[发明专利]一种基于图域特征和DS证据理论融合的钢轨裂纹识别方法

权利要求书

1.一种基于图域特征和DS证据理论融合的钢轨裂纹识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)对不同通道不同方向的漏磁信号进行图域特征的提取，将提取的9个图域特征作为SVM的输入特征向量；具体包括如下步骤：

(11)将时域漏磁信号经路图转换得到对应的图信号，二者之间的对应关系为：时域漏磁信号的采样点对应路图的顶点，时域漏磁信号采样点的信号值对应路图顶点的信号值；

(12)对步骤(11)中得到的路图信号按照式(1)构建对应的邻接矩阵W，式(2)构建度矩阵D，式(3)得到拉普拉斯矩阵L；

式中t为热核宽度系数，在此方法中取为1，x_i与x_j分别表示路图信号在顶点i和j上的信号值，W_ij表示顶点i和j之间的权值，顶点i和j之间有连接则用式(1)计算，无连接则为0；

d_i＝∑_j≠iW_ij   (2)

度矩阵D只在对角线上存在元素，对角线上的值为d_i，用来衡量与i连接的顶点的权重和，其中i∈(1,2,…N)，N为路图信号顶点个数；

L＝D-W   (3)

由路图的定义可知，对于一个采样点数为N的漏磁信号，上述的拉普拉斯矩阵L为N*N的实对称矩阵；

(13)对步骤(12)得到的L进行标准正交分解，得到其特征值和特征，将特征值按降序排列，得到排序后的特征值记为拉普拉斯谱ζ(L)＝{λ₀,λ₁,λ₂…λ_N-1}，其中λ_i为矩阵L的特征值；

(14)以上步骤完成后，利用图谱理论构造图域特征：拉普拉斯算子||f||_L：用来衡量图信号内部结构的平滑性的关键指标，定义如下：

式中：f为时域电磁信号；

(15)拉普拉斯能量LE：从图域的角度衡量信号的能量的指标，与图中顶点个数和边的条数有关，其定义如下：

式中M和N分别为路图中边和顶点个数，就方法中的路图定义方式下满足M＝N-1；

(16)拟拉普拉斯算子能量LEL:与拉普拉斯能量定义类似，表示图的能量指标，其定义如下：

(17)拉普拉斯谱中最大的五个特征值：将拉普拉斯谱看图信号的“频率”，选前5个最大的“频率”λ₀λ₁λ₂λ₃λ₄作为漏磁信号的5个特征；

(18)第二小特征值：拉普拉斯谱包含了丰富的信息，选第二小特征值λ_N-2作为1个特征；

(19)将上述步骤中提取的9个图域特征整合作为一个漏磁信号的图域特征向量，表示如下：F＝[λ₀,λ₁,λ₂,λ₃,λ₄,λ_N-2,||f||_L,LE,LEL]；

(2)按步骤(1)提取不同通道不同方向的漏磁信号的训练样本特征向量，分别训练不同通道不同方向漏磁信号对应的SVM分类器；

(3)对于未知类别的钢轨裂纹，将其对应的不同通道不同方向的漏磁信号按照步骤(1)提取测试样本特征向量，分别送入步骤(2)中对应通道对应方向的训练好的SVM分类器中，得到该钢轨裂纹在不同SVM分类器下属于不同类别的后验概率值；

(4)利用步骤(3)中基于不同通道不同方向漏磁信号得到的该裂纹属于不同种类裂纹的后验概率，将其后验概率作为该裂纹的基本概率赋值BPA；具体为：利用步骤(3)得到的该裂纹在x方向不同通道的后验概率矩阵P_ij作为DS证据理论的基本概率分类函数BPA，将其记为：

式中各参数的意义同(7)中所述，对上述MASS_x(x)利用经典证据融合规则按式(9)对其进行融合，得到x方向n个通道上的融合后的mass_x；

式(9)表明：n个mass函数m₁,m₂,…m_n对于假设A的结果：等于n个主体的假设中，所有相交为A的假设的mass函数值得乘积和，再除以一个归一化系数1-K，式中K为证据之间的冲突，冲突系数K越大，表明证据体提供的信息越矛盾，K计算方式如下：

(5)利用步骤(4)中得到的BPA，利用经典的DS证据理论的融合规则，就同一个裂纹同一方向不同通道上的BPA进行融合，得到同方向不同通道上融合结果BPA；

(6)利用步骤(5)中得到不同方向上BPA，仍采用经典的DS证据理论的融合规则，将不同方向的BPA融合得到最终的BPA；

(7)利用步骤(6)中得到同一个裂纹在不同通道不同方向的最终的BPA，是一个行向量，采用简单投票法，BPA最大值所在的列为测试样本的标签。