Алгоритмы обнаружения нерегулярных фрагментов сигналов от датчиков магнитного вагона-дефектоскопа

  • Автор:
  • Специальность ВАК РФ: 05.12.01
  • Научная степень: Кандидатская
  • Год защиты: 2000
  • Место защиты: Таганрог
  • Количество страниц: 169 с. : ил.
  • Стоимость: 300 руб.
Титульный лист Алгоритмы обнаружения нерегулярных фрагментов сигналов от датчиков магнитного вагона-дефектоскопа
Оглавление Алгоритмы обнаружения нерегулярных фрагментов сигналов от датчиков магнитного вагона-дефектоскопа
Содержание Алгоритмы обнаружения нерегулярных фрагментов сигналов от датчиков магнитного вагона-дефектоскопа
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ СИГНАЛОВ, ЗАПИСАННЫХ РЕГИСТРИРУЮЩЕЙ АППАРАТУРОЙ МАГНИТНОГО ВАГОНА-ДЕФЕКТОСКОПА
1.1. Общая постановка и структура решения задачи распознавания образов сигнала магнитного вагона-дефектоскопа
1.2.Дефекты рельсов, обнаруживаемые магнитным вагоном-дефектоскопом
1.3. Назначение и принцип работы магнитного вагона дефектоскопа
1.4. Априорная информация о факторах, влияющих на изменение формы образов регулярной и нерегулярной структуры дефектограммы
1.5. Визуальный анализ образов регулярной и нерегулярной структуры дефектограммы

1.6. Запись, хранение и визуализация дефектограмм с помощью системы ЭДГ-2А
1.7. Аналоги системы ЭДГ-2А
Выводы:
2. АНАЛИЗ ПРИЗНАКОВ И СИНТЕЗ ПРАВИЛ КЛАССИФИКАЦИИ ОБРАЗОВ СИГНАЛА
2.1. Экспериментальные данные
2.2. Структура экспериментальных данных
2.3. Спектральный анализ экспериментальных данных
2.4. Размерность пространства признаков образов сигнала
2.5. Плотность вероятности распределения параметра образа сигнала
2.6. Кластерный анализ образов сигнала из множества
2.7. Кластеризация образов множества Сг и П
2.8. Формирование области значений вектора параметров
дефекта типа ЗОГ
2.9. Параметры распределения регулярных образов сигнала
2.10. Амплитудные признаки образов сигнала
2.11. Решающее правило
Выводы:
3. МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ НЕРЕГУЛЯРНЫХ ОБРАЗОВ СИГНАЛА
3.1. Структура алгоритма обнаружения нерегулярных образов сигнала
3.2. Анализ оценок параметров нормальных распределений множеств образов сигнала, полученных методами кластерного анализа
3.2. Метод сокращения размерности вектора признаков образов сигнала

3.3. Визуально-аналитический метод коррекции оценок элементов ковариационной матрицы и вектора средних значений
3.4. Метод проекций
Выводы:
4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИСПЫТАНИЯ АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ НЕРЕГУЛЯРНЫХ ОБРАЗОВ СИГНАЛА
4.1.Статистические испытания обнаружения образа накладки
4.2. Статистические испытания алгоритма обнаружения образов множеств Ши 2)2 и Суи27
4.3. Устройство обнаружения нерегулярных образов сигнала
4.4. Программное обеспечение проекта
Выводы:
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Приложение 1.1. Классификация дефектов рельсов Структура кодового обозначения дефектов рельсов
Приложение 2.1. Текст подпрограммы расчета спектральных коэффициентов ряда Фурье
Приложение 2.2 Библиотека образов дефектов типа 21, вошедших во множество D1
Приложение 2.3 Текст подпрограммы, выполняющий кластерный анализ.

Приложение 3.1 Подпрограмма расчета собственных чисел и векторов матрицы
Приложение 4.1 Определения классов данных, используемых в программном обеспечении
Приложение 4.2 Параметры 13-мерных нормальных распределений различных классов образов дефектограммы

сигнала представляет собой последовательность образов подкладки, а все остальные образы дефектограммы представляют собой отрицательные или положительные выбросы сигнала относительно среднего уровня.
Средний уровень
Оператор может расшифровывать дефектограммы магнитного вагона-дефектоскопа только потому, что при определённых условиях контроля сигналы от дефектов могут приобретать характерные признаки формы, позволяющие визуально отличить их от сигналов, вызванных неопасными поверхностными повреждениями. Существенную роль в точности и достоверности оценки объектов дефектограммы играет величина отклонения сигнала от среднего уровня (относительная амплитуда сигнала). Так, чем больше относительная амплитуда сигналов, тем ярче в них проявляются признаки, характерные для данного типа образа объекта на дефектограмме. С уменьшением величины сигналов эти различия начинают сглаживаться и при относительной амплитуде, близкой к единице (сигналы сравнимы с фоном), однозначное разделение сигналов от дефектов и неопасных поверхностных повреждений по признаку формы становиться практически невозможным.

Рекомендуемые диссертации данного раздела