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《国防科学技术大学》 2011年
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超声无损检测缺陷识别方法研究

阮晴  
【摘要】:作为五大无损检测手段之一,超声无损检测在工业领域得到了广泛的应用。本文结合小波包变换(WPT)和经验模式分解(EMD)分析非平稳信号的优势,基于类内类间平均距离的特征评估方法在选取敏感特征方面的优越性,径向基神经网络(RBF)分类能力强的优点以及D-S证据理论处理不完全信息的灵活性,提出了一种超声检测缺陷自动识别方法。在对超声无损检测相关技术的发展和应用现状进行概述的基础上,本文的主要工作和创新如下: 首先,介绍了超声检测系统的总体设计,硬件部分重点介绍了多通道超声波探伤系统的硬件电路,另外还包括超声探头及其耦合剂、缺陷试块等。上位机在接收到采集的信号后,通过系统的软件部分实现后续处理。 其次,实现了超声检测信号的特征提取和特征评估:明确了将WPT和EMD综合应用于超声检测信号分析的意义,分别采用WPT和EMD对超声检测信号进行分解。提取各分解信号和原始信号的6个时域无量纲参数,组成独立的联合特征组1、2和3。引入基于类内类间平均距离的特征评估法,计算每个特征的评估因子,并根据评估因子的大小以及在神经网络中的分类效果选取敏感特征组1、2和3,作为分类器的输入。实验结论表明,WPT和EMD能充分提取出信号的特征,同时也包含了无用特征。而特征评估有效的从联合特征中评选出敏感特征,克服了人为选择特征的盲目性,减小了神经网络的规模和训练量,使其分类准确性和检测效率得到有效保证。 再次,引入RBF神经网络,实现了缺陷的初步识别:基于RBF网络基本原理的阐述和相关特性的分析,构建了三个RBF网络,分别将敏感特征组1、2和3作为其输入,各自独立的实现超声检测缺陷的初步识别,其中,包含相关参数的选取、输入数据的处理、网络的训练和测试过程分析等方面的研究。实验结果表明,选择神经网络类型为RBF以及构建多个子网络是合理正确的,RBF网络具有良好的分类性能。 最后,引入D-S证据理论,实现了缺陷的最终识别:在分析RBF网络和D-S证据理论优缺点的基础上,针对如何有效合理地结合两者,提出两层融合模型。实验结果表明,该方法在降低对神经网络识别效果要求、一定程度上克服其缺点的同时,避免了D-S证据理论因构造基本概率赋值函数而存在主观性、复杂性的缺陷。经过D-S融合后分类器的输出结果较融合前得到了进一步的提高,最终的分类准确率基本接近100%,可以满足工业领域的检测需求。 实验表明,本文提出的超声检测缺陷识别方法是可行和有效的,具有广阔的应用前景。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP274.53

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【参考文献】
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