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一种基于神经网络的钢轨损伤检测方法
| 专利名称： | 一种基于神经网络的钢轨损伤检测方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的钢轨损伤检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：建立钢轨损伤波形数据库；步骤2：建立BP神经网络，并对BP神经网络进行参数训练；步骤3：在钢轨上安装超声导波信号系统；步骤4：步骤3所安装的超声导波信号系统产生超声导波信号，超声导波信号经过处理后得到与损伤波形对应的的超声导波信号；步骤5：将步骤4得到的超声导波信号转换为离散的超声导波信号；步骤6：将步骤5得到的离散的超声导波信号送入步骤2训练完成的BP神经网络，得到输出结果，并根据输出结果进行钢轨损伤判断。本发明大大提高钢轨损伤检出效率、检测准确性和检测可靠性。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 陕西;61 |
| 申请人： | 西安理工大学 |
| 发明人： | 杨媛;张毅 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810607284.9 |
| 公开号： | CN108956787A |
| 代理机构： | 西安弘理专利事务所 61214 |
| 代理人： | 谈耀文 |
| 分类号： | G01N29/44(2006.01)I;G01N29/04(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N29;G01N29/44;G01N29/04 |
| 申请人地址： | 710048 陕西省西安市金花南路5号 |
| 主权项： | 1.一种基于神经网络的钢轨损伤检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：采集多种轨道损伤对应的波形数据，并将所述波形数据进行存储，形成钢轨损伤波形数据库；步骤2：建立初始BP神经网络，并利用钢轨损伤波形数据库的波形数据对BP神经网络进行参数训练，得到成熟BP神经网络；步骤3：将所述钢轨损伤波形数据库和成熟BP神经网络导入超声导波信号系统，并将超声导波信号系统安装在待测钢轨上；步骤4：采用所述超声导波信号系统对待测钢轨进行检测，产生超声导波信号，所述超声导波信号经过处理后与波形数据进行匹配，提取该匹配波形数据；步骤5：对匹配波形数据进行离散处理，获得离散波形数据；步骤6：将离散波形数据送入成熟BP神经网络，得到输出结果，并根据输出结果进行钢轨损伤判断。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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