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位置：标准分享网>无损检测论文>小波变换和神经网络在漏磁缺陷信号识别中的应用
小波变换和神经网络在漏磁缺陷信号识别中的应用

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2006-04-04

  • 授权方式：

    共享学习

  • 资料格式：

    PDF

  • 软件等级：

  • 官方主页：

    http://www.ndt88.com

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资料简介

利用小波变换和RBF(Radius Basis Function)神经网络技术对漏磁检测系统中的缺陷信号进行分类。重点设计了试验系统，采集了四种缺陷信号，首先应用小波变换提取信号特征值，然后利用RBF神经网络训练，采用模糊聚类算法寻找基函数的中心，使缺陷的定性分类获得了很高的准确率。试验获得了较好的缺陷分类效果。

所属栏目

试验研究国家科技部科研院社会公益研究资金项目(Z00-G03)

收稿日期

2006/4/4

作者单位

胡浪涛:合肥工业大学 计算机与信息学院，合肥 230009
何辅云:合肥工业大学 计算机与信息学院，合肥 230009
查君君:合肥工业大学 计算机与信息学院，合肥 230009

备注

胡浪涛(1982-)，男，硕士研究生，从事信号检测与处理研究工作。

引用该论文:

HU Lang-tao,HE Fu-yun,CHA Jun-jun.Application of Wavelet Transformation and Neural Network to Magnetic Flux Leakage Signal Classification[J].Nondestructive Testing,2007,29(4):197～199
胡浪涛,何辅云,查君君.小波变换和神经网络在漏磁缺陷信号识别中的应用[J].无损检测,2007,29(4):197～199


参考文献

【1】

Hwang K, Mandayam S. Application of wavelet basis function neural networks to NDE[J]. IEEE,1997, 0-7803-3636-4197,1420-1423.

【2】

Jun-You1 Lee. Hierarchical rule based classification of MFL signals obtained from atural gas pipeline inspection[J]. IEEE,2000, 0-7695-06 19-4/00, 71-76.

【3】

何辅云.石油管道的高速检测与缺陷识别[J].无损检测,2000,22(5):206-208.

【4】

吴 淼，张海燕.超声检测缺陷分类的小波分析与神经网络方法[J].中国矿业大学学报,2000,29(3):239.

【5】

高 隽.人工神经网络原理及仿真实例[M].北京：机械工业出版社,2003:55-63.

【6】

边肇祺.模式识别[M].北京：清华大学出版社,1999:280-281.

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【关键词】 漏磁检测 小波分析 模糊聚类 神经网络  胡浪涛 何辅云 查君君

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