缺陷漏磁信號(hào)的分類識(shí)別研究
發(fā)布時(shí)間:2020-04-15 18:53
【摘要】:儲(chǔ)罐作為石油石化等領(lǐng)域不可替代的儲(chǔ)存器,對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。儲(chǔ)罐處于工作狀態(tài)時(shí),各種因素作用下在儲(chǔ)罐的一些位置就會(huì)產(chǎn)生缺陷,這會(huì)嚴(yán)重威脅到儲(chǔ)罐的安全運(yùn)行,處理不慎就會(huì)給企業(yè)帶來(lái)重大經(jīng)濟(jì)損失,造成嚴(yán)重的環(huán)境污染,甚至人員傷亡。所以,對(duì)儲(chǔ)罐進(jìn)行缺陷檢測(cè)就是一個(gè)非常重要的工作。在缺陷檢測(cè)方法中,漏磁檢測(cè)則是儲(chǔ)罐缺陷檢測(cè)中一個(gè)行之有效的方法,其后期的信號(hào)分類識(shí)別是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。本文對(duì)缺陷漏磁信號(hào)分類識(shí)別過(guò)程中涉及到的信號(hào)的預(yù)處理、特征提取、特征選擇、分類器的選擇與優(yōu)化設(shè)計(jì)展開細(xì)致的研究。具體的研究工作如下:1.查閱國(guó)內(nèi)外該研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)并總結(jié)分析。針對(duì)缺陷漏磁信號(hào)的分類識(shí)別,查閱大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn),并總結(jié)了到目前為止該領(lǐng)域的研究進(jìn)展,以及存在的問(wèn)題;诋(dāng)前研究存在的一些問(wèn)題,提出了本文的研究思路。2.基本理論的分析與研究。就缺陷漏磁信號(hào)分類識(shí)別中涉及到的預(yù)處理、特征提取與選擇、分類器選擇與優(yōu)化設(shè)計(jì)的相關(guān)基本理論展開研究。在預(yù)處理和分類器選擇與優(yōu)化設(shè)計(jì)中會(huì)應(yīng)用到遺傳算法,所以對(duì)遺傳算法在這兩面的應(yīng)用和相應(yīng)的基礎(chǔ)理論也進(jìn)行了分析與研究。3.信號(hào)的預(yù)處理研究;谛〔ò治鰧(duì)缺陷漏磁信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理展開研究。其中涉及到小波包基函數(shù)的最優(yōu)選取、小波包分解最佳分解層數(shù)的確定、閾值準(zhǔn)則的設(shè)計(jì)與選擇,依據(jù)信噪比與均方根誤差作為該三部分的評(píng)價(jià)指標(biāo)。最終得出采用coif2小波包基函數(shù)進(jìn)行4層分解,并采用改進(jìn)的遺傳算法閾值準(zhǔn)則可獲取最優(yōu)預(yù)處理效果。4.特征提取與選擇研究。對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的缺陷漏磁信號(hào)采用傅里葉變換和小波包變換進(jìn)行特征提取。因?yàn)樘崛〉谋姸嗵卣髦斜厝淮嬖谌哂?所以對(duì)提取的特征基于主成分分析與偏最小二乘法的聯(lián)合分析剔除掉冗余特征。最終篩選出有效特征數(shù)據(jù)集,隨之將其輸入分類器。5.分類器的選擇與優(yōu)化設(shè)計(jì)研究。選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為缺陷漏磁信號(hào)分類識(shí)別的分類器,然后通過(guò)對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類性能影響因素進(jìn)行分析,選擇其中的權(quán)值閾值和激活函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。