法性能的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了螺栓丟失故障識別系統(tǒng)設(shè)計，并進(jìn)行了故障識別系統(tǒng)測試，結(jié)果表明:采用HOG-SVM螺栓檢測算法的螺栓丟失故障識別