本文選題：超聲檢測(cè)　切入點(diǎn)：特征提取　出處：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2015年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：由于微缺陷信號(hào)易受到材料結(jié)構(gòu)噪聲的影響,使得傳統(tǒng)的分類方法對(duì)微缺陷信號(hào)的分類準(zhǔn)確率有待進(jìn)一步提高。因此,將核費(fèi)舍爾方法用于微缺陷信號(hào)的分類識(shí)別中,并提出自適應(yīng)的核參數(shù)優(yōu)化方法。改進(jìn)后的核費(fèi)舍爾分類方法能夠根據(jù)待分類數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇出最優(yōu)核參數(shù),因此對(duì)微缺陷信號(hào)的分類識(shí)別具有較高的準(zhǔn)確率。為證明方法的有效性,用100 MHz高頻聚焦探頭對(duì)典型金屬材料進(jìn)行檢測(cè),采集夾雜、裂紋、縮孔和正常4類超聲信號(hào),分別從時(shí)域、頻域和小波域提取出20個(gè)特征量,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:利用改進(jìn)的核費(fèi)舍爾方法對(duì)4類微缺陷信號(hào)識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到96.25%,比其他分類方法具有更高的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Because the microdefect signal is easily affected by the material structure noise, the accuracy of the traditional classification method for the microdefect signal needs to be further improved. Therefore, the kernel Fisher method is applied to the classification and recognition of the microdefect signal. An adaptive kernel parameter optimization method is proposed. The improved kernel Fisher classification method can select the optimal kernel parameters according to the characteristics of the data to be classified. In order to prove the effectiveness of the method, a 100 MHz high frequency focusing probe is used to detect the typical metal materials, collect inclusions, cracks, shrinkage holes and normal ultrasonic signals. Twenty features were extracted from time domain, frequency domain and wavelet domain, respectively. The experimental results show that the improved kernel Fisher method is more accurate than other classification methods in the recognition of four kinds of microdefect signals.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)鋼鐵共性技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;山東電力設(shè)備有限公司;
【基金】：北京高等學(xué)校青年英才計(jì)劃(YETP0373)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TG115;TB553

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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