發(fā)布時(shí)間：2017-10-23 04:31

  本文關(guān)鍵詞：基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和粗糙集屬性約簡(jiǎn)的超聲缺陷信號(hào)分類(lèi)識(shí)別研究

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【摘要】：在工程材料的質(zhì)量評(píng)估和缺陷檢測(cè)上,超聲檢測(cè)是應(yīng)用最廣泛的無(wú)損檢測(cè)方式之一。在超聲回波信號(hào)中,往往包含著缺陷材料的豐富信息,如缺陷的位置、大小和類(lèi)別等。因此如何對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行處理以求獲得關(guān)于材料本身更多的有效信息,成為超聲檢測(cè)的關(guān)鍵之一。盡管現(xiàn)在超聲無(wú)損檢測(cè)有了長(zhǎng)足的發(fā)展,但是如何利用信號(hào)處理和模式識(shí)別技術(shù),進(jìn)行缺陷定性評(píng)價(jià)、自動(dòng)識(shí)別和快速處理等方面,還需要進(jìn)行更為深入的研究。基于以上原因,本文做了如下工作:首先,本文介紹了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基本原理,比較分析了小波分解和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解在對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)和非線性信號(hào)處理的優(yōu)劣。然后利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)超聲回波信號(hào)進(jìn)行了分解,接著分別在時(shí)域和頻域上對(duì)本征模函數(shù)進(jìn)行了分析,總結(jié)了回波信號(hào)在時(shí)域和頻域的特征參數(shù)。其次,因?yàn)闃?gòu)建的基于時(shí)域和頻域分析的初始特征集含有許多冗余的信息,為了提高分類(lèi)速度和精度,所以要對(duì)其進(jìn)行降維。這里選擇了基于粗糙集屬性約簡(jiǎn)的方法,第一步先對(duì)提取出的特征值使用譜聚類(lèi)方法進(jìn)行離散化,然后在使用粗糙集屬性約簡(jiǎn)的算法剔除那些多余信息,這將有助于實(shí)現(xiàn)缺陷信號(hào)的鑒別。再次,本文利用所獲得的超聲回波信號(hào)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),分別構(gòu)造了基于回波信號(hào)時(shí)域和頻域的特征參數(shù)的訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本,然后對(duì)本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MATLAB軟件平臺(tái)上進(jìn)行了訓(xùn)練,并將超聲回波信號(hào)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)放在訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行了仿真試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的分類(lèi)效果。最后,通過(guò)與基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、小波分解和主成分分析的特征提取的算法組合的比較,得出經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解結(jié)合粗糙集屬性約簡(jiǎn)相比其他一般方法具有更好的分類(lèi)效果。
【關(guān)鍵詞】：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 粗糙集屬性約簡(jiǎn) 特征提取與選擇 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TB302.5;TN911.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 課題研究的目的與意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 超聲信號(hào)處理的發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解10-11
• 1.2.3 粗糙集屬性約簡(jiǎn)11
• 1.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與超聲缺陷信號(hào)分類(lèi)11-12
• 1.3 研究的主要內(nèi)容12-13
• 1.3.1 超聲信號(hào)的預(yù)處理和特征提取12-13
• 1.3.2 運(yùn)用粗糙集工具進(jìn)行特征選擇13
• 1.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)參數(shù)的選擇13
• 1.4 論文內(nèi)容安排13-15
• 第2章 基于EMD方法的超聲缺陷信號(hào)的特征提取15-33
• 2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解15-20
• 2.1.1 EMD方法的基本概念15-17
• 2.1.2 EMD方法的分解過(guò)程17-20
• 2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波分解20-23
• 2.3 基于EMD方法的超聲信號(hào)的分析23-32
• 2.3.1 超聲信號(hào)的EMD分解24-29
• 2.3.2 故障特征參數(shù)選取29-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第3章 基于粗糙集屬性約簡(jiǎn)的超聲信號(hào)的特征選擇33-45
• 3.1 粗糙集的基本理論33-35
• 3.1.1 知識(shí)與信息系統(tǒng)33
• 3.1.2 不可區(qū)分關(guān)系33-34
• 3.1.3 近似空間34-35
• 3.1.4 知識(shí)的簡(jiǎn)化與核35
• 3.2 屬性約簡(jiǎn)及其算法35-37
• 3.2.1 屬性約簡(jiǎn)35
• 3.2.2 啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn)算法35-37
• 3.3 IMF分量特征值的屬性約簡(jiǎn)37-44
• 3.3.1 特征值的離散化38-39
• 3.3.2 啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn)算法39-41
• 3.3.3 超聲信號(hào)的屬性約簡(jiǎn)41-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲缺陷信號(hào)識(shí)別45-66
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)超聲回波信號(hào)缺陷診斷的適應(yīng)性45-46
• 4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性45-46
• 4.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)超聲回波信號(hào)缺陷的分類(lèi)診斷能力46
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46-51
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)47
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程47-51
• 4.2.3 改進(jìn)的BP算法51
• 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲缺陷信號(hào)分類(lèi)實(shí)驗(yàn)51-66
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)介紹51-52
• 4.3.2 信號(hào)的采集52
• 4.3.3 缺陷的分類(lèi)診斷52-66
• 第5章 總結(jié)與展望66-67
• 5.1 總結(jié)66
• 5.2 展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 發(fā)表論文和參加科研情況說(shuō)明70-71
• 致謝71-72

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