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位置：标准分享网>无损检测论文>基于PCA和SVM的铬层裂纹声发射识别方法
基于PCA和SVM的铬层裂纹声发射识别方法

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2013-04-01

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资料简介

针对采用幅值、能量等统计特征参数分类识别声发射(AE)信号时存在的信息冗余问题，提出利用主成分分析(PCA)方法减少信息冗余，提取AE信号统计特征。设计了钢板表面铬层裂纹试验，对统计特征参数进行主成分分析，提取了两个主成分。设计了支持向量机(SVM)分类器，以主成分为输入向量，分类识别铬层裂纹AE信号。验证了主成分可以有效表征AE信号统计特征，减少了信息冗余，提高了分类效率及准确率。

所属栏目

科研成果与学术交流国家自然科学基金资助项目(51175401)

收稿日期

2013/4/1

作者单位

李力:三峡大学 水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室，宜昌443002
李骥:三峡大学 水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室，宜昌443002

备注

李力(1964-)，女，教授，主要从事无损检测研究。

引用该论文:

LI Li,LI Ji.Cracking Acoustic Emission Identification Method based on PCA and SVM[J].Nondestructive Testing,2014,36(2):1～4
李力,李骥.基于PCA和SVM的铬层裂纹声发射识别方法[J].无损检测,2014,36(2):1～4


参考文献

【1】

杨班权.涂层断裂韧性的声发射辅助拉伸测量方法［J］.兵工学报,2008,29(4):420-424.

【2】

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【3】

杨明纬，耿荣生.声发射检测［M］.北京：机械工业出版社，2005.

【4】

邵永波，裴珍，朱祖铭，等. 基于声发射技术的钢丝绳断丝模式识别［J］.应用声学,1999,18(1):1-5.

【5】

钟建强，柳颖，杨娟，等.利用声发射技术检测储罐的腐蚀损伤状态［J］.无损检测,2011,33(11):24-28.

【6】

巴克豪斯.多元统计方法［M］.上海：格致出版社,2009.

【7】

LI Li, LI Ji, CHEN Bao-jia. Wavelet packet and support vector machine for engine fault diagnosis［J］. Advanced Materials Research,2011(230-232):1-6.

【8】

王东，吴湘滨.利用粒子群算法优化SVM分类器的超参数［J］.计算机应用,2008,28(1):134-139.

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【关键词】 声发射 统计特征参数 主成分分析(PCA) 支持向量机(SVM) 识别  李力 李骥

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