【摘 要】
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超声波检测是输油管道在线内检测的重要方法之一,管道腐蚀使管道壁产生大量的突变界面,使超声检测回波信号复杂,其分类是一个高维分类问题。利用支持向量机在解决小样本、非
【机 构】
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北京石油化工学院自动化系,北京化工大学信息科学与技术学院
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超声波检测是输油管道在线内检测的重要方法之一,管道腐蚀使管道壁产生大量的突变界面,使超声检测回波信号复杂,其分类是一个高维分类问题。利用支持向量机在解决小样本、非线性、高维模式识别中特有的优势,直接采用表征超声回波形态的A扫描数据作为特征向量,将特征提取与模式分类统一进行,建立了管道腐蚀检测信号分类的二次规划优化模型,并利用优化函数求得该问题的最优解,根据最优解建立了用于回波信号分类判断的分类决策函数,实现管道腐蚀缺陷识别。实验表明基于支持向量机的管道腐蚀超声内检测信号分类识别方法可以分类识别管道腐蚀产生的突变界面和腐蚀裂纹。
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