【摘 要】
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该文在对超声检测技术探伤原理和缺陷“三定”原理分析的基础上,针对缺陷难以准确定性问题,重点研究了缺陷信号处理方法和缺陷智能识别技术.利用数字滤波技术和小波包降噪技
【出 处】
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中国矿业大学(北京) 中国矿业大学
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该文在对超声检测技术探伤原理和缺陷“三定”原理分析的基础上,针对缺陷难以准确定性问题,重点研究了缺陷信号处理方法和缺陷智能识别技术.利用数字滤波技术和小波包降噪技术对获取的缺陷回波信号进行预处理,在信号降噪方面收到了很好的效果.通过对信号进行小波包变换把信号分解到不同的频带上,该文研究了以选取频带的能量作为缺陷信号特征值的方法,该方法基于距离的类别可分性判据和最后的神经网络缺陷分类实验证明效果良好.该文同时还提出了“拟合动态包络法”来提取缺陷信号的特征值,最后实验结果表明该方法可行.在此基础上,把信号处理技术与模式识别技术结合起来,研究了缺陷智能分类方法.最后采用遗传算法优化神经网络性能,结合LVQ神经网络并提出神经网络融合技术对缺陷进行判断识别以提高缺陷定性的准确率.
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