【摘 要】
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本文将基于漏磁检测技术针对轴向槽缺陷进行量化.针对不同尺寸的轴向槽缺陷漏磁场进行有限元仿真;针对轴向槽缺陷长度、宽度、深度对漏磁场的影响,提取出能够反应缺陷长度、宽度、深度变化的漏磁场特征参量;采用人工神经网络的方法对缺陷进行量化,分析比较不同方法的训练次数、学习时间以及量化的精度,从而针对两种缺陷的长度、宽度、深度,分别选择出最适合对它们进行量化的特征参量以及量化选取的网络类型.
【机 构】
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清华大学电机工程与应用电子技术系,北京 100084
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本文将基于漏磁检测技术针对轴向槽缺陷进行量化.针对不同尺寸的轴向槽缺陷漏磁场进行有限元仿真;针对轴向槽缺陷长度、宽度、深度对漏磁场的影响,提取出能够反应缺陷长度、宽度、深度变化的漏磁场特征参量;采用人工神经网络的方法对缺陷进行量化,分析比较不同方法的训练次数、学习时间以及量化的精度,从而针对两种缺陷的长度、宽度、深度,分别选择出最适合对它们进行量化的特征参量以及量化选取的网络类型.
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