【摘 要】
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考虑超声回波信号不同参数对某一具体缺陷类别的不同重要性,在超声检测缺陷信号特征提取的基础上,提出采用主分量分析法对其分析。分析结论取代传统的直接把缺陷特征向量分类
【机 构】
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新疆独山子克拉玛依职业技术学院电子与电气工程系,成都信息工程学院控制工程系
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考虑超声回波信号不同参数对某一具体缺陷类别的不同重要性,在超声检测缺陷信号特征提取的基础上,提出采用主分量分析法对其分析。分析结论取代传统的直接把缺陷特征向量分类器作为输入的方法,避免冗余特征对缺陷类别识别的影响。将锻件中三类常见缺陷的特征向量分别进行主分量分析,并通过利用BP神经网络的泛化性能分别构建了分类器。利用DS证据理论对神经网络的输出进行融合识别。通过现场采集的超声探伤信号,对提出的分析方法进行验证,缺陷类别的识别率有较大提高,说明了该方法的有效性。
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