【摘 要】
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利用基于小波能量系数的BP神经网络方法对管道焊缝和管道凹槽进行分类识别。建立了导波检测系统,采集了管道凹槽缺陷和焊缝的多组检测信号样本,从信号样本中提取出小波能量系
【机 构】
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江苏大学机械工程学院,江苏省特种设备安全监督检验研究院镇江分院
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利用基于小波能量系数的BP神经网络方法对管道焊缝和管道凹槽进行分类识别。建立了导波检测系统,采集了管道凹槽缺陷和焊缝的多组检测信号样本,从信号样本中提取出小波能量系数,并将小波能量系数应用于BP神经网络的训练与识别。结果表明,该方法对管道缺陷的识别准确率较高,且识别效果稳定,在随机抽取信号样本进行的5次试验中,对焊缝和凹槽的最低识别准确率分别为92%和98%,最高识别准确率均为100%。
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