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《中国科学院研究生院(武汉物理与数学研究所)》 2005年
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粗晶材料超声检测信号的小波神经网络处理研究

宋玉玲  
【摘要】: 在利用超声对有限尺寸粗晶材料样品或工件进行检测时,除缺陷波、底波和晶粒散射波外还存在边界多次反射和发收声电串混等干扰杂波。本文首先对这些杂波的产生原因及避免方法进行了实验研究。然后对晶粒散射波主要特征:最早到达时间;传播过程中的频谱特性;以及最大值出现位置进行了实验验证。其中,用脉冲频谱合成方法,计算了发-收复合声场声轴上声压分布,据此对最大值的出现位置提出了一个新的物理解释。另外,用短时傅立叶变换仔细分析了声波传播过程中晶粒散射波的频谱特性。获得了一些有用结果。 为了最大限度地降低晶粒散射波对有用信号的严重干扰,提高接收信号的信噪比,本文利用小波神经网络能够自适应降低噪声的特点,对超声检测信号进行了降噪处理。在训练小波神经网络时,采用了gauss母小波和改进的梯度下降算法,并与采用不同小波基及普通梯度下降算法训练结果相比较。该网络有一个动态的学习律,它随误差变化而调整。结果表明:小波神经网络应用于粗晶材料超声检测信号的消噪时,能够达到较理想的消噪效果;采用改进的梯度下降算法,训练速度快,网络训练21次后完成,误差达到0.001177;能有效地避免局部最小值的出现。这些特点对进一步识别有用信号、判断缺陷及实现检测的实时处理具有重要的意义。
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(武汉物理与数学研究所)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:O426

【引证文献】
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1 王敬钊;双晶探头声场特性及其在CCASS检测中的应用[D];大连理工大学;2012年
【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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1 衣晓峰 庄磊;骨超声检测骨密度变化[N];健康报;2004年
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6 金瑜;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2008年
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8 张秀峰;基于时频分析的粗晶材料超声检测技术与系统[D];清华大学;2005年
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1 宋玉玲;粗晶材料超声检测信号的小波神经网络处理研究[D];中国科学院研究生院(武汉物理与数学研究所);2005年
2 袁月春;基于模糊小波神经网络的多辊热连轧产品质量控制[D];山西师范大学;2010年
3 朱美龙;小波神经网络在遥感溢油图像去噪中的应用[D];大连海事大学;2011年
4 李凤鸣;基于小波神经网络的柴油机燃油系统故障诊断的设计与实现[D];山东大学;2010年
5 宋红梅;基于QPSO优化小波神经网络的信息安全风险评估方法研究[D];河北师范大学;2011年
6 王力求;曲面复合材料构件超声检测控制系统研究[D];浙江大学;2010年
7 周桂珍;基于小波神经网络的异步电机故障诊断[D];湘潭大学;2010年
8 康勇;基于PC/104的超声探伤系统研究[D];天津大学;2004年
9 莫慧芳;基于LabVIEW的小波神经网络在电机声频故障诊断中的应用研究[D];广东工业大学;2005年
10 员世芬;小波神经网络理论的研究及其在加热炉钢坯温度预报中的应用[D];太原理工大学;2005年
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