基于EMD和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲缺陷信號(hào)分類識(shí)別研究.pdf

1、超聲無損檢測(cè)是一種應(yīng)用最廣的無損檢測(cè)方法，在無損檢測(cè)領(lǐng)域占有極其重要的地位。在超聲無損檢測(cè)領(lǐng)域，超聲頻譜分析法，可以得到多于常規(guī)檢測(cè)方法的可用信息，為提高檢測(cè)結(jié)果的客觀性和可靠性提供了可能。同時(shí)傳統(tǒng)超聲法難以識(shí)別缺陷的種類，即便采用各種掃描方法，對(duì)缺陷種類的判別仍需有高度熟練的人工技術(shù)。因此如何利用頻譜分析法所獲得的這些信息進(jìn)行缺陷模式識(shí)別及缺陷的定性評(píng)價(jià)、自動(dòng)識(shí)別、以及智能化方面，還需要進(jìn)一步的研究工作，這對(duì)超聲無損檢測(cè)的發(fā)展具有十分

2、重要的意義。 本文首先介紹了EMD分解方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，利用EMD對(duì)超聲回波信號(hào)進(jìn)行了時(shí)域和頻域的分析，歸納分析了回波信號(hào)在時(shí)域和頻域的特征參數(shù)，在此基礎(chǔ)上分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征參數(shù)的選擇原則以及如何選取部分時(shí)、頻域特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，并得出了較理想的特征參數(shù)組合。 其次，在闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基本原理基礎(chǔ)上，結(jié)合分析得出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征向量，針對(duì)超聲回波缺陷信號(hào)識(shí)別的具體特點(diǎn)，構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲

3、回波缺陷信號(hào)診斷系統(tǒng)，內(nèi)容包括：設(shè)計(jì)超聲回波信號(hào)缺陷識(shí)別BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體結(jié)構(gòu)。 最后本文利用前續(xù)課題研究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)頻域特征參數(shù)的訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本，在MATLAB軟件平臺(tái)上對(duì)本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練，并用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)超聲回波信號(hào)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真診斷試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明本文構(gòu)建的超聲回波信號(hào)缺陷分類診斷BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地判斷出超聲回波信號(hào)的缺陷類型，分類診