將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于鋁合金工件裂紋缺陷識(shí)別,以克服傳統(tǒng)人工識(shí)別的局限性,從而提高裂紋缺陷識(shí)別的準(zhǔn)確率。通過(guò)設(shè)計(jì)并搭建水浸超聲檢測(cè)系統(tǒng),獲得超聲檢測(cè)缺陷的波形數(shù)據(jù),并對(duì)收集到的缺陷波形數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,從中篩選出有用的特征信息,經(jīng)過(guò)小波去噪處理后作為特征信號(hào)輸入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同裂紋尺寸的智能識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法可提高對(duì)裂紋缺陷尺寸識(shí)別的準(zhǔn)確率和檢測(cè)效率,具有較好的應(yīng)用前景。 

【文章來(lái)源】：機(jī)床與液壓. 2020,48(12)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
1 Water immersion ultrasonic detection system
2 Feature extraction and probabilistic neural network algorithm（PNN）
    2.1 Feature extraction
    2.2 PNN neural network algorithm
    2.3 Neural network simulation and comparison
3 Recognition and diagnosis of alumi-num alloy crack defects
    3.1 Data acquisition
    3.2 Feature signal extraction
    3.3 Defect recognition based on PNN network
4 Conclusion


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于集成學(xué)習(xí)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)軸承故障診斷[J]. 張習(xí)習(xí),顧幸生.  華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020(01)
[2]基于HHT和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器局部放電故障識(shí)別[J]. 公茂法,魏景禹,姜文,接怡冰,公政,王萬(wàn)樂(lè).  現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(09)
[3]導(dǎo)電結(jié)構(gòu)亞表面缺陷電渦流/超聲復(fù)合檢測(cè)方法[J]. 劉半藤,駱旭偉,黃平捷,侯迪波,張光新.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2017(04)
[4]基于特征評(píng)估和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲焊縫缺陷識(shí)別[J]. 阮晴,羅飛路,羅詩(shī)途,王鵬.  測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào). 2012(02)
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本文編號(hào)：2974243