【摘要】：提出了一種粒子群算法(PSO)優(yōu)化支持向量機(SVM)的方法,對焊接轉子環(huán)焊縫的超聲回波信號進行缺陷識別.對消噪后的超聲回波缺陷信號進行4層小波包分解及結點重構,提取結點重構信號中近似部分的波峰系數和波形系數,并與細節(jié)部分的積分超聲值、有效值和絕對值方差組成樣本的特征向量;采用PSO算法對SVM的懲罰因子和核函數參數進行優(yōu)化選擇,最后完成缺陷識別.結果表明:PSO-SVM模型對預測樣本具有很好的識別效果,與其他常用的SVM模型相比,PSO-SVM模型無論是識別率還是識別時間上都具有良好的效果.
[Abstract]:A particle swarm optimization (PSO) method for optimization of support vector machine (SVM) is proposed to identify the ultrasonic echo signals in the circumferential weld of welded rotor. Four layers of wavelet packet decomposition and node reconstruction are carried out on the denoised ultrasonic echo defect signal. The peak coefficients and waveform coefficients of the approximate part of the node reconstruction signal are extracted, and the integral ultrasonic value of the detail part is obtained. The valid value and absolute value variance constitute the eigenvector of the sample; The penalty factor and kernel function parameters of SVM are optimized by PSO algorithm, and the defect identification is finished. The results show that the PSO-SVM model has a good recognition effect on predicted samples. Compared with other commonly used SVM models, the PSO-SVM model has good recognition rate and recognition time.
【作者單位】： 華北電力大學能源動力與機械工程學院;
【基金】：中央高�；A科研業(yè)務費資助項目(2014MS118)
【分類號】：TG441.7

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本文編號：2413096