最終得出基于改進(jìn)遺傳算法對(duì)權(quán)值閾值進(jìn)行優(yōu)化,采用設(shè)計(jì)的激活函數(shù)作為隱含層激活函數(shù),采用purelin函數(shù)作為輸出層激活函數(shù)時(shí),網(wǎng)絡(luò)的分類性能最優(yōu),并將其應(yīng)用于缺陷漏磁信號(hào)分類識(shí)別中,得出分類識(shí)別結(jié)果。綜上所述,本文對(duì)缺陷漏磁信號(hào)的分類識(shí)別中的預(yù)處理、特征提取與選擇和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行了研究,具有一定的參考和應(yīng)用價(jià)值。
【圖文】:
統(tǒng)計(jì)或者人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行識(shí)別獲取,,例如,指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、車牌識(shí)別等逡逑等。模式識(shí)別系統(tǒng)共分為三部分,分別是預(yù)處理、特征提取與選擇和分類器的設(shè)計(jì),如逡逑圖1-3所示:逡逑佭理丨:[-特征~柗侄鞫〖圃皴義嫌胙≡皴斡胗嘔杓棋義賢跡保襯J絞侗鶼低沖義暇湍J絞侗鸕難繡扯裕庖恍┓⒋錒移鴆澆顯紓⒄菇銜桿,取得了覛gㄥ義系難芯砍曬S氪送,国淖曉嵜领域覡N寫罅康目蒲腥嗽敝蒙砥渲校⑶胰〉昧瞬淮礤義系某杉,但是秳虍呡漏磁信褐Z姆擲嗍侗鷦?wù)浕些茧H醴矯嬉廊淮嬖誚教嶸目占。辶x俠紓ご碇秀兄底莢虻撓嘔、窋S嗥髦諧跏既ㄖ點(diǎn)兄檔撓嘔⑸窬緙せ詈膩義仙杓頻鵲。基釉熕,本萎源⒐奕畢萋┐判藕諾姆擲嗍侗鷲箍繡場(chǎng)e義希保補(bǔ)諭庋芯糠⒄瓜腫村義顯詒窘誚源⒐薰薇諶畢萋┐偶觳夂圖觳夤討械娜畢萋┐判藕諾姆擲嗍侗鸕墓義夏諭庋芯肯腫湊箍芯俊e義希保玻餃畢萋┐偶觳獾姆⒄垢趴鰣義顯諼鞣椒⒋錒遙冢玻笆蘭停常澳甏跗誥涂裊碩勻畢萋┐偶觳獾難繡場(chǎng)T冢玻板義鮮蘭停常澳甏跗,Zusche酰緗歐塾糜諳允救畢萋┐懦。戳訟群。20侍m停矗澳甏義希插義
本文編號(hào):2628868
【圖文】:
統(tǒng)計(jì)或者人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行識(shí)別獲取,,例如,指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、車牌識(shí)別等逡逑等。模式識(shí)別系統(tǒng)共分為三部分,分別是預(yù)處理、特征提取與選擇和分類器的設(shè)計(jì),如逡逑圖1-3所示:逡逑佭理丨:[-特征~柗侄鞫〖圃皴義嫌胙≡皴斡胗嘔杓棋義賢跡保襯J絞侗鶼低沖義暇湍J絞侗鸕難繡扯裕庖恍┓⒋錒移鴆澆顯紓⒄菇銜桿,取得了覛gㄥ義系難芯砍曬S氪送,国淖曉嵜领域覡N寫罅康目蒲腥嗽敝蒙砥渲校⑶胰〉昧瞬淮礤義系某杉,但是秳虍呡漏磁信褐Z姆擲嗍侗鷦?wù)浕些茧H醴矯嬉廊淮嬖誚教嶸目占。辶x俠紓ご碇秀兄底莢虻撓嘔、窋S嗥髦諧跏既ㄖ點(diǎn)兄檔撓嘔⑸窬緙せ詈膩義仙杓頻鵲。基釉熕,本萎源⒐奕畢萋┐判藕諾姆擲嗍侗鷲箍繡場(chǎng)e義希保補(bǔ)諭庋芯糠⒄瓜腫村義顯詒窘誚源⒐薰薇諶畢萋┐偶觳夂圖觳夤討械娜畢萋┐判藕諾姆擲嗍侗鸕墓義夏諭庋芯肯腫湊箍芯俊e義希保玻餃畢萋┐偶觳獾姆⒄垢趴鰣義顯諼鞣椒⒋錒遙冢玻笆蘭停常澳甏跗誥涂裊碩勻畢萋┐偶觳獾難繡場(chǎng)T冢玻板義鮮蘭停常澳甏跗,Zusche酰緗歐塾糜諳允救畢萋┐懦。戳訟群。20侍m停矗澳甏義希插義
本文編號(hào):2628868
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/shiyounenyuanlunwen/2628868.html
最近更新
教材專著