【摘 要】
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脉冲涡流检测是一种广泛应用的无损检测技术,是近年来的研究热点。本文对脉冲涡流检测的一种新型数据处理方法进行研究,为增强脉冲涡流检测技术的智能化水平提供理论依据。首
【机 构】
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同济大学中德学院电子信息系,同济大学电子与信息工程学院,东华大学机械工程学院
【基金项目】
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国家863项目（2007AA0955）, 同济大学青年优秀人才计划项目（2008KJ058）
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脉冲涡流检测是一种广泛应用的无损检测技术,是近年来的研究热点。本文对脉冲涡流检测的一种新型数据处理方法进行研究,为增强脉冲涡流检测技术的智能化水平提供理论依据。首先以感应信号分析为基础,分析了二阶系统拟合方法应用于脉冲涡流检测数据处理的合理性;然后对广义回归神经网络用于模式识别的优势进行分析,并应用该方法对脉冲涡流感应的模型参数进行分类,从而对被测导体进行材质鉴别及量化特征的识别分析;最后,通过实验验证了该＂二阶系统拟合-基于GRNN的模式识别＂方法的有效性并分析存在的问题,同时也指出了有待进一步深化研究
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