【摘 要】
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超声波检测是输油管道在线内检测的重要方法之一,由于管道内部检测环境复杂,使超声检测回波信号识别困难,其分类是一个高维分类问题。利用支持向量机在解决小样本、非线性、
【机 构】
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北京石油化工学院自动化系,北京化工大学信息科学与技术学院
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超声波检测是输油管道在线内检测的重要方法之一,由于管道内部检测环境复杂,使超声检测回波信号识别困难,其分类是一个高维分类问题。利用支持向量机在解决小样本、非线性、高维模式识别中特有的优势,直接采用表征超声回波形态的A扫描数据作为特征向量,将特征提取与模式分类统一进行,建立了管道腐蚀超声检测回波信号分类决策函数,实现了管道腐蚀缺陷识别。实验结果表明,该方法可以正确地分类识别管道腐蚀产生的突变界面,基于支持向量机的管道腐蚀超声内检测信号分类识别方法是可行、有效的。
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