一种基于支持向量机的钢轨裂纹缺陷的识别方法

本发明公开了一种基于支持向量机的钢轨裂纹缺陷的识别方法，包括：步骤1：通过实验得到钢轨裂纹检测信号，构建样本库；步骤2：对检测信号进行信号分析，计算出损伤特征值表征缺陷程度；步骤3：以特征向量为输入，建立SVM训练模型并通过迭代交叉验证确定SVM最优参数；步骤4：使用测试集测试模型，调整得到最佳的SVM模型；步骤5：将实际工程中检测到的钢轨信号送入训练好的SVM模型中，实现从检测信号与裂纹损伤程度的非线性关系到不同损伤等级的缺陷分类的映射，最终达到损伤程度的准确识别和分类。本发明重点在于提取信号的变化特征，不受限于复杂结构造成的复杂导波模态传播带来的影响，SVM在面对小样本时具有较好的性能与较高的识别率。