【摘 要】
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针对工业生产中提高磁瓦内部缺陷检测效率、降低误检率和漏检率的实际需求,提出一种小波包变换(wavelet packet transform,WPT)结合人工神经网络(artificial neural network,
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目(2014GZX0001,2014Z0119)
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针对工业生产中提高磁瓦内部缺陷检测效率、降低误检率和漏检率的实际需求,提出一种小波包变换(wavelet packet transform,WPT)结合人工神经网络(artificial neural network,ANN)的磁瓦内部缺陷检测方法。通过采集合格和缺陷磁瓦撞击金属块产生的声音信号,用小波包分解与重构,筛选并提取特定频段信号的能量作为特征信息,输入BP神经网络并训练,使BP网络具有磁瓦内部缺陷检测的功能,试验证明该方法准确率达到98%以上。结果表明:小波包-神经网络方法(WPT-ANN)检测速度快、可靠性高、适应性强,为高效、准确地进行磁瓦内部缺陷检测提供有效的技术手段。
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