作者：殷华,朱洪涛,王志勇 单位：中南大学;中国铁道学会 出版：《铁道科学与工程学报》2017年第04期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCSTD2017040230 DOC编号：DOCCSTD2017040239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《激光传感器在机器人障碍物检测中的应用》PDF+DOC2016年第06期 王麟阁,陆正球,章晓敏 《钢轨轮廓测量基准对齐和重采样方法研究》PDF+DOC2018年第02期 占栋,景德炎,吴命利,于龙,刘兰 《激光传感器在喷雾靶标检测中的研究应用》PDF+DOC2017年第02期 沈跃,夏伟,刘慧,李宁 《激光测量点云数据补偿和位姿匹配的研究》PDF+DOC2020年第06期 王康,吕彦明,袁飞,刘东帅,杨华 《钢轨焊前断面廓形参数检测方法研究》PDF+DOC2018年第04期 谢雯,李存荣 《基于Gocator视觉传感器的轨头参数计算》PDF+DOC2018年第04期 刘旭,郑树彬,叶华平,安小雪 《既有GTC-80型钢轨探伤车自动对中系统升级改造》PDF+DOC2018年第06期 钟艳春,马运忠,李培,熊龙辉,杨冯军 《钢轨轨头断面激光检测系统的研制》PDF+DOC2006年第10期 郑箭锋,董敏强,傅勤毅 《激光测距在果树冠层三维重构中的应用》PDF+DOC2012年第07期 刘华,姚耀华 《回转窑筒体外轮廓激光测量系统的开发及应用》PDF+DOC2008年第03期 张云,王洪涛

    • 针对铁路工务中轨头轻微损伤检测存在成本高、效率低的问题，提出基于奇异值分解的快速检测方法。通过单个线激光传感器获取轨头数据，结合标准廓形特点及其损伤后所呈现出的奇异性，建立行数为4的Hankel矩阵并通过奇异值分解得到包含病害特征的分量，这些分量对原始数据中所存在的微小病害特征均有所放大，利于人工或自动方式辨识。数据仿真及实际线路测试表明：该方法能够快速、准确地从所获取的轨头数据中发现微小病害，适合工程应用。

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