论文摘要
在超声检测中,对缺陷进行定性分析是无损检测与评价的关键内容。本研究提出一种对缺陷类型进行分类的检测方法,通过对不同类型的缺陷波信号进行特征量提取,实现对缺陷的类型识别。首先使用空气耦合超声检测系统采集无缺陷信号与3种不同类型的缺陷波信号,提取信号的时域无量纲参数和小波包能量系数组成多维特征向量;然后使用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对多维特征向量进行降维处理得到特征融合量;最后输入BP神经网络系统进行缺陷类型的分类,并与未经过PCA处理的测试结果进行对比分析。实验结果证明,经过PCA处理的测试结果准确率更高,测试时间更短。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 万陶磊,常俊杰,曾雪峰,钟海鹰,陈志恒
关键词: 缺陷分类,小波包,特征量融合,神经网络
来源: 失效分析与预防 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺
单位: 无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学),日本探头株式会社
基金: 国家自然科学基金(11464030)
分类号: TG115.285
页码: 141-146
总页数: 6
文件大小: 1124K
下载量: 118
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