Es wird eine Pilotstudie für ein Prüfsystem von Eisenbahnschienen auf kritische Querfehler und Fehler, die unter 20 und 40 Grad zur Längsachse der Schienen geneigt sind, im Schienenkopf vorgestellt. Diese Modellfehler sind in verschiedenen Anteilen des Schienenkopfquerschnitts (von 1/4 bis 4/4) erzeugt worden, so dass insgesamt 12 Modellfehler vorlagen. Es wurde mit geführten Wellen gearbeitet, deren Reflexionskoeffizient infolge des Fehlers mittels Waveletanalyse spektral analysiert wurde. Zur Auswertung diente ein geführtes Lernsystem auf der Grundlage der relativ neu hier angewandten statistischen Lerntheorie (SLT). Dabei ist der Kern die unterstützende Vektorbearbeitung (SVM). In der Lernphase wird eine Anweisung gegeben, welche Daten bei der Auswertung für eine Klassifizierung wesentlich sind. Dazu dient ein mehrdimensionaler Vektorraum mit algebraischen Operationen. Speziell werden die Unsicherheiten an den Klassenrändern betrachtet. Schließlich erfolgt eine Applikation des intelligenten Systems im Rahmen einer Zuverlässigkeitsbetrachtung von insgesamt sieben Klassen von Schienenfehlern auf der Basis der genannten 12 Modellfehler. Das Training des Systems wurde an separaten Frequenzbereichen von 10 bis 40 kHz und über den ganzen Bereich vorgenommen. Die Zahl der Falschanzeigen wird bei Nutzung des gesamten Frequenzbereichs verringert. Je größer die Zahl der Daten der Frequenzspektren ist, um so besser ist das Ergebnis. (Tietz, H.-D.)
Automatic defect classification in long-range ultrasonic rail inspection using a support vector machine-based 'smart system'
Automatische Fehlerklassifizierung bei der Großbereichs-Schienenprüfung mittels eines durch Vektorbearbeitung gestützten 'intelligenten Systems'
Insight ; 46 , 6 ; 331-337
2004
7 Seiten, 9 Bilder, 2 Tabellen, 11 Quellen
Aufsatz (Zeitschrift)
Englisch
Smart system for long range ultrasonic defect detection of railroad rails
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