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基于小波神经网络木质材料无损检测方法研究

朱红娟  
【摘要】: 本文介绍了小波分析和神经网络在木质材料声发射无损检测中的应用。以木质材料为研究对象,以声发射信号为切入点,构造了基于数据采集和分析的木质材料声发射检测系统硬件平台,对获得的声发射信号数据,运用“小波包-能量”法提取声发射信号特征值,作为BP神经网络的输入,建立了BP神经网络,实现了材料缺陷状态和声发射信号特征向量之间的映射关系。针对材料无缺陷、轻微缺陷和严重缺陷三种缺陷模式进行有教师的训练,实现了材料缺陷的识别。实验表明:该方法可以有效地把三种缺陷模式区分开来。 在数据分析过程中,充分利用了图形化编程语言LabVIEW和Matlab强大的数据处理功能,利用Matlab Script节点构建了一个基于LabVIEW的集成声发射信号处理和BP网络识别平台。该平台把LabVIEW和Matlab有效地结合在一起,实现了木质材料缺陷识别的简单化、方便化和一体化,同时该平台还可以应用于其他材料缺陷的声发射检测。


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