多传感器特征决策融合的钢轨裂纹识别方法
来源：电子测量技术杂志2017年第11期北京时间：
作者：杜晨琛
单位：南京航空航天大学自动化学院 南京 211100
摘要：随着高速铁路的快速发展，钢轨裂纹的有效检测对于铁路安全运行具有重要的意义。针对基于漏磁信号的钢轨裂纹识别问题，采用多传感器特征决策融合技术，在对漏磁信号进行了时域和频域的多特征提取与融合的基础上，同时对多传感器信号进行决策融合，设计了一种基于支持向量机(SVM)的多传感器信息融合分类器。利用人工裂纹的实测漏磁信号进行实验，相比于提取单一特征和利用单一传感器信号进行识别，提出的方法取得了更好裂纹识别效果，平均识别率达到98%。
关键词：漏磁信号;多传感器;特征决策融合;钢轨裂纹识别
