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位置：标准分享网>无损检测论文>小波神经网络的数据压缩技术在超声自动探伤系统中的应用
小波神经网络的数据压缩技术在超声自动探伤系统中的应用

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2007-03-15

  • 授权方式：

    共享学习

  • 资料格式：

    PDF

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    http://www.ndt88.com

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资料简介

为了实现对大型回转体零件内部缺陷的检测与识别，研制了超声波自动检测系统。系统主要完成超声信号的采集和处理、数据的实时存储、缺陷的在线分析与识别等功能。要实现缺陷的在线检测与识别，必然需要大量的原始数据，为了减少数据的存储量，通过小波神经网络提取相应的权重因子，构成小波基的尺度参数和与之对应的平移参数，实现缺陷有用信息的压缩；在缺陷数据重构中，利用上述特性参数并结合信号的特征值，对信号进行拟合。解决了缺陷检测现场大量数据的保存问题，为缺陷的进一步识别提供了基础。

所属栏目

科研成果与学术交流四川省科研生产协作项目资助(06H020)

收稿日期

2007/3/15

作者单位

赵秀粉:四川大学 制造科学与工程学院，成都 610065
殷国富:四川大学 制造科学与工程学院，成都 610065
苏真伟:四川大学 制造科学与工程学院，成都 610065
王应国:四川大学 制造科学与工程学院，成都 610065
马 杰:四川大学 制造科学与工程学院，成都 610065

备注

赵秀粉(1977-)，女，博士研究生。研究方向为超声检测和缺陷自动识别等。

引用该论文:

ZHAO Xiu-fen,YIN Guo-fu,SU Zhen-wei,WANG Ying-guo,MA Jie.The Application of Wavelet Neural Network in Data Compression of Automatic Ultrasonic Testing System[J].Nondestructive Testing,2007,29(12):716～719
赵秀粉,殷国富,苏真伟,王应国,马 杰.小波神经网络的数据压缩技术在超声自动探伤系统中的应用[J].无损检测,2007,29(12):716～719


被引情况:

【1】

兰贤辉,彭常户,范志山,李会武, "钛合金小棒材超声波检测缺陷漏检原因",无损检测 37, 67-68(2015)
参考文献

【1】

Abdulhamit Subasi, Ahmet Alkan, Etem Koklukaya, et al. Wavelet neural network classification of EEG signals by using AR model with MLE preprocessing[J]. Neural Network,2005,(18):985-997.

【2】

康中尉，罗飞路，潘孟春，等.小波神经网络在缺陷数据压缩和信号重构中的应用[J].无损检测,2005,27(12):632-636.

【3】

将 鹏，黄清波，尚群立，等.基于小波网络的数据压缩方法研究[J].仪器仪表学报,2005,26(12):1244.

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【关键词】 超声波检测 小波神经网络 数据压缩 数据重构  赵秀粉 殷国富 苏真伟 王应国 马 杰

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