主成分分析在飞机多层结构层间腐蚀脉冲涡流检测中的应用

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在飞机多层铆接结构层间腐蚀缺陷的脉冲涡流检测中,需要识别提离效应造成的干扰信号和缺陷信号,同时也需要判断缺陷深度。制作了模拟飞机多层铆接金属结构的试样,对不同深度和大小的腐蚀缺陷进行了检测。采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法对实验数据进行处理,并提取前3个主成分进行分析。结果表明:应用PCA方法,可以将纯提离信号与带层间腐蚀缺陷的信号显著区别开来,可以将不带提离时的纯腐蚀信号的深度识别出;将PCA提取的主成分应用K-means算法进行聚类,可以将纯提离信号与纯腐蚀信号和腐蚀提离混合信号区别开来。而对于带提离的腐蚀,试验发现其PCA分布与不同深度的纯腐蚀出现混淆,因而不能准确识别这两种信号。
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