【摘 要】
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针对金属管道腐蚀问题,提出了一种基于支持向量机(Support vector machine,SVM)与粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)相结合的管道腐蚀缺陷的分类方法。对预处理后
【机 构】
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西南石油大学机电工程学院,成都工业学院机械工程学院
【基金项目】
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四川省科技支撑项目（2017FZ0033）;成都市技术创新研发项目（2018-YF05-00201-GX）;西南石油大学国家重点实验室项目（PLN201828）
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针对金属管道腐蚀问题,提出了一种基于支持向量机(Support vector machine,SVM)与粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)相结合的管道腐蚀缺陷的分类方法。对预处理后的超声缺陷信号进行经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD),提取相应的时域无量纲参数作为特征向量;建立SVM缺陷分类模型,并采用PSO算法优化SVM参数,提高模型的缺陷分类准确率。实验证明,该方法建立的模型针对不同深度的超声缺陷信号的识别率达到87
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