基于差异检测算法的重载机车关键部件故障识别研究

针对重载机车牵引吨位重、运行速度快、运行环境恶劣、故障识别困难等,设计了一种基于机器视觉和深度学习的差异检测算法,利用卷积神经网络(CNNs)进行特征提取和分类识别,实现对机车关键部件潜在故障的快速准确识别,并针对螺栓检测等小目标检测进行优化。实验表明,与传统检测手段相比,该算法在检测速度、准确率和鲁棒性上展现出显著优势,能够有效提升重载机车检测的自动化水平,降低人为因素导致的误判风险。