基于振动的超高速碰撞识别与定位

2022年第23卷第4期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2022年第23卷第4期 doi: 10.1631/FITEE.2000483

基于振动的超高速碰撞识别与定位

1成都工业学院计算机工程学院，中国成都市，611730；2杭州电子科技大学浙江省机器学习与健康国际合作基地，中国杭州市，310018；3杭州电子科技大学人工智能研究院，中国杭州市，310018

收稿日期： 2020-09-16 录用日期： 2022-04-20 发布日期： 2022-04-20

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摘要

超高速碰撞（HVI）振动源识别与定位在载人航天器防护、机床碰撞损伤检测与定位等领域有着广泛应用。本文研究了基于同步压缩变换（SST）和纹理颜色分布（TCD）的冲击图像HVI源识别和定位算法。提出基于SST和TCD图像特征融合的HVI图像表示方法。为实现更精确的检测和定位，通过关联和评估样本标签与特征维度之间的相似性，获得最优选择性特征OSSST+TCD。将常用的分类和回归模型通过投票和堆叠融合，实现最终的检测和定位。基于所采集的3种高速子弹撞击铝合金板产生的HVI数据，验证了所提算法的有效性。实验结果表明本文提出的HVI识别与定位算法具有更高精准度。最后基于传感器分布，提出一种精确的四圆质心定位算法用于HVI源坐标定位。

关键词

集成学习 ; 同步压缩变换 ; 灰度共生矩阵 ; 图像熵 ; 距离估计