【摘 要】
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该文针对现场压力容器声发射检测的实际情况,选择以声发射信号特征参量为研究对象,开展用人工神经网络(ANN)信号处理技术对声发射信号进行有效性识别的实验室研究.为了解决AN
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该文针对现场压力容器声发射检测的实际情况,选择以声发射信号特征参量为研究对象,开展用人工神经网络(ANN)信号处理技术对声发射信号进行有效性识别的实验室研究.为了解决ANN分析过程中典型训练、测试数据获取这一难题,该文通过钢板模拟声源实验及球形实验容器爆破实验获取典型实验数据,采用转换、过滤、规范化处理等数据预处理方法对实验数据进行处理,以获取多组符合ANN分析要求的典型训练、测试数据.该文提出采用前馈多层误差反传网络(BP)及自适应共振网络(SRT2)两种网络,对所得典型实验数据进行有效性分析.通过对处理结果的分析,最终确定用改进的多层前向误差反传网络(BP)对声发射信号进行定量化有效性识别新方法,该方法能够很好地区分出声发射实验数据中的有效信号.
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