【摘 要】
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针对焊缝超声检测中缺陷难以准确定性这一问题,该文就超声回波信号降噪方法、缺陷信号特征提取方法以及缺陷智能识别方法等进行了深入研究.在制作、收集了一定量的焊缝试样的
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针对焊缝超声检测中缺陷难以准确定性这一问题,该文就超声回波信号降噪方法、缺陷信号特征提取方法以及缺陷智能识别方法等进行了深入研究.在制作、收集了一定量的焊缝试样的基础上,进行了探伤试验和缺陷回波信号采集;采用中值滤波和小波包降噪方法对采样信号进行了降噪处理;提出了一种小波包分解最佳子空间熵值和特征提取方法,并基于类别可分性判据对其作了评价;基于MATLAB建立了BP、RBF、LVQ和GA—BP四种用于焊缝缺陷智能识别的网络模型.试验结果表明:该文采用的降噪方法具有良好的降噪效果;小波包分解最佳子空间熵值和特征提取方法十分有效;所建立的神经网络分类器用于焊缝缺陷分类效果良好.最后,初步建立了一个基于MATLAB的超声波探伤缺陷智能识别系统.
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